Discussão do artigo "Distribuições estatísticas no MQL5 - tirando o melhor de R" - página 3
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Há uma escolha óbvia na expressão "analógico".
No artigo, é análogo, e um análogo completo. No R, quase tudo passa por vetores. Essas são questões de sintaxe concisa, pelas quais, em particular, o R é tão amado e merecidamente.
E isso não tem nada a ver com o artigo. É uma irritação em sua forma mais pura.
Mais uma vez, afaste-se. Não estou implicando com você, e você não faz ideia do que estou escrevendo.
Tenho uma pergunta a fazer ao autor ou ao Renat, com quem discutimos o uso do R no tópico para o qual ele forneceu um link.
Afirma-se que isso é um análogo da função R, que é especificada no texto.
Qual é o resultado da chamada da função especificada em MQL? Um escalar? Um vetor?
Nesse caso, a função trabalha em um valor e retorna o resultado do processamento desse valor. Para processar um vetor, você precisa percorrer seus elementos em um loop.
Amanhã, verificaremos tudo e mostraremos um exemplo em MQL5. Infelizmente, não tenho o R em mãos para verificá-lo.
É claro que o processamento de matriz deve ser adicionado a todas as funções semelhantes, o que faremos.
Obrigado por verificar e prestar atenção à falta de operações vetoriais.
Nesse caso, a função trabalha com um valor e retorna o resultado do processamento desse valor. Para processar uma matriz, você precisa percorrer seus elementos em um loop.
Amanhã, verificaremos tudo e mostraremos um exemplo em MQL5. Infelizmente, não tenho o R em mãos para verificá-lo.
É claro que o processamento de matriz deve ser adicionado a todas as funções semelhantes, o que faremos.
Obrigado por verificar e prestar atenção à falta de operações vetoriais.
Caro Renat!
Vetor é uma ninharia, e com ninharia eu não postaria aqui.
A questão é muito mais complicada e o R tem diferenças extremamente significativas em relação ao µl.
Na superfície está o que você chamou de: vetores. Não há conceito de escalar no R, mas operações de vetores e matrizes. Mas isso está na superfície. E não é a coisa mais importante.
A questão é muito mais séria. A saber: no conceito de "objeto", que está disponível no R. Essa noção é levada ao máximo: tudo pode ser um objeto: dados, scripts, funções que estão no espaço de trabalho, bem como a configuração do computador no qual ele é executado.
Entendo perfeitamente que, se você começar com estatísticas, não poderá prescindir das funções fornecidas - elas não serão respeitadas, simplesmente precisam ser.
Mas se você pegar o pacote caret que contém cento e cinquenta modelos relacionados à negociação e ver O QUE as funções listadas retornam.....
Portanto, não se trata de vetores. A questão é a principal possibilidade de repetir o que está disponível no R por meio do MKL. Dê uma olhada na estrutura de objetos desse pacote. Acho que depois disso você entenderá o sentido da minha sugestão de reescrever a parte do usuário do terminal no R e no R. Parece-me que isso não será muito caro, pois o R é muito amigável com o C.
Assim que você colocar um pacote chamado MT-R no CRAN, acoplado às partes de resposta dos corretores, você deixará de ser "o primeiro cara na vila e se tornará o segundo cara em Roma".
Prezado Renat!
O vetor é uma minúcia, e com minúcias eu não postaria aqui.
A questão é muito mais complicada e o R tem diferenças extremamente significativas em relação ao µl.
Na superfície está o que você chamou de: vetores. Não há conceito de escalar no R, mas operações de vetores e matrizes. Mas isso está na superfície. E isso não é o mais importante.
Você acha que não estou ciente disso?
Temos uma classe de linguagem completamente diferente (clássica, estritamente tipada) e não criaremos objetos dinâmicos multifuncionais nela. Mas a funcionalidade correspondente das operações escalares e vetoriais na biblioteca padrão certamente estará lá.
O conjunto de funções matemáticas deve ser suficiente para escrever aplicativos de destino. Não para pesquisa (isso é feito no R e em sistemas semelhantes), mas para escrever programas de trabalho de destino.
Ninguém vai fazer uma cópia da linguagem dinâmica R.
Gostaria de fazer uma ressalva - não estou criticando a ideia em si. quanto mais oportunidades, maior a probabilidade de a comunidade usá-la.
Estou longe do aprendizado de máquina, das redes neurais. Estou, por exemplo, mais familiarizado com a negociação de pares. Portanto, para esse fim, podemos usar a regressão linear (disponível na aglib), o método de componentes principais (disponível), a regressão ortogonal (não encontrada), o filtro kalman (não encontrado). Então, depois de criar um modelo, ele deve ser estimado de alguma forma - teste adf, Engle-Greiners, Johansen. Não há nada parecido com isso. Um dos livros mais populares sobre esse método é o de Ernest Chan (o livro contém todos os exemplos no matlab), mas já existe uma porta no R com todos os exemplos.
Digamos que existam opções (esperamos que algum dia elas estejam disponíveis publicamente). Existem métodos de criação de mercado de opções. Já existem soluções prontas em R para isso, pelo menos para uma parte desse problema. https://www.youtube.com/watch?v=8jJNZAMXWic talvez alguns traders se interessem por essa tarefa.
O ponto é que há um grande número de tarefas específicas que não podem ser cobertas, ou seja, o usuário terá que portar soluções prontas para o ambiente µl ou esperar até que isso seja feito pelos desenvolvedores, o que é muito inconveniente e improdutivo. É como, digamos, sugerir a portabilidade de novas bibliotecas para o ambiente java. Você responderá: "Por quê? temos uma solução pronta em nosso ambiente! e isso está certo. o mesmo acontece com os usuários: quem estará pronto para portar suas soluções já funcionais para outro ambiente?
Isso é um pouco divagante, e talvez eu não tenha escrito tudo o que queria escrever, mas é assim que as coisas são.
Gostaria de fazer uma ressalva - não estou criticando a ideia em si. quanto mais oportunidades, maior a probabilidade de a comunidade usá-la.
Estou longe do aprendizado de máquina, das redes neurais. estou, por exemplo, mais familiarizado com a negociação de pares. portanto, é possível usar a regressão linear (disponível na aglib), o método de componente principal (disponível), a regressão ortogonal (não encontrada), o filtro kalman (não encontrado). então, depois de construir um modelo, ele deve ser avaliado de alguma forma - teste adf, Engle-Greiners, Johansen.
Que porra é essa?! Os objetivos da bíblia mat. são claros.
Fórum sobre negociação, sistemas de negociação automatizados e teste de estratégias de negociação
Discussão do artigo "Distribuições estatísticas em MQL5 - Aproveitando o melhor do R".
Renat Fatkhullin, 2016.10.09 16:26
O conjunto de funções matemáticas deve ser suficiente para escrever aplicativos de destino. Não para pesquisa (isso é feito em R e sistemas semelhantes), mas exatamente para escrever programas de trabalho de destino.
Que porra é essa?! O objetivo da Bíblia da matemática é claro.
Você começa respondendo a perguntas simples - VOCÊ pessoalmente usa alguma coisa? Você vai usá-lo no futuro? Ou você só quer inserir SEUS 5 copeques?)))
Por que estou perguntando isso? Porque, de acordo com Renat, isso é apenas o começo e os desenvolvedores não se limitarão a essas bibliotecas.
Você começa respondendo a perguntas simples: VOCÊ usa alguma coisa pessoalmente? Você vai usá-lo no futuro? Ou você só quer inserir SEUS 5 copeques?))))
Fórum sobre negociação, sistemas de negociação automatizados e teste de estratégias de negociação.
Você usa o CExpert ao criar robôs?
fxsaber, 2016.10.01 16:15
Eu posso imaginar. Há um excelente especialista que já comeu um cachorro em reconhecimento de padrões, Big Data, aprendizado de máquina e o resto.
Mas ele nunca se deparou com o mercado financeiro. Acontece que. Superespecialista em linguagens matemáticas, treinamento acima de qualquer elogio.
E, de repente, ele descobre sobre os mercados financeiros. "É isso, vou vencer todos eles, com minha bagagem e experiência. Com meus modelos matemáticos e conhecimento de linguagens matemáticas."
И ... puf! O que todo esse lixo, com todo o respeito, tem a ver com a criação de TCs robustos?
Algumas pessoas acham que não criaram TCs robustos porque não tinham conhecimento suficiente. Vou estudar R e, com certeza, criarei um! Séries de preços bem estudadas, bem estudadas e bem elaboradas, e daí?
E o resultado é o mesmo: você sabe ou não sabe R. Esses são mercados financeiros, não reconhecimento de padrões.
Minha visão dessa situação é simples. Renat ordenou - eles começaram a fazer isso. Os desenvolvedores da junta MT5-R não farão - tudo está claro aqui. Alguém tem a capacidade de fazer essa junta por conta própria? - Sim, está tudo bem claro aqui. Os recursos para a bibla da esteira serão retirados ou uma nova pessoa da Quantum será contratada para esse caso - não sei. O mais provável é que a equipe tenha se expandido e os recursos humanos para eliminar bugs não tenham diminuído.
Os reclamões, odiadores e pedintes desaparecerão em algum lugar? -Não, nunca. Você quer chamá-los de esquisitos? -Sim, é claro. Posso/devo escrever sobre eles? -Somente se eles forem irritantes e não houver outra maneira de desabafar.
Do ponto de vista subjetivo de um programador autodidata que conhece apenas MQL muito bem, eu gostaria de observar uma estranha "inclinação" nas tendências da comunidade de negociação de algo.
A essência da visão é a seguinte: os desenvolvedores de robôs locais escolhem "aumentar" o poder de computação, anexar complexos neurais e usar matemática superior para analisar os processos de mercado como prioridade no desenvolvimento dos recursos dos Expert Advisors.
Ao mesmo tempo, os desenvolvedores estão se afastando cada vez mais da análise técnica clássica, que não requer tais ferramentas. Talvez isso ocorra porque a análise técnica clássica foi projetada para um ritmo diferente de negociação, para outras estratégias e para outros depósitos de jogadores....
Os pequenos jogadores são forçados a jogar muito rápido, sem construir estratégias de longo prazo, eles fecham stops e, portanto, suas negociações estão constantemente se movendo em direção à aceleração. Seu ambiente é um mercado muito rápido, no qual os processos são muito menos previsíveis do que no mercado lento - o mercado dos grandes jogadores. É claro que a automação do comércio e a base matemática usada nela são seus "trunfos" na batalha contra os grandes operadores pelo lucro, mas, com suas ações, eles mesmos criam o caos no qual, no final, o poder de computação investido afunda, a matemática superior desaparece e a automação proporciona um jogo de "roleta".
A falta de uma base racional para a tomada de decisões em negociações rápidas torna sem sentido o que deveria dar aos jogadores uma vantagem - a automação.
O inevitável mergulho no elemento da aleatoriedade ao negociar mais rapidamente acaba negando o objetivo da automação e transforma a matemática em uma aplicação inútil da mente. Os elementos não podem ser previstos de forma alguma, se não houver pelo menos uma sugestão de alguma ordem oculta neles, mas essa "sugestão" é criada por nós mesmos, ao tomarmos decisões bem ponderadas nas negociações. Todas as decisões tomadas com base em fórmulas abstratas multiplicarão o caos no mercado.
Proponho voltar às origens e lembrar o que move o mercado: em primeiro lugar, o mercado é movido por decisões baseadas no reconhecimento público do valor das coisas, e não por cálculos matemáticos abstratos de movimentos futuros de preços.
Se isso for esquecido, o mercado morrerá.
Não estou entendendo uma coisa
San Sanych, o R está aqui para publicidade e nada mais. O MT estende as funções de esteira e nada mais. Eu não o aplico, por si só, isolado do resto. Provavelmente é bom (estender as funções mat é sempre bom), mas eu pessoalmente não dou a mínima para elas, isoladas do restante dos recursos computacionais do R e do SciLab.