L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2982

[Renat Akhtyamov]

mytarmailS #:

Si vous contrôlez les périodes des moûts en dynamique, vous obtiendrez un bon CT sur les moûts.

En outre, vous pouvez essayer de prédire quelles périodes des mashes seront rentables à l'avenir.

en essayant différentes variations des fonctions d'aptitude

félicitations ;)

l'une de mes premières astuces a été résolue

pour autant que je me souvienne, je substituais la valeur transformée de l'indicateur de volatilité à la place de la période.

Je crois que c'était l'APR

[mytarmailS]

Renat Akhtyamov #:

félicitations ;)

un de mes premiers tours est révélé

pour autant que je me souvienne, j'ai substitué la valeur transformée de l'indicateur de volatilité au lieu de la période.

Je pense qu'il s'agissait de l'APAC

Félicitations ! cette puce est appelée "filtrage adaptatif" "DSP" cette puce a environ 70 ans.

[Renat Akhtyamov]

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Félicitations, cette puce est appelée "filtrage adaptatif" "DSP", elle a environ 70 ans.

Je suis en retard.

Je l'ai déjà jetée il y a environ 12 ans.

Deux AMM, c'est une course de tortue.

Je veux dire, c'est joli, mais c'est une galère à utiliser.

;)

[mytarmailS]

Je suis tombé sur cette question d'un Pythoniste sur le code R.

J'ai eu un léger choc mêlé de rire...

voici comment le problème est résolu en python.

def to_supervised(train, n_input, n_out):
    X, y = list(), list()
    in_start = 0
    #  step over the entire history one time step at a time
    for _ in range(len(data)):
        #  define the end of the input sequence
        in_end = in_start + n_input
        out_end = in_end + n_out
        #  ensure we have enough data for this instance
        if out_end <= len(data):
            x_input = data[in_start:in_end, 0]
            x_input = x_input.reshape((len(x_input), 1))
            X.append(x_input)
            y.append(data[in_end:out_end, 0])
        #  move along one time step

        in_start += 1
    return array(X), array(y)

et voici comment il est résolu en R.

em <- embed(x = 1:10,dimension = 6)[,6:1]
e1 <- em[,1:3]
e2 <- em[,4:6]

Pour dire, sentez la différence, quel langage est créé pour travailler avec des données, et quel langage se contente de tondre.

[Maxim Kuznetsov]

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J'ai rencontré une telle question de la part d'un pythoniste sur le code R

J'ai eu un léger choc mêlé de rire.....

Voici comment le problème est résolu en python.

et voici comment c'est fait en R

En d'autres termes, il s'agit de se faire une idée de la différence entre un langage conçu pour travailler avec des données et un autre qui n'est qu'une faucheuse.

C'est vous qui n'avez pas compté les chaînes de caractères dans MQL :-) Le langage est conçu pour travailler avec des données

[mytarmailS]

Maxim Kuznetsov #:

vous n'avez pas compté les chaînes de caractères dans MQL :-) Langage pour travailler avec des données

Je ne veux même pas y penser ))

[Renat Fatkhullin]

Maxim Kuznetsov #:

vous n'avez pas compté les chaînes de caractères dans MQL :-) Langage pour travailler avec des données

C'est juste que vous n'êtes pas au courant des nouvelles fonctionnalités des méthodes matricielles standard de MQL5 :

• https://www.mql5.com/ru/docs/matrix

Un grand pas a été fait dans les mathématiques matricielles et vectorielles de base. L'écriture peut être considérablement plus courte.

[Maxim Dmitrievsky]

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Je suis tombé sur cette question d'un pythoniste à coder par

J'ai eu un léger choc mêlé de rire...

voici comment le problème est résolu en python.

et voici comment c'est fait en R.

En d'autres termes, sentez la différence entre les deux langages, qui sont conçus pour travailler avec des données.

L'essentiel est de ne pas avoir un arrière-goût amer après avoir ri.

vec = [i for i in range(15)]    
matrix = [vec[i:i+7] for i in range(0, 14, 7)]
matrix2 = [vec[i:i+7] for i in range(1, 15, 7)]

C'est encore plus court avec numpy. Faites quelque chose de significatif.

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

Faites quelque chose de significatif.

Par exemple

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

Comme.

Je ne sais pas, décontracté.