Tarea técnica
Необходимо конвертировать функции из кода C++ по этой ссылке в MQL5.
Список функций:
THolder<IBinarizer> MakeBinarizer(const EBorderSelectionType type) { switch (type) { case EBorderSelectionType::UniformAndQuantiles: return MakeHolder<TMedianPlusUniformBinarizer>(); case EBorderSelectionType::GreedyLogSum: return MakeHolder<TGreedyBinarizer<EPenaltyType::MaxSumLog>>(); case EBorderSelectionType::GreedyMinEntropy: return MakeHolder<TGreedyBinarizer<EPenaltyType::MinEntropy>>(); case EBorderSelectionType::MaxLogSum: return MakeHolder<TExactBinarizer<EPenaltyType::MaxSumLog>>(); case EBorderSelectionType::MinEntropy: return MakeHolder<TExactBinarizer<EPenaltyType::MinEntropy>>(); case EBorderSelectionType::Median: return MakeHolder<TMedianBinarizer>(); case EBorderSelectionType::Uniform: return MakeHolder<TUniformBinarizer>(); }
Описание методов можно посмотреть по ссылке.
Результатом работы должны быть такая функция
Mode | How splits are chosen |
---|---|
Median | Include an approximately equal number of objects in every bucket. |
Uniform | Generate splits by dividing the [min_feature_value, max_feature_value] segment into subsegments of equal length. Absolute values of the feature are used in this case. |
UniformAndQuantiles | Combine the splits obtained in the following modes, after first halving the quantization size provided by the starting parameters for each of them: - Median. - Uniform. |
MaxLogSum | Maximize the value of the following expression inside each bucket: ∑ i = 1 n log ( w e i g h t ) , w h e r e \sum\limits_{i=1}^{n}\log(weight){ , where} i=1∑nlog(weight),where - n n n — The number of distinct objects in the bucket. - w e i g h t weight weight — The number of times an object in the bucket is repeated. |
MinEntropy | Minimize the value of the following expression inside each bucket: ∑ i = 1 n w e i g h t ⋅ l o g ( w e i g h t ) , < b r / > w h e r e \sum \limits_{i=1}^{n} weight \cdot log (weight) { ,<br/> where} i=1∑nweight⋅log(weight), where - n n n — The number of distinct objects in the bucket. - w e i g h t weight weight — The number of times an object in the bucket is repeated. |
GreedyLogSum | Maximize the greedy approximation of the following expression inside every bucket: ∑ i = 1 n log ( w e i g h t ) , w h e r e \sum\limits_{i=1}^{n}\log(weight){ , where} i=1∑nlog(weight),where - n n n — The number of distinct objects in the bucket. - w e i g h t weight weight — The number of times an object in the bucket is repeated. |
void Quant (int Type_Quant,int N, double &arr_In[],float &arr_Out[]) { }
Han respondido
1
Evaluación
Proyectos
94
29%
Arbitraje
3
33%
/
0%
Caducado
4
4%
Libre
2
Evaluación
Proyectos
0
0%
Arbitraje
0
Caducado
0
Libre
Solicitudes similares
I am looking to enhance the profitability of my current Expert Advisor (EA) using a Martingale approach with a CCI Indicator (the code is approximately 1200 lines currently) and would like to implement several key improvements. Below, I have detailed the areas where I believe the EA can be optimized and made more effective and i have provided the code in a .txt file: Note: I would like to run this EA most preferably
Есть советник, нужно только поменять название,описание, сделать привязку к счету, чтобы была защита,чтобы мы могли клиенту давать советник, и была привязка к 1-3 счетам только. Если возможно , сделать привязку к времени, чтобы была привязка лицензии еще на время, например на месяц, 2-3 по ценам договоримся отдельно
Здравствуйте, ищу исполнителя, который поможет реализовать следующее: Нужно реализовать выдачу лицензионных ключей для программного обеспечения через оплату подписки в телеграмм боте. Как это должно выглядеть: Пользователь заходит в телеграмм бот, выбирает вариант подписки, после чего его перебрасывает на сайт Cryptomus, где пользователь производит оплату, после того, как оплата произведена, генератор ключей
Куплю готового робота , готовую стратегию в пайн
50 - 700 USD
Приобрету готовый продукт, стратегию на pine TradingView или уже переведенный на python , который имеет 1.5-2+ профит фактор. Желательно чтобы торговля осуществлялась и в длинную, и в короткую. Робот обязательно должен контролировать риски, соответственно иметь SL ( не динамический!) на каждую сделку и не иметь огромных просадок (не в эквити, ни на чистом балансе). Просадки MDD выше 30% при оптимальных настройках
1. Понимание экспоненциальной и линейной функций: - Экспоненциальная функция имеет вид: y = a * b^x, где a - начальное значение, b - основание экспоненты. - Линейная функция имеет вид: y = mx + b, где m - коэффициент наклона, b - свободный член. 2. Определение целевых значений: - Необходимо определить, к каким значениям на линейном графике должны соответствовать точки на экспоненциальном графике. 3. Решение
Información sobre el proyecto
Presupuesto
50+ USD
Para el ejecutor
45
USD