L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 977

 
Maxim Dmitrievsky:

Guide de référence du bureau IPython

https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

Nan, beaucoup de membres de ce fil ont déjà besoin d'un manuel pour jouer aux dominos. Dans l'arrière-cour, pour ainsi dire.

 
Yuriy Asaulenko:

J'en suis conscient. J'aimais bien le Spyder. La version standard de Python a peu de fonctionnalités. Et Spyder est presque VS (je plaisante). Je dois dire que je n'ai pas encore vu d'autres éditeurs que le standard.

Pour le reste, tout va bien avec Python - il fonctionne sans problème, sauf Spyder - qui n'est pas si clair. Et il y a déjà des problèmes dès le départ, et seulement avec numpy et matplotlib. Le reste fonctionne toujours, mais je ne suis pas encore allé très loin avec Spyder-ra.

Et je ne veux pas non plus installer/essayer tous les éditeurs d'affilée.

vscode est excellent pour python, c'est celui que je préfère. J'aime aussi Atom, mais c'est un peu lent.

Si vous avez besoin de beaucoup de rendu, il suffit d'installer pip jupyter notebook et de travailler en ligne de commande jupyter notebook (IPython sera installé immédiatement).

 
Et Aliyoshenka le fils et Koldun sont là à cueillir de la pâte à l'arbre de vie...
 
Maxim Dmitrievsky:

Donc tu le fais et ça marche, ça s'ouvre dans le navigateur.

L'angle du Spyder est le même que celui du R studio.

VS Code est également acceptable. Anaconda l'a senti tout de suite et j'ai joué un peu avec le VSC hier. Je dois dire que le Spyder est plus rapide à l'exécution alors que le VSC prend du temps pour réfléchir.

 
Maxim Dmitrievsky:

Guide de référence du bureau IPython

https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

Déjà disponible en russe. 2018 г.

 
Yuriy Asaulenko:

Déjà disponible en russe. 2018 г.

Oui, j'ai essayé de lire Sutton & Barto RL en russe - la traduction était meilleure que de se pendre. Il a commencé en anglais et a compris ce que je voulais beaucoup plus rapidement.

 
Maxim Dmitrievsky:

Oui, j'ai essayé de lire Sutton & Barto RL en russe - la traduction était meilleure que de se pendre. En anglais, j'ai commencé et compris ce que je voulais beaucoup plus rapidement.

Ça arrive.)

 
Maxim Dmitrievsky:


Max, as-tu essayé d'insérer la séquence HIGH-LOW - ABS(CLOSE-OPEN) dans le NS ? Avez-vous obtenu des résultats ?

PS La formule n'est pas de moi, mais je n'en ai rien à faire - pour le bien du Graal, je vais mettre tout le monde sur les oreilles ici et révéler tous les secrets.

 
Alexander_K2:

Max, as-tu essayé d'intégrer la séquence HIGH-LOW - ABS(CLOSE-OPEN) dans le NS ? Avez-vous obtenu des résultats ?

PS La formule n'est pas de moi, mais je m'en fous - pour le bien du Graal, je vais révéler tous les secrets ici.

Je ne pense pas, j'ai un peu d'autres problèmes - des fuites de mémoire, et pas seulement dans le programme :) mais je vais essayer plus tard, je rapporterai les résultats.

 
Maxim Dmitrievsky:

Guide de référence du bureau IPython

https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

Je l'ai parcouru hier. Ce n'est pas vraiment un livre. Il commence par un long et fastidieux exposé sur numpy, puis sur matplotlib - comment construire des graphiques. C'est la moitié du livre écrite. Je n'ai pas encore vu ce qu'il y a à propos du MO, mais je soupçonne fortement qu'il s'agit de la même connerie. Du moins à en juger par ce qu'il écrit dans l'introduction du MO. Peut-être que pour ceux qui ne sont pas familiers avec le sujet, il peut également être utile.