Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 220
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
слов много, но сути....., может не уловил, а может ее там и нет, как по мне человек просто пожаловался немножко))
Суть в том что не нужно морочить себе голову всякими “сладостями” в виде R, Matlab, python и тп. всё равно затем всё будет переделано на С++, причем этот процесс почти независим, код на R не прототип для С++. Народ подсаживается на разный попсовый RAD а потом кусает локти, отвыкать затем придется года 2-3 от вредных привычек, если конечно человек осознает что попал в тупик, часто и не осознает.
В данном случае вопрос не стоит ЕСТЬ ЛИ, закономерности на рынке, они есть по самой природе рынка
наверное есть неэффективности,которые либо ограничены по ликвидности, либо по времени
А чем неэффективность отличается от закономерности? Тем что она случайным образом появляется во времени и так же случайно исчезает как только исчерпает свою ликвидность
ну на мой взгляд-неэффективность более кратковременна.
закономерность - это что-то из разряда десятилетних рыночных циклов,тут спад-тут рост. или сезонные закономерности,а остальное - неэффективности
Суть в том что не нужно морочить себе голову всякими “сладостями” в виде R, Matlab, python и тп. всё равно затем всё будет переделано на С++, причем этот процесс почти независим, код на R не прототип для С++. Народ подсаживается на разный попсовый RAD а потом кусает локти, отвыкать затем придется года 2-3 от вредных привычек, если конечно человек осознает что попал в тупик, часто и не осознает.
Про R в статье ровно одна строчка:
Иногда, правда редко, хочется потянуть в production Matlab или R ;-) Тут один совет – сразу к врачу.
Я должен добавить что эта фраза относится к глубоким нейронкам, а не вообще ко всему R. Проблема в том что R - интерпретатор, и следовательно скорость математических вычислений немного ниже чем у компилируемых языков программирования вроде C++ или Java.
Для высокой производительности в R нужно писать библиотеку на C++ с интерфейсом к R, так делают в большинстве случаев. Или, что логично, можно просто создать нейронку сразу на c++, без R. Работы с данными в c++ неудобней чем в R, но видимо такой подход вполне приемлим.
В общем случае, R в продакшене для обработки данных это хорошо, врача не надо.
Создание нейронки на чистом R это всё-таки моветон, тут уж согласен.
Суть в том что не нужно морочить себе голову всякими “сладостями” в виде R, Matlab, python и тп. всё равно затем всё будет переделано на С++, причем этот процесс почти независим, код на R не прототип для С++. Народ подсаживается на разный попсовый RAD а потом кусает локти, отвыкать затем придется года 2-3 от вредных привычек, если конечно человек осознает что попал в тупик, часто и не осознает.
99% процентов человек на этом форуме это исследователи, те у которых еще нет хорошей рабочей стратегии и они ее ищут, те у которых она есть они скорей молча наблюдают за этой веткой...
Так вот если я как исследовать захотел проверить нейросеть на рынке то что лучше?, потратить пол года чтобы разобраться во всем самому и написать сеть на с++ и понять что сеть не работает или проверить эту идею на "попсовом" R используя уже готовое решение и тоже понять что это не работает но затратить менее 30 минут, вот в этом и есть плюс всей "попсовости" R, я не говорю сейчас про продакшн, продакшн это когда вы четко знаете что вы делаете, это когда есть ТЗ и так далее, а когда вы исследуете то это просто метод тыка по сути, вы просто ищете, и если под каждое иследование писать готовые решения, то жизни не хватит, я себе с R одну жизнь точно сэкономил )
Поймите я ни коим образом не рекламирую R и не говорю что он лучше всех, можно писать хоть на pascal если нравиться, но именно в данной ситуации и в данном контексте те когда вы иследуете рынок , R лучшее решение на данный момент. имхо. А вот когда уже будет продакшн то тогда уже можно думать...
99% процентов человек на этом форуме это исследователи, те у которых еще нет хорошей рабочей стратегии и они ее ищут, те у которых она есть они скорей молча наблюдают за этой веткой...
Так вот если я как исследовать захотел проверить нейросеть на рынке то что лучше?, потратить пол года чтобы разобраться во всем самому и написать сеть на с++ и понять что сеть не работает или проверить эту идею на "попсовом" R используя уже готовое решение и тоже понять что это не работает но затратить менее 30 минут, вот в этом и есть плюс всей "попсовости" R, я не говорю сейчас про продакшн, продакшн это когда вы четко знаете что вы делаете, это когда есть ТЗ и так далее, а когда вы исследуете то это просто метод тыка по сути, вы просто ищете, и если под каждое иследование писать готовые решения, то жизни не хватит, я себе с R одну жизнь точно сэкономил )
Поймите я ни коим образом не рекламирую R и не говорю что он лучше всех, можно писать хоть на pascal если нравиться, но именно в данной ситуации и в данном контексте те когда вы иследуете рынок , R лучшее решение на данный момент. имхо. А вот когда уже будет продакшн то тогда уже можно думать...
Смотря какие исследования, если исследования студента, чтобы сдать курсовую то да, куда проще взять с полки функцию, прогнать, ещё и отчет получить стандартный в придачу с красивыми графиками, тут вопросов нет.
Если исследования инженера кванта, в финансовой конторе, где забирают деньги с рынка, не только за счет комиссий, или околорыночных технологий, то ситуация иная. Как правило, в правильных конторах, лет за 5 выстраивается своя торговая инфраструктура, где есть 95% всех необходимых инструментов, которые удобно обернуты и ими можно пользоваться не на много сложнее чем в R, всё прозрачно и доступно для редактирования и танцев с бубном. На этом уровне квант мыслит в той системе абстракций, которая дает ему его торговая инфраструктура и чем дальше, тем эта система абстракций становится уникальной и не сводимой к общепринятым запчастям. Большинство торговых идей это вариации структуры высоких уровней абстракций торговой инфраструктуры, которые в принципе нельзя проверить на R или в Matlab, так как речь не идёт о том что бы вскормить MLP стохастиками с разными окнами.
Иногда бывает использовать R(матлаб, математику) как своего рода продвинутый калькулятор, когда функцию нужно какую нить нарисовать экзотическую, или что то подобное студенческое, попробовать, но это далеко от поиска торговых стратегий. Но если именно писать код длинней 100 строк в R с логикой стратегий и тп. то постепенно идёт выработка привычки мыслить категориями R которая затем сильно вредит, как программирование «кубиками» и тп. в этом опасность. Стандартные задачи решаются быстро, сложные часто упираются в тупик, так как не аппроксимируются имеющимся инструментарием или требуют значительно более витееватых танцев с бубном чем на плюсах. Кодер начинает мыслить как дизайнер, считая что программирует, когда как просто варьирует параметрами готовых инструментов, а когда нужно именно запрограммировать то это оказывается крайне не удобно и непривычно
Смотря какие исследования, если исследования студента, чтобы сдать курсовую то да, куда проще взять с полки функцию, прогнать, ещё и отчет получить стандартный в придачу с красивыми графиками, тут вопросов нет.
Если исследования инженера кванта, в финансовой конторе, где забирают деньги с рынка, не только за счет комиссий, или околорыночных технологий, то ситуация иная. Как правило, в правильных конторах, лет за 5 выстраивается своя торговая инфраструктура, где есть 95% всех необходимых инструментов, которые удобно обернуты и ими можно пользоваться не на много сложнее чем в R, всё прозрачно и доступно для редактирования и танцев с бубном. На этом уровне квант мыслит в той системе абстракций, которая дает ему его торговая инфраструктура и чем дальше, тем эта система абстракций становится уникальной и не сводимой к общепринятым запчастям. Большинство торговых идей это вариации структуры высоких уровней абстракций торговой инфраструктуры, которые в принципе нельзя проверить на R или в Matlab, так как речь не идёт о том что бы вскормить MLP стохастиками с разными окнами.
Иногда бывает использовать R(матлаб, математику) как своего рода продвинутый калькулятор, когда функцию нужно какую нить нарисовать экзотическую, или что то подобное студенческое, попробовать, но это далеко от поиска торговых стратегий. Но если именно писать код длинней 100 строк в R с логикой стратегий и тп. то постепенно идёт выработка привычки мыслить категориями R которая затем сильно вредит, как программирование «кубиками» и тп. в этом опасность. Стандартные задачи решаются быстро, сложные часто упираются в тупик, так как не аппроксимируются имеющимся инструментарием или требуют значительно более витееватых танцев с бубном чем на плюсах. Кодер начинает мыслить как дизайнер, считая что программирует, когда как просто варьирует параметрами готовых инструментов, а когда нужно именно запрограммировать то это оказывается крайне не удобно и непривычно
Не первый раз на этом форуме навязывается диспут на тему "Какой язык лучше?".
Лично я каждый раз напоминаю, что МТ4/5 - это ТОРГОВЫЕ инструменты, а не средства программирования.
Что собрались программировать на С или R? Кому этот процесс вообще нужен? Нужны деньги, а они вытекают из блока принятия решений по позиции. А для в этого в R имеется огромное количество готовых инструментов и проблема не в разработке этих инструментов, а в их применении. По-крупному на R не надо ничего программировать - в нем есть намного больше, чем может освоить один человек, не уж-то невозможно понять такую простую мысль?
И последнее на тему, что на С здесь некто создаст более эффективный код.
Такие заявления могут делать только люди, которые вообще не имеют представление ЧТО надо будет программировать. А если они сумеют разобраться в объекте программирования, то выяснят, что соревноваться придется с библиотеками фортрана и С, библами матричной арифметики и все это в режиме загрузки всех ядер компа.
Сторонники С! Сядьте, хоть чуть-чуть разберитесь с R, причем не с R, а с пакетами R, например, с теми, которые перечислены в оболочке caret, включающий до 200 пакетов (несколько тысяч функций), имеющих отношение к трейдингу. А потом, буду надеяться, у вас отпадет желание публично демонстрировать свое невежество.