Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 55
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Eu não entendo. Para mim, você não pode compará-lo com o R de maneira alguma.
Eu não estou comparando. Definitivamente, um ambiente diferente. Destinado principalmente à modelagem matemática. Na minha opinião, também pode ser bastante interessante, inclusive em nosso campo. Digamos, para o desenvolvimento de estratégias, modelagem e testes. Eu costumava fazer isso no MathLab, mas quanto o MathLab ocupa em disco? Mas aqui temos pacotes, estruturados como em R, com grande funcionalidade.
Ainda não descobri, mas a Scilab parece ser capaz de interagir com o R. Estou considerando a Scilab a partir desta mesma perspectiva, em cooperação com a R. Hipoteticamente, até o momento. Atraídos pela possibilidade de modelagem de séries temporais e seu processamento.
Eu não estou comparando. Certamente um meio diferente. Destinado principalmente à modelagem de tapetes. Na minha opinião, também pode ser muito interessante, inclusive em nosso campo. Digamos, para o desenvolvimento de estratégias, modelagem e testes. Eu costumava fazer isso no MathLab, mas quanto o MathLab ocupa em disco? Mas aqui temos pacotes, estruturados como em R, com grande funcionalidade.
Ainda não descobri, mas a Scilab parece ser capaz de interagir com o R. Estou considerando a Scilab a partir desta mesma perspectiva, em cooperação com a R. Hipoteticamente, até o momento. Atraídos pela possibilidade de modelagem de séries temporais e seu processamento.
Dica.
Cuspa em tudo, inclusive no Scilab junto com o matlab, e entre no R. É um sistema muito enganoso. No início é muito simples, e depois você descobre que há de tudo e um pouco mais. Incluindo o matlab.
Há comparações de R e outros sistemas similares com os quais faz sentido compará-lo. Está entre os três primeiros. Existe uma versão paga de R, que foi adquirida pela Microsoft. Começou a ter add-ons para aplicações industriais específicas, como o processamento de matrizes muito grandes. R é agora um padrão em estatística, aprendizagem de máquinas. A série cronológica é uma pequena parte dela. As publicações estatísticas modernas quase sempre incluem texto R, além de fórmulas. Além disso, ele tem um sistema gráfico muito poderoso - é canja para desenhar algo, incluindo extravagâncias de desenhos animados. Essa é a regra do bom mauvais ton. Além disso, há uma enorme quantidade de literatura. Aqui, por exemplo, por dinheiro muito limitado.
Dica.
Cuspa em tudo, inclusive no Scilab junto com o matlab, e entre no R. É um sistema muito enganoso. No início é muito simples, e depois você descobre que há de tudo e um pouco mais. Incluindo o matlab.
Há comparações de R e outros sistemas similares com os quais faz sentido compará-lo. Está entre os três primeiros. Existe uma versão paga de R, que foi adquirida pela Microsoft. Começou a ter add-ons para aplicações industriais específicas, como o processamento de matrizes muito grandes. R é agora um padrão em estatística, aprendizagem de máquinas. A série cronológica é uma pequena parte dela. As publicações estatísticas modernas quase sempre incluem texto R, além de fórmulas. Além disso, ele tem um sistema gráfico muito poderoso - é canja para desenhar algo, incluindo extravagâncias de desenhos animados. Essa é a regra do bom mauvais ton. Além disso, há uma enorme quantidade de literatura. Aqui, por exemplo, por muito pouco dinheiro.
Meu caro Sanych, eu o respeito e sempre leio seus comentários com atenção, mas ... eu acho que o mais importante na negociação automatizada de forex é criar um modelo de trabalho e o resto é técnica. Li vários livros sobre R, mas não entendo como isso pode me ajudar a construir um modelo de sistema comercial. R funciona muito bem no processamento de dados, buscando correlações em genética, biologia, sociologia, em biotecnologia, publicidade, ciência política, etc. Mas o principal é que em todas essas aplicações do R, já existe um modelo, ele só precisa ser confirmado, esclarecido, refutado, destacado.
Se eu criei um modelo funcional de sistema de negociação forex, então eu posso calcular as estimativas estatísticas mais simples de dispersão, tipo Pearson ou qui-quadrado. Por que eu preciso dele? Mas ainda não vejo como construir um modelo com R. Talvez eu esteja procurando no lugar errado.
Se eu criei um modelo funcional de sistema de negociação forex, então eu posso calcular as estimativas estatísticas mais simples como variância, Pearson, ou qui-quadrado. A questão é: por que preciso dele?
Entendo que você pode fazer tudo isso sozinho. Eu não entendo, por que tenho que ser eu mesmo a fazê-lo? Porque tudo isso já existe e já foi feito. O princípio da programação moderna - a máxima reutilização possível do código, ou seja, o que já foi feito por outros, mas não a reinvenção de todas as mesmas bicicletas.
sibirqk:
Mas ainda não vejo como construir um modelo com R. Talvez eu esteja procurando no lugar errado.
Eu também não entendo. MathLab - Entendo mal, Skilab - mas também entendo como. Mas eu não entendo R.
Mas ... Eu acho que a coisa mais importante na negociação automatizada de forex é construir um modelo de trabalho, o resto é apenas uma técnica. Li vários livros sobre R, mas não entendo como isso pode me ajudar a construir um modelo de sistema comercial. R funciona muito bem no processamento de dados, buscando correlações em genética, biologia, sociologia, em publicidade, ciência política, etc. Mas o mais importante é que em todas essas aplicações do R, já existe um modelo, ele só precisa ser confirmado, esclarecido, refutado, destacado.
Se eu criei um modelo funcional de sistema de negociação forex, então eu posso calcular as estimativas estatísticas mais simples de dispersão, tipo Pearson ou qui-quadrado. Por que eu preciso dele? Mas ainda não vejo como construir um modelo com R. Talvez eu esteja procurando no lugar errado.
O próprio R está dividido em duas partes: linguagem de programação processual (algorítmica) e cerca de 8 000 pacotes com 120 000 funções, que ampliam a funcionalidade da própria linguagem R. Embora eu goste mais da língua R do que de muitas outras línguas, acho que não faz sentido discutir e comparar seus méritos, porque a questão principal: "quanto lucro será aumentado com a mudança das línguas metaquotadas para R" continua sem resposta.
Quanto às embalagens...
Ao baixar o R, vários pacotes "básicos" são instalados junto com ele, que contêm estatísticas e gráficos não incluídos no próprio idioma. Aqui está o seu nome.
Mas a principal vantagem do R está nos outros pacotes.
Aqui há um agrupamento de pacotes sobre diferentes tópicos, dos quais há muito mais do que você mencionou.
Gostaria de chamar sua atenção para três grupos:
Há pacotes nestes grupos que são extremamente úteis na confecção de modelos para comercialização. Dependendo do que você comercializa, os modelos podem ser divididos em valor preditivo (modelos de regressão) ou direção preditiva (modelos de classificação).
Praticamente todas as necessidades comerciais são cobertas nas cerca de 180 embalagens cobertas pela carapaça do carpete. Lá você encontrará tanto a regressão e classificação quanto ferramentas para preparar dados brutos (data mining) e avaliação dos resultados da simulação, que são muito mais amplos do que o testador.
Eu recomendo começar com o guizo GUI. Seu uso está descrito em meu artigo. O artigo pode ser usado como um tutorial e há também um arquivo excessivamente grande anexado no qual você pode praticar.
Eu anuncio o chocalhar o tempo todo. É um sistema muito útil para iniciantes, pois permite que você tenha os resultados de 6 modelos em quase uma hora e também cobre todo o ciclo de modelagem: avaliação do modelo de mineração de dados. Além disso, todas as suas ações são registradas no registro R que pode ser utilizado posteriormente para treinamento e trabalho prático.
Também é muito útil para pessoas mais habilidosas, pois permite verificar as idéias muito rapidamente e sem erros. Se você considerar que o principal problema na modelagem não é o modelo em si, mas a seleção dos dados de entrada (preditores), então o guizo se torna extremamente útil.
Assumir o R. Dará treinamento profissional em comércio para toda a vida
Boa sorte.