Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 54

 
Alexey Burnakov:

ces fonctions vont dans la base de données.

var, cov, cor je l'ai déjà trouvé moi-même. :) Mais pour le reste, merci beaucoup.

Le document R : A Language and Environment for Statistical Computing compte environ 3500 pages. :)

 
Dr.Trader:

Et puis il y a beaucoup de paquets avec de bons exemples d'utilisation dans les manuels et les pdf ajoutés.

C'est là que je cherche, avec plus ou moins de succès. :) Dans une recherche, vous lui donnez le mot et il a jusqu'à 200 liens.
 
Yuriy Asaulenko:
C'est là que je cherche, avec plus ou moins de succès. :) Dans une recherche, vous lui donnez le mot et il a jusqu'à 200 liens.

Pour la centième fois, je fais de la publicité pour le bruit.

Le problème n'est pas seulement de trouver une fonction particulière, mais de trouver un ensemble de fonctions fonctionnellement complet. Et comme il a été noté à juste titre plus haut, avec des connaissances limitées, trouver un tel ensemble de fonctions est tout un problème...

Si vous prenez le hochet, vous utilisez une interface très primitive pour utiliser un ensemble fonctionnellement complet d'outils R : exploration de données, modélisation (6 modèles idéologiquement différents qui peuvent être utilisés pour des régressions et des classifications), évaluation de modèles. Et pendant ce temps, vous obtenez un journal en R, dans lequel vous pouvez voir les outils utilisés... Il s'agira d'une référence très limitée, tout à fait pertinente. Et puis déjà penser où courir et où se sauver.

PS.

Si R reste debout, le bruit de la course est une question de minutes. Vous pouvez préparer vous-même un fichier excel d'entrée, que vous pouvez prendre dans la pièce jointe de mon article. Dans quelques heures, vous verrez le résultat, et dans quelques autres heures, vous aurez un grand nombre de réflexions très instructives.....

 
СанСаныч Фоменко:

Pour la centième fois, je fais de la publicité pour le bruit.

J'ai trouvé un livre intéressant sur R sur internet, je crois.

Robert I. Kabakov | R en action

Hochet - oui, je vais vérifier.

 
Yuriy Asaulenko:
J'ai trouvé un livre intéressant sur le web sur R -

Robert I. Kabakov | R en action

rattle - oui, je vais le chercher.

Eh, il y a cinq ans, ce livre...

Oui, je vais le chercher.

Qu'est-ce qu'il y a à chercher ? Le paquet habituel, s'installe comme tous les autres.

La documentation est la même que pour tous les autres paquets ici.

CRAN Packages By Name
  • cran.r-project.org
The package will formally test two curves represented by discrete data sets to be statistically equal or not when the errors of the two curves were assumed either equal or not using the tube formula to calculate the tail probabilities
 

Si les développeurs tiennent leur promesse et intègrent l'API de R dans MT4, les problèmes de connectivité disparaîtront. Mais même avec le statu quo, il n'y a pas de problèmes insolubles.

L'apprentissage le plus efficace consiste à résoudre une tâche pratique, simple au départ. Par exemple, un conseiller expert qui négocie dans un canal. Construire le canal en utilisant trois courbes : Moyen - F - Filtre de Kolmogorov-Zhurbenko (package "kza") ; supérieur = F + 2*sd(High - F) ; inférieur = F + 2*sd(Low - F). Eh bien, la règle est standard (pour commencer) - d'une frontière à l'autre. Vous pouvez encore le compliquer à l'infini. L'algorithme est simple mais efficace.

Ce canal se présente comme suit sur le graphique. Il s'agit de l'exemple le plus simple. Il n'est pas destiné aux discussions.

Bonne chance


 
Vladimir Perervenko:

Si les développeurs tiennent leur promesse et intègrent l'API de R dans MT4, les problèmes de connectivité disparaîtront. Mais même avec le statu quo, il n'y a pas de problèmes insolubles.

L'apprentissage le plus efficace consiste à résoudre une tâche pratique, simple au départ. Par exemple, un conseiller expert qui négocie dans un canal. Construire le canal en utilisant trois courbes : Milieu - F - Filtre Kolmogorov-Zhurbenko (paquet "kza") ; supérieur = F + 2*sd(High - F) ; inférieur = F + 2*sd(Low - F). Eh bien, la règle est standard (pour commencer) - d'une frontière à l'autre. Vous pouvez encore le compliquer à l'infini. L'algorithme est simple mais efficace.

Ce canal se présente comme suit sur le graphique. Il s'agit de l'exemple le plus simple. Il n'est pas destiné aux discussions.

Bonne chance


Je me demande où ce R a été promis pour être attaché à MT4?
 
Karputov Vladimir:
Je me demande où il a été promis que R serait attaché à MT4?
Dans l'un des fils de discussion sur les améliorations attendues dans la nouvelle version de MT5. Je ne peux pas le trouver assez vite.
 
Vladimir Perervenko:
Dans l'un des fils de discussion sur les améliorations attendues dans la nouvelle version de MT5. Je ne peux pas le trouver assez vite.

En fait, l'API vers R depuis MT n'en a pas besoin pour rien. Ce n'est pas un problème du tout, pas même une question. Le problème pour MT est tout à fait différent - il ne supporte pratiquement pas la programmation événementielle. Une sorte d'ersatz.

Et deuxièmement, il n'y a pas d'API pour le MT lui-même.

En cherchant des documents sur R, j'ai trouvé une chose telle que scilab. Environnement très intéressant. Les mêmes bibliothèques, comme dans R, et beaucoup d'autres choses intéressantes, y compris LabView-like. L'accès est plus ou moins le même que pour R. Oui, il est librement distribuable.

 
Yuriy Asaulenko:

En fait, l'API vers R depuis MT n'en a pas besoin pour rien. Ce n'est pas un problème du tout, pas même une question. Le problème pour MT est tout à fait différent - il ne supporte pratiquement pas la programmation événementielle. Une sorte d'ersatz.

Et deuxièmement, il n'existe pas d'API pour la TA elle-même.

En cherchant des documents sur R, j'ai trouvé une autre chose - scilab. C'est un environnement très intéressant. Les mêmes bibliothèques, comme dans R, et beaucoup d'autres choses intéressantes, y compris LabView-like. L'accès est plus ou moins le même que pour R. Oui, il est librement distribuable.

Je ne comprends pas. Je ne pense pas du tout qu'il puisse être comparé à R.

Voici

Scilab est un système mathématique informatisé qui est conçu

pour des calculs tels que :

-

la résolution d'équations et de systèmes non linéaires ;

-

la résolution de problèmes d'algèbre linéaire ;

-

- la résolution de problèmes d'optimisation ;

-

la différenciation et l'intégration ;

-

les tâches de traitement des données expérimentales (interpolation et

approximation,

-

méthode des moindres carrés) ;

-

résolution d'équations différentielles ordinaires et de systèmes

Comment peut-on le comparer à un système qui est déjà de premier ordre dans notre domaine, dans le domaine du développement de modèles pour le commerce ?