記事"R で 統計分布を MQL5 に -"についてのディスカッション - ページ 3 12345678910...20 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2016.10.09 15:23 #21 fxsaber:アナログ」という表現には明らかな誤りがある。この記事ではアナログであり、完全なアナログである。Rでは、ほとんどすべてがベクトルを経由する。これらは簡潔な構文の問題であり、特にRがこれほど愛されているのは当然のことである。そして、この記事とは何の関係もない。純粋に口うるさいだけだ。もう一度言う。私はあなたをいじめているわけではない。私は著者、あるいはレナトに質問がある。レナトは、彼がリンクを貼ったスレッドでRの使用について議論した相手だ。 Renat Fatkhullin 2016.10.09 15:45 #22 СанСаныч Фоменко:これは本文中で指定されているR関数のアナログであると主張されている。MQLで指定された関数を呼び出した結果は何でしょうか？スカラーかベクトルか？この場合、関数は1つの値に対して働き、この値を処理した結果を返します。配列を処理するには、その要素をループで実行する必要があります。明日はすべてをチェックし、MQL5で例を示すことにしよう。残念ながら、それをチェックするためのRが手元にない。もちろん、配列処理はすべての類似関数に追加されるべきであり、そのようにするつもりである。ベクトル演算がないことをチェックして注意していただき、ありがとうございました。 СанСаныч Фоменко 2016.10.09 16:11 #23 Renat Fatkhullin:この場合、関数は1つの値に対して働き、その値を処理した結果を返す。配列を処理するには、その要素をループで実行する必要がある。明日はすべてをチェックし、MQL5での例を示そう。残念ながら、それをチェックするためのRが手元にない。もちろん、配列処理はすべての類似関数に追加されるべきであり、そのようにするつもりである。ベクトル演算がないことに注意していただき、ありがとうございました。Renatさんへベクターは些細なことで、些細なことではここに投稿しません。問題はもっと複雑で、Rはµlと非常に大きな違いがあります。表面的には、あなたが「ベクトル」と呼ぶものがあります。Rにはスカラーという概念はなく、ベクトルと行列演算がある。しかし、それは表面上のことです。そしてそれは最も重要なことではない。問題はもっと深刻だ。すなわち、Rで利用できる「オブジェクト」という概念にある。データ、スクリプト、ワークスペースにある関数、それを実行するコンピュータの設定など、あらゆるものがオブジェクトになり得るのだ。統計学から始めるのであれば、与えられた関数なしではできないことはよく理解している。しかし、トレーディングに関連する百五十のモデルを含むcaretパッケージを手に取り、そこにリストされている関数が何を返すか見てみると......。だから、ベクトルが問題なのではない。重要なのは、MKLによってRで利用可能なことを繰り返すことができる主な可能性である。このパッケージのオブジェクトの構造を見てください。そうすれば、端末のユーザー部分をRとRの下で書き換えるという私の提案の意味が理解できると思います。RはCと親和性が高いので、それほどコストはかからないと思う。MT-Rというパッケージを、ブローカーからのレスポンス部分とドッキングさせてCRANに置くやいなや、あなたは「村で最初の男、ローマで2番目の男」ではなくなるでしょう。 Renat Fatkhullin 2016.10.09 16:26 #24 СанСаныч Фоменко:レナトへ！ベクターは瑣末なことで、瑣末なことでは私はここに投稿しない。問題はもっと複雑で、Rはµlと極めて大きな違いがあります。表面上は、あなたが「ベクトル」と呼んだものです。Rにはスカラーという概念はなく、ベクトルと行列演算がある。しかし、それは表面上のことです。そして、それは最も重要なことではない。私がそれに気づいていないとでも？私たちはまったく別の種類の言語（古典的な、厳密に型付けされた）を持っていて、その中で多機能な動的オブジェクトを作ることはない。しかし、標準ライブラリの スカラー演算やベクトル演算に対応する機能は確実に存在する。数学関数のセットは、対象となるアプリケーションを書くのに十分なものでなければならない。研究用ではなく（これはRや同様のシステムで行われている）、目標とする作業プログラムを書くためのものだ。誰も動的言語Rのコピーを作ろうとはしないだろう。 ivanivan_11 2016.10.09 17:27 #25 私は機械学習には疎い。私は機械学習やニューラルネットワークからは程遠いのですが、例えばペア・トレーディングには詳しいです。 この目的のためには、線形回帰（aglibで入手可能）、主成分法（入手可能）、直交回帰（見つからない）、カルマンフィルター（見つからない）を使うことができます。この方法に関する最も人気のある本の1つはErnest Chanによるものです（この本にはmatlab上のすべての例が含まれています）。オプションがあるとしよう（いつか公開されることを期待しよう）。オプションのマーケットメイキングの方法がある。少なくともこのような問題の一部については、Rですでに解決策が用意されている。https://www.youtube.com/watch?v=8jJNZAMXWic おそらく、そのような仕事に興味を持つトレーダーもいるだろう。要は、カバーできない具体的なタスクが膨大にあるということだ。つまり、ユーザーは、既成のソリューションを自分でµl環境に移植するか、開発者が移植するまで待たなければならない。例えば、新しいライブラリをJava環境に移植するように提案するようなものだ。これは少しとりとめのない話だし、書きたいことを全部は書けなかったかもしれないが、そういうものだ。 НОК-7, Олег Мубаракшин: Инструментарий маркет-мейкера - метод Vanna-Volga (22.03.14) 2014.04.04//www.youtube.com/channel/UCHMjbvItcYaU0czo5N1WtmA">www.youtube.com Доклад Олега Мубаракшина (ИФ ОЛМА) об использовании метода Ванна-Волга и расчета улыбки волатильности по трем параметрам в работе маркет-мейкера. Рынок - вал... fxsaber 2016.10.09 17:49 #26 ivanivan_11:機会が多ければ多いほど、それを使うコミュニティも増えるだろう。したがって、線形回帰（aglibで利用可能）、主成分法（利用可能）、直交回帰（見つからない）、カルマンフィルター（見つからない）を使用することが可能です。モデルを構築した後、adfテスト、Engle-Greiners、Johansenなど、何らかの方法で評価する必要があります。何なんだ？Mat.バイブルの目標は明確だ。 取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム 記事「MQL5における統計分布 - Rの長所を生かす」についての議論。 レナト・ファトフーリン, 2016.10.09 16:26 数学関数のセットは、ターゲット アプリケーションを書くのに十分であるべきです。研究用ではなく（これはRや同様のシステムで行われている）、まさに目標とする作業プログラムを書くためのものだ。 あなたはRでロバストな数学モデルを見つけた。それを見つけたなら、Rでそれを研究したことになる。そして、ビブラとこの記事を犠牲にすることで、RからMQLに、既製の研究されたソリューション（実際には取引アルゴリズム）を簡単に移植することができる。あらゆる種類の機械学習は、常に金融市場に適合している。 ivanivan_11 2016.10.09 17:52 #27 fxsaber:何なんだ？数学バイブルの目的は明確だ。簡単な質問に答えることから始める。将来使うつもりですか？それとも5コペイカを入れたいだけですか？）なぜこんなことを聞くのか？レナトによれば、これは始まりに過ぎず、開発者たちはこれらのライブラリに限定するつもりはないという。 fxsaber 2016.10.09 18:28 #28 ivanivan_11:簡単な質問に答えることから始めます。将来使うつもりですか？それとも5コペイカを入れたいだけですか？） いいえ、もちろん違います！ 取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラムです。 ロボットを作成する際にCExpertを使用しますか？ fxsaber, 2016.10.01 16:15 想像できます。パターン認識、ビッグデータ、機械学習、その他で犬を食ったような優秀な専門家がいる。しかし、彼は金融市場に遭遇したことがない。たまたまです。数学的言語の超エキスパートであり、何よりも称賛に値するトレーニングを受けている。そして突然、彼は金融市場について知ることになる。"これだ！私は手荷物と経験で、すべてを打ち負かすんだ。私の数理モデルと数理言語の知識で。"И ...パッ！こんなくだらないことが、失礼ながら、頑強なTCの誕生と何の関係があるのだろうか？ロバストなTCを作れなかったのは、知識が足りなかったからだと考える人もいる。Rを勉強して、絶対に作る！よく勉強して、よく研究して、よく価格系列を紡いで、それがどうした？そして結果は同じ、Rを知っているか知らないかだ。これは金融市場であって、パターン認識ではない。この状況に対する私の考えは単純だ。Renatが注文した - 彼らはそれをやり始めた。MT5-Rのガスケットの開発者が作ることはありません - ここではすべてが明らかである。誰もが自分でそのようなガスケットを作る能力を持っている？- はい、それはちょうどここに明らかである。マットのためのリソースが奪われるのか、それともこのケースのために新しいクオンタム担当者が雇われるのか。もっとも、スタッフが拡大し、バグを排除するための人的リソースが減ったわけではないだろう。愚痴を言う人、嫌う人、乞食はどこかに消えてしまうのだろうか？-いや、絶対にない。変人と呼びたい？-ええ、もちろん。彼らのことを書いてもいい／書くべきか？-迷惑で、他に鬱憤を晴らす方法がない場合だけ。 Реter Konow 2016.10.09 18:41 #29 MQLしか知らない独学プログラマーの主観的な視点から、アルゴ・トレーディング・コミュニティのトレンドに奇妙な「歪み」があることを指摘したい。ローカル・ロボットの開発者は、エキスパート・アドバイザーの機能を開発する上で、計算能力を「向上」させ、ニューラル・コンプレックスを取り付け、より高度な数学を使って市場プロセスを分析することを優先事項としている。同時に、開発者は、そのようなツールを全く必要としない古典的なテクニカル分析からますます遠ざかっている。 おそらく、古典的なテクニカル分析は、取引の異なるペース、他の戦略、他のプレーヤーの預金を 対象として設計されているからである。小規模なプレーヤーは、長期的な戦略を構築することなく、非常に高速でプレーすることを余儀なくされ、彼らはストップを閉じ、したがって、彼らの取引は常に加速に向かって動いている。彼らの環境は非常に高速な市場であり、そのプロセスは低速な市場、つまり大手プレーヤーの市場よりもはるかに予測しにくい。もちろん、トレードの自動 化とそこで使われる数学的根拠は、大手プレーヤーとの利益争奪戦における彼らの「切り札」であるが、彼らの行動によって、彼ら自身が、最終的には、投資された計算能力が沈み、より高度な数学が衰退し、自動化が「ルーレット」ゲームを提供するような混乱を生み出している。高速取引における意思決定の合理的根拠の欠如は、プレーヤーに優位性を与えるはずの自動化を無意味なものにしてしまう。高速取引では、必然的にランダム性の要素に突入するため、最終的には自動化の意味が失われ、数学は頭の役に立たないアプリケーションになってしまう。少なくとも何らかの秩序のヒントが隠されていなければ、要素を予測することはできない。抽象的な公式に基づいて行われるすべての決定は、市場に混沌を増殖させる。まず第一に、市場は、将来の値動きに関する抽象的な数学的計算ではなく、物事の価値に関する一般の再認識に基づく意思決定によって動かされる。 このことを忘れてしまえば、市場は死んでしまうだろう。 Yuriy Asaulenko 2016.10.09 21:11 #30 СанСаныч Фоменко:理解できないことがあるサン・サンチ、Rは宣伝のためにあるのであって、それ以上のものではない。MTはマット機能を拡張するもので、それ以上のものではない。それ自体、他から切り離して適用することはない。おそらく良いことだと思う（mat関数を拡張することは常に良いことだ）が、個人的には、RとSciLabの他の計算機能から切り離されて、それらについてはどうでもいい。 12345678910...20 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
アナログ」という表現には明らかな誤りがある。
この記事ではアナログであり、完全なアナログである。Rでは、ほとんどすべてがベクトルを経由する。これらは簡潔な構文の問題であり、特にRがこれほど愛されているのは当然のことである。
そして、この記事とは何の関係もない。純粋に口うるさいだけだ。
もう一度言う。私はあなたをいじめているわけではない。
私は著者、あるいはレナトに質問がある。レナトは、彼がリンクを貼ったスレッドでRの使用について議論した相手だ。
これは本文中で指定されているR関数のアナログであると主張されている。
MQLで指定された関数を呼び出した結果は何でしょうか？スカラーかベクトルか？
この場合、関数は1つの値に対して働き、この値を処理した結果を返します。配列を処理するには、その要素をループで実行する必要があります。
明日はすべてをチェックし、MQL5で例を示すことにしよう。残念ながら、それをチェックするためのRが手元にない。
もちろん、配列処理はすべての類似関数に追加されるべきであり、そのようにするつもりである。
ベクトル演算がないことをチェックして注意していただき、ありがとうございました。
この場合、関数は1つの値に対して働き、その値を処理した結果を返す。配列を処理するには、その要素をループで実行する必要がある。
明日はすべてをチェックし、MQL5での例を示そう。残念ながら、それをチェックするためのRが手元にない。
もちろん、配列処理はすべての類似関数に追加されるべきであり、そのようにするつもりである。
ベクトル演算がないことに注意していただき、ありがとうございました。
Renatさんへ
ベクターは些細なことで、些細なことではここに投稿しません。
問題はもっと複雑で、Rはµlと非常に大きな違いがあります。
表面的には、あなたが「ベクトル」と呼ぶものがあります。Rにはスカラーという概念はなく、ベクトルと行列演算がある。しかし、それは表面上のことです。そしてそれは最も重要なことではない。
問題はもっと深刻だ。すなわち、Rで利用できる「オブジェクト」という概念にある。データ、スクリプト、ワークスペースにある関数、それを実行するコンピュータの設定など、あらゆるものがオブジェクトになり得るのだ。
統計学から始めるのであれば、与えられた関数なしではできないことはよく理解している。
しかし、トレーディングに関連する百五十のモデルを含むcaretパッケージを手に取り、そこにリストされている関数が何を返すか見てみると......。
だから、ベクトルが問題なのではない。重要なのは、MKLによってRで利用可能なことを繰り返すことができる主な可能性である。このパッケージのオブジェクトの構造を見てください。そうすれば、端末のユーザー部分をRとRの下で書き換えるという私の提案の意味が理解できると思います。RはCと親和性が高いので、それほどコストはかからないと思う。
MT-Rというパッケージを、ブローカーからのレスポンス部分とドッキングさせてCRANに置くやいなや、あなたは「村で最初の男、ローマで2番目の男」ではなくなるでしょう。
レナトへ！
ベクターは瑣末なことで、瑣末なことでは私はここに投稿しない。
問題はもっと複雑で、Rはµlと極めて大きな違いがあります。
表面上は、あなたが「ベクトル」と呼んだものです。Rにはスカラーという概念はなく、ベクトルと行列演算がある。しかし、それは表面上のことです。そして、それは最も重要なことではない。
私がそれに気づいていないとでも？
私たちはまったく別の種類の言語（古典的な、厳密に型付けされた）を持っていて、その中で多機能な動的オブジェクトを作ることはない。しかし、標準ライブラリの スカラー演算やベクトル演算に対応する機能は確実に存在する。
数学関数のセットは、対象となるアプリケーションを書くのに十分なものでなければならない。研究用ではなく（これはRや同様のシステムで行われている）、目標とする作業プログラムを書くためのものだ。
誰も動的言語Rのコピーを作ろうとはしないだろう。
私は機械学習には疎い。
私は機械学習やニューラルネットワークからは程遠いのですが、例えばペア・トレーディングには詳しいです。 この目的のためには、線形回帰（aglibで入手可能）、主成分法（入手可能）、直交回帰（見つからない）、カルマンフィルター（見つからない）を使うことができます。この方法に関する最も人気のある本の1つはErnest Chanによるものです（この本にはmatlab上のすべての例が含まれています）。
オプションがあるとしよう（いつか公開されることを期待しよう）。オプションのマーケットメイキングの方法がある。少なくともこのような問題の一部については、Rですでに解決策が用意されている。https://www.youtube.com/watch?v=8jJNZAMXWic おそらく、そのような仕事に興味を持つトレーダーもいるだろう。
要は、カバーできない具体的なタスクが膨大にあるということだ。つまり、ユーザーは、既成のソリューションを自分でµl環境に移植するか、開発者が移植するまで待たなければならない。例えば、新しいライブラリをJava環境に移植するように提案するようなものだ。
これは少しとりとめのない話だし、書きたいことを全部は書けなかったかもしれないが、そういうものだ。
機会が多ければ多いほど、それを使うコミュニティも増えるだろう。
したがって、線形回帰（aglibで利用可能）、主成分法（利用可能）、直交回帰（見つからない）、カルマンフィルター（見つからない）を使用することが可能です。モデルを構築した後、adfテスト、Engle-Greiners、Johansenなど、何らかの方法で評価する必要があります。
何なんだ？Mat.バイブルの目標は明確だ。
取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム
記事「MQL5における統計分布 - Rの長所を生かす」についての議論。
レナト・ファトフーリン, 2016.10.09 16:26
数学関数のセットは、ターゲット アプリケーションを書くのに十分であるべきです。研究用ではなく（これはRや同様のシステムで行われている）、まさに目標とする作業プログラムを書くためのものだ。
何なんだ？数学バイブルの目的は明確だ。
簡単な質問に答えることから始める。将来使うつもりですか？それとも5コペイカを入れたいだけですか？）
なぜこんなことを聞くのか？レナトによれば、これは始まりに過ぎず、開発者たちはこれらのライブラリに限定するつもりはないという。
簡単な質問に答えることから始めます。将来使うつもりですか？それとも5コペイカを入れたいだけですか？）
取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラムです。
ロボットを作成する際にCExpertを使用しますか？
fxsaber, 2016.10.01 16:15
想像できます。パターン認識、ビッグデータ、機械学習、その他で犬を食ったような優秀な専門家がいる。
しかし、彼は金融市場に遭遇したことがない。たまたまです。数学的言語の超エキスパートであり、何よりも称賛に値するトレーニングを受けている。
そして突然、彼は金融市場について知ることになる。"これだ！私は手荷物と経験で、すべてを打ち負かすんだ。私の数理モデルと数理言語の知識で。"
И ...パッ！こんなくだらないことが、失礼ながら、頑強なTCの誕生と何の関係があるのだろうか？
ロバストなTCを作れなかったのは、知識が足りなかったからだと考える人もいる。Rを勉強して、絶対に作る！よく勉強して、よく研究して、よく価格系列を紡いで、それがどうした？
そして結果は同じ、Rを知っているか知らないかだ。これは金融市場であって、パターン認識ではない。
この状況に対する私の考えは単純だ。Renatが注文した - 彼らはそれをやり始めた。MT5-Rのガスケットの開発者が作ることはありません - ここではすべてが明らかである。誰もが自分でそのようなガスケットを作る能力を持っている？- はい、それはちょうどここに明らかである。マットのためのリソースが奪われるのか、それともこのケースのために新しいクオンタム担当者が雇われるのか。もっとも、スタッフが拡大し、バグを排除するための人的リソースが減ったわけではないだろう。
愚痴を言う人、嫌う人、乞食はどこかに消えてしまうのだろうか？-いや、絶対にない。変人と呼びたい？-ええ、もちろん。彼らのことを書いてもいい／書くべきか？-迷惑で、他に鬱憤を晴らす方法がない場合だけ。
MQLしか知らない独学プログラマーの主観的な視点から、アルゴ・トレーディング・コミュニティのトレンドに奇妙な「歪み」があることを指摘したい。
ローカル・ロボットの開発者は、エキスパート・アドバイザーの機能を開発する上で、計算能力を「向上」させ、ニューラル・コンプレックスを取り付け、より高度な数学を使って市場プロセスを分析することを優先事項としている。
同時に、開発者は、そのようなツールを全く必要としない古典的なテクニカル分析からますます遠ざかっている。 おそらく、古典的なテクニカル分析は、取引の異なるペース、他の戦略、他のプレーヤーの預金を 対象として設計されているからである。
小規模なプレーヤーは、長期的な戦略を構築することなく、非常に高速でプレーすることを余儀なくされ、彼らはストップを閉じ、したがって、彼らの取引は常に加速に向かって動いている。彼らの環境は非常に高速な市場であり、そのプロセスは低速な市場、つまり大手プレーヤーの市場よりもはるかに予測しにくい。もちろん、トレードの自動 化とそこで使われる数学的根拠は、大手プレーヤーとの利益争奪戦における彼らの「切り札」であるが、彼らの行動によって、彼ら自身が、最終的には、投資された計算能力が沈み、より高度な数学が衰退し、自動化が「ルーレット」ゲームを提供するような混乱を生み出している。
高速取引における意思決定の合理的根拠の欠如は、プレーヤーに優位性を与えるはずの自動化を無意味なものにしてしまう。
高速取引では、必然的にランダム性の要素に突入するため、最終的には自動化の意味が失われ、数学は頭の役に立たないアプリケーションになってしまう。少なくとも何らかの秩序のヒントが隠されていなければ、要素を予測することはできない。抽象的な公式に基づいて行われるすべての決定は、市場に混沌を増殖させる。
まず第一に、市場は、将来の値動きに関する抽象的な数学的計算ではなく、物事の価値に関する一般の再認識に基づく意思決定によって動かされる。
このことを忘れてしまえば、市場は死んでしまうだろう。
理解できないことがある
サン・サンチ、Rは宣伝のためにあるのであって、それ以上のものではない。MTはマット機能を拡張するもので、それ以上のものではない。それ自体、他から切り離して適用することはない。おそらく良いことだと思う（mat関数を拡張することは常に良いことだ）が、個人的には、RとSciLabの他の計算機能から切り離されて、それらについてはどうでもいい。