Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 567

Новый комментарий
 
Vladimir Perervenko:

Решение следующее:

Загружаете в R библиотеку reticulate (R interfface to Python) и дальше по документации и примерам.

Между прочим в R есть такой же пакет xgboost. Или Питоновский чем то лучше? Пример можно посмотреть здесь

Удачи

Чего-то не понял, а R здесь зачем? Товарищу MQl нужен. Так пишем ДЛЛ, добавляем #include <python.h> и пр., и вызываем функции Питон. Поправьте, если неправ.
 
Yuriy Asaulenko:
Чего-то не понял, а R здесь зачем? Товарищу MQl нужен. Так пишем ДЛЛ, добавляем #include <python.h> и вызываем функции Питон. Поправьте, если неправ.

Поправляю.

1. R давно и стабильно работает в МТ/MQL. Проверено.

2. Пакет reticulate написан коллективом RStudio с целью обеспечить надежный интерфейс R -> Python/ Задумано было в основном для использования в R  пакетов TensorFlow, CNTK, Keras и других многочисленных наработок Python. И сейчас все эти пакеты исполняются в R как родные.

Поэтому я не думаю что библиотека написанная на коленке энтузиастом(нисколько не умаляя его компетенции) может превалировать над reticulate. Вы почитайте описание пакета. Там все понятно.

Удачи

 
Yuriy Asaulenko:
Чего-то не понял, а R здесь зачем? Товарищу MQl нужен. Так пишем ДЛЛ, добавляем #include <python.h> и пр., и вызываем функции Питон. Поправьте, если неправ.

типа так прикольнее - вызываем питон через R, а потом R через длл из МТ5.. вернее обратная последовательность.. это кому жить слишком легко на Руси

 
Maxim Dmitrievsky:




 
Maxim Dmitrievsky:

типа так прикольнее - вызываем питон через R, а потом R через длл из МТ5.. вернее обратная последовательность.. это кому жить слишком легко на Руси


 
СанСаныч Фоменко:



я все это знаю :)

"
  • алгоритм склонен к переобучению, особенно - на зашумленных задачах. Отчасти эта проблема может быть преодолена за счет настройки параметра r (см. ниже). Аналогичная, только более выраженная проблема наблюдается у оригинального алгоритма Random Forest (см. Machine Learning Benchmarks and Random Forest Regression). Следует отметить, что этот недостаток не был замечен его авторами, предполагавшими, что алгоритм не склонен к переобучению, и это заблуждение разделяется некоторыми практиками и теоретиками машинного обучения.

"


http://alglib.sources.ru/dataanalysis/decisionforest.php

 
Maxim Dmitrievsky:

я все это знаю :)


Пусть будет для других, может быть будет полезным.

 
Vladimir Perervenko:

Поправляю.

1. R давно и стабильно работает в МТ/MQL. Проверено.

2. Пакет reticulate написан коллективом RStudio с целью обеспечить надежный интерфейс R -> Python/ Задумано было в основном для использования в R  пакетов TensorFlow, CNTK, Keras и других многочисленных наработок Python. И сейчас все эти пакеты исполняются в R как родные.

Поэтому я не думаю что библиотека написанная на коленке энтузиастом(нисколько не умаляя его компетенции) может превалировать над reticulate. Вы почитайте описание пакета. Там все понятно.

Удачи

Не, я нисколько не сомневаюсь в компетенции разработчиков РСтудио.

Но зачем городить огород типа Python -> R -> Dll ->MQl? Если можно сразу Python ->Dll -> MQL? Да и речь не о создании библиотек, а о вызове конкретных функций конкретной программы Python, в котором уже предусмотрено взаимодействие с С/С++ - от С-АПИ до Boost.Python и пр.

Хотелось-бы понять логику.

 
Yuriy Asaulenko:

Не, я нисколько не сомневаюсь в компетенции разработчиков РСтудио.

Но зачем городить огород типа Python -> R -> Dll ->MQl? Если можно сразу Python ->Dll -> MQL? Да и речь не о создании библиотек, а о вызове конкретных функций конкретной программы Python, в котором уже предусмотрено взаимодействие с С/С++ - от С-АПИ до Boost.Python и пр.

Хотелось-бы понять логику.


Есть длл для питона?

 
СанСаныч Фоменко:

Есть длл для питона?


ну выше же ссылка

1...560561562563564565566567568569570571572573574...3494
Новый комментарий
Причина обращения: