Regresión Bayesiana - ¿Alguien ha hecho un EA utilizando este algoritmo? - página 53

[СанСаныч Фоменко]

Yuriy Asaulenko:

El problema de C R es que no lo conozco. :) Es cuestión de tiempo, poco a poco se va cogiendo el tranquillo.

El más difícil es proporcionar el intercambio de datos en tiempo real entre R - software - MT5. No se me ocurre nada inteligente, excepto los archivos. Supongo que lo harán para empezar y luego ya veremos.

Pero aún no veo el protocolo de intercambio (interfaz).

Tenemos una conexión R-MT4. Lleva mucho tiempo funcionando. Está escrito en Pascal, hay un código fuente.

[Yuriy Asaulenko]

СанСаныч Фоменко:
Hay un paquete R-MT4. Lleva mucho tiempo funcionando. Está escrito en Pascal y hay un código fuente.

No escribo en Pascal (hace mucho tiempo), pero le estoy cogiendo el tranquillo. Se lo agradecería. Te enviaré mi correo en persona.

He empezado a mirar las tuberías para el intercambio con MT, mientras leo los documentos.

En CRAN(sección - Otros) y en onet hemos visto COM-DLLs para R (sección - Otros). Todavía no los he mirado.

Parece que hasta ahora:

MT - software de procesamiento de decisiones - R.

[СанСаныч Фоменко]

Yuriy Asaulenko:

No escribo en Pascal (hace mucho tiempo), pero le estoy cogiendo el tranquillo. Se lo agradecería. Te enviaré mi correo en persona.

He empezado a mirar las tuberías para el intercambio con MT, mientras leo los documentos.

En CRAN(sección - Otros) y en onet hemos visto COM-DLLs para R (sección - Otros). Todavía no los he mirado.

Hasta ahora se ve así:

MT - Software de procesamiento de decisiones - R.

He publicado esto, es de otra persona, sólo se trasladó a la kodobase

https://www.mql5.com/ru/code/10684

Y este es un ejemplo.

https://www.mql5.com/ru/code/10718

También hay uno en VLAD, que tiene un esquema más complicado, pero más prometedor.

La toma de decisiones con R es extremadamente potente: tanto el propio R como sus paquetes. El código R es extremadamente compacto y muy eficiente para algoritmos computacionalmente complejos.

Otro matiz de R.

R es un intérprete, pero el núcleo que interpreta las cadenas de R está en C, cuyas interfaces están bien documentadas. Además, existen paquetes para comunicarse con C. Una solución: añadir código al núcleo de R que interactúe con MT.

[Yuriy Asaulenko]

СанСаныч Фоменко:

La toma de decisiones con R es extremadamente potente: tanto el propio R como sus paquetes. El código R es extremadamente compacto y, para los algoritmos computacionalmente complejos, muy eficiente.

Otro matiz de R.

R es un intérprete, pero el núcleo que interpreta las cadenas de R está en C, cuyas interfaces están bien documentadas. Además, existen paquetes para comunicarse con C. Una solución: añadir código al núcleo de R que interactúe con MT.

Esto es comprensible. Sin embargo, la integración e interacción de aplicaciones R y C/C++ está realmente bien descrita, por ejemplo en los paquetes Rcpp y RInside, etc. Es decir, una aplicación C++ interactúa con un núcleo R.

Pero, ¿cómo añadir código al núcleo de R? - Hay que desarrollar un paquete propio para R con enlace a MT y otros? ? Es más complicado, en mi opinión, que R asignar matemáticas complejas, obtener resultados y tomar una decisión en la aplicación.

De todos modos, no me lo puedo imaginar.

[СанСаныч Фоменко]

Yuriy Asaulenko:

Esto es comprensible. Sin embargo, la integración e interacción de las aplicaciones R y C/C++ está realmente bien descrita, por ejemplo en los paquetes Rcpp y RInside, etc. Es decir, una aplicación C++ interactúa con un núcleo R.

Pero, ¿cómo añadir código al núcleo de R? - ¿Es necesario crear un paquete propio para R con enlace a MT y otros? ? Es más complicado, en mi opinión, que R hacer matemáticas complicadas, obtener resultados y tomar decisiones en la aplicación.

En fin, ni idea.

¿Qué tipo de libro es este? Escribir extensiones de R.

El enlace está en la ayuda de R.

[Yuriy Asaulenko]

СанСаныч Фоменко:

¿Qué tipo de libro es este? Escribir extensiones de R

El enlace está en la ayuda de R

se trata de hacer tus propios paquetes o de colaborar con ellos. :) - Writing R Extensions cubre cómo crear sus propios paquetes, escribir archivos de ayuda de R y las interfaces de lenguajes extranjeros (C, C++, Fortran, ...).

Hasta ahora, prefiero - las interfaces de lenguajes extranjeros (C, C++, Fortran, ...). Ya lo he probado - en C/C++/C# aparecen nuevos tipos de datos desde R y se dirigen al kernel a través de DLL. Parece que la funcionalidad de los paquetes se llama directamente desde el programa. Me parece que los tipos de interacción son muy parecidos, sólo que en este último caso no es necesario hacerlo como un paquete. Por cierto, el propio R recomienda escribir funcionalidades complejas dentro de los scripts en C/C++/F incluso sin empaquetarlo como un paquete (salvo que no sé si funciona bajo UNIX, donde el compilador está incorporado en el SO).

[СанСаныч Фоменко]

Yuriy Asaulenko:

Exactamente sobre - preparar sus paquetes o interactuar. :) - Writing R Extensions cubre cómo crear sus propios paquetes, escribir archivos de ayuda de R y las interfaces de lenguajes extranjeros (C, C++, Fortran, ...).

Hasta ahora, prefiero - las interfaces de lenguajes extranjeros (C, C++, Fortran, ...). Ya lo he probado - en C/C++/C# aparecen nuevos tipos de datos desde R y se dirigen al kernel a través de DLL. Parece que la funcionalidad de los paquetes se llama directamente desde el programa. Me parece que los tipos de interacción son muy parecidos, sólo que en este último caso no es necesario hacerlo como un paquete. Por cierto, el propio R recomienda escribir funcionalidades complejas dentro de los scripts en C/C++/F incluso sin empaquetarlo como un paquete (salvo que no sé si funciona bajo UNIX, donde el compilador está incorporado en el SO).

Por desgracia, mis conocimientos en este campo son muy limitados.

Buena suerte. Le deseo sinceramente resultados.

[Yuriy Asaulenko]

СанСаныч Фоменко:

Lamentablemente, mis conocimientos en este ámbito son muy limitados.

Buena suerte. Le deseo sinceramente resultados.

Gracias.

Entendí la interacción general con R. He dominado la funcionalidad más sencilla. Lo que sigue, no sé qué hacer. Yo tampoco tengo ni idea de qué hacer con los paquetes.

Hasta ahora necesito funciones de correlación y autocorrelación y regresión polinómica . No puedo orientarme, no puedo encontrarlos. ¿Dónde buscarlos?

[Alexey Burnakov]

Yuriy Asaulenko:

Gracias.

La interacción con R está generalmente resuelta. He dominado la funcionalidad más sencilla. Pero no sé qué hacer después. Yo tampoco tengo ni idea de qué hacer con los paquetes.

Hasta ahora necesito funciones de correlación y autocorrelación y regresión polinómica . No puedo orientarme, no puedo encontrarlos. ¿Dónde buscarlos?

?var()

?cov()

?cor() 

La autocorrelación más sencilla :

x <- rnorm(1000, 0, 1)
cor(x[1:999], x[2:1000])

función incorporada:

acf(x, lag.max = NULL,
    type = c("correlation", "covariance", "partial"),
    plot = TRUE, na.action = na.fail, demean = TRUE, ...)

pacf(x, lag.max, plot, na.action, ...)

In R for fitting a polynomial regression model (not orthogonal), there are two methods, among them identical. Suppose we seek the values of beta coefficients for a polynomial of degree 1, then 2 nd degree, and 3 rd degree:


fit1 <- lm(sample1$Population ~ sample1$Year)
fit2 <- lm(sample1$Population ~ sample1$Year + I(sample1$Year^2))
fit3 <- lm(sample1$Population ~ sample1$Year + I(sample1$Year^2) + I(sample1$Year^3))

estas funciones van en la base.

[Dr. Trader]

Puede intentar buscar paquetes por palabras clave en la lista de todos los paquetes:https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html

Estos paquetes están divididos en grupos y si sabe a qué grupo pertenece su aplicación, puede ser más fácil buscar paquetes en el grupo/go?link=https://cran.r-project.org/web/views/.

Muchos otros paquetes contienen buenos ejemplos de cómo utilizar los manuales y pdf's añadidos