Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 296

[mytarmailS]

¿Alguien ha probado a trabajar con gráficos de recurrencia? Puede leerlo aquíhttps://habrahabr.ru/post/145805/, en particular para sustituir las MO en lugar de las PA brutas? podría funcionar como opción

x <- cumsum(rnorm(100))
ox <- outer(x, x, function (a, b) abs(a-b))


par(mfrow=c(1,3))
plot(x,t="l")
plot(ox,t="l")
image(ox)

y más para leerhttp://geo.phys.spbu.ru/Problems_of_geophysics/2005/20_Zolotova_38_2005.pdf

[fxsaber]

Por favor, ayuden a encontrar los análogos de R.

Foro sobre comercio, sistemas de comercio automatizados y pruebas de estrategias

Bibliotecas: Biblioteca multiplataforma de funciones matemáticas originales

Automated-Trading, 2017.03.27 11:39

Unabiblioteca multiplataformade funciones matemáticas originales:

Autor: fxsaber

[Andrey Dik]

fxsaber:

Por favor, ayuda para encontrar un análogo de R.

¿Qué pasa con R?

[fxsaber]

Andrey Dik:
¿Qué pasa con R?

En la descripción de la función, hay un guión en el que hay que especificar la R-analógica. Dudo que R no tenga esa función de estadísticas. Para eliminar el guión, necesitas un nombre.

[Andrey Dik]

http://www.scilab.org/

[anonymous]

fxsaber:
En la descripción de la función, hay un guión donde se debe especificar el análogo de R. Dudo que no exista esa función de estadísticas en R. Para eliminar el guión, necesitas un nombre.

cor(x, y, método = 'pearson')

[fxsaber]

R:

cor(x, y, método = 'pearson')

Esto es completamente diferente. No hay ningún patrón

Descripción	MQL5	R
Calcula los coeficientes de correlación de Pearson, Spearman y Kendall	boolMathCorrelationPearson(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&r) boolMathCorrelationPearson(constint&array1[],constint&array2[],double&r) boolMathCorrelationSpearman(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&r) boolMathCorrelationSpearman(constint&array1[],constint&array2[],double&r) boolMathCorrelationKendall(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&tau) boolMathCorrelationKendall(constint&array1[],constint&array2[],double&tau)	corr()

[toxic]

fxsaber:

Por favor, ayúdame a encontrar el R-analógico.

"analógico" - es multifacético, de hecho, desde la banal correlación de Pearson, es decir, el producto escalar normalizado de dos vectores como métrica de proximidad, hasta el resto del arsenal del aprendizaje automático, con la búsqueda de características representativas y la clasificación no lineal.

En mi opinión, lo que no es tan bueno para los aficionados a R(r-astes), matlab, "maths", etc., es que se vuelve adictivo y dependiente de las funciones complejas de alto nivel con una interfaz simple y crea una comprensión incorrecta de lo que hacen, o más bien de lo que PUEDEN hacer si se tiene acceso a todos los parámetros y tripas, con una comprensión del qué y del cómo, no sólo de lo que se muestra en la interfaz y un artículo sobre la hubra que existe esa mierda.

Llamo a este proceso DESORTOGONALIZACIÓN, o "conciencia de mosaico", cuando uno se ve obligado a llenar su cabeza no con la esencia de los algoritmos, sino con miles de nombres de funciones y parámetros de algunas bibliotecas. Pero teniendo en cuenta que ni 100k ni un patio de funciones de alto nivel resolverán todos los problemas de las tareas reales de ingeniería, ya que siempre habrá algo que deba ser retocado con un soldador, esta forma de desarrollo es arriesgada.

[fxsaber]

Lomismo ocurre con la correlación:

"analógico" - la cosa es polifacética, en efecto, desde la trivial correlación de Pearson, es decir, el producto escalar normalizado de dos vectores, como métrica de proximidad

La prueba comparativa muestra que R-corr es órdenes de magnitud más lento, ya que las complejidades algorítmicas son muy diferentes. Por lo tanto, apenas hay una contraparte en R que muestre características de velocidad normales.

[anonymous]

fxsaber:

No es lo mismo en absoluto. No hay ningún patrón.

...

apply(embed(pattern, length(signal)), 1, cor, y = signal, method = 'pearson')