Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 222
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Dieses Ziel kann nur mit absoluter Kenntnis des Themas erreicht werden. Wie einfach es ist, etwas zu erstellen, ist hier nicht relevant.
Was bedeuten diese Worte?
Das ist zum Beispiel die Bedeutung Ihrer Worte.
OOP wurde auf die Programmierung angewandt. Ich interessiere mich überhaupt nicht für die Programmiertechnik und auch nicht für die Sprache, in der sie umgesetzt wird.
Aber es gibt noch eine andere Bedeutung Ihrer Worte, und R erfüllt diese Bedeutung vollständig.
Ja, Sie können R-Tools als Blackboxen verwenden, aber das sind nur sehr wenige Fälle. Und ich stimme Ihnen vollkommen zu, dass man sich mit dem Wesen des Werkzeugs auseinandersetzen muss.
Aber wie?
Indem ich den Quellcode analysiere? Ich bin mir absolut sicher, dass Sie dadurch das Wesen des Algorithmus nicht besser verstehen werden.
Es gibt jedoch eine andere Möglichkeit, das von Ihnen angesprochene Problem zu lösen. Wenn Sie den Algorithmus genauer kennenlernen möchten, können Sie den Link zu der theoretischen Arbeit, die dieser Algorithmus implementiert, nachschlagen. Ja, das muss ich oft tun. Meiner Meinung nach ist dies das ultimative Wissen über das Thema.
Wenn Sie das Thema auf diese Weise verstehen, erfüllt R diese Anforderung wie kein anderes Paket, denn die Dokumentation zu jeder R-Funktion enthält einen Link zu einer Veröffentlichung, die die Theorie des Algorithmus beschreibt, und oft auch verwandtes Material wie Monografien zu verwandten Problemen. Das heißt, R enthält eine umfangreiche Bibliographie, deren theoretische Aussagen durch Algorithmen überprüft werden können. Wenn wir diese Merkmale von R mit den Arbeiten auf dem Gebiet der Statistik in der Sowjetzeit vergleichen, ist das ein großer Schritt nach vorn in Theorie und Praxis.
Zum Beispiel. Angenommen, Sie sind an VECM-Modellen interessiert. Sie können vorgefertigte Funktionen verwenden, und wenn Sie anabsoluten Kenntnissen zu diesem Thema interessiert sind, finden Sie unter den Links Verweise auf Grangers Originalwerke zur Kointegration. Wie weit können Sie noch gehen?
R ist großartig zum Lernen, R ist großartig für die Forschung, die Auswahl von Algorithmen. Bei TFs über H1 ist es durchaus möglich, sie in der Praxis zu verwenden. Der Hochfrequenzhandel ist ein separates Problem.
Was bedeuten diese Worte?
Ich kann das genauer erklären:
Wenn ein komplexer Prozess in einer bestimmten Situation nicht wichtig ist, dann neigt niemand dazu, sich damit zu befassen. Doch plötzlich ändert sich die Situation und der Prozess wird lebenswichtig. Jedes Hindernis in diesem Prozess ist kostspielig, und deshalb ist es sehr wichtig, sich aller Bestandteile des Prozesses bewusst zu sein. Ein perfektes Beispiel dafür ist, wenn Sie mit dem Demohandel beginnen und dann zum echten Handel übergehen.
Wenn Sie sich nicht für Programmiertechniken und Implementierungssprachen interessieren (übrigens ist die von Ihnen befürwortete Sprache uninteressant), dann sind die Lösungen, die Sie als Ergebnis dieses Prozesses erhalten, für Sie uninteressant.
Da wir über den Handel sprechen, sind Sie entweder sehr reich, oder Sie handeln nicht auf dem echten Markt. Andernfalls würden Sie eher dazu neigen, über Instrumente und Ansätze zu sprechen, sie zu vergleichen und zu verstehen, denn Ihr Einkommen würde davon abhängen.
Folglich ist die Position des überzeugten Dilettantismus durch das Fehlen jeglicher Bedrohung im gegenwärtigen Zustand bedingt.
Die R-Sprache schafft die folgende Situation:
1. Es entlastet Sie bedingt von unnötiger Arbeit und erleichtert Ihnen die Arbeit, aber es verlangt von Ihnen, dass Sie die Neugierde Ihres eigenen Verstandes vergessen und vorgefertigte Lösungen akzeptieren.
2. Wenn Sie nicht wollen, untersuchen Sie das riesige R, und versuchen Sie, nicht in seinem Inhalt zu ertrinken. Und vieles davon werden Sie nie brauchen, aber Sie müssen sich durch das ganze Durcheinander durcharbeiten (die Sprache ist nicht auf den algorithmischen Handel spezialisiert).
Das ist die Alternative. Man muss einfach akzeptieren und hoffen, dass die anonymen Entwickler ihr Bestes getan und die notwendigen Mechanismen perfekt genug gemacht haben.
Es tut mir leid, aber mein Entwickler-Ego hindert mich daran, das zu tolerieren. ))
P.S. Die Liebe zu Werbegeschenken hat ihre Nebenwirkungen.))
SanSanych Fomenko:
Wenn Sie das Fachwissen auf diese Weise verstehen, erfüllt R diese Anforderung wie kein anderes Paket, da die Dokumentation für jede R-Funktion einen Verweis auf eine Publikation enthält, die die Theorie des Algorithmus beschreibt, und oft auch verwandte Materialien, z. B. Monographien über eng verwandte Probleme. Das heißt, R enthält eine umfangreiche Bibliographie, deren theoretische Aussagen durch Algorithmen überprüft werden können. Wenn wir diese Merkmale von R mit den Arbeiten auf dem Gebiet der Statistik in der Sowjetzeit vergleichen, ist das ein großer Schritt nach vorn in Theorie und Praxis.
Zum Beispiel. Angenommen, Sie sind an VECM-Modellen interessiert. Sie können vorgefertigte Funktionen verwenden, und wenn Sie anabsoluten Kenntnissen zu diesem Thema interessiert sind, finden Sie unter den Links Verweise auf Grangers Originalwerke zur Kointegration. Wie weit können Sie noch gehen?
R ist großartig zum Lernen, R ist großartig für die Forschung, die Auswahl von Algorithmen. Bei TFs über H1 ist es durchaus möglich, sie in der Praxis zu verwenden. Der Hochfrequenzhandel ist ein separates Problem
Ehrlich gesagt bin ich beim Lesen dieses Textes ein wenig ratlos, was Ihre Argumentation angeht. Wie meinen Sie das?
Welche Modelle? Welcher Schritt nach vorn in der Statistik? Wir interessieren uns für konkretes, praktisches Handeln und was es damit auf sich hat. Wissenschaftliche Errungenschaften in verschiedenen Bereichen sind für das Handeln nicht sehr relevant.
Warum glauben Sie, dass diese "Vorteile" die Vorteile von MMS überwiegen? Ist die Streuung von Lösungen für viele hochwissenschaftliche Probleme effektiver als die Konzentration auf reale Probleme?
Von welchen Modellen sprechen Sie?
1. Wie sieht es mit einfachen Algorithmen zur Erkennung klassischer Muster aus?
2. Wie sieht es mit zusätzlichen Marktdaten im Terminal aus?
3. Was ist mit der Schnittstelle in EAs?
4. Wie sieht es mit der Integration von aktuellen Handelsstatistiken in EAs in Tabellen und Charts aus? (Und diese Statistik soll einfach und primitiv sein).
Diese und viele andere Probleme sind dringend, während Sie vorschlagen, an unbekannte Orte zu gehen und nach unbekannten Dingen zu suchen, um Ihre eigenen Anstrengungen bei der Lösung Ihrer eigenen Probleme zu sparen.
Leider...((
Ich kann das genauer erklären:
Wenn ein komplexer Prozess in einer bestimmten Situation keine große Rolle spielt, neigt niemand dazu, sich damit zu befassen. Doch plötzlich ändert sich die Situation und der Prozess wird lebenswichtig. Jedes Hindernis in diesem Prozess kann zu großen Verlusten führen, daher ist es sehr wichtig, alle Komponenten des Prozesses zu kennen. Ein perfektes Beispiel dafür ist, wenn Sie mit dem Demohandel beginnen und dann zum echten Handel übergehen.
Wenn Sie sich nicht für Programmiertechniken und Implementierungssprachen interessieren (übrigens ist die von Ihnen befürwortete Sprache uninteressant), dann sind die Lösungen, die Sie als Ergebnis dieses Prozesses erhalten, für Sie uninteressant.
Da wir über den Handel sprechen, sind Sie entweder sehr reich, oder Sie handeln nicht auf dem echten Markt. Andernfalls würden Sie eher dazu neigen, über Instrumente und Ansätze zu sprechen, sie zu vergleichen und zu verstehen, denn Ihr Einkommen würde davon abhängen.
Folglich ist die Position des überzeugten Dilettantismus durch das Fehlen jeglicher Bedrohung im gegenwärtigen Zustand bedingt.
Die R-Sprache schafft die folgende Situation:
1. Es entlastet Sie bedingt von unnötiger Arbeit und erleichtert Ihnen die Arbeit, aber es verlangt von Ihnen, dass Sie die Neugierde Ihres eigenen Verstandes vergessen und vorgefertigte Lösungen akzeptieren.
2. Wenn Sie nicht wollen, untersuchen Sie das riesige R, und versuchen Sie, nicht in seinem Inhalt zu ertrinken. Und vieles davon werden Sie nie brauchen, aber Sie müssen sich durch das ganze Durcheinander durcharbeiten (die Sprache ist nicht auf den algorithmischen Handel spezialisiert).
Das ist die Alternative. Man muss einfach akzeptieren und hoffen, dass die anonymen Entwickler ihr Bestes getan und die notwendigen Mechanismen perfekt genug gemacht haben.
Es tut mir leid, aber mein Entwickler-Ego hindert mich daran, das zu tolerieren. ))
P.S. Die Liebe zu Werbegeschenken hat ihre Nebenwirkungen.))
Sie haben meinen Beitrag nicht aufmerksam gelesen.
Mehr noch: Jedes Hindernis im Prozess kann zu großen Verlusten führen, so dass die Kenntnis aller Komponenten des Prozesses extrem wichtig wird. Der Demo-Handel und der echte Handel sind ein perfektes Beispiel dafür.
Der größte Teil dieses Threads ist dem Handel zwischen Demo und realem Handel gewidmet. Um sie zu verstehen, muss man nur über die entsprechenden Werkzeuge verfügen. Und ich versichere Ihnen, dass es sich hierbei NICHT um ein kostenloses Angebot handelt.
Ich werde hinzufügen
R ist keine Programmiersprache. Es ist eine freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Diese Softwareumgebung für statistische Berechnungen umfasst insbesondere die algorithmische Sprache R.
Ich lese jetzt Ihren Thread https://www.mql5.com/ru/forum/91459
Sehr interessant, wir beide sind auf dem gleichen Weg
Ich werde hinzufügen
R ist keine Programmiersprache. Es ist eine freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Diese Softwareumgebung für statistische Berechnungen umfasst insbesondere die algorithmische Sprache R.
Sie bestätigen also, dass R ursprünglich nicht als eine Sprache entwickelt wurde, die den algorithmischen Handel vollständig unterstützt?
Mit anderen Worten: Er war ursprünglich nicht für den Handel gedacht. Sie hat einen anderen ursprünglichen Zweck. Niemand hat sich also jemals Gedanken über die Effizienz der Lösung von Handelsaufgaben gemacht?
Aufgrund seiner ständigen Erweiterung und Aggregation einer großen Anzahl von Funktionen begann es jedoch, parallel zur Lösung statistischer Probleme auch Probleme der Kointegration, der Astronomie, der Kernphysik und der Unterhaltungselektronik zu lösen, und erreichte den algorithmischen Handel?
Mit anderen Worten, das Algotrading in R existiert nur als "Würze", so nach dem Motto: "Wenn R alles hat, warum nicht auch das Algotrading"?
In diesem Fall stellen Sie dieses Tool "für alle Fälle" der professionellen MQL-Sprache gegenüber, die eindeutig für den Handel geschärft wurde?
Es ist etwas leichtsinnig .... (Das ist unprofessionell.) ))
Ich lese jetzt Ihren Thread https://www.mql5.com/ru/forum/91459
Sehr interessant, wir beide sind auf dem gleichen Weg
Ich möchte mich nicht in einen Streit einmischen, aber nur damit Sie nicht denken, dass R in Bezug auf den Handel und die Optimierung von Handelssystemen so lahm ist, schauen Sie sich einfachhttps://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter an, dort gibt es sogar Walk Forward Analysis, die meines Wissens nicht einmal in MT5 enthalten ist
Ich möchte mich nicht in einen Streit einmischen, aber nur damit Sie nicht denken, dass R in Bezug auf den Handel und die Optimierung von Handelssystemen so lahm ist, schauen Sie sich einfachhttps://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter an, dort gibt es sogar Walk Forward Analysis, die meines Wissens nicht einmal in MT5 enthalten ist
Ich werde es morgen durchblättern und meine Meinung dazu abgeben.
Ich hatte nie die Absicht, das R-Wort zu übertreiben, aber der professionelle Wert von MQL ist unverdient und missbraucht worden, während der "dilettantische" Ansatz weithin als der profitabelste angepriesen wurde.
Also habe ich "interveniert". ))
Übrigens, heute haben wir MetaTrader 5 build 1485 mit aktualisierter Mathematik-Bibliothek veröffentlicht, in der wir einige Dutzend Funktionen aus R + eine Reihe von High-Level-Mathe-Operationen + Plot-ähnliche grafische Bibliothek hinzugefügt haben.
Der Gesamtumfang des Quellcodes in \include\math beträgt bereits 6617 kb.
Nur \include\math\stat enthält eine Implementierung von 461 mathematischen Funktionen mit einer guten Abdeckung der R-Funktionen:
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[])
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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[])
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bool MathMomentsNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNormal(const double mu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
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bool MathQuantilePoisson(const double &probability[],const double lambda,double &result[])
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bool MathQuantileT(const double &probability[],const double nu,double &result[])
bool MathQuantileUniform(const double &probability[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileUniform(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathQuantileWeibull(const double &probability[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileWeibull(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathRandomBeta(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomBinomial(const double n,const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomCauchy(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomChiSquare(const double nu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomExponential(const double mu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomF(const double nu1,const double nu2,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomGamma(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomGeometric(const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomHypergeometric(const double m,const double k,const double n,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomLogistic(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomLognormal(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNegativeBinomial(const double r,const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralT(const double nu,const double delta,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNormal(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomPoisson(const double lambda,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomT(const double nu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomUniform(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomWeibull(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRange(const double &array[],double &min,double &max)
bool MathRank(const double &array[],double &rank[])
bool MathRank(const int &array[],double &rank[])
bool MathRepeat(const double &array[],const int count,double &result[])
bool MathReverse(const double &array[],double &result[])
bool MathReverse(double &array[])
bool MathRound(const double &array[],int digits,double &result[])
bool MathRound(double &array[],int digits)
bool MathSample(const double &array[],const int count,const bool replace,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],const int count,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],double &probabilities[],const int count,const bool replace,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],double &probabilities[],const int count,double &result[])
bool MathSample(const int &array[],double &probabilities[],const int count,const bool replace,int &result[])
bool MathSample(const int &array[],double &probabilities[],const int count,int &result[])
bool MathSequence(const double from,const double to,const double step,double &result[])
bool MathSequenceByCount(const double from,const double to,const int count,double &result[])
bool MathSignif(const double &array[],int digits,double &result[])
bool MathSignif(double &array[],int digits)
bool MathSin(const double &array[],double &result[])
bool MathSin(double &array[])
bool MathSinPi(const double &array[],double &result[])
bool MathSinPi(double &array[])
bool MathSinh(const double &array[],double &result[])
bool MathSinh(double &array[])
bool MathSqrt(const double &array[],double &result[])
bool MathSqrt(double &array[])
bool MathTan(const double &array[],double &result[])
bool MathTan(double &array[])
bool MathTanPi(const double &array[],double &result[])
bool MathTanPi(double &array[])
bool MathTanh(const double &array[],double &result[])
bool MathTanh(double &array[])
bool MathTrunc(const double &array[],double &result[])
bool MathTrunc(double &array[])
bool MathTukeySummary(const double &array[],const bool removeNAN,double &minimum,double &lower_hinge,double &median,double &upper_hinge,double &maximum)
bool MathUnique(const double &array[],double &result[])
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)
double MathBeta(const double a,const double b)
double MathBetaIncomplete(const double x,const double p,const double q)
double MathBetaLog(const double a,const double b)
double MathBinomialCoefficientLog(const double n,const double k)
double MathBinomialCoefficientLog(const int n,const int k)
double MathCumulativeDistributionBeta(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBeta(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBinomial(const double x,const double n,double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
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)
double MathCumulativeDistributionExponential(const double x,const double mu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionExponential(const double x,const double mu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionF(const double x,const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionF(const double x,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGamma(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
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)
double MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
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)
MQL5 verfügt also bereits über eine sehr, sehr gute mathematische Grundfunktionalität. Sie war vor kurzem noch nicht vorhanden, aber wir haben sie sehr schnell umgesetzt.
Ich möchte darauf hinweisen, dass die Möglichkeiten der regulären Alglib- und Fuzzy-Bibliotheken, die ebenfalls im Quellcode enthalten sind, hier nicht erwähnt werden.