Bayesian regression - Делал ли кто советник по этому алгоритму? - страница 55
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
Не понял. По мне вообще нельзя сравнивать с R.
Я не сравниваю. Безусловно другая среда. Предназначена, в основном для мат моделирования. На мой взгляд тоже м.б. весьма интересно, в т.ч. в нашей области. Скажем, для разработки, моделирования и тестирования стратегий. В свое время я это делал в МатЛабе, но МатЛаб сколько занимает на диске? А тут пакеты, структурно как в R, с великолепной функциональностью
До конца не разобрался, но вроде Scilab может взаимодействовать с R. Рассматриваю Scilab именно с этих позиций, во взаимодействии с R. Пока гипотетически. Привлекает возможность моделирования временных рядов и их обработки.
Я не сравниваю. Безусловно другая среда. Предназначена, в основном для мат моделирования. На мой взгляд тоже м.б. весьма интересно, в т.ч. в нашей области. Скажем, для разработки, моделирования и тестирования стратегий. В свое время я это делал в МатЛабе, но МатЛаб сколько занимает на диске? А тут пакеты, структурно как в R, с великолепной функциональностью
До конца не разобрался, но вроде Scilab может взаимодействовать с R. Рассматриваю Scilab именно с этих позиций, во взаимодействии с R. Пока гипотетически. Привлекает возможность моделирования временных рядов и их обработки.
Совет.
Плюньте на все, включая Scilab вместе с матлабом, и вникайте в R. Очень обманчивая система. На первых этапах все очень просто, а потом выясняется есть все и еще немного. Включая матметоды.
Есть сравнения R и других аналогичных систем, с которыми есть смысл его сравнивать. Входит в тройку сверху. Имеется платная версия R, которую приобрел майкрософт. Здесь стали появляться примочки для специфических промыышленных применений, например обработка очень больших массивов. На сегодня R является стандартом в области статистики, машинного обучения. Временные ряды малая часть. Современные публикации в области статистики практически всегда кроме формул включают текст на R. Плюс к этому мощнейшая система графики - что-то нарисовать, включая изыски с мультиками, раз плюнуть. Вот такое правило хорошего моветона. Плюс к этому огромное количество литературы. Например здесь за очень ограниченные деньги.
Совет.
Плюньте на все, включая Scilab вместе с матлабом, и вникайте в R. Очень обманчивая система. На первых этапах все очень просто, а потом выясняется есть все и еще немного. Включая матметоды.
Есть сравнения R и других аналогичных систем, с которыми есть смысл его сравнивать. Входит в тройку сверху. Имеется платная версия R, которую приобрел майкрософт. Здесь стали появляться примочки для специфических промыышленных применений, например обработка очень больших массивов. На сегодня R является стандартом в области статистики, машинного обучения. Временные ряды малая часть. Современные публикации в области статистики практически всегда кроме формул включают текст на R. Плюс к этому мощнейшая система графики - что-то нарисовать, включая изыски с мультиками, раз плюнуть. Вот такое правило хорошего моветона. Плюс к этому огромное количество литературы. Например здесь за очень ограниченные деньги.
Саныч, с уважением к Вам отношусь и всегда внимательно читаю Ваши комменты, но.. в автоматической торговле на форексе, на мой взгляд самое главное создание рабочей модели, все остальное - техника. Прочитал несколько книг по R, так и не понял как он может помочь именно в построении модели торговой системы. R отлично работает при обработке данных, поиске корреляций в генетике, биологии, социологи, у технологов, у рекламщиков, у политологов и т.д. Но главное то что во всех этих применениях R, УЖЕ СУЩЕСТВУЕТ МОДЕЛЬ, ее только надо подтвердить, уточнить, опровергнуть, выделить.
Если я создал рабочую модель торговой системы на форексе, то простейшие статистические оценки типа дисперсии, Пирсона, или хи-квадрат я и так посчитаю. И нафига козе баян спрашивается? А вот как построить модель с помощью R так и не вижу. Может конечно не туда смотрю.
Если я создал рабочую модель торговой системы на форексе, то простейшие статистические оценки типа дисперсии, Пирсона, или хи-квадрат я и так посчитаю. И нафига козе баян спрашивается?
Понимаю, что все это Вы можете сделать сами. Не понимаю, для чего это нужно делать самому? Ведь это уже все есть и уже сделано. Принцип современного программирование - максимально возможное повторное использование кода, т.е. того, что уже сделано другими, а вовсе не повторное изобретение все тех-же велосипедов.
sibirqk:
А вот как построить модель с помощью R так и не вижу. Может конечно не туда смотрю.
Я тоже не понимаю. МатЛаб - понимаю, Skilab - плохо, но тоже понимаю как. А вот R - не понимаю.
Саныч, с уважением к Вам отношусь и всегда внимательно читаю Ваши комменты, но.. в автоматической торговле на форексе, на мой взгляд самое главное создание рабочей модели, все остальное - техника. Прочитал несколько книг по R, так и не понял как он может помочь именно в построении модели торговой системы. R отлично работает при обработке данных, поиске корреляций в генетике, биологии, социологи, у технологов, у рекламщиков, у политологов и т.д. Но главное то что во всех этих применениях R, УЖЕ СУЩЕСТВУЕТ МОДЕЛЬ, ее только надо подтвердить, уточнить, опровергнуть, выделить.
Если я создал рабочую модель торговой системы на форексе, то простейшие статистические оценки типа дисперсии, Пирсона, или хи-квадрат я и так посчитаю. И нафига козе баян спрашивается? А вот как построить модель с помощью R так и не вижу. Может конечно не туда смотрю.
Сам R делится на две части: процедурный (алгоритмический) язык программирования и примерно 8 000 пакетов со 120 000 функций, который расширяют функционал собственно языка R. Хотя язык R мне нравится больше многих других языков, я считаю бессмысленным обсуждать и сравнивать его достоинства, так как ответа на главный вопрос: "На сколько вырастет профит при переходе с языков метаквотов на R остается без ответа.
А вот пакеты...
При скачивании R вместе с ним устанавливаются ряд "базовых" пакетов, которые содержат статистику и графику, не вошедшую в собственно язык. Здесь то, что Вы назвали.
Но главное преимущество R в других пакетах.
Вот здесь имеется группировка пакетов по разным темам, количество которых гораздо больше, чем Вы назвали.
Хочу обратить Ваше внимание на три группы:
В этих группах имеются пакеты, которые чрезвычайно полезны при составлении моделей для трейдинга. В зависимости от того, ЧТО Вы торгуете, модели можно разделить на предсказывающие величину (регрессионные модели) или предсказывающие направление (классификационные модели).
Практически все нужды трейдинга охватывает примерно 180 пакетов, охваченных оболочкой caret. Там Вы найдете и регрессию и классификацию, а также средства подготовки исходных данных (data mining) и оценки результатов моделирования, которые гораздо шире, чем тестер.
Рекомендую начать с GUI rattle. Ее использование описано в моей статье. Статью можно использовать в качестве инструкции, а также к ней приложен избыточно большой файл, на котором можно поупражняться.
Постоянно рекламирую rattle. Очень полезная система как для новичков, так как позволяет практически в течение часа получать результат использования 6 моделей, а также охватывает весь цикл моделирования: data mining-модель-оценка. Кроме этого все Ваши действия фиксируются в логе на R, который затем можно использовать и для обучения и для практической работы.
Так же rattle очень полезна для более подготовленных людей, так как позволяет очень быстро и без ошибок проверять идеи. Если учесть, что основная проблема в моделировании не в самой модели, а в подборе исходных данных (предикторов), то rattle становится крайне полезным.
Занимайтесь R. Он даст профессиональную подготовку в области трейдинга на всю жизнь
Успехов.