記事"R で 統計分布を MQL5 に -"についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事 R で 統計分布を MQL5 に - はパブリッシュされました:

この記事は、R 言語で実装されている基本的な統計分布を操作するための関数を扱います。 (、コーシー、ワイブル、通常、対数正規、ロジスティック、指数、制服、ガンマ分布、中心部と非心ベータ版、χ、フィッシャー F 分布、スチューデント t 分布と同様、離散２項分布、負の２項分布、幾何学、幾何とポアソン分布)。また、ライブラリには、モデルに実際の分布の適合性の程度を評価できるように分布の理論的瞬間を計算する関数も含まれます。

計算されたヒストグラムは normal.csv ファイル (図 2) に保存されます。

図 2。 正規分布に従って生成される乱数の分布ヒストグラム パラメータ mu　= 5 シグマ = 1

作者: MetaQuotes Software Corp.

[fxsaber]

素晴らしいガイドだ！

お願いがあるのですが、メタエディターがincludnik（MQL5で書かれたもの）を介してつながっているにもかかわらず、メタエディター内のサブライティングを独自の色で表示するようにしていただけないでしょうか。

今、ソースコードの記事にはこのサブライティングがないので、ちょっと読みにくい／受け取りにくい。

MQL5でビジュアライゼーション-Rの長所を生かす」が待たれる。

[Maxim Kuznetsov]

MetaQuotes Software Corp.:

掲載記事MQL5における統計分布 - Rからベストを取る：

著者：MetaQuotes Software Corp.

そのボリュームは尊敬に値するが

- 統計的仮説の検証は、MQL製品において最もスピードが要求される要素ではない。

- 精度損失の問題は未解決のままである（mat.librariesが長い間力強く成長し、コニャックのように熟成年数で評価されるのは無意味なことではない）。

[Vasiliy Sokolov]

MQに敬意とリスペクトを！

[Реter Konow]

これらすべての統計と質の高いグラフィカルな視覚化が組み合わされれば、研究の可能性が広がることは想像に難くない。

[ivanivan_11]

半年前にRとMT https://www.mql5.com/ru/forum/73266/page10#comment_2283757 の統合の問題が提起されたとき、なぜか本格的なデータ交換が実装されると思われました。狭い範囲のタスクのための別個のライブラリではありません。

また、このライブラリは、既存の4年前のバージョンのalglib https://www.mql5.com/ja/code/1146 と比較して、どのような利点があるのでしょうか？

特殊関数.mqh

分布関数、積分、多項式のクラス: . CGammaFunc - ガンマ関数。 CIncGammaF - 不完全ガンマ関数。 CBetaF - ベータ関数。 CIncBetaF - 不完全ベータ関数。 CPsiF - psi関数。 CAiryF - エアリー関数。 CBessel - 整数次のBessel関数。 CJacobianElliptic - 楕円ヤコビ関数。 CDawson - ドーソン積分。 CTrigIntegrals - 三角積分。 CElliptic - 1種および2種の楕円積分。 CExpIntegrals - 指数積分。 CFresnel - フレネル積分。 CHermite - エルミート多項式。 CChebyshev - チェビシェフ多項式。 CLaguerre - ラゲール多項式 CLegendre - ルジャンドル多項式。 CChiSquareDistr - カイ二乗分布。 CBinomialDistr - 二項分布。 CNormalDistr - 正規分布。 CPoissonDistr - ポアソン分布。 CStudentDistr - スチューデントのt分布。 CFDistr - F分布。

[Quantum]

Maxim Kuznetsov:

労働量は尊敬に値するが

- 統計的仮説検証は、MQL製品において最もスピードが要求される要素ではない。

- 精度損失の問題は未解決のままである（mat.librariesが長い長い間強力で、コニャックのように年数によって評価されるのは無意味なことではない）。

複雑な計算をチェックするために、ユニットテストがあります（/Scripts/Unittestsフォルダにあるスクリプト）。

統計ライブラリの関数の計算精度を評価するには，Wolfram Alphaで 得られた値と比較することができます．

TestStatPrecision.mql5スクリプトは，各ライブラリ分布の確率密度関数（PDF）と累積分布関数（CDF）を計算します．

得られた結果はWolfram Alphaの値（30桁単位で表示）と比較され，小数点以下の一致する桁数が表示されます．

スクリプトの結果は，"Experts" タブに表示される．

Testing precision for distribution:Beta
Distribution: Beta,  Wolfram PDF=1.250000000000000000000000000000,  PDF_calculated=1.249999999999998223643160599750,  deltaPDF=0.000000000000001776356839400250
Distribution: Beta,  Wolfram CDF=0.812500000000000000000000000000,  CDF_calculated=0.812500000000000222044604925031,  deltaCDF=-0.000000000000000222044604925031
Distribution: Beta PDF correct digits=14
Distribution: Beta CDF correct digits=15
   
Testing precision for distribution:Binomial
Distribution: Binomial,  Wolfram PDF=0.178863050569879750151258690494,  PDF_calculated=0.178863050569879888929136768638,  deltaPDF=-0.000000000000000138777878078145
Distribution: Binomial,  Wolfram CDF=0.416370829447481383134288535075,  CDF_calculated=0.416370829447481938245800847653,  deltaCDF=-0.000000000000000555111512312578
Distribution: Binomial PDF correct digits=15
Distribution: Binomial CDF correct digits=15
   
Testing precision for distribution:Cauchy
Distribution: Cauchy,  Wolfram PDF=0.078353202752933087671394218887,  PDF_calculated=0.078353202752933101549182026702,  deltaPDF=-0.000000000000000013877787807814
Distribution: Cauchy,  Wolfram CDF=0.165249340538567907055167438557,  CDF_calculated=0.165249340538567907055167438557,  deltaCDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Cauchy PDF correct digits=16
Distribution: Cauchy CDF correct digits=30
   
Testing precision for distribution:ChiSquare
Distribution: ChiSquare,  Wolfram PDF=0.389400391535702439238519900755,  PDF_calculated=0.389400391535702439238519900755,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: ChiSquare,  Wolfram CDF=0.221199216928595121522960198490,  CDF_calculated=0.221199216928595121522960198490,  deltaCDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: ChiSquare PDF correct digits=30
Distribution: ChiSquare CDF correct digits=30
   
Testing precision for distribution:Exponential
Distribution: Exponential,  Wolfram PDF=0.441248451292297727555080655293,  PDF_calculated=0.441248451292297727555080655293,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Exponential,  Wolfram CDF=0.117503097415404600400989920672,  CDF_calculated=0.117503097415404544889838689414,  deltaCDF=0.000000000000000055511151231258
Distribution: Exponential PDF correct digits=30
Distribution: Exponential CDF correct digits=16
   
Testing precision for distribution:F
Distribution: F,  Wolfram PDF=0.702331961591220799157042620209,  PDF_calculated=0.702331961591220910179345082724,  deltaPDF=-0.000000000000000111022302462516
Distribution: F,  Wolfram CDF=0.209876543209876531559388013193,  CDF_calculated=0.209876543209876587070539244451,  deltaCDF=-0.000000000000000055511151231258
Distribution: F PDF correct digits=15
Distribution: F CDF correct digits=16
   
Testing precision for distribution:Gamma
Distribution: Gamma,  Wolfram PDF=0.606530659712633424263117376540,  PDF_calculated=0.606530659712633424263117376540,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Gamma,  Wolfram CDF=0.393469340287366575736882623460,  CDF_calculated=0.393469340287366575736882623460,  deltaCDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Gamma PDF correct digits=30
Distribution: Gamma CDF correct digits=30
   
Testing precision for distribution:Geometric
Distribution: Geometric,  Wolfram PDF=0.050421000000000000540456568388,  PDF_calculated=0.050420999999999979723774856666,  deltaPDF=0.000000000000000020816681711722
Distribution: Geometric,  Wolfram CDF=0.882350999999999996425970039127,  CDF_calculated=0.882350999999999996425970039127,  deltaCDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Geometric PDF correct digits=16
Distribution: Geometric CDF correct digits=30
   
Testing precision for distribution:Hypergeometric
Distribution: Hypergeometric,  Wolfram PDF=0.036675398904501069208272667765,  PDF_calculated=0.036675398904501069208272667765,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Hypergeometric,  Wolfram CDF=0.996784948797332703840368139936,  CDF_calculated=0.996784948797332703840368139936,  deltaCDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Hypergeometric PDF correct digits=30
Distribution: Hypergeometric CDF correct digits=30
   
Testing precision for distribution:Logistic
Distribution: Logistic,  Wolfram PDF=0.235003712201594494590750628049,  PDF_calculated=0.235003712201594494590750628049,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Logistic,  Wolfram CDF=0.377540668798145462314863607389,  CDF_calculated=0.377540668798145406803712376131,  deltaCDF=0.000000000000000055511151231258
Distribution: Logistic PDF correct digits=30
Distribution: Logistic CDF correct digits=16
   
Testing precision for distribution:Lognormal
Distribution: Lognormal,  Wolfram PDF=0.000000247498055546993546655130,  PDF_calculated=0.000000247498055546993546655130,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Lognormal,  Wolfram CDF=0.000000044817423501713188227213,  CDF_calculated=0.000000044817423501713168374878,  deltaCDF=0.000000000000000000000019852335
Distribution: Lognormal PDF correct digits=30
Distribution: Lognormal CDF correct digits=22
   
Testing precision for distribution:NegativeBinomial
Distribution: NegativeBinomial,  Wolfram PDF=0.046875000000000000000000000000,  PDF_calculated=0.046875000000000000000000000000,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: NegativeBinomial,  Wolfram CDF=0.937500000000000000000000000000,  CDF_calculated=0.937500000000000000000000000000,  deltaCDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: NegativeBinomial PDF correct digits=30
Distribution: NegativeBinomial CDF correct digits=30

Testing precision for distribution:NoncentralBeta
Distribution: NoncentralBeta,  Wolfram PDF=1.835315758284358889085297050769,  PDF_calculated=1.835315758284356890683852725488,  deltaPDF=0.000000000000001998401444325282
Distribution: NoncentralBeta,  Wolfram CDF=0.279804451879309967754494437031,  CDF_calculated=0.279804451879309523665284586968,  deltaCDF=0.000000000000000444089209850063
Distribution: NoncentralBeta PDF correct digits=14
Distribution: NoncentralBeta CDF correct digits=15
   
Testing precision for distribution:NoncentralChiSquare
Distribution: NoncentralChiSquare,  Wolfram PDF=0.266641691212769094132539748898,  PDF_calculated=0.266641691212769094132539748898,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: NoncentralChiSquare,  Wolfram CDF=0.142365913869366367272562001745,  CDF_calculated=0.142365913869366339516986386116,  deltaCDF=0.000000000000000027755575615629
Distribution: NoncentralChiSquare PDF correct digits=30
Distribution: NoncentralChiSquare CDF correct digits=16
   
Testing precision for distribution:NoncentralF
Distribution: NoncentralF,  Wolfram PDF=0.354683475208693754776589912581,  PDF_calculated=0.354683475208693865798892375096,  deltaPDF=-0.000000000000000111022302462516
Distribution: NoncentralF,  Wolfram CDF=0.090794346737526995805289686814,  CDF_calculated=0.090794346737526995805289686814,  deltaCDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: NoncentralF PDF correct digits=15
Distribution: NoncentralF CDF correct digits=30
   
Testing precision for distribution:Normal
Distribution: Normal,  Wolfram PDF=0.000013365598267338118769627896,  PDF_calculated=0.000013365598267338122157759685,  deltaPDF=-0.000000000000000000003388131789
Distribution: Normal,  Wolfram CDF=0.000015229981947977879768092203,  CDF_calculated=0.000015229981947977883156223992,  deltaCDF=-0.000000000000000000003388131789
Distribution: Normal PDF correct digits=20
Distribution: Normal CDF correct digits=20
   
Testing precision for distribution:Poisson
Distribution: Poisson,  Wolfram PDF=0.000000000000281323432020839554,  PDF_calculated=0.000000000000281323432020839908,  deltaPDF=-0.000000000000000000000000000353
Distribution: Poisson,  Wolfram CDF=0.999999999999981348253186297370,  CDF_calculated=0.999999999999981237230883834854,  deltaCDF=0.000000000000000111022302462516
Distribution: Poisson PDF correct digits=27
Distribution: Poisson CDF correct digits=15
   
Testing precision for distribution:Uniform
Distribution: Uniform,  Wolfram PDF=0.004000000000000000083266726847,  PDF_calculated=0.004000000000000000083266726847,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Uniform,  Wolfram CDF=0.000500000000000000010408340856,  CDF_calculated=0.000500000000000000010408340856,  deltaCDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Uniform PDF correct digits=30
Distribution: Uniform CDF correct digits=30
   
Testing precision for distribution:Weibull
Distribution: Weibull,  Wolfram PDF=0.019512185823866712297558478895,  PDF_calculated=0.019512185823866712297558478895,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: Weibull,  Wolfram CDF=0.000976085818024337737580653496,  CDF_calculated=0.000976085818024330365005880594,  deltaCDF=0.000000000000000007372574772901
Distribution: Weibull PDF correct digits=30
Distribution: Weibull CDF correct digits=17
   
Testing precision for distribution:T
Distribution: T,  Wolfram PDF=0.319904796224811438509760819215,  PDF_calculated=0.319904796224811494020912050473,  deltaPDF=-0.000000000000000055511151231258
Distribution: T,  Wolfram CDF=0.682299044355095474223560358951,  CDF_calculated=0.682299044355095474223560358951,  deltaCDF=0.000000000000000000000000000000
Distribution: T PDF correct digits=16
Distribution: T CDF correct digits=30
   
Testing precision for distribution:NoncentralT
Distribution: NoncentralT,  Wolfram PDF=0.000000000000040650786864501445,  PDF_calculated=0.000000000000040650786864501173,  deltaPDF=0.000000000000000000000000000271
Distribution: NoncentralT,  Wolfram CDF=0.000000000000004816980000000000,  CDF_calculated=0.000000000000004818163532209154,  deltaCDF=-0.000000000000000001183532209154
Distribution: NoncentralT PDF correct digits=27
Distribution: NoncentralT CDF correct digits=17   

関数は精度よく計算され，統計計算に使用することができます．

[Quantum]

ivanivan_11:

また、このライブラリは、既存の4年前のバージョンのalglibhttps://www.mql5.com/ja/code/1146 と比べて、どのような利点があるのでしょうか？

機能的にはRに近い。より多くの分布(21)と乱数ジェネレータ。分布の理論モーメントを計算する関数がある。

[Maxim Kuznetsov]

Quantum:

複雑な計算をチェックするために、ユニットテスト（/Scripts/Unittestsフォルダ内のスクリプト）があります。

関数は精度よく計算され、統計計算に使用することができます。

Unittestsは万能ではないし、エラーは（私が保証する）最も都合の悪い時に現れるだろう。

追記／もしあなたが対話を発展させるのであれば、熱意が足りないので、私は明らかに禁止にします :-)

[Renat Fatkhullin]

上記のコメントは、小数点以下30桁の詳細なWolfram Alphaをベンチマークとした精度比較を示しています。

私たちは，このような複雑な問題は可能な限りテストでカバーすべきであることをよく理解しています．そのため、私たちは特別セクション/スクリプト/Unittestsを設け、数学的ライブラリの機能性に関する広範なテストをいくつか集めました。

昨日リリースした最新のMT5ベータ版にアップグレードし、これらのユニットテストをご自身で実行してみてください。

[Реter Konow]

私の意見では、長い間MQLで利用可能であったものの可能性は、ストラテジーやExpert Advisorでトレーダーによって実現されるには程遠い。しかし、多くの人がもっともっとと要求しているのです。なぜ、彼らは望んだイノベーションを手に入れたのに、常に批判されるのでしょうか？誰がそんな精度（小数点以下30桁まで）を必要とするのだろうか？奇妙な気まぐれだ。統計は必要なものだが、この機能がなくても、作業意欲さえあれば、MQLですべての取引タスクを解決できると思うのだが。とはいえ、開発者の方々、追加ありがとうございます。