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¿Quién sabe qué hacer aquí?
Hay que empezar por algún sitio, averiguar, buscar en Internet, recopilar información, quizá aparezca un código fuente o al menos una fórmula sensata.
No hay que rebuscar: "¡Todo fue robado antes que nosotros!
Coges Rattle, hay 6 modelos, uno de ellos es lineal, alimentas los datos de Exel y al principio te emocionas, pero no por mucho tiempo...
La forma de hacerlo se describe en mi artículo"Los bosques aleatorios predicen tendencias". Para alguien que no esté familiarizado con R, se necesita una hora de trabajo, y luego se gira...
En el lado equivocado de las cosas. Tienes que cogerlo, codificarlo y comprobarlo. Ya estás empezando a... ...sobre la normalidad de la distribución.
No hay que desenterrar nada: ¡"todo ha sido robado antes que nosotros"!
Coges Rattle, hay 6 modelos, en concreto lineales, introduces los datos desde Excel y te pones tremendamente contento al principio, pero no por mucho tiempo...
La forma de hacerlo se describe en mi artículo"Los bosques aleatorios predicen tendencias". Para alguien que no esté familiarizado con R, se necesita una hora de trabajo, y luego se gira...
Esto no es interesante (interesante por supuesto, pero no del todo). Para escribir un indicador para el terminal, un asesor. Para entender el método en sí.
Sería un buen comienzo si las fórmulas del artículo pudieran ayudar a traducirse en forma de cadena para mql.
Si hablamos de utilizar los modelos de Rattle en los EAs, hay dos pasos:
1. Lo más fantástico: importar código R que implemente modelos en ACM. Esto no es en absoluto realista y, sobre todo, innecesario.
2. la referencia de MKL a R. Es realista y no supone demasiados problemas: unas pocas líneas en MCL y unas pocas líneas en el propio R que llaman al propio modelo. Yo también fui por aquí.
El problema es otro.
Son los propios modelos. Pero la sorpresa total para los usuarios de AT es la preparación de los datos (datd mining) y la evaluación de los resultados de la simulación. Estoy encantado con Rattle, que es esencialmente una interfaz gráfica de usuario y no requiere ningún trabajo de preparación para obtener resultados en las tres áreas a la vez, con unos pocos clics del ratón.
PS. No lo olvidemos:
1. R for free es un sistema extremadamente avanzado de los mejores del mundo en el campo de la estadística.
2. R es de código abierto
3. R es extremadamente amable en la comunicación con C.
Hace medio año pasé unos días (estaba empezando a secarse :)) para averiguar cómo y qué cuenta. Lo he descubierto todo (al menos no me quedan dudas en ese momento, pero ahora no todo está claro), pero no he llegado a programar, y luego lo he olvidado.
Las siguientes líneas confunden a alguien
?
Y la esencia del método
hay un ajuste de coeficientes sobre 4 parámetros, tres de los cuales (parámetros) se calculan en base al "aprendizaje". Este punto - encontrar 4 coeficientes - es esencialmente un ajuste y me parece que no va a funcionar, mientras que en la historia se puede dibujar cualquier cosa por métodos mucho más fácil. Y el artículo anterior se ha hecho popular porque nadie puede comprobar el resultado. Sin embargo, tal vez me equivoque1. Totalmente fantástico: importar el código R que implementa los modelos en la ACM. Esto no es en absoluto realista y, sobre todo, no es necesario.
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Hace medio año pasé unos días (estaba empezando a secarse :)) para averiguar cómo y qué cuenta. Lo he entendido todo (al menos no me quedó ninguna duda en ese momento, pero ahora no está todo claro), pero no llegó a la programación, y luego se olvidó.
Las siguientes líneas confunden a alguien
?
Y la esencia del método
hay un ajuste de coeficientes sobre 4 parámetros, tres de los cuales (parámetros) se calculan en base al "aprendizaje". Este punto - encontrar 4 coeficientes - es esencialmente un ajuste y no creo que funcione, y se puede dibujar cualquier cosa en la historia con métodos mucho más simples. Y el artículo anterior se ha hecho popular porque nadie puede comprobar el resultado. Sin embargo, tal vez me equivoqueSobrek-means.
Tenemos un montón de indicadores que muestran zonas de sobrecompra/sobreventa.
Tomé los valores del RSI para un determinado intervalo y los dividí en tres clases.
El resultado.
1. Las cifras indicadas en la documentación casi nunca son 30/70
2. Los límites de 30/70 son variables y cambian a medida que te mueves
3. Un Asesor Experto que utiliza el RSI con tales límites variables mejora significativamente el rendimiento y, lo que es más importante, se comporta de forma más estable.
Dmitry Fedoseev
¿Por qué no codificask-means?
¿O empezar a codificar el paquete base con R? La documentación está lista. Se llama "referencia R". Más de 2000 páginas.
PS.
Hay unos 7000 paquetes en R que contienen más de 130.000 funciones. Creo que alrededor del 5% es relevante para nosotros.
PSPS
R es un sistema estadístico y gráfico de primer orden mundial. Además hay otros 2 sistemas comparables, pero son de pago.
...
1. ¿Qué te parece la codificación dek-means?
2. ¿o vas a empezar a codificar el paquete básico que trae R? La documentación está lista. Se llama "referencia R". Más de 2000 páginas.
PS.
Hay unos 7000 paquetes en R que contienen más de 130.000 funciones. Creo que alrededor del 5% es relevante para nosotros.
PSPS
R es un sistema estadístico y gráfico de primer orden mundial. Hay otros 2 sistemas comparables además de éste, pero son de pago.
2. Había tal deseo. Una vez que vi la cantidad de cosas que hay y cómo está todo conectado. No lo hagas.
1. ¿Algo sobre el tema? Aquí en la wikipedia:
Laacción del algoritmo es que busca minimizar la desviación cuadrática total de los puntos de los clusters desde los centros de los mismos:
Probablemente intentaría 10 de 10... //La bayesiana no parece funcionar en absoluto.
http://datareview.info/article/10-tipov-regressii-kakoy-vyibrat/
¿Qué te parece?