Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2982

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

Займись чем-нибудь осмысленным.

Например

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

Например

Не знаю, казуалом 

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
Не знаю, казуалом 

Что это? 

[Vladimir Perervenko]

Renat Fatkhullin #:

Это просто вы не в курсе нового функционала штатных матричных методов MQL5:

• https://www.mql5.com/ru/docs/matrix

Большой шаг сделан в базовой матричной и векторной математике. Писать можно существенно короче.

Это да.

Но не хватает простых, но очень нужных векторных и табличных функций. Таких например как lag(), lead(), diff(), roll(), apply() и других постоянно используемых в расчетах. Кроме того, раз уж Вы начали внедрять МО, нужно добавить фактически стандартную в МО структуру dataframe с сопутствующими функциями манипулирования. Как пожелание.

Удачи

[Aleksey Nikolayev]

Vladimir Perervenko #:

Это да.

Но не хватает простых, но очень нужных векторных и табличных функций. Таких например как lag(), lead(), diff(), roll(), apply() и других постоянно используемых в расчетах. Кроме того, раз уж Вы начали внедрять МО, нужно добавить фактически стандартную в МО структуру dataframe с сопутствующими функциями манипулирования. Как пожелание.

Удачи

Это точно. А то некоторые пытались уже матрицы приспособить на их место)

[Forester]

Aleksey Nikolayev #:

Это точно. А то некоторые пытались уже матрицы приспособить на их место)

А какое преимущество у датафреймов? Поискал в инете:

You use data frames if columns (variables) can be expected to be of different types (numeric/character/logical etc.). Matrices are for data of the same type.

Я даже когда с R экспериментировал - все на матрицах делал. У меня только числа были на входах. Да и сейчас только цифры. Бывает (для эксперимента) категориальным столбец назначу, но категории тоже цифрами определены.

[Aleksey Nikolayev]

Forester #:
А какое преимущество у датафреймов? Поискал в инете: Я даже когда с R экспериментировал - все на матрицах делал. У меня только числа были на входах. Да и сейчас только цифры. Бывает (для эксперимента) категориальным столбец назначу, но категории тоже цифрами определены.

Даже числа бывают разными - int, long, float, double. А если вдруг захочется работать с текстовыми данными - новостями или данными из интернета? 

Суть в том, что датафреймы дают возможность работать с разнородными данными в строке. Нужно это или нет какому-то конкретному человеку в конкретный момент времени - это вопрос глубоко вторичный. Любую возможность для выбора всегда полезнее иметь, чем не иметь.

[Maxim Kuznetsov]

Forester #:
А какое преимущество у датафреймов? Поискал в инете: Я даже когда с R экспериментировал - все на матрицах делал. У меня только числа были на входах. Да и сейчас только цифры. Бывает (для эксперимента) категориальным столбец назначу, но категории тоже цифрами определены.

вкратце: табличная организация данных, по колонкам. Чертовски удобно, какой нужен набор, такой и соотнёс. Плюс устоявшаяся терминология и методы.

только не надо его тянуть в терминал..а то опять сделают как всегда :-) пример с SQLite показателен

[mytarmailS]

Интересное видео

https://www.youtube.com/watch?v=vOIotMC_PQY

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
Что это? 

Каузал инференс 

Аномалии норм тема, остальное пока не посмотрел в видосе