Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 53

Nouveau commentaire
 
Yuriy Asaulenko:

Le problème de C R est que je ne le connais pas. :) C'est une question de temps, je m'y habitue lentement.

Le plus difficile est d'assurer l'échange de données en temps réel entre le R - software - MT5. Je n'arrive pas à trouver quelque chose d'intelligent, à part des dossiers. Je suppose qu'ils feront l'affaire pour commencer et nous verrons ensuite.

Mais je ne vois pas encore le protocole d'échange (interface).

Nous avons une connexion R-MT4. Il fonctionne depuis longtemps. Il est écrit en Pascal, il y a un code source.
 
СанСаныч Фоменко:
Il y a une liasse R-MT4. Il fonctionne depuis longtemps. Il est écrit en Pascal et il existe un code source.

Je n'écris pas en Pascal (c'était il y a longtemps), mais je commence à m'y faire. Je vous en serais reconnaissant. Je vous enverrai mon courrier en personne.

J'ai commencé à examiner les tuyaux d'échange avec MT, tout en lisant la documentation.

Dans CRAN(section - Other) et onet ont voit des COM-DLLs pour R (section - Other). Je ne les ai pas encore regardés.

Ça semble si loin :

MT - logiciel de traitement des décisions - R.

 
Yuriy Asaulenko:

Je n'écris pas en Pascal (c'était il y a longtemps), mais je commence à m'y faire. Je vous en serais reconnaissant. Je vous enverrai mon courrier en personne.

J'ai commencé à examiner les tuyaux d'échange avec MT, tout en lisant la documentation.

Dans CRAN(section - Other) et onet ont voit des COM-DLLs pour R (section - Other). Je ne les ai pas encore regardés.

Pour l'instant, ça ressemble à ça :

MT - Logiciel de traitement des décisions - R.

Je l'ai posté, c'est celui de quelqu'un d'autre, je l'ai juste déplacé sur la kodobase.

https://www.mql5.com/ru/code/10684

Et voici un exemple.

https://www.mql5.com/ru/code/10718

Il en existe également un dans le VLAD, dont le schéma est plus compliqué, mais plus prometteur.

La prise de décision en R uniquement est extrêmement puissante : tant R lui-même que ses paquets. Le code R est extrêmement compact et très efficace pour les algorithmes complexes sur le plan informatique.

Une autre nuance de R.

R est un interpréteur mais le noyau qui interprète les chaînes R est en C, dont les interfaces sont bien documentées. En outre, il existe des paquets pour communiquer avec le C. Une solution : ajouter du code au noyau R qui s'interface avec MT.

 
СанСаныч Фоменко:

La prise de décision en R uniquement est extrêmement puissante : tant R lui-même que ses paquets. Le code R est extrêmement compact et, pour les algorithmes complexes, très efficace.

Une autre nuance de R.

R est un interpréteur mais le noyau qui interprète les chaînes R est en C, dont les interfaces sont bien documentées. En outre, il existe des paquets pour communiquer avec le C. Une solution : ajouter du code au noyau R qui interagit avec MT.

C'est compréhensible. Cependant, l'intégration et l'interaction des applications R et C/C++ sont vraiment bien décrites, par exemple dans les paquets Rcpp et RInside, etc. C'est-à-dire qu'une application C++ interagit avec un noyau R.

Mais comment ajouter du code au noyau de R ? - Vous devez développer votre propre paquet pour R avec des liens avec MT et d'autres ? ? Il est plus compliqué, à mon avis, que R pour assigner des mathématiques complexes, obtenir des résultats et prendre une décision dans l'application.

Bref, je ne peux pas imaginer.

 
Yuriy Asaulenko:

C'est compréhensible. Cependant, l'intégration et l'interaction des applications R et C/C++ sont vraiment bien décrites, par exemple dans les paquets Rcpp et RInside, etc. C'est-à-dire qu'une application C++ interagit avec un noyau R.

Mais comment ajouter du code au noyau de R ? - Est-il nécessaire de créer son propre paquet pour R avec des liens avec MT et autres ? ? Il est plus compliqué, à mon avis, que R pour faire des calculs compliqués, obtenir des résultats et prendre des décisions dans l'application.

Bref, aucune idée.

Quel genre de livre est-ce ? Writing R Extensions.

Le lien se trouve dans l'aide R.

 
СанСаныч Фоменко:

Quel genre de livre est-ce ? Écriture d'extensions R

Le lien se trouve dans l'aide R

il s'agit de créer ses propres paquets ou de collaborer avec eux. :) - Writing R Extensions couvre la création de vos propres paquets, l'écriture de fichiers d'aide R et les interfaces en langues étrangères (C, C++, Fortran, ...).

Jusqu'à présent, je préfère - les interfaces en langue étrangère (C, C++, Fortran, ...). J'ai déjà essayé - en C/C++/C#, de nouveaux types de données apparaissent depuis R et s'adressent au noyau via DLL. Il semble que la fonctionnalité des paquets soit appelée directement depuis le programme. Il me semble que les types d'interaction sont très proches, seulement dans le dernier cas, il n'est pas nécessaire de le présenter comme un paquet. D'ailleurs, R lui-même recommande d'écrire des fonctionnalités complexes dans des scripts en C/C++/F même sans les empaqueter comme un paquet (sauf que je ne sais pas si cela fonctionne sous UNIX, où le compilateur est intégré au système d'exploitation).

 
Yuriy Asaulenko:

Exactement à propos - soit vous préparez vos paquets, soit vous interagissez. :) - Writing R Extensions couvre la création de vos propres paquets, l'écriture de fichiers d'aide R et les interfaces en langues étrangères (C, C++, Fortran, ...).

Jusqu'à présent, je préfère - les interfaces en langue étrangère (C, C++, Fortran, ...). J'ai déjà essayé - en C/C++/C#, de nouveaux types de données apparaissent depuis R et s'adressent au noyau via DLL. Il semble que la fonctionnalité des paquets soit appelée directement depuis le programme. Il me semble que les types d'interaction sont très proches, seulement dans le dernier cas, il n'est pas nécessaire de le présenter comme un paquet. D'ailleurs, R lui-même recommande d'écrire des fonctionnalités complexes dans des scripts en C/C++/F même sans les empaqueter comme un paquet (sauf que je ne sais pas si cela fonctionne sous UNIX, où le compilateur est intégré au système d'exploitation).

Malheureusement, mes connaissances dans ce domaine sont extrêmement limitées.

Bonne chance. Je vous souhaite sincèrement des résultats.

 
СанСаныч Фоменко:

Malheureusement, mes connaissances dans ce domaine sont extrêmement limitées.

Bonne chance. Je vous souhaite sincèrement des résultats.

Merci.

J'ai compris l'interaction générale avec R. J'ai maîtrisé la fonctionnalité la plus simple. Et après, je ne sais pas quoi faire. Je n'ai absolument aucune idée de ce qu'il faut faire avec les paquets non plus.

Jusqu'à présent, j'ai besoin de fonctions de corrélation et d'autocorrélation et de régression polynomiale . Je n'arrive pas à m'orienter, je n'arrive pas à les trouver. Où les chercher ?

 
Yuriy Asaulenko:

Merci.

L'interaction avec R est généralement réglée. J'ai maîtrisé la fonctionnalité la plus simple. Mais je ne sais pas quoi faire ensuite. Je n'ai absolument aucune idée de ce qu'il faut faire avec les paquets non plus.

Jusqu'à présent, j'ai besoin de fonctions de corrélation et d'autocorrélation et de régression polynomiale . Je n'arrive pas à m'orienter, je n'arrive pas à les trouver. Où les chercher ?

?var()

?cov()

?cor()

L'autocorrélation la plus simple :

x <- rnorm(1000, 0, 1)
cor(x[1:999], x[2:1000])

fonction intégrée :

acf(x, lag.max = NULL,
    type = c("correlation", "covariance", "partial"),
    plot = TRUE, na.action = na.fail, demean = TRUE, ...)

pacf(x, lag.max, plot, na.action, ...)

In R for fitting a polynomial regression model (not orthogonal), there are two methods, among them identical. Suppose we seek the values of beta coefficients for a polynomial of degree 1, then 2 nd degree, and 3 rd degree:


fit1 <- lm(sample1$Population ~ sample1$Year)
fit2 <- lm(sample1$Population ~ sample1$Year + I(sample1$Year^2))
fit3 <- lm(sample1$Population ~ sample1$Year + I(sample1$Year^2) + I(sample1$Year^3))

ces fonctions vont dans la base.

 

Vous pouvez essayer de rechercher des paquets par mots-clés dans la liste de tous les paquets: https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html.

Ces paquets sont divisés en groupes et si vous savez à quel groupe appartient votre application, il peut être plus facile de rechercher des paquets dans le groupe/go?link=https://cran.r-project.org/web/views/.

De nombreux autres paquets contiennent de bons exemples d'utilisation des manuels et des fichiers pdf supplémentaires.

CRAN Packages By Name
  • cran.r-project.org
The package will formally test two curves represented by discrete data sets to be statistically equal or not when the errors of the two curves were assumed either equal or not using the tube formula to calculate the tail probabilities
1...46474849505152535455
Nouveau commentaire
Raison: