OOP与程序化编程 - 页 45

 
Alexey Volchanskiy:

非常有趣,我是弱智。
什么是 "蓬莱阁"?

我愚蠢地想做面团,因为我没有得到报酬)))),我也没有跳入理论)))

Про беллмана и понтрягина:https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
那么,当你开始赚钱的时候,你会想如何能赚到更多的钱?

最佳的管理适用于交易。
 

Renat Fatkhullin:

为了高兴--R是以绝对令人厌恶的 "全部在一个垃圾桶里,没有区别对待的访问 "模式写的。二十年前的老式方法,没有可见性、保护性或多会话的领域。我写的东西就像我是唯一的人一样。就这样,这个项目在一个人手下由不专业的开发者诞生了。它必须从头开始重写。至少有一次。

我有一个想法,想在R中用MQL5做一个正常的界面,但在深入研究后,我立即决定不整合它。该 系统断然无法保护数据和会话。

除非一个程序员在有严格要求的正常开发团队中工作(至少敲打他的手几年),否则他不会成为正常意义上的开发者。我们在考虑候选人时,90%的时间都是抓着脑袋看测试工作。整个开发行业的全面恐怖。

因此,OOP的反对者又一次在这里表现出某种愚蠢的行为。

再次抱歉。

Rentat,那么Python 怎么样?据我所知,在整合方面,它是一个更开放的平台。而且最重要的是在科学计算方面很有希望。这种整合将大大推动MQL和股票数据分析行业的发展。

 
Vasiliy Sokolov:

Rentat,那么Python 怎么样?据我所知,在整合方面,它是一个更开放的平台。而且最重要的是在科学计算方面很有希望。这样的整合将给MQL以及股票数据分析行业本身带来巨大的推动。

瓦西里,昨天我邀请我的乌兹别克母亲和女儿来我家。那么?我有一个三室一厅的公寓,我用汤喂她,给她看我的电脑,给她讲关于乌兹别克人的故事))))大家都笑了))。

 
Ilnur Khasanov:
Про беллмана и понтрягина:https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
好吧,当你开始赚钱时,你会想如何能赚更多的钱。

最佳的管理适用于交易。

这就是RL的来源。基本上......但你也可以做bellman,你只需要想办法把它附在什么地方。

你开始以交易为生了吗?我可以帮你考虑一下 ))))

最优控制主要不是关于连续问题的,非平稳性在那里是不好的。

 
Vasiliy Sokolov:

Rentat,那么Python 怎么样?据我所知,在整合方面,它是一个更开放的平台。而且最重要的是在科学计算方面很有希望。这种整合将大大推动MQL和股票数据分析行业本身的发展。

使用缓慢的Python,做一些研究,然后将结果转移到MQL5中的快速实现。

我们已经做了很多工作来支持MQL5和MetaTrader5中的数学:MQL5中的统计分布 - 利用R的优点并使其更快

 
Maxim Dmitrievsky:

这就是RL的来源。基本上......但你也可以做bellman,你只需要想办法把它附在什么地方。

你开始以交易为生了吗?我可以帮你考虑一下 ))))

最佳控制不是关于连续问题的,它只是主要关于非平稳性。

让我们思考一下如何实施它。就这样了,我正在写我的职权范围......
 
Vasiliy Sokolov:

Rentat,那么Python 怎么样?据我所知,在整合方面,它是一个更开放的平台。而且最重要的是在科学计算方面很有希望。这种整合将大大推动MQL以及股票数据分析行业的发展。

你为什么需要整合?通过现有的工具,你已经可以将任何东西整合到MQL中--如R、Python、数据库和其他任何你想要的东西。与高级语言相比,MQL中的此类工具并不多,但它们足以应付一切。

顺便说一下,Python或R并不那么慢,而且大多是作为脚本语言使用的,即用于连接句子中的单词。而Python或R在总执行 时间中的份额非常小,不会以任何方式影响执行时间。因此,没有必要将任何东西移植到MQL。当然,除非你要在市场上交易。

 
Yuriy Asaulenko:

因此,也没有必要将任何东西转移到MQL。当然,除非你打算在市场上交易它。

哦...

 

整个讨论让我想起了 "我的功夫比你的功夫好......"。".

在2个指标上有教派或马丁的机器人是所有EA的98%。我的机器人也不例外。我的EA只有在我决定将一打的EA合并成一个的时候才变得有用。然而,起初我以程序化的形式实现了所有这些项目,然后才将它们转化为OOP。顺便说一句,许多班级仍在使用多年,而我甚至从未看过它们。

顺便说一句,许多班级在几年后都以同样的方式使用,而我甚至从未看过那里。我绝不会想到以这样的方式取笑一个看似简单的问题解决方案。

这就是为什么有经验的程序员会先发明程序式的新EA逻辑,然后再将其转化为OOP。在这种情况下,他们只得到一个好处--可以很容易地增加新的逻辑分支,或者在不改变源代码的情况下对其进行修改,而是重写几个方法。

对于研究工作来说,OOP当然是一个优势。但是,当一个想法已经酝酿了几个月,当你脑海中有一个完整的画面时,专家顾问可以在一个小时或一天内以程序化的风格写出来。

 
Vasiliy Sokolov:

Rentat,那么Python 怎么样?据我所知,在整合方面,它是一个更开放的平台。而且最重要的是在科学计算方面很有希望。这种整合将大大推动MQL和股票数据分析行业本身的发展。

或者更好的是,一个从C++到Mql的代码转换器或其他东西。

因为所需的libs将在一些研究后被转换,而这就是全部。