文章 "MQL5 中的统计分布 - 取最佳的 R" - 页 2

新评论
 
Реter Konow:

为什么当我们获得想要的创新时，它们却不断受到批评？

如果一种语言受到批评，就意味着它还活着。

事实上，在批评和讨论之后，开发人员会感到非常高兴。仅来自本网站的交易者，我们每月就会收到 3000 多份提交至服务台的请求。包括周末在内，每天都有 100 个请求。这还不包括论坛上的讨论。

 
Renat Fatkhullin:

如果一种语言受到批评，就意味着它还活着。

事实上，对于开发人员来说，有批评和讨论是一件非常幸福的事情。仅来自本网站的贸易商，我们每个月就会收到 3000 多份服务单。包括周末在内，每天都有 100 个请求。这还不包括论坛讨论。

老实说，我从来没有这样想过。在我看来，用户无休止的批评和要求是开发人员的负担。我自己从不求助服务人员，从不要求任何事情，也从不批评，即使是在我缺乏某些东西的时候。事实证明，我的做法是正确的，因为有很多人都在要求它，而我却没有....。但我学会了适应，并尽可能有效地利用语言的各种可能性。幸运的是，这门语言非常适合解决我的任务。有时，巧合会让我感到惊讶。例如，在开发程序的过程中，我经常需要不同的函数，但由于我的语言知识贫乏，我根本不知道这些函数是否存在，但每当我翻阅文档并稍作研究后，我就确信我所需要的工具在这门语言中是存在的。即使是返回文本字符串 长度的函数，对于界面来说也是非常必要的，当时我也找到了这个函数，我确信这门语言真的尝试过了。目前我有很多任务，但在联系 servicedeck 之前，我会利用一切机会自己解决。如果有需要开发人员帮助的地方，也许有一天我会申请....。


附注：不过，也许这就是开发过程：批评、投诉、请求、讨论....。后来发现，我并不参与语言开发。更确切地说，我参与了，但以我自己的方式。就像我们每个人一样。

 

这当然是个大工程。但我不明白，为什么要一次又一次地重新发明轮子？类似的、功能更强大的、而且公开可用的库已经有了，为什么还要让 MQL 负载比如说 5% 的用户需要的功能呢？做一个 R 本身的适配器，或者说，调用它的函数，不是更容易吗？无论如何，R、SciLab 或 MathLab 的计算能力都赶不上它们。为了避免偏见的指责，我不打算将 R 与 MT 相连接。

 
Yuriy Asaulenko:

这当然是个大工程。但我不明白，为什么要一次又一次地重新发明轮子？类似的、功能更强大的、而且公开可用的库已经有了，为什么还要让 MQL 负载比如说 5% 的用户需要的功能呢？做一个 R 本身的适配器，或者说，调用它的函数，不是更容易吗？无论如何，R、SciLab 或 MathLab 的计算能力都赶不上它们。为了不被指责有偏见，我不打算将 R 与 MT 相连接。

我们并不是在加重语言的负担，而是在补充标准库。

数学库在 MQL5 源中添加，并在 /Include/Math 目录中提供。现在有 3 个标准数学库：Alglib、Fuzzy 和 R 中的统计函数。


我已经解释过在https://www.mql5.com/ru/forum/96176/page11#comment_2859489 中使用第三方系统的问题。

Используете ли вы CExpert при создании роботов?
Используете ли вы CExpert при создании роботов?
  • www.mql5.com
Да Нет, пишу класс робота с нуля Нет, у меня есть свой базовый класс робота Нет, я не использую ООП Хочу посмотреть результат...
 

关于雷纳特的话，请不要再次删除帖子。

Если язык критикуют, значит он живой.

На самом деле это огромное счастье для разработчиков, когда есть потом критики и обсуждений.



我认为在这种情况下，在论坛成员中进行一次民意调查会很有意思--目前 谁在使用什么--标准库、第三方软件--R、matlab、Python，以及正在开发或已经可用的这种或那种解决方案的项目 数量，不使用任何东西。第二个问题是，你们（用户）是否会使用标准库，当然是在 matlab 库的范围内。

在代码库中，我只遇到并使用过一个使用 alglib 的产品，那就是 https://www.mql5.com/zh/code/11859。为了引起兴趣，我现在查看了有关神经网络主题的代码库。所有可用示例都没有 使用 alglib 或类似的内部库。我只发现了一个使用 alglib https://www.mql5.com/zh/code/15865 的代码。

仅此而已，无论是市场上还是代码库中都没有其他代码。要么是没有人发布，要么是没有人使用。因此，也许值得事先进行最原始的市场调查，以免在不必要的事情上浪费资源？

还有一句话

В данном случае поможет наличие в исходниках готовых нейросетевых библиотек на MQL5, которые позволят контролировать весь процесс и строить готовые решения в едином эксперте. Также можно продавать EX5 библиотеки в маркете.

从货币化的角度来看，一切都很清楚。使用内部库，产品可以在市场上销售，开发人员也可以从中获得额外收入。但是，正如我在上文已经指出的，现在从字面上看，根本没有任何产品使用这些东西。因此，我认为对这种想法的强大货币化的期望是夸大了。

天知道这种想法是在哪一年表达的 https://www.mql5.com/ru/forum/6505/page11#comment_195723。

Portfolio Modeller
Portfolio Modeller
  • 投票： 44
  • 2014.09.24
  • //www.mql5.com/ru/users/transcendreamer">
  • www.mql5.com
Индикатор Portfolio Modeller позволяет моделировать оптимальный портфель из нескольких инструментов. Советник Portfolio Manager помогает реализовать торговые операции с портфелем. Индикатор Portfolio Multigraph дает возможность работать с несколькими портфелями.
 
ivanivan_11:

但是，正如我在上文已经指出的，现在还没有任何产品从一开始就使用这种东西。因此，我认为，对这种想法的强大货币化的期望被夸大了。

想想看，kodobase 只是公众可见的创建代码的一小部分。这就是为什么你不能从中得出结论。

事实上，亚洲（和其他地区）有数量惊人的开发者在默默地编程，并没有以任何方式在我们的社区中展示自己。我们从全球发布编辑的数量中就能了解到这一点。

我们面临的巨大挑战是通过努力让成员在论坛、kodobase、市场等公开展示自己，来支持和帮助这个水下阿斯伯格的发展。


对正在使用的库和分析软件包进行一次调查--这对每个人来说都会很有趣。

 

我有些不明白。

让我们来看看

2.17.1 数学概率密度二项分布（MathProbabilityDensityBinomial

该函数计算随机变量 x 的参数为 n 和 p 的二项分布的概率质量函数值。如果出现错误，则返回NaN。类似于 R 中的dbinom()。

double MathProbabilityDensityBinomial(
  const double   x,           // [in] 随机变量的值（整数）
  const double   n,           // [单位] 分布参数（试验次数）
  const double   p,           // [单位] 分布参数（每次试验的成功概率）
  int            &error_code  // [out] 错误代码变量 

);

据称这是文中指定的函数 R 的类似函数。

在 MQL 中调用指定函数的结果是什么？标量还是向量？

下面是 R 中的结果

n <- 2000

>

> k <- seq(0, n, by = 20)

>

> dbinom(k, n, pi/10, log = TRUE)

[1] -754.219687 -660.247472 -592.126636 -534.532344 -483.881605

[6] -438.460449 -397.256529 -359.600217 -325.015561 -293.146935

[11] -263.718651 -236.510862 -211.344286 -188.070044 -166.562645

[16] -146.714976 -128.434635 -111.641185 -96.264050 -82.240889

[21] -69.516303 -58.040813 -47.770020 -38.663934 -30.686405

[26] -23.804662 -17.988917 -13.212041 -9.449276 -6.678001

[31] -4.877524 -4.028903 -4.114796 -5.119322 -7.027950

[36] -9.827392 -13.505519 -18.051278 -23.454625 -29.706468

[41] -36.798607 -44.723697 -53.475197 -63.047346 -73.435124

[46] -84.634231 -96.641063 -109.452696 -123.066869 -137.481976

[51] -152.697057 -168.711791 -185.526498 -203.142139 -221.560321

[56] -240.783304 -260.814011 -281.656048 -303.313714 -325.792028

[61] -349.096753 -373.234428 -398.212400 -424.038867 -450.722923

[66] -478.274610 -506.704982 -536.026169 -566.251458 -597.395380

[71] -629.473815 -662.504106 -696.505196 -731.497775 -767.504466

[76] -804.550025 -842.661583 -881.868927 -922.204828 -963.705435

[81] -1006.410740 -1050.365139 -1095.618115 -1142.225065 -1190.248330

[86] -1239.758485 -1290.835969 -1343.573182 -1398.077239 -1454.473630

[91] -1512.911233 -1573.569331 -1636.667772 -1702.482242 -1771.368369

[96] -1843.802104 -1920.453074 -2002.333627 -2091.157734 -2190.508385

[101] -2315.710414

> a<-dbinom(k, n, pi/10, log = TRUE)

> str(a)

num [1:101] -754 -660 -592 -535 -484 ...

也就是说，在 R 中调用该函数会得到一个向量，可以使用通用绘图方法绘制该向量

> plot(a)


声明了一个类似函数。

能否证明在 R 语言中每微升的应用结果是相同的？


 
СанСаныч Фоменко:

当你想找一个人的麻烦时，你可以从措辞入手。

在 R 中输入一个向量。而在 MQL 版本中，则是一个标量。

标量->向量的转换很简单。如果你喜欢使用 R，就使用它！

没有标准的 MQL-R 填充，迷路了。

 
fxsaber:

当你想找一个人的麻烦时，你可以从措辞入手。

在 R 中输入一个向量。而在 MQL 版本中，则是一个标量。

标量->向量的转换很简单。如果你喜欢使用 R，就使用它！

请不要使用标准的 MQL-R 垫圈。

我说到您了吗？

讨论中的文章....

 
СанСаныч Фоменко:

我说到你了吗？

讨论中的文章....

在 "模拟 "一词上有明显的挑剔。

在文章中，它就是 "类比"，而且是完全的 "类比"。在 R 语言中，几乎所有东西都是通过向量来实现的。这些都是简洁语法的问题，而 R 语言正是因为简洁语法而备受喜爱，当之无愧。

这与文章无关。纯属唠叨。

123456789...20
新评论