交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 968

[Aleksey Vyazmikin]

桑桑尼茨-弗门科。

在编程中，人们很多时候会选择更方便的东西，而不是有用的、功能性的东西，但水到渠成地做出一个极有问题的选择就不是了。

有什么方便之处，在这里Rattle--再次拒绝读取测试模型的文件，而有趣的是，读取的是建立模型的文件（如果你单独加载它），类似的不读取--你无法理解他有什么问题。

嗯，我在多线程方面遇到了困难--内存不足。我在那里找到一篇关于如何转换东西的文章，但我不明白如何使用它....。

[СанСаныч Фоменко]

Maxim Dmitrievsky:

SanSanych，那里唯一的发行源是python网站 :)

对于统计和机器学习，IPython扩展和Anaconda。进入opendatascience俄罗斯社区或观看Yandex的视频。他们根本就没有听说过R。那么，什么才算得上是一个标准？试着用python来形成你自己的观点和比较。另外，如你所说，了解Python将使你能够做更多的事情，而不仅仅是统计，并在需要时做其他事情。

对于语言使用的统计数据，还有其他更权威的来源。我经常引用这些来源的信息。

我有几个关于统计的新闻提要--没有任何地方有python，所以也没有动力去研究它。另一方面，R文本是有规律的。

在网站上有一种误解，认为我是R的粉丝。我不是任何编程语言的粉丝，尤其是R，对我来说，编程语言是一种工具。但我非常有兴趣在这个网站上组织一个专门的、交易员的统计学聚会，而R作为一个 "图表和统计学系统 "也是源于这个兴趣。而我在这个网站上花时间做统计，R是我在这个领域的想法的绝对准确的表达，没有别的。

[Maxim Dmitrievsky]

桑桑尼茨-弗门科。

还有其他更权威的来源来确定语言使用的统计数据。我经常引用这些来源的信息。

我有几个关于统计的新闻提要--没有任何地方有python，所以没有动力去研究它。另一方面，R文本是有规律的。

在网站上有一种误解，认为我是R的粉丝。我不是任何编程语言的粉丝，尤其是R，对我来说，编程语言是一种工具。但我非常有兴趣在这个网站上组织一个专门的、交易员的统计活动，而R作为一个 "图表和统计系统 "就是源于这种兴趣。而我在这个网站上花时间做统计，而R是这方面思想的绝对准确表达，仅此而已。

不，我没有意见。

我只是凭自己的感觉写我最喜欢的东西，因为我根本不是一个程序员，只是为自己搞笑。这就是为什么我说我喜欢它。

我喜欢你的这个连接器，如果我将继续下去，我也要订购它。我现在并不关心，因为非平稳性不能被统计方法杀死，我们都发现了，只能用上帝的旨意和高度专业化的策略，如套利或夜间交易。

[СанСаныч Фоменко]

阿列克谢-维亚兹米 金。

有什么方便之处，在这里Rattle--再次拒绝读取模型测试的文件，而有趣的是，它读取的是建立模型的文件（如果你单独加载它），而不读取类似的文件--你无法理解他有什么问题。

嗯，我在多线程方面遇到了困难--内存不足。我在那里找到一篇关于如何转换东西的文章，但我仍然不明白如何使用它....。

就在过去的几个月里，我一直在使用rattle--它检查我的想法非常方便，而且一点问题都没有。用R语言编写预测器的初始准备脚本，将其保存为.RData，然后将此文件加载到rattle中，这样更方便。

多线程是来自这里。你也可以加载所有核心和邻近的计算机。

PS。

关于学习英语的建议。它简单得令人发指，基于自律和基本的语法知识。

0.准备好约4*5厘米的纸片

1.从任何文本中抽取一段，进行翻译。每一个新词你都写在一张单独的纸上：一面是英语，另一面是俄语。

2.每天数次从两边翻看这些纸片：一次从英国方面，另一次从俄罗斯方面。

3.这必须定期进行。

4.几周后，你将每天背诵多达50个单词。

5.你只需要几千个单词就能流利地阅读英语。

几个月后，你的英语就不会有任何问题了，而俄语和英语的词义问题就会凸显出来。

[СанСаныч Фоменко]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

正如我们都发现的那样，非平稳性并不能被统计学方法所扼杀，而只能通过神的旨意和高度专业化的策略，如套利或夜间交易。

如果是关于非平稳性，大量的出版物，主流是GARCH。从高频交易到日间交易，无处不在。

[Maxim Dmitrievsky]

桑桑尼茨-弗门科。

如果是关于不稳定的，大量的出版物，主流是GARCH。从高频到日间，无处不在。

我已经看到了这些文章，我还没有看到来自真实的图表:)

[СанСаныч Фоменко]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

看过文章，没看过现实世界的图表 :)

那么，你是怎么....？我曾经看到过一篇关于S&P500所有股票的GARCH变量的文章。

我认为，理想的TS是GARCH+MO。GARCH特别有趣--该模型涵盖了差距。

[Vladimir Perervenko]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我再次确信R不是我的菜:) 语法几乎没有突出显示，代码无法阅读，错误几乎没有突出显示。代码本身和语言不具有美感

这里可以作为你的反驳理由

是的，在python中，你可以用3行而不是5行来训练一个算法，就是这样。在python中的可读性会更好。我看不出MO套餐有什么优势，都是一样的。

给我看一个例子。我在Rstudio中是这样安排的/一切都根据用户的喜好进行调整和定制

#--function-------------------------
 evalq({
  import_fun("InformationValue", optimalCutoff, CutOff)
  import_fun("InformationValue", youdensIndex, th_youdens)
  GetThreshold <- function(X, Y, type){
    switch(type,
           half = 0.5,
           med = median(X),
           mce = CutOff(Y, X, "misclasserror"),
           both = CutOff(Y, X,"Both"),
           ones = CutOff(Y, X, "Ones"),
           zeros = CutOff(Y, X, "Zeros")
    )
  }
}, env)

而且，错误会立即显示出来。

我已经不止一次问过了，谦虚地写，不要评价你不知道如何使用的东西。

学习基本知识。

祝好运

[Maxim Dmitrievsky]

弗拉基米尔-佩雷文科。

给我看一个例子。我在Rstudio中这样做了/一切都根据用户的喜好进行了调整和调节

而且，错误会立即显示出来。

我一再要求你谦虚，不要评价你不知道如何使用的东西。

学习基本知识。

祝好运

争论是没有用的，对我来说，这个编辑器在任何颜色方案中都看起来很丑，语言也是如此。

我想你已经看到了python、IDE vscode和jupiter notebook中的代码。

[Vladimir Perervenko]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

SanSanych，那里唯一的发行源是python网站 :)

对于统计和机器学习，IPython扩展和Anaconda。进入opendatascience的俄罗斯社区或观看Yandex的视频。他们根本就没有听说过R。那么，什么算作是标准呢？试着用python来形成你自己的观点和比较。另外，如你所说，了解python将使你不仅可以做统计，而且在必要时还可以做其他事情。

它也是一种解释型语言，但完美地突出显示，并在运行中检查语法，而不是在启动脚本之后，+代码折叠，记事本和一堆其他的好东西。

愚蠢加愚蠢。

1.Python中的包/模块可以使用pip install / conda install加载，相同名称的包在内容上可能完全不匹配。而这个perl " 唯一的发行源是python网站:) "应该放在anals里。

2.IPython和Anaconda都不是MO的扩展。前者是一个简单的编辑器，具有行/块代码执行功能，而Anaconda是一个软件包管理系统（像一个存储库），不仅有Python，还有R。

如果你想炫耀你的知识，那就拥有它。否则你就会显示出你的业余性。

要谦虚。