이 목표는 주제에 대한 절대적인 지식이 있어야만 달성할 수 있습니다. 무언가를 생성하는 용이성은 여기서 관련이 없습니다.
이 단어들은 무엇을 의미합니까?
예를 들어 이것이 당신의 말의 의미입니다.
프로그래밍에 OOP가 사용 되었습니다. 저는 프로그래밍 기술과 구현 언어에 전혀 관심이 없습니다.
그러나 당신의 말에는 또 다른 의미가 있고 R은 이 의미를 완전히 충족시킵니다.
예, R 도구를 블랙박스로 사용할 수 있지만 이는 매우 제한된 경우입니다. 그리고 도구의 본질을 파헤쳐야 한다는 데 전적으로 동의합니다.
하지만 어떻게?
소스코드를 가지고 디스어셈블 하시겠습니까? 나는 이것이 알고리즘의 본질을 이해하는 데 1밀리미터 가까이 다가가지 않을 것이라고 절대적으로 확신합니다.
문제를 해결할 다른 방법이 있습니까? 알고리즘의 본질을 탐구하고 싶다면 이 알고리즘이 구현하는 이론적 작업에 대한 링크를 살펴보십시오. 예, 우리는 종종 이것을 해야 합니다. 제 생각에는 이것은 주제에 대한 절대적인 지식입니다.
이러한 방식으로 주제에 대한 지식 을 이해하면 R 함수에 대한 문서에 알고리즘 이론 및 종종 관련 자료를 설명하는 링크가 포함되어 있기 때문에 R은 다른 패키지와 마찬가지로 요구 사항을 충족합니다. 관련 문제에 대한 모노그래프. 저것들. R에는 알고리즘을 통해 이론적 명제를 확인할 수 있는 광범위한 참고 문헌이 포함되어 있습니다. R의 이러한 기능을 소비에트 시대의 통계 분야 작업과 비교하면 이론과 실제 모두에서 큰 진전이 있습니다.
예를 들어. VECM 모델에 관심이 있다고 가정합니다. 기성 기능을 사용할 수 있으며 주제에 대한 절대 지식에 관심이 있는 경우 링크를 보면 공동 통합에 대한 Granger의 원본 작업에 대한 링크가 표시됩니다. 다음은 어디입니까?
R은 학습에 적합하고 R은 탐색, 알고리즘 선택에 적합합니다. H1 이상의 TF에서는 실제로 사용할 수 있습니다. 고주파 거래는 완전히 별개의 문제입니다.
어떤 상황에서 어떤 복잡한 과정이 그다지 중요하지 않다면 아무도 그것을 탐구하려고 하지 않습니다. 그러나 갑자기 상황이 바뀌고 프로세스가 중요해집니다. 이 프로세스의 각 장애물은 큰 손실을 초래할 수 있으므로 프로세스의 모든 구성 요소에 대한 지식은 매우 중요합니다. 좋은 예는 데모에서 거래하고 실제로 전환하는 것입니다.
프로그래밍 기술 및 구현 언어에 관심이 없다면(그런데 언어를 홍보하지만 말하기에는 관심이 없는 경우) 이 프로세스의 결과로 얻은 솔루션은 아무 의미가 없습니다.
우리가 거래에 대해 이야기하고 있기 때문에 당신은 매우 부자이거나 실생활에서 거래하지 않습니다. 그렇지 않으면 수입이 의존하기 때문에 도구와 접근 방식에 대해 큰 주의를 기울여 비교하고 이해하게 될 것입니다.
결과적으로 확신에 찬 아마추어리즘의 위치는 현재 상태에서 위협이 없는지 여부에 따라 결정됩니다.
R 언어는 다음 상황을 만듭니다.
1. 조건부로 불필요한 인건비가 없고 작업이 수월해 보이지만 스스로의 호기심을 잊고 기성품 개발을 수용할 것을 요구한다.
2. 원하지 않으면 엄청나게 거대한 R을 탐색하고 그 내용에 빠져들지 않도록 노력하십시오. 게다가, 당신은 그것을 별로 필요로 하지 않았지만, 전체 힙에서 그것을 알아내야 할 것입니다.
여기 대안이 있습니다. 이름 없는 개발자들이 최선을 다하고 필요한 메커니즘을 충분히 완벽하게 만들었습니다.
이러한 방식으로 주제에 대한 지식 을 이해하면 R 함수에 대한 문서에 알고리즘 이론 및 종종 관련 자료를 설명하는 링크가 포함되어 있기 때문에 R은 다른 패키지와 마찬가지로 요구 사항을 충족합니다. 관련 문제에 대한 모노그래프. 저것들. R에는 알고리즘을 통해 이론적 명제를 확인할 수 있는 광범위한 참고 문헌이 포함되어 있습니다. R의 이러한 기능을 소비에트 시대의 통계 분야 작업과 비교하면 이론과 실제 모두에서 큰 진전이 있습니다.
예를 들어. VECM 모델에 관심이 있다고 가정합니다. 기성품 기능을 사용할 수 있으며 , 주제에 대한 절대적인 지식에 관심이 있다면 링크를 살펴보고 공동 통합에 대한 Granger의 원본 작업에 대한 링크를 참조하십시오. 다음은 어디입니까?
R은 학습에 적합하고 R은 탐색, 알고리즘 선택에 적합합니다. H1 이상의 TF에서는 실제로 사용할 수 있습니다. 고주파 거래는 완전히 별개의 문제입니다.
솔직히 말해서 이 글을 읽으며 나는 당신의 추론의 본질을 조금 잃었습니다. 무슨 얘기를 하는 건가요?
어떤 모델? 통계에서 앞으로의 단계는 무엇입니까? 우리는 구체적이고 실용적인 거래에 관심이 있고 이에 관련된 사항이 있으며 서로 다른 분야의 과학적 성과를 한데 묶은 것은 거래와 그다지 관련이 없습니다.
그러한 "장점"이 MQL의 장점보다 중요한 이유는 무엇이라고 생각하십니까? 많은 고도로 과학적인 문제에 대한 솔루션의 분산이 실제 문제에 초점을 맞추는 것보다 더 효과적입니까?
어떤 모델을 말씀하시는 건가요?
1. 고전적인 패턴을 인식하기 위한 간단한 알고리즘은 어떻습니까?
2. 단말기에 추가 시장 데이터는 어떻게 되나요?
3. Expert Advisors의 인터페이스는 어떻습니까?
4. Expert Advisors의 현재 거래 통계를 테이블과 차트에 통합하는 것은 어떻습니까? (그리고 이러한 통계는 단순하고 원시적이어야 합니다).
이것들과 다른 많은 문제들이 시급하고, 당신은 자신의 문제를 해결하는 데 자신의 힘을 저장하기 위해 이해할 수없는 곳으로 가서 이해할 수없는 것을 찾을 것을 제안합니다.
어떤 상황에서 어떤 복잡한 과정이 그다지 중요하지 않다면 아무도 그것을 탐구하려고 하지 않습니다. 그러나 갑자기 상황이 바뀌고 프로세스가 중요해집니다. 이 프로세스의 각 장애물은 큰 손실을 초래할 수 있으므로 프로세스의 모든 구성 요소에 대한 지식은 매우 중요합니다. 좋은 예는 데모에서 거래하고 실제로 전환하는 것입니다.
프로그래밍 기술 및 구현 언어에 관심이 없다면(그런데 언어를 홍보하지만 말하기에는 관심이 없는 경우) 이 프로세스의 결과로 얻은 솔루션은 아무 의미가 없습니다.
우리가 거래에 대해 이야기하고 있기 때문에 당신은 매우 부자이거나 실생활에서 거래하지 않습니다. 그렇지 않으면 수입이 의존하기 때문에 도구와 접근 방식에 대해 큰 주의를 기울여 비교하고 이해하게 될 것입니다.
결과적으로 확신에 찬 아마추어리즘의 위치는 현재 상태에서 위협이 없는지 여부에 따라 결정됩니다.
R 언어는 다음 상황을 만듭니다.
1. 조건부로 불필요한 인건비가 없고 작업이 수월해 보이지만 스스로의 호기심을 잊고 기성품 개발을 수용할 것을 요구한다.
2. 원하지 않으면 엄청나게 거대한 R을 탐색하고 그 내용에 빠져들지 않도록 노력하십시오. 게다가, 당신은 그것을 별로 필요로 하지 않았지만, 전체 힙에서 그것을 알아내야 할 것입니다.
여기 대안이 있습니다. 이름 없는 개발자들이 최선을 다하고 필요한 메커니즘을 충분히 완벽하게 만들었습니다.
미안하지만 내 개발자의 자존심 때문에 이 문제를 받아들이지 못합니다. ))
공짜에 대한 PS Love에는 부작용이 있습니다.))
제 글을 주의 깊게 읽지 않으셨습니다.
더욱이: 이 프로세스 과정에서 각 장애물은 큰 손실을 초래할 수 있으므로 프로세스의 모든 구성 요소에 대한 지식은 매우 중요합니다. 좋은 예는 데모에서 거래하고 실제로 전환하는 것입니다.
이 분기의 상당 부분은 데모에서 실제로의 전환에 전념합니다. 이를 이해하려면 적절한 도구를 소유하기만 하면 됩니다. 그리고 나는 이것이 공짜가 아니라는 것을 당신에게 확신합니다.
나는 추가할 것이다
R은 프로그래밍 언어가 아닙니다. 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 무료 소프트웨어 환경입니다. 특히, 통계 컴퓨팅을 위한 이 소프트웨어 환경에는 알고리즘 언어 R이 포함됩니다.
이 목표는 주제에 대한 절대적인 지식이 있어야만 달성할 수 있습니다. 무언가를 생성하는 용이성은 여기서 관련이 없습니다.
이 단어들은 무엇을 의미합니까?
예를 들어 이것이 당신의 말의 의미입니다.
프로그래밍에 OOP가 사용 되었습니다. 저는 프로그래밍 기술과 구현 언어에 전혀 관심이 없습니다.
그러나 당신의 말에는 또 다른 의미가 있고 R은 이 의미를 완전히 충족시킵니다.
예, R 도구를 블랙박스로 사용할 수 있지만 이는 매우 제한된 경우입니다. 그리고 도구의 본질을 파헤쳐야 한다는 데 전적으로 동의합니다.
하지만 어떻게?
소스코드를 가지고 디스어셈블 하시겠습니까? 나는 이것이 알고리즘의 본질을 이해하는 데 1밀리미터 가까이 다가가지 않을 것이라고 절대적으로 확신합니다.
문제를 해결할 다른 방법이 있습니까? 알고리즘의 본질을 탐구하고 싶다면 이 알고리즘이 구현하는 이론적 작업에 대한 링크를 살펴보십시오. 예, 우리는 종종 이것을 해야 합니다. 제 생각에는 이것은 주제에 대한 절대적인 지식입니다.
이러한 방식으로 주제에 대한 지식 을 이해하면 R 함수에 대한 문서에 알고리즘 이론 및 종종 관련 자료를 설명하는 링크가 포함되어 있기 때문에 R은 다른 패키지와 마찬가지로 요구 사항을 충족합니다. 관련 문제에 대한 모노그래프. 저것들. R에는 알고리즘을 통해 이론적 명제를 확인할 수 있는 광범위한 참고 문헌이 포함되어 있습니다. R의 이러한 기능을 소비에트 시대의 통계 분야 작업과 비교하면 이론과 실제 모두에서 큰 진전이 있습니다.
예를 들어. VECM 모델에 관심이 있다고 가정합니다. 기성 기능을 사용할 수 있으며 주제에 대한 절대 지식에 관심이 있는 경우 링크를 보면 공동 통합에 대한 Granger의 원본 작업에 대한 링크가 표시됩니다. 다음은 어디입니까?
R은 학습에 적합하고 R은 탐색, 알고리즘 선택에 적합합니다. H1 이상의 TF에서는 실제로 사용할 수 있습니다. 고주파 거래는 완전히 별개의 문제입니다.
이 단어들은 무엇을 의미합니까?
더 자세히 설명할 수 있습니다.
어떤 상황에서 어떤 복잡한 과정이 그다지 중요하지 않다면 아무도 그것을 탐구하려고 하지 않습니다. 그러나 갑자기 상황이 바뀌고 프로세스가 중요해집니다. 이 프로세스의 각 장애물은 큰 손실을 초래할 수 있으므로 프로세스의 모든 구성 요소에 대한 지식은 매우 중요합니다. 좋은 예는 데모에서 거래하고 실제로 전환하는 것입니다.
프로그래밍 기술 및 구현 언어에 관심이 없다면(그런데 언어를 홍보하지만 말하기에는 관심이 없는 경우) 이 프로세스의 결과로 얻은 솔루션은 아무 의미가 없습니다.
우리가 거래에 대해 이야기하고 있기 때문에 당신은 매우 부자이거나 실생활에서 거래하지 않습니다. 그렇지 않으면 수입이 의존하기 때문에 도구와 접근 방식에 대해 큰 주의를 기울여 비교하고 이해하게 될 것입니다.
결과적으로 확신에 찬 아마추어리즘의 위치는 현재 상태에서 위협이 없는지 여부에 따라 결정됩니다.
R 언어는 다음 상황을 만듭니다.
1. 조건부로 불필요한 인건비가 없고 작업이 수월해 보이지만 스스로의 호기심을 잊고 기성품 개발을 수용할 것을 요구한다.
2. 원하지 않으면 엄청나게 거대한 R을 탐색하고 그 내용에 빠져들지 않도록 노력하십시오. 게다가, 당신은 그것을 별로 필요로 하지 않았지만, 전체 힙에서 그것을 알아내야 할 것입니다.
여기 대안이 있습니다. 이름 없는 개발자들이 최선을 다하고 필요한 메커니즘을 충분히 완벽하게 만들었습니다.
미안하지만 내 개발자의 자존심 때문에 이 문제를 받아들이지 못합니다. ))
공짜에 대한 PS Love에는 부작용이 있습니다.))
산산이치 포멘코 :
이러한 방식으로 주제에 대한 지식 을 이해하면 R 함수에 대한 문서에 알고리즘 이론 및 종종 관련 자료를 설명하는 링크가 포함되어 있기 때문에 R은 다른 패키지와 마찬가지로 요구 사항을 충족합니다. 관련 문제에 대한 모노그래프. 저것들. R에는 알고리즘을 통해 이론적 명제를 확인할 수 있는 광범위한 참고 문헌이 포함되어 있습니다. R의 이러한 기능을 소비에트 시대의 통계 분야 작업과 비교하면 이론과 실제 모두에서 큰 진전이 있습니다.
예를 들어. VECM 모델에 관심이 있다고 가정합니다. 기성품 기능을 사용할 수 있으며 , 주제에 대한 절대적인 지식에 관심이 있다면 링크를 살펴보고 공동 통합에 대한 Granger의 원본 작업에 대한 링크를 참조하십시오. 다음은 어디입니까?
R은 학습에 적합하고 R은 탐색, 알고리즘 선택에 적합합니다. H1 이상의 TF에서는 실제로 사용할 수 있습니다. 고주파 거래는 완전히 별개의 문제입니다.
솔직히 말해서 이 글을 읽으며 나는 당신의 추론의 본질을 조금 잃었습니다. 무슨 얘기를 하는 건가요?
어떤 모델? 통계에서 앞으로의 단계는 무엇입니까? 우리는 구체적이고 실용적인 거래에 관심이 있고 이에 관련된 사항이 있으며 서로 다른 분야의 과학적 성과를 한데 묶은 것은 거래와 그다지 관련이 없습니다.
그러한 "장점"이 MQL의 장점보다 중요한 이유는 무엇이라고 생각하십니까? 많은 고도로 과학적인 문제에 대한 솔루션의 분산이 실제 문제에 초점을 맞추는 것보다 더 효과적입니까?
어떤 모델을 말씀하시는 건가요?
1. 고전적인 패턴을 인식하기 위한 간단한 알고리즘은 어떻습니까?
2. 단말기에 추가 시장 데이터는 어떻게 되나요?
3. Expert Advisors의 인터페이스는 어떻습니까?
4. Expert Advisors의 현재 거래 통계를 테이블과 차트에 통합하는 것은 어떻습니까? (그리고 이러한 통계는 단순하고 원시적이어야 합니다).
이것들과 다른 많은 문제들이 시급하고, 당신은 자신의 문제를 해결하는 데 자신의 힘을 저장하기 위해 이해할 수없는 곳으로 가서 이해할 수없는 것을 찾을 것을 제안합니다.
아아...((
더 자세히 설명할 수 있습니다.
어떤 상황에서 어떤 복잡한 과정이 그다지 중요하지 않다면 아무도 그것을 탐구하려고 하지 않습니다. 그러나 갑자기 상황이 바뀌고 프로세스가 중요해집니다. 이 프로세스의 각 장애물은 큰 손실을 초래할 수 있으므로 프로세스의 모든 구성 요소에 대한 지식은 매우 중요합니다. 좋은 예는 데모에서 거래하고 실제로 전환하는 것입니다.
프로그래밍 기술 및 구현 언어에 관심이 없다면(그런데 언어를 홍보하지만 말하기에는 관심이 없는 경우) 이 프로세스의 결과로 얻은 솔루션은 아무 의미가 없습니다.
우리가 거래에 대해 이야기하고 있기 때문에 당신은 매우 부자이거나 실생활에서 거래하지 않습니다. 그렇지 않으면 수입이 의존하기 때문에 도구와 접근 방식에 대해 큰 주의를 기울여 비교하고 이해하게 될 것입니다.
결과적으로 확신에 찬 아마추어리즘의 위치는 현재 상태에서 위협이 없는지 여부에 따라 결정됩니다.
R 언어는 다음 상황을 만듭니다.
1. 조건부로 불필요한 인건비가 없고 작업이 수월해 보이지만 스스로의 호기심을 잊고 기성품 개발을 수용할 것을 요구한다.
2. 원하지 않으면 엄청나게 거대한 R을 탐색하고 그 내용에 빠져들지 않도록 노력하십시오. 게다가, 당신은 그것을 별로 필요로 하지 않았지만, 전체 힙에서 그것을 알아내야 할 것입니다.
여기 대안이 있습니다. 이름 없는 개발자들이 최선을 다하고 필요한 메커니즘을 충분히 완벽하게 만들었습니다.
미안하지만 내 개발자의 자존심 때문에 이 문제를 받아들이지 못합니다. ))
공짜에 대한 PS Love에는 부작용이 있습니다.))
제 글을 주의 깊게 읽지 않으셨습니다.
더욱이: 이 프로세스 과정에서 각 장애물은 큰 손실을 초래할 수 있으므로 프로세스의 모든 구성 요소에 대한 지식은 매우 중요합니다. 좋은 예는 데모에서 거래하고 실제로 전환하는 것입니다.
이 분기의 상당 부분은 데모에서 실제로의 전환에 전념합니다. 이를 이해하려면 적절한 도구를 소유하기만 하면 됩니다. 그리고 나는 이것이 공짜가 아니라는 것을 당신에게 확신합니다.
나는 추가할 것이다
R은 프로그래밍 언어가 아닙니다. 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 무료 소프트웨어 환경입니다. 특히, 통계 컴퓨팅을 위한 이 소프트웨어 환경에는 알고리즘 언어 R이 포함됩니다.
현재 귀하의 스레드를 읽고 있습니다. https://www.mql5.com/ru/forum/91459
매우 흥미롭습니다. 우리는 이와 관련하여 같은 사상가입니다.
나는 추가할 것이다
R은 프로그래밍 언어가 아닙니다. 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 무료 소프트웨어 환경입니다. 특히, 통계 컴퓨팅을 위한 이 소프트웨어 환경에는 알고리즘 언어 R이 포함됩니다.
즉, R이 원래 알고리즘 거래 를 완벽하게 지원하는 언어로 만들어지지 않았는지 확인합니까?
즉, 원래 거래용으로 설계되지 않았습니다 . 원래 목적이 다릅니다. 그렇다면 이전에 거래 문제를 해결하는 효율성에 대해 아무도 생각하지 않았습니까?
그러나 많은 기능의 지속적인 확장 및 집계로 인해 통계 문제 해결과 병행하여 공적분, 천문학, 핵 물리학, 가전 제품의 문제를 해결하기 시작하여 알고리즘 거래에 도달했습니다.
즉, R의 알고리즘 거래는 "조미료"로 존재합니까? 마치 논리를 따르는 것처럼: - "R이 모든 것을 가지고 있다면 왜 알고 거래하지 않습니까?"
동시에, 전문 언어 MQL에 대해 명확하게 예리한 거래를 위해 "모든 경우에" 이 도구에 반대하십니까?
다소 무모하게... (비전문가). ))
현재 귀하의 스레드 https://www.mql5.com/ru/forum/91459 를 읽고 있습니다.
매우 흥미롭습니다. 우리는 이와 관련하여 같은 사상가입니다.
나는 논쟁에 참여하고 싶지 않지만 R이 거래 및 거래 최적화 측면에서 너무 비참하다고 생각하지 않기 위해서입니다. 시스템에서 https://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter 를 스크롤하면 Walk Forward Analysis도 있습니다. 내가 아는 한 MT5에도 없습니다.
나는 논쟁에 참여하고 싶지 않지만 R이 거래 및 거래 최적화 측면에서 너무 비참하다고 생각하지 않기 위해서입니다. 시스템에서 https://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter 를 스크롤하면 Walk Forward Analysis도 있습니다. 내가 아는 한 MT5에도 없습니다.
내일은 스크롤을 내리며 제 의견을 적어보겠습니다.
R이라는 주제를 그렇게 과장할 생각은 아니었지만 여기에서 MQL의 전문적 가치는 명백히 과분하고 무모하게 '굴욕'을 일으키며 '아마추어적' 접근이 가장 수익성이 좋은 것으로 승격된다.
내가 "들어간" 곳입니다. ))
그건 그렇고, 오늘 우리는 업데이트된 수학적 라이브러리와 함께 MetaTrader 5 빌드 1485를 출시했습니다. 여기에는 R의 수십 가지 기능이 추가되고 다른 고급 수학적 연산 세트가 추가되고 플롯과 유사한 그래픽 라이브러리가 포함됩니다.
\include\math의 총 소스 량은 이미 6617kb입니다.
\include\math\stat만으로도 R 기능을 잘 다루는 461개의 수학 함수 구현이 포함되어 있습니다.
bool MathAbs(double &array[])
bool MathArccos(const double &array[],double &result[])
bool MathArccos(double &array[])
bool MathArccosh(const double &array[],double &result[])
bool MathArccosh(double &array[])
bool MathArcsin(const double &array[],double &result[])
bool MathArcsin(double &array[])
bool MathArcsinh(const double &array[],double &result[])
bool MathArcsinh(double &array[])
bool MathArctan(const double &array[],double &result[])
bool MathArctan(double &array[])
bool MathArctan2(const double &x[],const double &y[],double &result[])
bool MathArctanh(const double &array[],double &result[])
bool MathArctanh(double &array[])
bool MathCeil(const double &array[],double &result[])
bool MathCeil(double &array[])
bool MathCorrelationKendall(const double &array1[],const double &array2[],double &tau)
bool MathCorrelationKendall(const int &array1[],const int &array2[],double &tau)
bool MathCorrelationPearson(const double &array1[],const double &array2[],double &r)
bool MathCorrelationPearson(const int &array1[],const int &array2[],double &r)
bool MathCorrelationSpearman(const double &array1[],const double &array2[],double &r)
bool MathCorrelationSpearman(const int &array1[],const int &array2[],double &r)
bool MathCos(const double &array[],double &result[])
bool MathCos(double &array[])
bool MathCosPi(const double &array[],double &result[])
bool MathCosPi(double &array[])
bool MathCosh(const double &array[],double &result[])
bool MathCosh(double &array[])
bool MathCumulativeDistributionBeta(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBeta(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBinomial(const double &x[],const double n,double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBinomial(const double &x[],const double n,double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionCauchy(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionCauchy(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionChiSquare(const double &x[],const double nu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionChiSquare(const double &x[],const double nu,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionExponential(const double &x[],const double mu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionExponential(const double &x[],const double mu,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGamma(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGamma(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGeometric(const double &x[],const double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGeometric(const double &x[],const double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double &x[],const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double &x[],const double m,const double k,const double n,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLogistic(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLogistic(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLognormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLognormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double &x[],const double r,double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double &x[],const double r,double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double &x[],const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double &x[],const double a,const double b,const double lambda,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double &x[],const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double &x[],const double nu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double &x[],const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double &x[],const double nu,const double delta,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionPoisson(const double &x[],const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionPoisson(const double &x[],const double lambda,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionT(const double &x[],const double nu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionT(const double &x[],const double nu,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionUniform(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionUniform(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionWeibull(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionWeibull(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeMax(const double &array[],double &result[])
bool MathCumulativeMax(double &array[])
bool MathCumulativeMin(const double &array[],double &result[])
bool MathCumulativeMin(double &array[])
bool MathCumulativeProduct(const double &array[],double &result[])
bool MathCumulativeProduct(double &array[])
bool MathCumulativeSum(const double &array[],double &result[])
bool MathCumulativeSum(double &array[])
bool MathDifference(const double &array[],const int lag,const int differences,double &result[])
bool MathDifference(const double &array[],const int lag,double &result[])
bool MathExp(const double &array[],double &result[])
bool MathExp(double &array[])
bool MathExpm1(const double &array[],double &result[])
bool MathExpm1(double &array[])
bool MathFloor(const double &array[],double &result[])
bool MathFloor(double &array[])
bool MathIdentical(const double &array1[],const double &array2[])
bool MathLog(const double &array[],const double base,double &result[])
bool MathLog(const double &array[],double &result[])
bool MathLog(double &array[])
bool MathLog(double &array[],const double base)
bool MathLog10(const double &array[],double &result[])
bool MathLog10(double &array[])
bool MathLog1p(const double &array[],double &result[])
bool MathLog1p(double &array[])
bool MathLog2(const double &array[],double &result[])
bool MathLog2(double &array[])
bool MathMoments(const double &array[],double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
bool MathMomentsBeta(const double a,const double b,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsBinomial(const double n,const double p,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsCauchy(const double a,const double b,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsChiSquare(const double nu,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsExponential(const double mu,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsF(const double nu1,const double nu2,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsGamma(const double a,const double b,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsGeometric(const double p,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
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bool MathPow(double &array[],const double power)
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bool MathProbabilityDensityCauchy(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
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bool MathProbabilityDensityGamma(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
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bool MathQuantileCauchy(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
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bool MathQuantileExponential(const double &probability[],const double mu,double &result[])
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bool MathQuantileHypergeometric(const double &probability[],const double m,const double k,const double n,double &result[])
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bool MathQuantileLogistic(const double &probability[],const double mu,const double sigma,double &result[])
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bool MathQuantileNegativeBinomial(const double &probability[],const double r,const double p,double &result[])
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bool MathQuantileNoncentralBeta(const double &probability[],const double a,const double b,const double lambda,double &result[])
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bool MathQuantileNoncentralT(const double &probability[],const double nu,const double delta,double &result[])
bool MathQuantileNormal(const double &probability[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileNormal(const double &probability[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathQuantilePoisson(const double &probability[],const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantilePoisson(const double &probability[],const double lambda,double &result[])
bool MathQuantileT(const double &probability[],const double nu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileT(const double &probability[],const double nu,double &result[])
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bool MathReverse(double &array[])
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bool MathRound(double &array[],int digits)
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bool MathSignif(const double &array[],int digits,double &result[])
bool MathSignif(double &array[],int digits)
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bool MathSin(double &array[])
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bool MathSinPi(double &array[])
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bool MathSinh(double &array[])
bool MathSqrt(const double &array[],double &result[])
bool MathSqrt(double &array[])
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bool MathTan(double &array[])
bool MathTanPi(const double &array[],double &result[])
bool MathTanPi(double &array[])
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bool MathTanh(double &array[])
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bool MathTrunc(double &array[])
bool MathTukeySummary(const double &array[],const bool removeNAN,double &minimum,double &lower_hinge,double &median,double &upper_hinge,double &maximum)
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double MathArctan2(const double y,const double x)
double MathAverageDeviation(const double &array[])
double MathAverageDeviation(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
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double MathBinomialCoefficientLog(const int n,const int k)
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double MathCumulativeDistributionBeta(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
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double MathCumulativeDistributionBinomial(const double x,const double n,double p,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionCauchy(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionCauchy(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionChiSquare(const double x,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionChiSquare(const double x,const double nu,int &error_code)
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double MathCumulativeDistributionExponential(const double x,const double mu,int &error_code)
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double MathCumulativeDistributionF(const double x,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
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double MathCumulativeDistributionGamma(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGeometric(const double x,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGeometric(const double x,const double p,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLogistic(const double x,const double mu,double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLogistic(const double x,const double mu,double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double x,const double r,double p,const bool tail,const bool log_mode,int error_code)
double MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double x,const double r,double p,int error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
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double MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
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double MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionPoisson(const double x,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionPoisson(const double x,const double lambda,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionT(const double x,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionT(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionUniform(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionUniform(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionWeibull(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionWeibull(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathFactorial(const int n)
double MathGamma(const double x)
double MathGammaIncomplete(double x,double alpha)
double MathGammaLog(const double x)
double MathHypergeometric2F2(const double a,const double b,const double c,const double d,const double z)
double MathKurtosis(const double &array[])
double MathKurtosis(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMax(const double &array[])
double MathMax(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMean(const double &array[])
double MathMean(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMedian(double &array[])
double MathMedian(double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMin(const double &array[])
double MathMin(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMomentsNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathMomentsNoncentralT(const double nu,const double delta,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathMomentsT(const double nu,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathPowInt(const double x,const int power)
double MathProbabilityDensityBeta(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBeta(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBinomial(const double x,const double n,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBinomial(const double x,const double n,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityCauchy(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityCauchy(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityChiSquare(const double x,const double nu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityChiSquare(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityExponential(const double x,const double mu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityExponential(const double x,const double mu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityF(const double x,const double nu1,const double nu2,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityF(const double x,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGamma(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGamma(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGeometric(const double x,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGeometric(const double x,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLogistic(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLogistic(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNegativeBinomial(const double x,const double r,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNegativeBinomial(const double x,const double r,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralChiSquare(double x,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityPoisson(const double x,const double lambda,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityPoisson(const double x,const double lambda,int &error_code)
double MathProbabilityDensityT(const double x,const double nu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityT(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityUniform(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityUniform(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityWeibull(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityWeibull(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProduct(const double &array[])
double MathQuantileBeta(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileBeta(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileBinomial(const double probability,const double n,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileBinomial(const double probability,const double n,const double p,int &error_code)
double MathQuantileCauchy(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileCauchy(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileChiSquare(const double probability,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileChiSquare(const double probability,const double nu,int &error_code)
double MathQuantileExponential(const double probability,const double mu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileExponential(const double probability,const double mu,int &error_code)
double MathQuantileF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileF(const double probability,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathQuantileGamma(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileGamma(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileGeometric(const double probability,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileGeometric(const double probability,const double p,int &error_code)
double MathQuantileHypergeometric(const double probability,const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileHypergeometric(const double probability,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathQuantileLogistic(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileLogistic(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileLognormal(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileLognormal(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNegativeBinomial(const double probability,const double r,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNegativeBinomial(const double probability,const double r,const double p,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralBeta(const double probability,const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralBeta(const double probability,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralChiSquare(const double probability,const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralChiSquare(const double probability,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralT(const double probability,const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralT(const double probability,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathQuantileNormal(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNormal(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantilePoisson(const double probability,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantilePoisson(const double probability,const double lambda,int &error_code)
double MathQuantileT(const double probability,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileT(const double probability,const double nu,int &error_code)
double MathQuantileUniform(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileUniform(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileWeibull(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileWeibull(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomBeta(const double a,const double b)
double MathRandomBeta(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomBinomial(const double n,const double p)
double MathRandomBinomial(const double n,const double p,int &error_code)
double MathRandomCauchy(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomChiSquare(const double nu,int &error_code)
double MathRandomExponential(const double mu,int &error_code)
double MathRandomF(const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathRandomGamma(const double a,const double b)
double MathRandomGamma(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomGeometric(const double p,int &error_code)
double MathRandomHypergeometric(const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathRandomLogistic(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomLognormal(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNegativeBinomial(const double r,const double p,int error_code)
double MathRandomNonZero(void)
double MathRandomNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathRandomNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNoncentralT(const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathRandomNormal(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomPoisson(const double lambda)
double MathRandomPoisson(const double lambda,int &error_code)
double MathRandomT(const double nu,int error_code)
double MathRandomUniform(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomWeibull(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRange(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathRound(const double x,const int digits)
double MathSignif(const double x,const int digits)
double MathSkewness(const double &array[])
double MathSkewness(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathStandardDeviation(const double &array[])
double MathStandardDeviation(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathSum(const double &array[])
double MathSum(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathTrunc(const double x)
double MathVariance(const double &array[])
double MathVariance(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double Nan(long bit_value)
double TailLog0(const bool tail,const bool log_mode)
double TailLog1(const bool tail,const bool log_mode)
double TailLogProbability(const double probability,const bool tail,const bool log_mode)
double TailLogValue(const double value,const bool tail,const bool log_mode)
void MathQuickSort(double &array[],int &indices[],int first,int last,int mode)
void MathQuickSortAscending(double &array[],int &indices[],int first,int last)
void MathQuickSortDescending(double &array[],int &indices[],int first,int last)
따라서 MQL5는 이미 매우 훌륭한 기본 수학적 기능을 가지고 있습니다. 최근에는 전혀 존재하지 않았지만 우리는 그것을 매우 빨리 구현했습니다.
소스코드에도 나와 있는 일반 라이브러리인 Alglib, Fuzzy의 기능은 여기에 표시되지 않음을 분명히 밝힙니다.