Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 207
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
Я же говорю - вовсю пытаетесь уйти в сторону от конкретного обсуждения.
Ладно хоть один косяк признали. Забыли только признать, что у нас есть специалисты, способные провести проверки, разобраться и найти более правильное решение.
Алексей, ждите ответа от R. И обратите внимание, как вы перестали отвечать на вопросы @Quantum. Он специально вас аккуратно ведет к известной цели.
Пока на нашей стороне Mathematica + Wolfram Alpha + Mathlab + MQL5, а на вашей опенсорсный R. Код которого написан небрежно и абсолютно не вылизан, что ожидалось бы от 20 летнего проекта.Я отвечу Quantum.
Вы сами то видите разногласие, что для косяка вы сослались на статью и ваши доводы можно проверить, а для остальных "ошибок" мы вынуждены верить словам Quantum. А где ссылки на публикации? В чем научность, вижу только догматичность заявлений.
И так, ссылки, где делается исследования плотности в крайних точках и отсылка к пакету R желательно. Отзыв на статью Loader где? Или мои вопросы не существенны?
Я отвечу Quantum.
Вы сами то видите разногласие, что для косяка вы сослались на статью и ваши доводы можно проверить, а для остальных "ошибок" мы вынуждены верить словам Quantum. А где ссылки на публикации? В чем научность, вижу только догматичность заявлений.
И так, ссылки, где делается исследования плотности в крайних точках и отсылка к пакету R желательно. Отзыв на статью Loader где? Или мои вопросы не существенны?
Будьте добры, ответьте.
И не делайте вид, что есть только слова (с обоснованиями, кстати), а подтверждений в Mathematica + Wolfram Alpha + Mathlab нет. Вы уже все понимаете.
Вы не утруждаете себя эти самые материалы посмотреть и привести их, в отличие от @Quantum.
И даже ссылки на Эксель и Питон делаете так, чтобы не привести четкого примера.
В остроумии тоже пока только вы упражняетесь.
Не забудьте привести ответ из R, если получите его, конечно.
Да без проблем, Ренат. Вы мне не верите, смотрите:
https://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution саппорт для (0,inf)
http://mathworld.wolfram.com/GammaDistribution.html саппорт для [0,inf]
http://www.math.uah.edu/stat/special/Gamma.html саппорт для (0,inf)
R http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/GammaDist.html саппорт для [0,inf]
http://pj.freefaculty.org/guides/stat/Distributions/DistributionWriteups/Gamma/Gamma-02.pdf саппорт для [0,inf]
http://www.csie.ntu.edu.tw/~sdlin/download/Probability%20&%20Statistics.pdf саппорт для [0,inf]
и т.д.
А на ваш лицемерный комментарий, что мол на вашей стороне Wolfram, Matlab и т.д. я еще раз потружусь ответить, что они не являются истиной в этом вопросе. Они так договорились. Другие версии не менее правильны. Если это для вас непонятно, то вообще не надо меня загружать вашими комментариями.
Будьте добры, ответьте.
И не делайте вид, что есть только слова (с обоснованиями, кстати), а подтверждений в Mathematica + Wolfram Alpha + Mathlab нет. Вы уже все понимаете.
Я посмотрел сообщения Quantum и нашел те, на которые мне еще надо ответить.
А где ссылки на публикации, обосновывающие ваши заявления, а не тыкания пальцем, в статье я не вижу.
Как разработчики R объяснят свои результаты:
dgamma(0,0.5,1)=inf
pgamma(0,0.5,1)=0
если у них точка 0 включается (как видели в определении), дает бесконечную плотность в точке x=0, и далее при интегрировании в pgamma(x,0.5,1) бесконечность считается нулем, словно не было ее.
По-моему это нормально, что интеграл слева в нуле будет нулевым. И это нормально, что плотность будет бесконечной.
Почитайте вот это:
Source
dgamma is computed via the Poisson density, using code contributed by Catherine Loader (see dbinom).
----
Source
For dbinom a saddle-point expansion is used: see
Catherine Loader (2000). Fast and Accurate Computation of Binomial Probabilities; available from http://www.herine.net/stat/software/dbinom.html.
Дайте обоснованный ответ, что в предложенном алгоритме есть изъян.
И пожалуйста назовите источник алгоритма, который вы использовали для плотности гамма распределения в MQL.
А на ваш лицемерный комментарий, что мол на вашей стороне Wolfram, Matlab и т.д. я еще раз потружусь ответить, что они не являются истиной в этом вопросе. Они так договорились. Другие версии не менее правильны. Если это для вас непонятно, то вообще не надо меня загружать вашими комментариями.
Просто великолепно. Уже признанные мат макеты не являются истиной. А в код опенсорсного решения R верите, причем сами этого кода не видели в отличие от нас.
Вы даже пытались непредставленным(почему?) кодом в Экселе и Питоне убедить в своей позиции. Вот и в этом сообщении проигнорировали "дайте код, что вы там в Экселе и Питоне насчитали".
Так что по совокупности у вас очень слабая позиция и вы это знаете.
Прочтите свои сообщения, пожалуйста.
И будьте добры не только ссылки давать (прочтите вот это и сами с собой поговорите!), а четкие утверждения из приведенных ссылок с доказательством и опротестовыванием утверждений @Quantum. Не уходите от четких заявлений.
Мы ведь знаем, почему вместо четких позиций, вы ходите вокруг, стараясь выйти из обсуждения в режиме "а, да это просто ваша блажь, они договорились, чего там обсуждать".
Просто великолепно. Уже признанные мат макеты не являются истиной. А в код опенсорсного решения R верите, причем сами этого кода не видели в отличие от нас.
Вы даже пытались непредставленным(почему?) кодом в Экселе и Питоне убедить в своей позиции. Вот и в этом сообщении проигнорировали "дайте код, что вы там в Экселе и Питоне насчитали".
Так что по совокупности у вас очень слабая позиция и вы это знаете.
Прочтите свои сообщения, пожалуйста.
И будьте добры не только ссылки давать (прочтите вот это и сами с собой поговорите!), а четкие утверждения из приведенных ссылок с доказательством и опротестовыванием утверждений @Quantum. Не уходите от четких заявлений.
Мы ведь знаем, почему вместо четких позиций, вы ходите вокруг, стараясь выйти из обсуждения в режиме "а, да это просто ваша блажь, они договорились, чего там обсуждать".
Это уже лень. Пойти по ссылке и найти строчку где указан support. Я не буду это комментировать, извините.
Про Excel - почему я его назвал.
Согласно логике, озвученной человеком Quantum, который как-то реализует функцию гамма распределения в вашем ПО, если интеграл слева в крайней точке распределения равен 0, плотность не может быть чем-то кроме нуля. Пусть он скажет, если я вру.
В MS Excel (русскоязычная версия Office 2010) есть функция гамма.расп(), которая при параметрах =ГАММА.РАСП(0;1;1;0) возвращает неопределенное значение плотности в точке 0. А именно, возвращая ошибку: #ЧИСЛО!
Следуя логике Quantum, в этой точке должен быть 0. Более того, там, где неопределена плотность как может быть определен интеграл слева?.
Однако при =ГАММА.РАСП(0;1;1;1) (считается кумулятивная плотность слева) я получаю значение 0.
Отсюда я делаю простой вывод: либо предположение о том, что для гамма в точке 0 с этими параметрами Microsoft нас обманывает и его функции нельзя доверять, либо плотность может быть не нулевой, а интеграл слева все равно равен 0.
Я задал вопрос Quantum, по-вашему Excel тоже ошибочен в оценке плотности в нуле? Где ответ?
В общем, я как пользователь удовлетворен тем, что могу проследить результаты работы алгоритмов в R, почитав статьи авторов. Я не удовлетворен голословными утверждениями и черным ящиком алгоритмов в MQL, потому что не могу понять, на чем основаны некоторые их результаты работы. Как пользователя вы меня не убеждаете.
Просто великолепно. Уже признанные мат макеты не являются истиной. А в код опенсорсного решения R верите ....
Имеются рейтинги статистических пакетов.
На вершине R, Pithon, SAS (платный) SPSS (платный). Из названных Вами еще лет пять назад в рейтингах попадался Матлаб, сейчас его нет. Wolfram (Математика) вообще не помню. Он, как и Матлаб, относится к математическим пакетам общего профиля.
Платная версия R называется Revolution. После того, как R был приобретен Майкрософт, деление на платную и бесплатную часть сохранилось.
На сегодняшний день публикация статей по статистике без кода на R или Питоне считается неприличной. И это не случайно. Документация по пакетам и функциям в R обязательно имеет ссылки на теоретические работы, которые реализованы этими алгоритмами. Авторами этих теоретических оснований для алгоритмам ВСЕГДА являются признанные в мировом сообществе ученые. В силу этого R стал частью мирового сообщества статистиков.
По-моему это нормально, что интеграл слева в нуле будет нулевым. И это нормально, что плотность будет бесконечной.
Такие бурные обсуждения... а практический смысл для трейдинга есть? В чем смысл этих изысканий, кроме самоутверждения?