Können MQL-Programmierer als Programmierer betrachtet werden? - Seite 6

 

Ob Sie ein Programmierer sind oder nicht, hängt von der Person ab.
MQL4-5 ist einer der Zweige der Programmierung.
Es gibt verschiedene Grade der Fähigkeit, Algorithmen und Programme zu erstellen.
Wenn Sie zum Beispiel nur MQL4-5 verwenden können, sind Sie ein Programmiergott unter Anfängern und Nicht-Programmierern.
Wenn Sie gut in MQL4-5 sind, sind Sie unter erfahrenen Programmierern ein Verlierer.
Es hängt alles von der Umgebung ab, in der Sie sich befinden.
Alles auf der Welt ist relativ.
Ein Glas Wasser ist größer als ein Tropfen, ein Fass Wasser ist immer größer als ein Glas Wasser, und so weiter.


Und wenn Sie etwas vor Fachleuten beweisen, die nur mit MQL4-5 umgehen können.

sie werden dich mit *** in einem Graben zertrampeln, mit wildem Gelächter und Gebrüll.


P.s. Jeder muss in seiner Nische bleiben und nur innerhalb seines Niveaus argumentieren.

 
Alexander Ivanov:

Und wenn Sie etwas vor Fachleuten beweisen, die nur wissen, wie man MQL4-5 benutzt

sie werden dich in einem Graben zertrampeln mit *** und mit wildem Gelächter und Gebrüll.

Sie werden nicht einmal zertrampelt werden. Sie werden nicht einmal zertrampelt werden. Es gibt keinen Grund.

 
Yuriy Asaulenko:

Es wird nicht einmal getrampelt. Es wird auch kein Lachen oder Wiehern zu hören sein. Das hat keinen Sinn.

Es wird immer welche geben, die das gerne tun...

so )

 
Yuriy Asaulenko:

Wenn Sie das tun, können Sie sich nicht als Super-Programmierer, sondern als Super-Idiot bezeichnen. Anstatt etwas anzuwenden, was bereits viele Male erstellt wurde, es selbst zu tun und damit Zeit zu verschwenden. Dieser Ansatz des "ganz allein" entspricht nicht dem Konzept der modernen Programmierung.)

Bitte sagen Sie mir, wo ich zumindest C++ Arbeitscodes für GARCH finden kann .
 
Aleksey Ivanov:
Bitte sagen Sie mir, wo ich zumindest funktionierende C++-Codes für GARGH finden kann .

In R-Project, mit Quellcode. Es scheint auch einige in Python-Modulen zu geben. Und alles in C++. Und wenn nicht in C++, wer oder was verhindert dann die Verbindung zu diesen Modulen aus einer anderen Anwendung? Sie haben nur die Schnittstelle hinter sich. Warum brauchen Sie C++-Code? - Sie brauchen keinen Code, um ihn anzuwenden.

PS Hier ist das erste, was auf eine Suche kam - garch für Python - Time Series Analysis (TSA) in Python - Lineare Modelle zu GARCH Beurteilen von der Suche, garch C + + ist auch ausreichend.

Time Series Analysis (TSA) in Python - Linear Models to GARCH
Time Series Analysis (TSA) in Python - Linear Models to GARCH
  • 2016.11.08
  • Brian Christopher
  • www.blackarbs.com
So what?  Why do we care about stationarity?  A stationary time series (TS) is simple to predict as we can assume that future statistical properties are the same or proportional to current statistical properties.Most of the models we use in TSA assume covariance-stationarity (#3 above). This means the descriptive statistics these models predict...
 
Yuriy Asaulenko:

Wenn Sie das tun, können Sie sich nicht als Super-Programmierer, sondern als Super-Idiot bezeichnen. Anstatt etwas anzuwenden, was bereits viele Male erstellt wurde, es selbst zu tun und damit Zeit zu verschwenden. Das Konzept der modernen Programmierung passt nicht zu diesem "ganz allein"-Ansatz).

Deshalb erwähnte ich die geringe Produktivität und die Notwendigkeit, die Technologie "on the fly" zu erlernen. Wenn ich diese Probleme habe, was für ein Panzerspieler bin ich dann? Ein Programmierer, meine ich.

 
Aleksey Ivanov:
Bitte sagen Sie mir, wo ich zumindest C++ Arbeitscodes für GARCH finden kann .

Das Problem ist, dass ein reines GARCH(1,1)-Modell praktisch nicht praktikabel ist.

Sie müssen das entsprechende Paket nehmen, das interessanteste ist rugarch. Man muss den Mittelwert simulieren, das eigentliche ARCH-Modell, und davon gibt es viele, man kann mit EGARCH gute Ergebnisse erzielen, außerdem muss man die Verteilung simulieren. Es gibt viele Veröffentlichungen, die die Ergebnisse der Verwendung dieses Pakets auf den Finanzmärkten, einschließlich Forex, hervorheben. Sie können hier fertige Codes und Beispiele finden, das ist sehr lehrreich.

Wenn Sie sich Rugarch ansehen und ein gutes Ergebnis erzielen, ist es auf Srp verfügbar, die Codes sind Open Source.

Aber Sie sind weit von Srp entfernt, denn es ist nicht sicher, dass Sie mit GARCH ein anständiges Ergebnis erzielen. Auf jeden Fall ist es unvergleichlich bequemer, Experimente in R statt in µl durchzuführen, denn R ist ein Interpreter.

 
СанСаныч Фоменко:

In jedem Fall ist es unvergleichlich bequemer, Experimente in R statt in µl durchzuführen, denn R ist ein Interpreter.

Es ist bequemer, nicht weil der Interpreter zweitrangig ist, sondern weil R eine Modellierungsumgebung ist, auch (oder vor allem) für die Statistik.

Übrigens, obwohl R interpretiert wird, ist die Sprache selbst eine Skriptsprache und dient hauptsächlich dazu, Wörter in einem Satz zu verknüpfen, d.h. Funktionalität und verschiedene Pakete untereinander. Und die Sprache selbst nimmt einen vernachlässigbaren Teil der Programmausführungszeit in Anspruch.

Daher sind alle Beschwerden über die Geschwindigkeit von R völlig unbegründet. Hier geht es um die direkte Verwendung von R in TC und die Sinnlosigkeit des Umschreibens von Codes in MQL).

 
СанСаныч Фоменко:

Das Problem ist...

Nützliche Informationen:

http://keldysh.ru/papers/2013/prep2013_19.pdf

M.A. Ananiev, N.A. Mitin

Vergleich von linearen und nichtlinearen autoregressiven Modellen mit bedingter Heteroskedastizität am Beispiel der RTS-Indexrendite

ANMERKUNG

In diesem Beitrag werden die Prognosefähigkeiten von linearen und nichtlinearen bedingten Volatilitätsmodellen am Beispiel von GARCH-Modellen für die RTS-Indexrendite verglichen. Auf der Grundlage der täglichen Schlusskurse des RTS-Index über einen Zeitraum von 10 Jahren wird eine Reihe parametrischer Modelle geschätzt und eine Reihe von Volatilitätsprognosen für verschiedene Zeithorizonte erstellt. Die Prognosefähigkeiten der Modelle werden anhand der ausgewählten Kriterien verglichen. Es wurden nichtlineare Modelle entwickelt, um die erkannten Merkmale der Zeitreihen zu berücksichtigen, aber die Qualität der mit ihrer Hilfe gewonnenen Prognosen wird manchmal in Frage gestellt. Die Ergebnisse dieser Studie ergänzen die Ergebnisse anderer Arbeiten: nichtlineare Modelle der bedingten Volatilität zeigen bessere Ergebnisse. Eine mögliche Erklärung für diesen Erfolg ist die Tatsache, dass nichtlineare Modelle bei relativ kurzen Horizonten bessere Prognosen liefern, während sie bei längeren Horizonten größere Fehler aufweisen können.

 
СанСаныч Фоменко:

Das Problem ist, dass ein reines GARCH(1,1)-Modell praktisch nicht praktikabel ist.

Sie müssen das entsprechende Paket nehmen, das interessanteste ist rugarch. Sie müssen den Mittelwert simulieren, das eigentliche ARCH-Modell, und davon gibt es eine ganze Menge, Sie können mit EGARCH gute Ergebnisse erzielen, außerdem müssen Sie die Verteilung simulieren. Es gibt viele Veröffentlichungen, die die Ergebnisse der Verwendung dieses Pakets auf den Finanzmärkten, einschließlich Forex, hervorheben. Vorgefertigte Codes, Beispiele, das ist sehr lehrreich.

Wenn Sie sich Rugarch ansehen und ein gutes Ergebnis erzielen, ist es auf Srp verfügbar, die Codes sind Open Source.

Aber Sie sind weit von Srp entfernt, denn es ist nicht sicher, dass Sie mit GARCH ein anständiges Ergebnis erzielen. Auf jeden Fall ist es unvergleichlich bequemer, Experimente in R statt in µl durchzuführen, denn R ist ein Interpreter.

San Sanych, ich verrate Ihnen ein schreckliches Geheimnis: MQL ist es auch. Es ist auch ein Dolmetscher.