L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2983

 
Maxim Dmitrievsky #:
Je ne sais pas, décontracté.
Qu'est-ce que c'est ?
 
Renat Fatkhullin #:

C'est simplement que vous ne connaissez pas les nouvelles fonctionnalités des méthodes matricielles standard de MQL5 :


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

C'est vrai.

Mais il y a un manque de fonctions vectorielles et de tableaux simples mais très nécessaires. Telles que lag(), lead(), diff(), roll(), apply() et d'autres constamment utilisées dans les calculs. En outre, puisque vous avez commencé à mettre en œuvre MO, vous devriez ajouter une structure de cadre de données avec les fonctions de manipulation qui l'accompagnent, ce qui est en fait standard dans MO. Je vous souhaite bonne chance.

Je vous souhaite bonne chance.

 
Vladimir Perervenko #:

C'est exact.

Mais il manque des fonctions vectorielles et de table simples mais très nécessaires. Telles que lag(), lead(), diff(), roll(), apply() et d'autres fonctions qui sont constamment utilisées dans les calculs. En outre, puisque vous avez commencé à mettre en œuvre MO, vous devriez ajouter une structure de cadre de données avec les fonctions de manipulation qui l'accompagnent, ce qui est en fait la norme dans MO. En guise de souhait.

Je vous souhaite bonne chance.

C'est certain. Et certaines personnes ont déjà essayé d'adapter les matrices à leur place)

 
Aleksey Nikolayev #:

C'est vrai. Et certains ont déjà essayé de mettre les matrices à leur place).

Quel est l'avantage des cadres de données ? J'ai cherché sur l'internet :
On utilise des cadres de données si l'on peut s'attendre à ce que les colonnes (variables) soient de types différents (numérique/caractère/logique, etc.). Les matrices sont destinées aux données de même type.
Même lorsque j'expérimentais R, je faisais tout sur des matrices. Je n'avais que des nombres en entrée. Et aujourd'hui encore, je n'ai que des nombres. Parfois (pour l'expérimentation), j'assigne une colonne à une catégorie, mais les catégories sont également définies par des nombres.
 
Forester #:
Quel est l'avantage des dataframes ? J'ai fait des recherches sur l'internet : même lorsque j'expérimentais R, je faisais tout sur des matrices. Je n'avais que des nombres en entrée. Et même aujourd'hui, je n'ai que des nombres. Parfois (pour l'expérimentation), j'attribue une colonne catégorielle, mais les catégories sont également définies par des nombres.

Même les nombres sont différents - int, long, float, double. Et si vous souhaitez soudainement travailler avec des données textuelles - des nouvelles ou des données provenant d'Internet ?

Le fait est que les cadres de données permettent de travailler avec des données hétérogènes dans une chaîne de caractères. Le fait qu'une personne en ait besoin ou non à un moment donné est une question tout à fait secondaire. Toute possibilité de choix est toujours plus utile à avoir qu'à ne pas avoir.
 
Forester #:
Quel est l'avantage des dataframes ? J'ai fait des recherches sur l'internet : même lorsque j'expérimentais R, je faisais tout sur des matrices. Je n'avais que des nombres en entrée. Et même aujourd'hui, je n'ai que des nombres. Parfois (pour l'expérience), j'attribue une colonne catégorielle, mais les catégories sont également définies par des nombres.

En bref : organisation tabulaire des données, par colonnes. C'est sacrément pratique, vous pouvez utiliser l'ensemble dont vous avez besoin et le corréler. De plus, la terminologie et les méthodes sont bien établies.

Il suffit de ne pas l'introduire dans le terminal... sinon ils recommenceront comme d'habitude :-) l'exemple de SQLite est illustratif.

 
Автоматический анализ временных рядов (с упором на классификацию и поиск аномалий)
Автоматический анализ временных рядов (с упором на классификацию и поиск аномалий)
  • 2023.03.31
  • www.youtube.com
Анонсы будущих семинаров - в канале ассоциации - https://t.me/piteraiСсылка на Fedot.Industrial - https://github.com/aimclub/Fedot.IndustrialДокладчик: Илья ...
 
mytarmailS #:
De quoi s'agit-il ?
L'inférence causale.
Les anomalies sont acceptables, je n'ai pas encore vu le reste de la vidéo.
 
Renat Fatkhullin #:

C'est simplement que vous ne connaissez pas les nouvelles fonctionnalités des méthodes matricielles standard de MQL5 :


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

Terminer la méthode Sort()
Certaines fonctions ne sont pas pertinentes sans cette méthode.

Документация по MQL5: Методы матриц и векторов / Манипуляции / Sort
Документация по MQL5: Методы матриц и векторов / Манипуляции / Sort
  • www.mql5.com
Sort - Манипуляции - Методы матриц и векторов - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
 
Maxim Dmitrievsky #:
Inférence causale
Les anomalies sont un bon sujet, je n'ai pas encore regardé le reste de la vidéo.

A la fin de la vidéo, ils parlent d'un paquet intéressant, vous pouvez essayer de le déplacer.