L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 220
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Ci sono molte parole, ma l'essenza ....., forse non prende, come per me l'uomo si è appena lamentato un po'))
Il punto è che non ci si dovrebbe impantanare con "dolci" sotto forma di R, Matlab, python ecc. Comunque, dopo che tutto sarà convertito in C++, e questo processo è quasi indipendente, il codice R non è un prototipo di C++. La gente si aggancia a tutti i tipi di RAD e poi si morde i gomiti, ci vorranno 2-3 anni per liberarsi delle cattive abitudini, se una persona si rende conto che è finita in un vicolo cieco, naturalmente, spesso non lo fa.
In questo caso, la questione non è se c'è un modello nel mercato, è per la natura stessa del mercato
ci devono essere inefficienze che sono limitate dalla liquidità o dal tempo
In che modo l'inefficienza è diversa dalla regolarità? Nel senso che appare casualmente nel tempo e altrettanto casualmente scompare una volta che ha esaurito la sua liquidità
Beh, secondo me, l'inefficienza è più a breve termine.
La regolarità è qualcosa come i cicli decadali del mercato, c'è una flessione, c'è un aumento. o modelli stagionali, e il resto è inefficienza
Il punto è che non c'è bisogno di mettere la testa sotto forma di R, Matlab, python e così via. Comunque, tutto sarà convertito in C++, e questo processo è quasi indipendente, il codice in R non è un prototipo per C++. Le persone diventano dipendenti da varie RAD e poi si mordono i gomiti, ci vorranno 2-3 anni per liberarsi delle loro cattive abitudini, se una persona si rende conto che è entrata in un vicolo cieco, ma spesso non lo fa.
C'è esattamente una riga su R nell'articolo:
A volte, anche se raramente, si ha voglia di tirare in Matlab o R ;-) C'è un consiglio: andate subito da un medico.
Devo aggiungere che questa frase si riferisce alla deep neuronics e non a R in generale. Il problema è che R è un interprete e quindi la velocità dei calcoli matematici è un po' più lenta che nei linguaggi di programmazione compilati come C++ o Java.
Per alte prestazioni in R abbiamo bisogno di scrivere la libreria C++ con interfaccia a R, questo è fatto nella maggior parte dei casi. Oppure, logicamente, si potrebbe semplicemente creare una neuronkey direttamente in C++, senza R. Lavorare con i dati in c++ è più scomodo che in R, ma apparentemente questo approccio è abbastanza accettabile.
In generale, R in produzione è buono per l'elaborazione dei dati, non hai bisogno di un medico.
Creare una neuronica in R puro è ancora un mauvais ton.
Il punto è che non dovete entrare in tutti i tipi di "dolci" sotto forma di R, Matlab, python e così via. Comunque, poi tutto sarà convertito in C++, e questo processo è quasi indipendente, il codice in R non è un prototipo per C++. La gente si aggancia a vari pop-up RAD e poi si morde i gomiti, ci vorranno 2-3 anni per liberarsi delle cattive abitudini, se una persona si rende conto che è finita in un vicolo cieco, naturalmente, spesso non lo fa.
Il 99% delle persone su questo forum sono ricercatori che non hanno una buona strategia di lavoro e la stanno cercando, quelli che ce l'hanno, è più probabile che osservino in silenzio questo thread...
Quindi se io come ricercatore volessi testare una rete neurale sul mercato cosa sarebbe meglio? passare mezzo anno a capirlo da solo e scrivere la rete in C++ e capire che non funziona, o testare questa idea su "pops" R usando la soluzione già preparata e capire che anche questa non funziona, ma ci vogliono meno di 30 minuti, questo è il plus di tutti i "pops" R, Non sto parlando della produzione - la produzione è quando sai esattamente cosa stai facendo e hai i ToR e così via, e quando stai facendo ricerche - questo è un metodo di pancia, stai solo cercando, e se scrivi soluzioni pronte per ogni ricerca, perderai la tua vita).
Non sto cercando di promuovere R o dire che è il migliore, potete scrivere in Pascal se vi piace, ma in questa situazione e in questo contesto, quando state facendo ricerche sul mercato, R è la soluzione migliore al momento. Ma quando avrete una produzione allora dovrete pensare...
Il 99% delle persone su questo forum sono ricercatori, quelli che non hanno una buona strategia di lavoro e la stanno cercando, quelli che ce l'hanno, guardano piuttosto in silenzio questo thread...
Quindi se io come ricercatore volessi testare una rete neurale sul mercato cosa sarebbe meglio? passare mezzo anno a capirlo da solo e scrivere la rete in C++ e capire che non funziona, o testare questa idea su "pops" R usando la soluzione già preparata e capire che anche questa non funziona, ma ci vogliono meno di 30 minuti, questo è il plus di tutti i "pops" R, Non sto parlando della produzione - la produzione è quando sai esattamente cosa stai facendo e hai i ToR e così via, e quando stai facendo ricerche - questo è un metodo di pancia, stai solo cercando, e se scrivi soluzioni pronte per ogni ricerca, perderai la tua vita).
Non sto cercando di promuovere R o dire che è il migliore, potete scrivere in Pascal se vi piace, ma in questa situazione e in questo contesto, quando state facendo ricerche sul mercato, R è la soluzione migliore al momento. E quando ci sarà una produzione, ci si può già pensare...
Dipende da che tipo di ricerca, se stai facendo una ricerca per la tua tesina allora sì, è molto più facile prendere una funzione, eseguirla e ottenere un rapporto standard con una bella grafica, senza domande.
Se le ricerche dell'ingegnere quant, in ufficio finanziario, dove prendono soldi dal mercato, non solo a causa di commissioni, o tecnologie vicine al mercato, allora la situazione è diversa. Di regola, negli uffici giusti, ci vogliono circa 5 anni per costruire la propria infrastruttura di trading, dove ci sono il 95% di tutti gli strumenti necessari, che sono convenientemente avvolti e possono essere utilizzati non molto più difficile che in R, tutto è trasparente e disponibile per l'editing e tamburellare. A questo livello, un quant pensa nel sistema di astrazioni che la sua infrastruttura di trading gli dà e più questo sistema di astrazioni diventa unico e non riducibile a parti comuni. La maggior parte delle idee di trading sono variazioni della struttura delle astrazioni di alto livello dell'infrastruttura di trading, che in linea di principio non possono essere controllate in R o in Matlab, perché non si tratta di alimentare MLP con stocastici con finestre diverse.
A volte posso usare R(Matlab, matematica) come una sorta di calcolatrice avanzata quando ho bisogno di disegnare qualche funzione esotica o qualcosa di simile da studente da provare, ma è lontano dal cercare strategie di trading. Ma se si scrive codice più lungo di 100 righe in R con logica di strategia, ecc., si sviluppa gradualmente l'abitudine di pensare in termini di R , che poi danneggia fortemente, in quanto la programmazione con "cubi", ecc. questo è il pericolo. I problemi standard sono risolti rapidamente, quelli complessi spesso arrivano a un punto morto, perché non possono essere approssimati dagli strumenti disponibili o richiedono una danza del tamburello molto più contorta che nei plus. Il codificatore inizia a pensare come un designer pensando di programmare e poi varia solo i parametri degli strumenti preparati, ma quando hai bisogno di programmare, risulta essere molto poco amichevole e scomodo.
Dipende da che tipo di ricerca, se si tratta di una ricerca di uno studente per passare una tesina, allora sì, è molto più facile prendere una funzione dallo scaffale, eseguirla, e ottenere un rapporto standard in più con bei grafici, non ci sono domande.
Se le ricerche dell'ingegnere quant, in ufficio finanziario, dove prendono soldi dal mercato, non solo a causa di commissioni, o tecnologie vicine al mercato, allora la situazione è diversa. Di regola, negli uffici giusti, ci vogliono circa 5 anni per costruire la loro infrastruttura di trading, dove ci sono il 95% di tutti gli strumenti necessari, che sono convenientemente avvolti e si possono usare non molto più complicati che in R, tutto è trasparente e disponibile per l'editing e la danza del tamburello. A questo livello, un quant pensa nel sistema di astrazioni che la sua infrastruttura di trading gli dà e più questo sistema di astrazioni diventa unico e non riducibile a parti comuni. La maggior parte delle idee di trading sono variazioni della struttura delle astrazioni di alto livello dell'infrastruttura di trading, che in linea di principio non possono essere controllate in R o in Matlab, perché non si tratta di alimentare MLP con stocastici con finestre diverse.
A volte posso usare R(Matlab, matematica) come una sorta di calcolatrice avanzata quando ho bisogno di disegnare qualche funzione esotica o qualcosa di simile da studente da provare, ma è lontano dal cercare strategie di trading. Ma se si scrive codice più lungo di 100 righe in R con logica di strategia, ecc, si sviluppa gradualmente l'abitudine di pensare in termini di R , che poi danneggia fortemente, come programmare con "cubi", ecc, questo è il pericolo. questo è il pericolo. I problemi standard sono risolti rapidamente, quelli complessi spesso arrivano a un punto morto, perché non possono essere approssimati dagli strumenti disponibili o richiedono una danza del tamburello molto più contorta che nei plus. Il codificatore comincia a pensare come un designer pensando di programmare mentre sta solo variando i parametri di strumenti già pronti e quando si ha bisogno di programmare, risulta essere molto poco amichevole e scomodo.
Non è la prima volta che questo forum impone un dibattito su "Quale lingua è migliore?
Personalmente, ogni volta ricordo che MT4/5 sono strumenti di TRADING, non di programmazione.
Cosa vuoi programmare in C o in R? Chi ha bisogno di questo processo, comunque? Avete bisogno di denaro, e risulta dal blocco del processo decisionale sulle posizioni. Ci sono un sacco di strumenti pronti in R per questo scopo, e il problema non è nello sviluppo di questi strumenti, ma nel loro utilizzo. Non devi programmare nulla in R - c'è molto di più di quanto una persona possa padroneggiare, è impossibile capire un'idea così semplice?
E infine sull'argomento che qualcuno qui creerà un codice più efficiente in C.
Solo le persone che non hanno la minima idea di cosa si debba programmare possono fare tali dichiarazioni. Se riescono ad afferrare l'oggetto della programmazione, scopriranno che dovranno competere con le librerie Fortran e C, le bibbie di aritmetica matriciale e tutto il resto nel modo di caricare tutti i core del computer.
C sostenitori! Sedetevi e cercate di capire R anche solo un po', non con R, ma con i pacchetti R, per esempio quelli elencati nella shell caret, che comprende fino a 200 pacchetti (diverse migliaia di funzioni), rilevanti per il trading. E poi, si spera, perderai il desiderio di dimostrare pubblicamente la tua ignoranza.