Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 207
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Te digo que te esfuerzas por alejarte de una discusión concreta.
Muy bien, al menos has admitido un error. Sólo se olvidó de reconocer que tenemos expertos capaces de inspeccionar, comprender y encontrar una solución mejor.
Alexey, espera la respuesta de R. Y fíjate que has dejado de responder a las preguntas de @Quantum. Te lleva deliberadamente a una meta conocida.
Hasta ahora, tenemos Mathematica + Wolfram Alpha + Mathlab + MQL5 por nuestra parte, mientras que tú tienes un R externalizado. El código está escrito de forma descuidada y no está tan bien pulido como cabría esperar de un proyecto de hace 20 años.Responderé a Quantum.
Tú mismo ves la discrepancia, que para el porro te referiste a un artículo y tus argumentos se pueden verificar, pero para el resto de los "errores" nos vemos obligados a tomar la palabra de Quantum. ¿Y dónde están las referencias a las publicaciones? Dónde está la cientificidad, sólo veo declaraciones dogmáticas.
Y por eso, las referencias donde se hacen estudios de densidad en los extremos y la referencia al paquete R es deseable. Una revisión del artículo de Loader, ¿dónde? ¿O mis preguntas son irrelevantes?
Responderé a Quantum.
Tú mismo ves la discrepancia, que para la jamba te referiste a un artículo y tus argumentos se pueden verificar, y para los otros "errores" nos vemos obligados a tomar la palabra de Quantum. ¿Y dónde están las referencias a las publicaciones? Dónde está la cientificidad, sólo veo declaraciones dogmáticas.
Y así, las referencias donde se hacen estudios de densidad en los extremos y la referencia al paquete R es deseable. Una revisión del artículo de Loader ¿dónde? ¿O mis preguntas son irrelevantes?
¿Sería tan amable de responder?
Y no pretendas que en Mathematica + Wolfram Alpha + Mathlab sólo haya palabras (con justificaciones, por cierto) y no pruebas. Ya lo entiendes todo.
No te molestas en mirar estos mismos materiales y citarlos, a diferencia de @Quantum.
E incluso haces referencias a Excel y Python para no dar un ejemplo claro.
También eres el único que practica el ingenio hasta ahora.
No olvides proporcionar una respuesta de R si la consigues, por supuesto.
No hay problema, Renat. Si no me crees, mira:
https://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution un soporte para (0,inf)
http://mathworld.wolfram.com/GammaDistribution.html helpd para [0,inf]
http://www.math.uah.edu/stat/special/Gamma.html soporte para (0,inf)
R http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/GammaDist.html ayuda para [0,inf]
http://pj.freefaculty.org/guides/stat/Distributions/DistributionWriteups/Gamma/Gamma-02.pdf ayuda para [0,inf]
http://www.csie.ntu.edu.tw/~sdlin/download/Probability%20&%20Statistics.pdf ayuda para [0,inf]
etc.
Y a tu comentario hipócrita de que dicen que tienes a Wolfram, Matlab, etc. de tu lado, me molestaré una vez más en contestar que no son la verdad en este asunto. Están muy de acuerdo. Las otras versiones no son menos correctas. Si esto te resulta incomprensible, no te molestes en cargarme con tus comentarios.
¿Sería tan amable de responder?
Y no pretendas que en Mathematica + Wolfram Alpha + Mathlab sólo haya palabras (con justificaciones, por cierto) y ninguna confirmación. Ya lo entiendes todo.
He mirado los posts de Quantum y he encontrado los que me faltaban por responder.
Y dónde están los enlaces a las publicaciones que corroboran sus afirmaciones, en lugar de señalar con el dedo, en el artículo que no veo.
¿Cómo explicarán los desarrolladores de R sus resultados?
dgamma(0,0.5,1)=inf
pgamma(0,0.5,1)=0
si tienen un punto 0 incluido (como se ve en la definición), da una densidad infinita en x=0, y entonces al integrar en pgamma(x,0,5,1) el infinito se considera como cero, como si no existiera.
En mi opinión es normal que la integral de la izquierda en el cero sea cero. Y está bien que la densidad sea infinita.
Lee esto:
Fuente
dgamma se calcula mediante la densidad de Poisson, utilizando el código aportado por Catherine Loader (véase dbinom).
----
Fuente
Para dbinom se utiliza una expansión de punto de silla: véase
Catherine Loader (2000). Fast and Accurate Computation of Binomial Probabilities; disponible en http://www.herine.net/stat/software/dbinom.html.
Responde razonablemente que hay un fallo en el algoritmo propuesto.
Y, por favor, indique la fuente del algoritmo que utilizó para la densidad de la distribución gamma en MQL.
Y a tu hipócrita comentario de que tienes a Wolfram, Matlab, etc. de tu lado, me molestaré de nuevo en responder que ellos no son la verdad en este asunto. Están muy de acuerdo. Las otras versiones no son menos correctas. Si esto no te queda claro, entonces no te molestes en cargarme con tus comentarios.
Simplemente brillante. Las esteras ya reconocidas no son la verdad. Y usted cree en el código de una solución externalizada R. Y no ha visto este código usted mismo a diferencia de nosotros.
Incluso intentaste con código no representado(¿por qué?) en Excel y Python convencerte de tu posición. Así que también en este post has ignorado "dame el código, lo que has contado en Excel y Python".
Así que colectivamente tienes una posición muy débil y lo sabes.
Lee tus mensajes, por favor.
Y tened la amabilidad no sólo de dar enlaces (¡leed este y hablad con vosotros!), sino afirmaciones claras de los enlaces dados, con pruebas y refutaciones de las afirmaciones de @Quantum. No te alejes de las declaraciones claras.
Ya sabemos por qué, en lugar de posturas claras, vas por ahí intentando salir de la discusión en plan "oh, son tus tonterías, se han puesto de acuerdo, qué hay que discutir".
Simplemente brillante. Las disposiciones de los compañeros ya reconocidas no son la verdad. Y usted cree en el código de una solución externalizada R, y no ha visto este código usted mismo, a diferencia de nosotros.
Incluso intentaste con código no representado (¿por qué?) en Excel y Python convencernos de tu posición. Así que también en este post has ignorado "dame el código, lo que has contado en Excel y Python".
Así que colectivamente tienes una posición muy débil y lo sabes.
Lee tus mensajes, por favor.
Y tened la amabilidad no sólo de dar enlaces (¡leed este y hablad con vosotros!), sino afirmaciones claras de los enlaces dados, con pruebas y refutaciones de las afirmaciones de @Quantum. No te alejes de las declaraciones claras.
Al fin y al cabo, ya sabemos por qué, en lugar de posiciones claras, vas por ahí intentando salirte de la discusión en plan "ah, son tus tonterías, se han puesto de acuerdo, qué hay que discutir".
Ya da pereza. Vaya al enlace y busque la línea en la que aparece el soporte. No voy a comentarlo, lo siento.
Sobre Excel - por qué lo nombré.
Según la lógica expresada por el hombre Quantum, que de alguna manera implementa la función de distribución gamma en su software, si la integral de la izquierda en el punto extremo de la distribución es 0, la densidad no puede ser otra cosa que cero. Que me diga si estoy mintiendo.
En MS Excel (versión rusa de Office 2010), existe la función gamma.spread(), que con los parámetros =GAMMA.RASP(0;1;1;0) devuelve un valor de densidad indefinido en el punto 0. En concreto, devuelve un error: #¡NUMBER!
Siguiendo la lógica cuántica, debería ser 0 en este punto. Además, si la densidad es indefinida, ¿cómo puede definirse la integral de la izquierda?
Sin embargo, cuando =GAMMA.RASP(0;1;1;1) (se considera la densidad acumulada de la izquierda) obtengo un valor de 0.
De ahí que saque una sencilla conclusión: o bien la suposición de que para la gamma en el punto 0 con estos parámetros Microsoft nos engaña y no se puede confiar en su función, o bien la densidad puede no ser cero y la integral de la izquierda sigue siendo 0.
Le hice una pregunta a Quantum, ¿crees que Excel también se equivoca al estimar la densidad en cero? ¿Dónde está la respuesta?
En general, como usuario estoy satisfecho de poder seguir los resultados de los algoritmos en R leyendo los artículos de los autores. No me satisfacen las afirmaciones sin fundamento y los algoritmos de caja negra de MQL, porque no puedo entender en qué se basan algunos de sus resultados. Como usuario no me convence.
Simplemente brillante. Las disposiciones de los compañeros ya reconocidas no son la verdad. ¿Y crees en el código de la solución R opsor ....
Hay clasificaciones de paquetes estadísticos.
En la parte superior están R, Pithon, SAS (de pago) y SPSS (de pago). De los que nombraste, Matlab estaba en las clasificaciones hace unos cinco años, pero ahora no está.No recuerdo para nada a Wolfram (Mathematics). Al igual que Matlab, es uno de los paquetes matemáticos generales.
La versión de pago de R se llama Revolution. Tras la adquisición de R por parte de Microsoft, se mantuvo la división en una parte de pago y otra gratuita.
Hoy en día, publicar artículos sobre estadística sin código R o Python se considera indecente. Y esto no es por accidente. La documentación sobre paquetes y funciones en R tiene necesariamente referencias a los trabajos teóricos que implementan estos algoritmos. Los autores de estos fundamentos teóricos de los algoritmos son SIEMPRE científicos reconocidos internacionalmente. Por ello, R ha pasado a formar parte de la comunidad mundial de estadísticos.
En mi opinión, es normal que la integral de la izquierda a cero sea cero. Y es normal que la densidad sea infinita.
Una discusión tan acalorada... ¿Tiene algún sentido práctico el comercio? ¿Qué sentido tiene esta exploración, aparte de la autoafirmación?