Можно ли считать программистами MQL-программистов? - страница 6
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Программист или нет - зависит от человека.
MQL4-5 - это один из ветвей программирования.
Есть разные степени навыка-умения составить алгоритмы-программы.
Например, если ты умеешь только на MQL4-5 - то среди новичков и не умеющих будешь богом-программирования.
если ты умеешь только на MQL4-5 - то среди опытных программистов будешь всегда новичком-лузером.
Всё зависит от среды где будешь находиться.
В мире всё относительно.
Стакан воды больше капли, бочка воды всегда больше стакана воды и тогдалее.
А если будешь доказывать что-то перед профессионалами, умея только на MQL4-5
то вообще затопчут на канаве с ***, притом с диким хохотом и ржанием.
п.с. каждый должен находиться в своей нише, и спорить только в рамках своего уровня.
А если будешь доказывать что-то перед профессионалами, умея только на MQL4-5
то вообще затопчут на канаве с ***, притом с диким хохотом и ржанием.
Даже топтать не будут. Ни хохота, ни ржания тоже не будет. Смысла нет.
Даже топтать не будут. Ни хохота, ни ржания тоже не будет. Смысла нет.
всегда будут те кто любит заниматься этим...
ну примерно такие )
Если это делать, можно себя считать не суперпрограммистом, а суперидиотом. Вместо того, чтобы применять уже неоднократно созданное, делать это самому и терять на это время. В концепцию современного программирования такой подход, типа "все сам", никак не укладывается.))
Подскажите, пожалуйста, где можно найти, ну, хотя бы, с++ работающие коды для GARGH .
В R-Project, с исходниками. Кажется в модулях Питона тоже есть. И все на С++. А если и не на С++, то кто-что мешает подключиться к этим модулям из любого другого приложения? За вами только интерфейс. Зачем Вам код на С++? - для применения код не нужен.
PS Вот первое, что встретилось по поиску - garch for Python - Time Series Analysis (TSA) in Python - Linear Models to GARCH Судя по поиску, garch C++ тоже хватает.
Если это делать, можно себя считать не суперпрограммистом, а суперидиотом. Вместо того, чтобы применять уже неоднократно созданное, делать это самому и терять на это время. В концепцию современного программирования такой подход, типа "все сам", никак не укладывается.))
Вот поэтому я упомянул низкую производительность труда и необходимость осваивать технологию "на лету". Если у меня есть эти проблемы, то какой я , на..ен танкист. Программист, в смысле.
Подскажите, пожалуйста, где можно найти, ну, хотя бы, с++ работающие коды для GARСH .
Проблема в том, что чистый GARCH(1,1) - практически не работоспособная модель.
Надо брать соответствующий пакет, наиболее интересный - это rugarch. Приходится моделировать среднюю, собственно ARCH, а этих моделей достаточно много, можно получить неплохие результаты с EGARCH, кроме этого необходимо моделировать распределение. Полно публикаций с освещением результатов применения этого пакета на финансовых рынках, включая форекс. Готовые коды, сами примеры, в общем весьма поучительно
Если Вы обратите внимание на rugаrch и Вам удастся получить приличный результат, то этот пакет реализован на Срр, коды вроде открыты.
Но до Срр Вам далеко, так как не факт, что получите заслуживающий внимания результат, упражняясь с GARCH. Во всяком случае проводить эксперименты несравненно удобнее в R, а не мкл, так как R - это интерпретатор.
Во всяком случае проводить эксперименты несравненно удобнее в R, а не мкл, так как R - это интерпретатор.
Удобнее не потому, что интерпретатор - это вторично, а потому, что R среда предназначенная для моделирования, в т.ч. (или в первую очередь)) статистического.
Кстати, не смотря на то, что язык R интерпретирумый, непосредственно язык является языком сценариев и служит, в основном, для связи слов в предложении, т.е. функционала и различных пакетов между собой. И сам язык занимает ничтожную часть во времени исполнения программы.
Таким образом, все жалобы на быстродействие R абсолютно беспочвенны. Это я об использовании непосредственно R в ТС, и бесcмысленности переписывания кодов в MQL.)
Проблема в том...
Полезная информация :
http://keldysh.ru/papers/2013/prep2013_19.pdf
М.А.Ананьев, Н.А.Митин
Сравнение линейных и нелинейных авторегрессионных моделей условной гетероскедастичности на примере доходности индекса РТС
АННОТАЦИЯ
В работе проводится сравнение прогнозных способностей линейных и нелинейных моделей условной волатильности на примере GARCH моделей для доходности индекса РТС. По данным дневных цен закрытия индекса РТС за 10 лет оценивается ряд параметрических моделей, строится набор прогнозов волатильности для горизонтов различной длины, по которым прогнозные способности моделей сравниваются согласно выбранным критериям. Нелинейные модели были разработаны для учета обнаруженных особенностей временных рядов, однако качество полученных с их помощью прогнозов иногда оказывается под вопросом. Результаты данного исследования дополняют результаты других работ: нелинейные модели условной волатильности показывают лучшие результаты. Возможным объяснением такого успеха может служить тот факт, что нелинейные модели дают более качественный прогноз на относительно коротких горизонтах, а на более длинных могут давать большую погрешность.
Проблема в том, что чистый GARCH(1,1) - практически не работоспособная модель.
Надо брать соответствующий пакет, наиболее интересный - это rugarch. Приходится моделировать среднюю, собственно ARCH, а этих моделей достаточно много, можно получить неплохие результаты с EGARCH, кроме этого необходимо моделировать распределение. Полно публикаций с освещением результатов применения этого пакета на финансовых рынках, включая форекс. Готовые коды, сами примеры, в общем весьма поучительно
Если Вы обратите внимание на rugаrch и Вам удастся получить приличный результат, то этот пакет реализован на Срр, коды вроде открыты.
Но до Срр Вам далеко, так как не факт, что получите заслуживающий внимания результат, упражняясь с GARCH. Во всяком случае проводить эксперименты несравненно удобнее в R, а не мкл, так как R - это интерпретатор.
Сан Саныч, открою страшный секрет: MQL - тоже. Тоже интерпретатор.