L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 222
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Cet objectif ne peut être atteint qu'avec une connaissance absolue du sujet. La facilité de créer quoi que ce soit n'est pas pertinente ici.
Que signifient ces mots ?
Par exemple, c'est le sens de vos mots.
La POO a été appliquée à la programmation. Je ne m'intéresse pas du tout à la technique de programmation et je ne m'intéresse pas au langage de sa mise en œuvre.
Mais il y a un autre sens à vos paroles et R satisfait complètement ce sens.
Oui, vous pouvez utiliser les outils R comme des boîtes noires, mais ce sont des cas très limités. Et je suis tout à fait d'accord avec vous pour dire qu'il faut entrer dans l'essence de l'outil.
Mais comment ?
En prenant le code source et en l'analysant ? Je suis absolument certain que cela ne vous aidera pas à mieux comprendre l'essence de l'algorithme.
Mais il existe un autre moyen de résoudre le problème que vous avez mentionné. Si vous voulez aller au cœur de l'algorithme, vous pouvez consulter le lien vers le travail théorique que cet algorithme met en œuvre. Oui, je dois souvent faire ça. À mon avis, c'est la connaissance ultime du sujet.
Si vous comprenez la connaissance du sujet de cette manière, R satisfait à cette exigence comme aucun autre paquetage, car la documentation sur n'importe quelle fonction R inclut un lien vers une publication décrivant la théorie de l'algorithme, et souvent du matériel connexe, comme des monographies sur des problèmes connexes. C'est-à-dire que R comprend une vaste bibliographie dont les énoncés théoriques peuvent être vérifiés par des algorithmes. Si l'on compare ces caractéristiques de R avec les travaux du domaine des statistiques à l'époque soviétique, on constate un énorme progrès tant en théorie qu'en pratique.
Par exemple. Supposons que vous vous intéressiez aux modèles VECM. Vous pouvez utiliser des fonctions prêtes à l'emploi, et si vous êtes intéressé par uneconnaissance absolue du sujet, regardez les liens et vous verrez des références aux travaux originaux de Granger sur la cointégration. Jusqu'où pouvez-vous aller ?
R est excellent pour l'apprentissage, R est excellent pour la recherche, la sélection d'algorithmes. Sur les TF supérieurs à H1, il est tout à fait possible de l'utiliser en pratique. Le trading à haute fréquence est un problème distinct.
Que signifient ces mots ?
Je peux vous expliquer plus en détail :
Si un processus complexe n'est pas important dans une situation donnée, personne n'a tendance à s'y intéresser. Mais soudain, la situation change et le processus devient vital. Chaque obstacle dans le processus est coûteux et il est donc très important de connaître tous les éléments du processus. Un exemple parfait de cela est lorsque vous commencez par un trading de démonstration et que vous passez au trading réel.
Si vous n'êtes pas intéressé par la technique de programmation et le langage de mise en œuvre (d'ailleurs, le langage que vous préconisez n'est pas intéressant), alors les solutions que vous obtenez à l'issue de ce processus ne signifient rien pour vous.
Puisque nous parlons de commerce, soit vous êtes très riche, soit vous ne faites pas de commerce sur le marché réel. Sinon, vous seriez plus enclin à parler d'outils et d'approches, à les comparer et à essayer de les comprendre, car votre revenu en dépendrait.
Par conséquent, la position de dilettantisme convaincu est conditionnée par l'absence de toute menace dans l'état actuel.
Le langage R crée la situation suivante :
1. elle vous libère sous condition d'un travail inutile et facilite votre travail, mais elle vous oblige à oublier la curiosité de votre propre esprit et à accepter des solutions toutes faites.
2. Si vous ne voulez pas, examinez l'immense R, et essayez de ne pas vous noyer dans son contenu. Vous n'en aurez jamais besoin, mais vous devrez faire le tri dans tout ce fatras (le langage n'est pas spécialisé pour le trading algorithmique).
C'est l'alternative. Il faut simplement accepter et espérer que les développeurs anonymes ont fait de leur mieux et ont rendu les mécanismes nécessaires suffisamment parfaits.
Je suis désolé, mais mon ego de développeur m'empêche de le supporter. ))
P.S. L'amour des gratuités a ses effets secondaires.))
SanSanych Fomenko:
Si vous comprenez la connaissance du sujet de cette manière, R satisfait à cette exigence comme aucun autre paquetage, puisque la documentation pour n'importe quelle fonction de R inclut une référence à une publication décrivant la théorie de l'algorithme, et souvent aussi des matériaux connexes, par exemple des monographies sur des problèmes connexes. C'est-à-dire que R comprend une vaste bibliographie dont les énoncés théoriques peuvent être vérifiés par des algorithmes. Si l'on compare ces caractéristiques de R avec les travaux du domaine des statistiques à l'époque soviétique, on constate un énorme pas en avant, tant en théorie qu'en pratique.
Par exemple. Supposons que vous vous intéressiez aux modèles VECM. Vous pouvez utiliser des fonctions prêtes à l'emploi, et si vous êtes intéressé par uneconnaissance absolue du sujet, regardez les liens et voyez les références aux travaux originaux de Granger sur la cointégration. Jusqu'où pouvez-vous aller ?
R est excellent pour l'apprentissage, R est excellent pour la recherche, la sélection d'algorithmes. Sur les TF supérieurs à H1, il est tout à fait possible de l'utiliser en pratique. Le trading à haute fréquence est un problème distinct
Honnêtement, en lisant ce texte, je suis un peu perdu dans votre raisonnement. Qu'est-ce que tu veux dire ?
Quels modèles ? Quel pas en avant dans les statistiques ? Nous nous intéressons à un commerce concret, pratique et à ce qui le concerne. Les réalisations scientifiques dans différents domaines ne sont pas très pertinentes pour le commerce.
Pourquoi pensez-vous que ces "avantages" l'emportent sur les avantages du MQL ? La dispersion des solutions de nombreux problèmes hautement scientifiques est-elle plus efficace que la concentration sur les problèmes du monde réel ?
De quels modèles parlez-vous ?
1. Qu'en est-il des algorithmes simples permettant de reconnaître des modèles classiques ?
2. Qu'en est-il des données de marché supplémentaires dans le terminal ?
3. Qu'en est-il de l'interface dans les EA ?
4. Que pensez-vous de l'intégration des statistiques commerciales actuelles dans les EA sous forme de tableaux et de graphiques ? (Et que cette statistique soit simple et primitive).
Ces problèmes et bien d'autres sont urgents, alors que vous proposez d'aller dans des endroits inconnus et de chercher des choses inconnues, afin d'économiser vos propres efforts pour résoudre vos propres problèmes.
Hélas...((
Je peux vous expliquer plus en détail :
Si un processus complexe n'a pas beaucoup d'importance dans une situation donnée, personne n'a tendance à s'y intéresser. Mais soudain, la situation change et le processus devient vital. Chaque obstacle dans le processus peut entraîner des pertes importantes, il est donc très important de connaître tous les éléments du processus. Un exemple parfait de cela est lorsque vous commencez par un trading de démonstration et que vous passez au trading réel.
Si vous n'êtes pas intéressé par la technique de programmation et le langage de mise en œuvre (d'ailleurs, le langage que vous préconisez n'est pas intéressant), alors les solutions que vous obtenez à l'issue de ce processus ne signifient rien pour vous.
Puisque nous parlons de commerce, soit vous êtes très riche, soit vous ne faites pas de commerce sur le marché réel. Sinon, vous seriez plus enclin à parler d'outils et d'approches, à les comparer et à essayer de les comprendre, car votre revenu en dépendrait.
Par conséquent, la position de dilettantisme convaincu est conditionnée par l'absence de toute menace dans l'état actuel.
Le langage R crée la situation suivante :
1. elle vous libère sous condition de travaux inutiles et facilite votre travail, mais vous oblige à oublier la curiosité de votre propre esprit et à accepter des solutions toutes faites.
2. Si vous ne voulez pas, examinez l'immense R, et essayez de ne pas vous noyer dans son contenu. Et vous n'en aurez jamais besoin, mais vous devrez faire le tri dans tout ce fatras (le langage n'est pas spécialisé pour le trading algorithmique).
C'est l'alternative. Il faut simplement accepter et espérer que les développeurs anonymes ont fait de leur mieux et ont rendu les mécanismes nécessaires suffisamment parfaits.
Je suis désolé, mais mon ego de développeur m'empêche de le supporter. ))
P.S. L'amour des gratuités a ses effets secondaires.))
Vous n'avez pas lu attentivement mon message.
De plus, chaque obstacle dans le processus peut entraîner des pertes importantes. Il est donc extrêmement important de connaître tous les éléments du processus. Le trading de démonstration et le passage au réel en sont un parfait exemple.
La majeure partie de ce fil de discussion est consacrée au passage de la démo à la réalité. Pour le comprendre, il suffit d'avoir les outils appropriés. Et je vous assure que ce n'est PAS un cadeau.
Je vais ajouter
R n'est pas un langage de programmation. Il s'agit d'un environnement logiciel libre pour le calcul statistique et les graphiques. En particulier, cet environnement logiciel pour le calcul statistique comprend le langage algorithmique R.
je lis votre fil maintenant https://www.mql5.com/ru/forum/91459
Très intéressant, vous et moi sommes dans le même cas.
Je vais ajouter
R n'est pas un langage de programmation. Il s'agit d'un environnement logiciel libre pour le calcul statistique et les graphiques. En particulier, cet environnement logiciel pour le calcul statistique comprend le langage algorithmique R.
Vous confirmez donc que R n'a pas été créé à l'origine comme un langage qui supporte pleinement le trading algorithmique?
En d'autres termes, il n'a pas été conçu à l'origine pour le commerce. Il a un autre but original. Personne n'a donc jamais réfléchi à l'efficacité de la résolution des tâches de négociation ?
Cependant, en raison de son extension constante et de l'agrégation d'un grand nombre de fonctions, il a commencé à résoudre des problèmes de cointégration, d'astronomie, de physique nucléaire, d'électronique grand public, parallèlement à la résolution de problèmes statistiques, et a atteint le trading algorithmique ?
En d'autres termes, l'algotrading dans R existe comme un "condiment"... Comme si l'on suivait la logique : - "si R a tout, pourquoi pas l'algotrading aussi ?" ?
Et vous opposez cet outil "pour toutes les occasions" au langage de programmation professionnel MQL, qui est strictement destiné au trading ?
C'est un peu imprudent .... (Ce n'est pas professionnel.) ))
je lis votre fil maintenant https://www.mql5.com/ru/forum/91459
Très intéressant, vous et moi sommes dans le même cas.
Je ne veux pas me lancer dans une polémique, mais pour que vous ne pensiez pas que R est si nul en termes de trading et d'optimisation des systèmes de trading, il suffit de parcourirhttps://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter, il y a même l'analyse Walk Forward qui n'est même pas dans MT5 à ma connaissance.
Je ne veux pas me lancer dans une polémique, mais pour que vous ne pensiez pas que R est si nul en termes de trading et d'optimisation des systèmes de trading, il suffit de parcourirhttps://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter, il y a même l'analyse Walk Forward qui n'est même pas dans MT5 à ma connaissance.
Je vais le feuilleter demain et poster mon avis.
Je n'ai jamais eu l'intention d'exagérer le mot "R", mais la valeur professionnelle du MQL a été malmenée et abusée, tandis que l'approche "dilettante" a été largement présentée comme la plus rentable.
J'ai donc "intercédé". ))
A propos, nous avons publié aujourd'hui MetaTrader 5 build 1485 avec une bibliothèque mathématique mise à jour, dans laquelle nous avons ajouté quelques dizaines de fonctions de R + un ensemble d'opérations mathématiques de haut niveau + une bibliothèque graphique de type graphique.
La quantité totale de code source dans \include\math est déjà de 6617 kb.
Seul \include\math\stat contient une implémentation de 461 fonctions mathématiques avec une bonne couverture des possibilités de R :
bool MathAbs(double &array[])
bool MathArccos(const double &array[],double &result[])
bool MathArccos(double &array[])
bool MathArccosh(const double &array[],double &result[])
bool MathArccosh(double &array[])
bool MathArcsin(const double &array[],double &result[])
bool MathArcsin(double &array[])
bool MathArcsinh(const double &array[],double &result[])
bool MathArcsinh(double &array[])
bool MathArctan(const double &array[],double &result[])
bool MathArctan(double &array[])
bool MathArctan2(const double &x[],const double &y[],double &result[])
bool MathArctanh(const double &array[],double &result[])
bool MathArctanh(double &array[])
bool MathCeil(const double &array[],double &result[])
bool MathCeil(double &array[])
bool MathCorrelationKendall(const double &array1[],const double &array2[],double &tau)
bool MathCorrelationKendall(const int &array1[],const int &array2[],double &tau)
bool MathCorrelationPearson(const double &array1[],const double &array2[],double &r)
bool MathCorrelationPearson(const int &array1[],const int &array2[],double &r)
bool MathCorrelationSpearman(const double &array1[],const double &array2[],double &r)
bool MathCorrelationSpearman(const int &array1[],const int &array2[],double &r)
bool MathCos(const double &array[],double &result[])
bool MathCos(double &array[])
bool MathCosPi(const double &array[],double &result[])
bool MathCosPi(double &array[])
bool MathCosh(const double &array[],double &result[])
bool MathCosh(double &array[])
bool MathCumulativeDistributionBeta(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBeta(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBinomial(const double &x[],const double n,double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBinomial(const double &x[],const double n,double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionCauchy(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionCauchy(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionChiSquare(const double &x[],const double nu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionChiSquare(const double &x[],const double nu,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionExponential(const double &x[],const double mu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionExponential(const double &x[],const double mu,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGamma(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGamma(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGeometric(const double &x[],const double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGeometric(const double &x[],const double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double &x[],const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double &x[],const double m,const double k,const double n,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLogistic(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLogistic(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLognormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLognormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double &x[],const double r,double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double &x[],const double r,double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double &x[],const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double &x[],const double a,const double b,const double lambda,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double &x[],const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double &x[],const double nu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double &x[],const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double &x[],const double nu,const double delta,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionPoisson(const double &x[],const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionPoisson(const double &x[],const double lambda,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionT(const double &x[],const double nu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionT(const double &x[],const double nu,double &result[])
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bool MathCumulativeMax(double &array[])
bool MathCumulativeMin(const double &array[],double &result[])
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bool MathCumulativeProduct(const double &array[],double &result[])
bool MathCumulativeProduct(double &array[])
bool MathCumulativeSum(const double &array[],double &result[])
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bool MathDifference(const double &array[],const int lag,const int differences,double &result[])
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bool MathExp(const double &array[],double &result[])
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bool MathFloor(const double &array[],double &result[])
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bool MathLog(const double &array[],double &result[])
bool MathLog(double &array[])
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bool MathLog10(const double &array[],double &result[])
bool MathLog10(double &array[])
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bool MathMomentsChiSquare(const double nu,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
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bool MathMomentsHypergeometric(const double m,const double k,const double n,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsLogistic(const double mu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsLognormal(const double mu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNegativeBinomial(const double r,double p,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNormal(const double mu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
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bool MathMomentsUniform(const double a,const double b,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsWeibull(const double a,const double b,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathOrder(const double &array[],int &result[])
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bool MathPow(double &array[],const double power)
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bool MathProbabilityDensityNormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
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bool MathQuantileBeta(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
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bool MathQuantileCauchy(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
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bool MathQuantileChiSquare(const double &probability[],const double nu,double &result[])
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bool MathQuantileExponential(const double &probability[],const double mu,double &result[])
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bool MathQuantileF(const double &probability[],const double nu1,const double nu2,double &result[])
bool MathQuantileGamma(const double &probability[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileGamma(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathQuantileGeometric(const double &probability[],const double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileGeometric(const double &probability[],const double p,double &result[])
bool MathQuantileHypergeometric(const double &probability[],const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileHypergeometric(const double &probability[],const double m,const double k,const double n,double &result[])
bool MathQuantileLogistic(const double &probability[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileLogistic(const double &probability[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathQuantileLognormal(const double &probability[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileLognormal(const double &probability[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathQuantileNegativeBinomial(const double &probability[],const double r,const double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileNegativeBinomial(const double &probability[],const double r,const double p,double &result[])
bool MathQuantileNoncentralBeta(const double &probability[],const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
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bool MathQuantileNoncentralChiSquare(const double &probability[],const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileNoncentralChiSquare(const double &probability[],const double nu,const double sigma,double &result[])
bool MathQuantileNoncentralF(const double &probability[],const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileNoncentralF(const double &probability[],const double nu1,const double nu2,const double sigma,double &result[])
bool MathQuantileNoncentralT(const double &probability[],const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileNoncentralT(const double &probability[],const double nu,const double delta,double &result[])
bool MathQuantileNormal(const double &probability[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileNormal(const double &probability[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathQuantilePoisson(const double &probability[],const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantilePoisson(const double &probability[],const double lambda,double &result[])
bool MathQuantileT(const double &probability[],const double nu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileT(const double &probability[],const double nu,double &result[])
bool MathQuantileUniform(const double &probability[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileUniform(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathQuantileWeibull(const double &probability[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileWeibull(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathRandomBeta(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomBinomial(const double n,const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomCauchy(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomChiSquare(const double nu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomExponential(const double mu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomF(const double nu1,const double nu2,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomGamma(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomGeometric(const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomHypergeometric(const double m,const double k,const double n,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomLogistic(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomLognormal(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNegativeBinomial(const double r,const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralT(const double nu,const double delta,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNormal(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomPoisson(const double lambda,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomT(const double nu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomUniform(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomWeibull(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRange(const double &array[],double &min,double &max)
bool MathRank(const double &array[],double &rank[])
bool MathRank(const int &array[],double &rank[])
bool MathRepeat(const double &array[],const int count,double &result[])
bool MathReverse(const double &array[],double &result[])
bool MathReverse(double &array[])
bool MathRound(const double &array[],int digits,double &result[])
bool MathRound(double &array[],int digits)
bool MathSample(const double &array[],const int count,const bool replace,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],const int count,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],double &probabilities[],const int count,const bool replace,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],double &probabilities[],const int count,double &result[])
bool MathSample(const int &array[],double &probabilities[],const int count,const bool replace,int &result[])
bool MathSample(const int &array[],double &probabilities[],const int count,int &result[])
bool MathSequence(const double from,const double to,const double step,double &result[])
bool MathSequenceByCount(const double from,const double to,const int count,double &result[])
bool MathSignif(const double &array[],int digits,double &result[])
bool MathSignif(double &array[],int digits)
bool MathSin(const double &array[],double &result[])
bool MathSin(double &array[])
bool MathSinPi(const double &array[],double &result[])
bool MathSinPi(double &array[])
bool MathSinh(const double &array[],double &result[])
bool MathSinh(double &array[])
bool MathSqrt(const double &array[],double &result[])
bool MathSqrt(double &array[])
bool MathTan(const double &array[],double &result[])
bool MathTan(double &array[])
bool MathTanPi(const double &array[],double &result[])
bool MathTanPi(double &array[])
bool MathTanh(const double &array[],double &result[])
bool MathTanh(double &array[])
bool MathTrunc(const double &array[],double &result[])
bool MathTrunc(double &array[])
bool MathTukeySummary(const double &array[],const bool removeNAN,double &minimum,double &lower_hinge,double &median,double &upper_hinge,double &maximum)
bool MathUnique(const double &array[],double &result[])
double MathArctan2(const double y,const double x)
double MathAverageDeviation(const double &array[])
double MathAverageDeviation(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathBeta(const double a,const double b)
double MathBetaIncomplete(const double x,const double p,const double q)
double MathBetaLog(const double a,const double b)
double MathBinomialCoefficientLog(const double n,const double k)
double MathBinomialCoefficientLog(const int n,const int k)
double MathCumulativeDistributionBeta(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBeta(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBinomial(const double x,const double n,double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBinomial(const double x,const double n,double p,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionCauchy(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionCauchy(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionChiSquare(const double x,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionChiSquare(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionExponential(const double x,const double mu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionExponential(const double x,const double mu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionF(const double x,const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionF(const double x,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGamma(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGamma(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGeometric(const double x,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGeometric(const double x,const double p,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLogistic(const double x,const double mu,double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLogistic(const double x,const double mu,double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double x,const double r,double p,const bool tail,const bool log_mode,int error_code)
double MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double x,const double r,double p,int error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionPoisson(const double x,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionPoisson(const double x,const double lambda,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionT(const double x,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionT(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionUniform(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionUniform(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionWeibull(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionWeibull(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathFactorial(const int n)
double MathGamma(const double x)
double MathGammaIncomplete(double x,double alpha)
double MathGammaLog(const double x)
double MathHypergeometric2F2(const double a,const double b,const double c,const double d,const double z)
double MathKurtosis(const double &array[])
double MathKurtosis(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMax(const double &array[])
double MathMax(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMean(const double &array[])
double MathMean(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMedian(double &array[])
double MathMedian(double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMin(const double &array[])
double MathMin(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMomentsNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathMomentsNoncentralT(const double nu,const double delta,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathMomentsT(const double nu,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathPowInt(const double x,const int power)
double MathProbabilityDensityBeta(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBeta(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBinomial(const double x,const double n,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBinomial(const double x,const double n,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityCauchy(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityCauchy(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityChiSquare(const double x,const double nu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityChiSquare(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityExponential(const double x,const double mu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityExponential(const double x,const double mu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityF(const double x,const double nu1,const double nu2,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityF(const double x,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGamma(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGamma(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGeometric(const double x,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGeometric(const double x,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLogistic(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLogistic(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNegativeBinomial(const double x,const double r,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNegativeBinomial(const double x,const double r,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralChiSquare(double x,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityPoisson(const double x,const double lambda,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityPoisson(const double x,const double lambda,int &error_code)
double MathProbabilityDensityT(const double x,const double nu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityT(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityUniform(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityUniform(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityWeibull(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityWeibull(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProduct(const double &array[])
double MathQuantileBeta(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileBeta(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileBinomial(const double probability,const double n,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileBinomial(const double probability,const double n,const double p,int &error_code)
double MathQuantileCauchy(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileCauchy(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileChiSquare(const double probability,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileChiSquare(const double probability,const double nu,int &error_code)
double MathQuantileExponential(const double probability,const double mu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileExponential(const double probability,const double mu,int &error_code)
double MathQuantileF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileF(const double probability,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathQuantileGamma(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileGamma(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileGeometric(const double probability,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileGeometric(const double probability,const double p,int &error_code)
double MathQuantileHypergeometric(const double probability,const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileHypergeometric(const double probability,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathQuantileLogistic(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileLogistic(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileLognormal(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileLognormal(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNegativeBinomial(const double probability,const double r,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNegativeBinomial(const double probability,const double r,const double p,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralBeta(const double probability,const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralBeta(const double probability,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralChiSquare(const double probability,const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralChiSquare(const double probability,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralT(const double probability,const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralT(const double probability,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathQuantileNormal(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNormal(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantilePoisson(const double probability,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantilePoisson(const double probability,const double lambda,int &error_code)
double MathQuantileT(const double probability,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileT(const double probability,const double nu,int &error_code)
double MathQuantileUniform(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileUniform(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileWeibull(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileWeibull(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomBeta(const double a,const double b)
double MathRandomBeta(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomBinomial(const double n,const double p)
double MathRandomBinomial(const double n,const double p,int &error_code)
double MathRandomCauchy(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomChiSquare(const double nu,int &error_code)
double MathRandomExponential(const double mu,int &error_code)
double MathRandomF(const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathRandomGamma(const double a,const double b)
double MathRandomGamma(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomGeometric(const double p,int &error_code)
double MathRandomHypergeometric(const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathRandomLogistic(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomLognormal(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNegativeBinomial(const double r,const double p,int error_code)
double MathRandomNonZero(void)
double MathRandomNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathRandomNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNoncentralT(const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathRandomNormal(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomPoisson(const double lambda)
double MathRandomPoisson(const double lambda,int &error_code)
double MathRandomT(const double nu,int error_code)
double MathRandomUniform(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomWeibull(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRange(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathRound(const double x,const int digits)
double MathSignif(const double x,const int digits)
double MathSkewness(const double &array[])
double MathSkewness(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathStandardDeviation(const double &array[])
double MathStandardDeviation(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathSum(const double &array[])
double MathSum(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathTrunc(const double x)
double MathVariance(const double &array[])
double MathVariance(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double Nan(long bit_value)
double TailLog0(const bool tail,const bool log_mode)
double TailLog1(const bool tail,const bool log_mode)
double TailLogProbability(const double probability,const bool tail,const bool log_mode)
double TailLogValue(const double value,const bool tail,const bool log_mode)
void MathQuickSort(double &array[],int &indices[],int first,int last,int mode)
void MathQuickSortAscending(double &array[],int &indices[],int first,int last)
void MathQuickSortDescending(double &array[],int &indices[],int first,int last)
Ainsi, MQL5 dispose déjà d'une très, très bonne fonctionnalité mathématique de base. Elle a été absente récemment, mais nous l'avons mise en œuvre très rapidement.
Je précise que les capacités des bibliothèques Alglib et Fuzzy, qui sont également présentées dans le code source, ne sont pas mentionnées ici.