Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 220
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Há muitas palavras, mas a essência ....., talvez não pegue, já que para mim o homem só reclamou um pouco))
A questão é que não se deve atolar com "doces" na forma de R, Matlab, python etc. Enfim, depois disso tudo será convertido para C++, e este processo é quase independente, o código R não é um protótipo para C++. As pessoas ficam viciadas em todo tipo de RAD e depois mordem os cotovelos, levarão 2-3 anos para se livrarem de maus hábitos, se uma pessoa perceber que entrou num beco sem saída, claro, muitas vezes não o faz.
Neste caso, a questão não é se existe um padrão no mercado, é pela própria natureza do mercado
deve haver ineficiências que sejam limitadas em termos de liquidez ou limitadas no tempo
Em que é que a ineficiência é diferente da regularidade? Na medida em que aparece aleatoriamente ao longo do tempo e desaparece igualmente aleatoriamente depois de esgotada a sua liquidez
bem, na minha opinião, a ineficiência é mais a curto prazo.
regularidade é algo como ciclos de decadência do mercado, há uma queda, há um aumento. ou padrões sazonais, e o resto é ineficiência
A questão é que você não precisa entrar em todo tipo de "doces" na forma de R, Matlab, python e assim por diante. De qualquer forma, então tudo será convertido para C++, e este processo é quase independente, código em R não é um protótipo para C++. As pessoas ficam viciadas em vários RAD e depois mordem os cotovelos, levarão 2-3 anos para se livrarem dos seus maus hábitos, se uma pessoa perceber que entrou num impasse, mas muitas vezes não percebe.
Há exatamente uma linha sobre R no artigo:
Às vezes, embora raramente, apetece puxar em Matlab ou R ;-) Há um conselho - vá direto ao médico.
Devo acrescentar que esta frase se refere à neurônica profunda e não ao R em geral. O problema é que R é um intérprete e, portanto, a velocidade dos cálculos matemáticos é um pouco mais lenta do que em linguagens de programação compiladas como C++ ou Java.
Para um alto desempenho em R, precisamos escrever a biblioteca C++ com interface para R, isto é feito na maioria dos casos. Ou, logicamente, você poderia apenas criar um neurônio diretamente em C++, sem R. Trabalhar com dados em c++ é mais incómodo do que em R, mas aparentemente esta abordagem é bastante aceitável.
Em geral, R em produção é bom para o processamento de dados, não é necessário um médico.
Criar uma neurónica em R puro ainda é uma tonelada malvada.
A questão é que você não precisa entrar em todo tipo de "doces" na forma de R, Matlab, python e assim por diante. De qualquer forma, então tudo será convertido para C++, e este processo é quase independente, código em R não é um protótipo para C++. As pessoas ficam viciadas em vários pop-up RAD e depois mordem os cotovelos, levarão 2-3 anos para se livrarem de maus hábitos, se uma pessoa perceber que entrou num beco sem saída, claro, muitas vezes não o faz.
99% das pessoas neste fórum são pesquisadores que não têm uma boa estratégia de trabalho e estão procurando, aqueles que a têm, são mais propensos a observar silenciosamente este tópico ...
Então se eu, como pesquisador, quisesse testar uma rede neural no mercado, o que é melhor? gastar meio ano para descobrir sozinho e escrever a rede em C++ e entender que não funciona, ou testar esta ideia em "pops" R usando solução já preparada e entender que não funciona também, mas leva menos de 30 minutos, esse é o plus de todos os "pops" R, Eu não estou falando de produção - produção é quando você sabe exatamente o que está fazendo e tem ToR e assim por diante, e quando você está pesquisando - este é um método de intuição, você está apenas olhando, e se você escrever soluções prontas para cada pesquisa, você vai sentir falta da sua vida).
Não estou tentando promover o R ou dizer que é o melhor, você pode escrever em Pascal se você gosta, mas nesta situação e neste contexto, quando você está pesquisando o mercado, o R é a melhor solução no momento. Mas quando tiveres uma produção, terás de pensar...
99% das pessoas neste fórum são pesquisadores, aqueles que não têm uma boa estratégia de trabalho e estão à procura dela, aqueles que a têm, eles observam silenciosamente este tópico...
Então se eu, como pesquisador, quisesse testar uma rede neural no mercado, o que é melhor? gastar meio ano para descobrir sozinho e escrever a rede em C++ e entender que não funciona, ou testar esta ideia em "pops" R usando solução já preparada e entender que não funciona também, mas leva menos de 30 minutos, esse é o plus de todos os "pops" R, Eu não estou falando de produção - produção é quando você sabe exatamente o que está fazendo e tem ToR e assim por diante, e quando você está pesquisando - este é um método de intuição, você está apenas olhando, e se você escrever soluções prontas para cada pesquisa, você vai sentir falta da sua vida).
Não estou tentando promover o R ou dizer que é o melhor, você pode escrever em Pascal se você gosta, mas nesta situação e neste contexto, quando você está pesquisando o mercado, o R é a melhor solução no momento. E quando houver uma produção, já se pode pensar nisso...
Depende do tipo de pesquisa, se você estiver fazendo pesquisa para seu trabalho de termo, então sim, é muito mais fácil pegar uma função, executá-la e obter um relatório padrão com gráficos bonitos, sem perguntas.
Se as pesquisas de engenharia quant, em escritório financeiro, onde eles tiram dinheiro do mercado, não só devido a comissões, ou tecnologias próximas do mercado, então a situação é diferente. Em regra, nos escritórios certos, são necessários cerca de 5 anos para construir a sua infra-estrutura comercial, onde existem 95% de todas as ferramentas necessárias, que são convenientemente embrulhadas e você pode usá-las não muito mais complicado do que em R, tudo é transparente e disponível para edição e dança de pandeiro. Neste nível, um quant pensa no sistema de abstracções que a sua infra-estrutura comercial lhe dá e, além disso, este sistema de abstracções torna-se único e não redutível a partes comuns. A maioria das idéias de negociação são variações da estrutura de abstrações de alto nível da infra-estrutura de negociação, que em princípio não podem ser verificadas no R ou no Matlab, porque não é uma questão de alimentar o MLP com estocásticos com janelas diferentes.
Às vezes posso usar o R(Matlab, matemática) como uma espécie de calculadora avançada quando preciso desenhar alguma função exótica ou algo parecido com o estudante para tentar, mas está longe de procurar por estratégias de negociação. Mas se você escreve código com mais de 100 linhas em R com lógica de estratégia, etc., você desenvolve gradualmente o hábito de pensar em termos de R , o que então prejudica fortemente, como a programação com "cubos", etc., esse é o perigo. este é o perigo. Problemas padrão são resolvidos rapidamente, problemas complexos muitas vezes chegam a um impasse, porque não podem ser aproximados pelas ferramentas disponíveis ou requerem uma dança de pandeiro muito mais complicada do que em plumas. Coder começa a pensar como um designer pensando que está programando e então ele apenas varia parâmetros de ferramentas preparadas, mas quando você precisa programá-lo, ele se torna muito pouco amigável e inconveniente.
Depende do tipo de pesquisa, se é pesquisa de um estudante passar um trabalho de termo, então sim, é muito mais fácil tirar uma função da prateleira, executá-la, e obter um relatório padrão, além disso, com gráficos bonitos, não há perguntas.
Se as pesquisas de engenharia quant, em escritório financeiro, onde eles tiram dinheiro do mercado, não só devido a comissões, ou tecnologias próximas do mercado, então a situação é diferente. Em regra, nos escritórios certos, são necessários cerca de 5 anos para construir a sua infra-estrutura comercial, onde existem 95% de todas as ferramentas necessárias, que são convenientemente embrulhadas e você pode usá-las não muito mais complicado do que em R, tudo é transparente e disponível para edição e dança de pandeiro. Neste nível, um quant pensa no sistema de abstracções que a sua infra-estrutura comercial lhe dá e, além disso, este sistema de abstracções torna-se único e não redutível a partes comuns. A maioria das idéias de negociação são variações da estrutura de abstrações de alto nível da infra-estrutura de negociação, que em princípio não podem ser verificadas no R ou no Matlab, porque não é uma questão de alimentar o MLP com estocásticos com janelas diferentes.
Às vezes posso usar o R(Matlab, matemática) como uma espécie de calculadora avançada quando preciso desenhar alguma função exótica ou algo parecido com o estudante para tentar, mas está longe de procurar por estratégias de negociação. Mas se você escreve código com mais de 100 linhas em R com lógica de estratégia, etc., você desenvolve gradualmente o hábito de pensar em termos de R , o que então prejudica fortemente, como a programação com "cubos", etc., esse é o perigo. este é o perigo. Problemas padrão são resolvidos rapidamente, problemas complexos muitas vezes chegam a um impasse, porque não podem ser aproximados pelas ferramentas disponíveis ou requerem uma dança de pandeiro muito mais complicada do que em plumas. O programador começa a pensar como um designer pensando que está programando enquanto ele apenas varia os parâmetros de uma ferramenta pronta e quando você precisa programá-la, é muito inconveniente e incomum.
Esta não é a primeira vez que este fórum impõe um debate sobre "Que língua é melhor?".
Pessoalmente, sempre que lembro que MT4/5 são ferramentas de TRADING, não de programação.
O que é que vais programar em C ou R? Quem precisa deste processo afinal? Você precisa de dinheiro, e ele resulta do bloco de tomada de decisões sobre as posições. Existem muitas ferramentas prontas em R para este fim, e o problema não está em desenvolver estas ferramentas, mas em usá-las. Você não tem que programar nada em R - há muito mais nele do que uma pessoa pode dominar, é impossível entender uma idéia tão simples?
E por último sobre o tópico que alguém aqui vai criar um código mais eficiente em C.
Apenas as pessoas que não fazem ideia do que se deve programar podem fazer tal afirmação. Se conseguirem agarrar o objeto de programação, descobrirão que terão que competir com bibliotecas Fortran e C, bíblias aritméticas matriciais e tudo isso no modo de carregar todos os núcleos de computador.
Apoiadores C! Sente-se e entenda R mesmo um pouco, não com R, mas com pacotes R, por exemplo, aqueles listados no caret shell, que inclui até 200 pacotes (vários milhares de funções), relevantes para o comércio. E então, esperançosamente, você perderá o desejo de demonstrar publicamente a sua ignorância.