L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 222
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Questo obiettivo può essere raggiunto solo con una conoscenza assoluta della materia. La facilità di creare qualsiasi cosa non è rilevante qui.
Cosa significano queste parole?
Per esempio, questo è il significato delle sue parole.
Era OOP applicato alla programmazione. Non mi interessa affatto la tecnica di programmazione e non mi interessa il linguaggio della sua implementazione.
Ma c'è un altro significato delle sue parole e R soddisfa completamente questo significato.
Sì, è possibile utilizzare gli strumenti R come scatole nere, ma si tratta di casi molto limitati. E sono completamente d'accordo con te che bisogna entrare nell'essenza dello strumento.
Ma come?
Prendendo il codice sorgente e analizzandolo? Sono assolutamente sicuro che non vi avvicinerà alla comprensione dell'essenza dell'algoritmo.
Ma c'è un altro modo di risolvere il problema che hai menzionato. Se volete arrivare al cuore dell'algoritmo, potete cercare il link al lavoro teorico che questo algoritmo implementa. Sì, devo farlo spesso. A mio parere, questa è la conoscenza definitiva della materia.
Se si intende la conoscenza dell'argomento in questo modo, R soddisfa questo requisito come nessun altro pacchetto, perché la documentazione su qualsiasi funzione R include un link a una pubblicazione che descrive la teoria dell'algoritmo, e spesso materiale correlato, come monografie su problemi correlati. Cioè, R include una vasta bibliografia le cui affermazioni teoriche possono essere verificate da algoritmi. Se confrontiamo queste caratteristiche di R con le opere del campo della statistica in epoca sovietica, un enorme passo avanti sia nella teoria che nella pratica.
Per esempio. Supponiamo che siate interessati ai modelli VECM. Potete usare funzioni già pronte, e se siete interessati allaconoscenza assoluta dell'argomento, guardate i link e vedrete i riferimenti ai lavori originali di Granger sulla cointegrazione. Quanto si può andare oltre?
R è ottimo per l'apprendimento, R è ottimo per la ricerca, la selezione degli algoritmi. Sui TF superiori a H1 è abbastanza possibile utilizzarlo in pratica. Il trading ad alta frequenza è un problema separato.
Cosa significano queste parole?
Posso spiegare in modo più dettagliato:
Se un processo complesso in qualche situazione non è importante, allora nessuno tende ad approfondirlo. Ma improvvisamente, la situazione cambia e il processo diventa vitale. Ogni ostacolo nel processo è costoso e quindi è molto importante essere consapevoli di tutti i componenti del processo. Un esempio perfetto di questo è quando si inizia con il trading demo e si passa al trading reale.
Se non siete interessati alla tecnica di programmazione e al linguaggio di implementazione (a proposito, il linguaggio che sostenete non è interessante), allora le soluzioni che ottenete come risultato di questo processo non significano nulla per voi.
Dato che stiamo parlando di trading, o sei molto ricco, o non fai trading sul mercato reale. Altrimenti sareste più inclini a parlare di strumenti e approcci, confrontandoli e cercando di capirli, perché il vostro reddito dipenderebbe da questo.
Di conseguenza, la posizione di dilettantismo convinto è condizionata dall'assenza di qualsiasi minaccia nello stato attuale.
Il linguaggio R crea la seguente situazione:
1. ti solleva condizionatamente dal lavoro inutile e rende il tuo lavoro più facile, ma ti richiede di dimenticare la curiosità della tua mente e di accettare soluzioni preconfezionate.
2. Se non vuoi, esamina l'immenso R, e cerca di non affogare nel suo contenuto. E molto di questo non vi servirà mai, ma dovrete ordinare attraverso tutto il disordine (il linguaggio non è specializzato per il trading algoritmico).
Questa è l'alternativa. Bisogna solo accettare e sperare che gli sviluppatori anonimi abbiano fatto del loro meglio e abbiano reso i meccanismi necessari abbastanza perfetti.
Mi dispiace, ma il mio ego di sviluppatore mi impedisce di sopportarlo. ))
P.S. L'amore per i regali ha i suoi effetti collaterali)).
SanSanych Fomenko:
Se si comprende la conoscenza della materia in questo modo, R soddisfa questo requisito come nessun altro pacchetto, poiché la documentazione per qualsiasi funzione di R include un riferimento a una pubblicazione che descrive la teoria dell'algoritmo, e spesso anche materiali correlati, ad esempio monografie su problemi correlati. Cioè, R include una vasta bibliografia le cui affermazioni teoriche possono essere verificate da algoritmi. Se confrontiamo queste caratteristiche di R con le opere del campo della statistica in epoca sovietica, un enorme passo avanti sia nella teoria che nella pratica.
Per esempio. Supponiamo che siate interessati ai modelli VECM. Puoi usare funzioni già pronte, e se sei interessato allaconoscenza assoluta dell'argomento, guarda i link e vedi i riferimenti ai lavori originali di Granger sulla cointegrazione. Quanto si può andare oltre?
R è ottimo per l'apprendimento, R è ottimo per la ricerca, la selezione degli algoritmi. Sui TF superiori a H1 è abbastanza possibile utilizzarlo in pratica. Il trading ad alta frequenza è un problema separato
Onestamente, leggendo questo testo, sono un po' perso nel tuo ragionamento. Cosa vuoi dire?
Quali modelli? Quale passo avanti nella statistica? Siamo interessati a un trading concreto, pratico e a ciò che lo riguarda. Le conquiste scientifiche in diverse aree non sono molto rilevanti per il trading.
Perché pensate che tali "vantaggi" superino i vantaggi del MQL? La dispersione delle soluzioni di molti problemi altamente scientifici è più efficace che concentrarsi sui problemi del mondo reale?
Di quali modelli state parlando?
1. E i semplici algoritmi per riconoscere i modelli classici?
2. E i dati di mercato aggiuntivi nel terminale?
3. E l'interfaccia negli EA?
4. Che ne dite dell'integrazione delle statistiche commerciali attuali negli EA in tabelle e grafici? (E che questa statistica sia semplice e primitiva).
Questi e molti altri problemi sono urgenti, mentre voi suggerite di andare in posti sconosciuti e cercare cose sconosciute, per risparmiare i vostri sforzi nel risolvere i vostri problemi.
Ahimè...((
Posso spiegare in modo più dettagliato:
Se un processo complesso in qualche situazione non ha molta importanza, nessuno tende ad entrarci. Ma improvvisamente, la situazione cambia e il processo diventa vitale. Ogni ostacolo nel processo può portare a grandi perdite, quindi conoscere tutti i componenti del processo è molto importante. Un esempio perfetto di questo è quando si inizia con il trading demo e si passa al trading reale.
Se non siete interessati alla tecnica di programmazione e al linguaggio di implementazione (a proposito, il linguaggio che sostenete non è interessante), allora le soluzioni che ottenete come risultato di questo processo non significano nulla per voi.
Dato che stiamo parlando di trading, o sei molto ricco, o non fai trading sul mercato reale. Altrimenti sareste più inclini a parlare di strumenti e approcci, confrontandoli e cercando di capirli, perché il vostro reddito dipenderebbe da questo.
Di conseguenza, la posizione di dilettantismo convinto è condizionata dall'assenza di qualsiasi minaccia nello stato attuale.
Il linguaggio R crea la seguente situazione:
1. ti solleva condizionatamente dal lavoro inutile e rende il tuo lavoro più facile, ma ti richiede di dimenticare la curiosità della tua mente e di accettare soluzioni preconfezionate.
2. Se non vuoi, esamina l'immenso R, e cerca di non affogare nel suo contenuto. E molto di questo non vi servirà mai, ma dovrete ordinare attraverso tutto il disordine (il linguaggio non è specializzato per il trading algoritmico).
Questa è l'alternativa. Bisogna solo accettare e sperare che gli sviluppatori anonimi abbiano fatto del loro meglio e abbiano reso i meccanismi necessari abbastanza perfetti.
Mi dispiace, ma il mio ego di sviluppatore mi impedisce di sopportarlo. ))
P.S. L'amore per i regali ha i suoi effetti collaterali)).
Non hai letto attentamente il mio post.
Inoltre: ogni ostacolo nel processo può portare a grandi perdite, quindi conoscere tutti i componenti del processo diventa estremamente importante. Il trading demo e l'andare sul serio sono un esempio perfetto di questo.
La maggior parte di questo thread è dedicata al trading da demo a reale. Per capirlo, basta avere gli strumenti adatti. E vi assicuro che questo NON è un omaggio.
Aggiungerò
R non è un linguaggio di programmazione. È un ambiente di software libero per il calcolo statistico e la grafica. In particolare, questo ambiente software per il calcolo statistico include il linguaggio algoritmico R.
leggendo il tuo thread ora https://www.mql5.com/ru/forum/91459
molto interessante, tu ed io siamo allo stesso modo
Aggiungerò
R non è un linguaggio di programmazione. È un ambiente di software libero per il calcolo statistico e la grafica. In particolare, questo ambiente software per il calcolo statistico include il linguaggio algoritmico R.
Quindi lei conferma che R non è stato originariamente creato come un linguaggio che supporta pienamente il trading algoritmico?
In altre parole, non è stato originariamente progettato per il trading. Ha un altro scopo originale. Quindi nessuno ha mai pensato all'efficienza nel risolvere i compiti del trading?
Tuttavia, a causa della sua costante estensione e aggregazione di un gran numero di funzioni, ha iniziato a risolvere problemi di cointegrazione, astronomia, fisica nucleare, elettronica di consumo, in parallelo con la risoluzione di problemi statistici, e ha raggiunto il trading algoritmico?
In altre parole, l'algotrading in R esiste come un "condimento"? Come seguendo la logica: - "se R ha tutto, perché non anche l'algotrading?"?
E voi opponete questo strumento "per tutte le occasioni" al linguaggio di programmazione professionale MQL, che è strettamente finalizzato al trading?
È un po' imprudente .... (Non è professionale). ))
leggendo il tuo thread ora https://www.mql5.com/ru/forum/91459
Molto interessante, io e te siamo allo stesso modo
Non voglio unirmi a una discussione, ma solo perché non pensiate che R sia così sfigato in termini di trading e ottimizzazione dei sistemi di trading, basta sfogliarehttps://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter, c'è anche Walk Forward Analysis che non è nemmeno in MT5 per quanto ne so
Non voglio unirmi a una discussione, ma solo perché non pensiate che R sia così sfigato in termini di trading e ottimizzazione dei sistemi di trading, basta sfogliarehttps://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter, c'è anche Walk Forward Analysis che non è nemmeno in MT5 per quanto ne so
Lo sfoglierò domani e posterò la mia opinione.
Non ho mai voluto esagerare la parola R, ma il valore professionale del MQL è stato immeritato e abusato, mentre l'approccio "dilettante" è stato ampiamente pubblicizzato come il più redditizio.
Così ho "interceduto". ))
A proposito, oggi abbiamo rilasciato MetaTrader 5 build 1485 con la libreria matematica aggiornata, in cui abbiamo aggiunto alcune decine di funzioni da R + un set di operazioni mat di alto livello + libreria grafica di tipo plot.
La quantità totale di codice sorgente in \include\math è già 6617 kb.
Solo \include\math\stat contiene 461 funzioni matematiche con una buona copertura delle capacità di R:
bool MathAbs(double &array[])
bool MathArccos(const double &array[],double &result[])
bool MathArccos(double &array[])
bool MathArccosh(const double &array[],double &result[])
bool MathArccosh(double &array[])
bool MathArcsin(const double &array[],double &result[])
bool MathArcsin(double &array[])
bool MathArcsinh(const double &array[],double &result[])
bool MathArcsinh(double &array[])
bool MathArctan(const double &array[],double &result[])
bool MathArctan(double &array[])
bool MathArctan2(const double &x[],const double &y[],double &result[])
bool MathArctanh(const double &array[],double &result[])
bool MathArctanh(double &array[])
bool MathCeil(const double &array[],double &result[])
bool MathCeil(double &array[])
bool MathCorrelationKendall(const double &array1[],const double &array2[],double &tau)
bool MathCorrelationKendall(const int &array1[],const int &array2[],double &tau)
bool MathCorrelationPearson(const double &array1[],const double &array2[],double &r)
bool MathCorrelationPearson(const int &array1[],const int &array2[],double &r)
bool MathCorrelationSpearman(const double &array1[],const double &array2[],double &r)
bool MathCorrelationSpearman(const int &array1[],const int &array2[],double &r)
bool MathCos(const double &array[],double &result[])
bool MathCos(double &array[])
bool MathCosPi(const double &array[],double &result[])
bool MathCosPi(double &array[])
bool MathCosh(const double &array[],double &result[])
bool MathCosh(double &array[])
bool MathCumulativeDistributionBeta(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBeta(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBinomial(const double &x[],const double n,double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBinomial(const double &x[],const double n,double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionCauchy(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionCauchy(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionChiSquare(const double &x[],const double nu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionChiSquare(const double &x[],const double nu,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionExponential(const double &x[],const double mu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionExponential(const double &x[],const double mu,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGamma(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGamma(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGeometric(const double &x[],const double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGeometric(const double &x[],const double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double &x[],const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double &x[],const double m,const double k,const double n,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLogistic(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLogistic(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLognormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLognormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double &x[],const double r,double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double &x[],const double r,double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double &x[],const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double &x[],const double a,const double b,const double lambda,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double &x[],const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double &x[],const double nu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double &x[],const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double &x[],const double nu,const double delta,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionNormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionPoisson(const double &x[],const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionPoisson(const double &x[],const double lambda,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionT(const double &x[],const double nu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionT(const double &x[],const double nu,double &result[])
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bool MathCumulativeMax(const double &array[],double &result[])
bool MathCumulativeMax(double &array[])
bool MathCumulativeMin(const double &array[],double &result[])
bool MathCumulativeMin(double &array[])
bool MathCumulativeProduct(const double &array[],double &result[])
bool MathCumulativeProduct(double &array[])
bool MathCumulativeSum(const double &array[],double &result[])
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bool MathDifference(const double &array[],const int lag,const int differences,double &result[])
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bool MathExp(const double &array[],double &result[])
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bool MathLog(const double &array[],double &result[])
bool MathLog(double &array[])
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bool MathLog10(const double &array[],double &result[])
bool MathLog10(double &array[])
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bool MathMomentsHypergeometric(const double m,const double k,const double n,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsLogistic(const double mu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsLognormal(const double mu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNegativeBinomial(const double r,double p,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNormal(const double mu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
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bool MathOrder(const double &array[],int &result[])
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bool MathPow(double &array[],const double power)
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bool MathQuantileF(const double &probability[],const double nu1,const double nu2,double &result[])
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bool MathQuantileNegativeBinomial(const double &probability[],const double r,const double p,double &result[])
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bool MathQuantileUniform(const double &probability[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileUniform(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathQuantileWeibull(const double &probability[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathQuantileWeibull(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathRandomBeta(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomBinomial(const double n,const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomCauchy(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomChiSquare(const double nu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomExponential(const double mu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomF(const double nu1,const double nu2,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomGamma(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomGeometric(const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomHypergeometric(const double m,const double k,const double n,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomLogistic(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomLognormal(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNegativeBinomial(const double r,const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralT(const double nu,const double delta,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNormal(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomPoisson(const double lambda,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomT(const double nu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomUniform(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomWeibull(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRange(const double &array[],double &min,double &max)
bool MathRank(const double &array[],double &rank[])
bool MathRank(const int &array[],double &rank[])
bool MathRepeat(const double &array[],const int count,double &result[])
bool MathReverse(const double &array[],double &result[])
bool MathReverse(double &array[])
bool MathRound(const double &array[],int digits,double &result[])
bool MathRound(double &array[],int digits)
bool MathSample(const double &array[],const int count,const bool replace,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],const int count,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],double &probabilities[],const int count,const bool replace,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],double &probabilities[],const int count,double &result[])
bool MathSample(const int &array[],double &probabilities[],const int count,const bool replace,int &result[])
bool MathSample(const int &array[],double &probabilities[],const int count,int &result[])
bool MathSequence(const double from,const double to,const double step,double &result[])
bool MathSequenceByCount(const double from,const double to,const int count,double &result[])
bool MathSignif(const double &array[],int digits,double &result[])
bool MathSignif(double &array[],int digits)
bool MathSin(const double &array[],double &result[])
bool MathSin(double &array[])
bool MathSinPi(const double &array[],double &result[])
bool MathSinPi(double &array[])
bool MathSinh(const double &array[],double &result[])
bool MathSinh(double &array[])
bool MathSqrt(const double &array[],double &result[])
bool MathSqrt(double &array[])
bool MathTan(const double &array[],double &result[])
bool MathTan(double &array[])
bool MathTanPi(const double &array[],double &result[])
bool MathTanPi(double &array[])
bool MathTanh(const double &array[],double &result[])
bool MathTanh(double &array[])
bool MathTrunc(const double &array[],double &result[])
bool MathTrunc(double &array[])
bool MathTukeySummary(const double &array[],const bool removeNAN,double &minimum,double &lower_hinge,double &median,double &upper_hinge,double &maximum)
bool MathUnique(const double &array[],double &result[])
double MathArctan2(const double y,const double x)
double MathAverageDeviation(const double &array[])
double MathAverageDeviation(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathBeta(const double a,const double b)
double MathBetaIncomplete(const double x,const double p,const double q)
double MathBetaLog(const double a,const double b)
double MathBinomialCoefficientLog(const double n,const double k)
double MathBinomialCoefficientLog(const int n,const int k)
double MathCumulativeDistributionBeta(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBeta(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBinomial(const double x,const double n,double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBinomial(const double x,const double n,double p,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionCauchy(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionCauchy(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionChiSquare(const double x,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionChiSquare(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionExponential(const double x,const double mu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionExponential(const double x,const double mu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionF(const double x,const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionF(const double x,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGamma(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGamma(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGeometric(const double x,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGeometric(const double x,const double p,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLogistic(const double x,const double mu,double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLogistic(const double x,const double mu,double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double x,const double r,double p,const bool tail,const bool log_mode,int error_code)
double MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double x,const double r,double p,int error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionPoisson(const double x,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionPoisson(const double x,const double lambda,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionT(const double x,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionT(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionUniform(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionUniform(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionWeibull(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionWeibull(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathFactorial(const int n)
double MathGamma(const double x)
double MathGammaIncomplete(double x,double alpha)
double MathGammaLog(const double x)
double MathHypergeometric2F2(const double a,const double b,const double c,const double d,const double z)
double MathKurtosis(const double &array[])
double MathKurtosis(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMax(const double &array[])
double MathMax(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMean(const double &array[])
double MathMean(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMedian(double &array[])
double MathMedian(double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMin(const double &array[])
double MathMin(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMomentsNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathMomentsNoncentralT(const double nu,const double delta,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathMomentsT(const double nu,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathPowInt(const double x,const int power)
double MathProbabilityDensityBeta(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBeta(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBinomial(const double x,const double n,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBinomial(const double x,const double n,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityCauchy(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityCauchy(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityChiSquare(const double x,const double nu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityChiSquare(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityExponential(const double x,const double mu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityExponential(const double x,const double mu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityF(const double x,const double nu1,const double nu2,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityF(const double x,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGamma(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGamma(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGeometric(const double x,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGeometric(const double x,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLogistic(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLogistic(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNegativeBinomial(const double x,const double r,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNegativeBinomial(const double x,const double r,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralChiSquare(double x,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityPoisson(const double x,const double lambda,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityPoisson(const double x,const double lambda,int &error_code)
double MathProbabilityDensityT(const double x,const double nu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityT(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityUniform(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityUniform(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityWeibull(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityWeibull(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProduct(const double &array[])
double MathQuantileBeta(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileBeta(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileBinomial(const double probability,const double n,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileBinomial(const double probability,const double n,const double p,int &error_code)
double MathQuantileCauchy(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileCauchy(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileChiSquare(const double probability,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileChiSquare(const double probability,const double nu,int &error_code)
double MathQuantileExponential(const double probability,const double mu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileExponential(const double probability,const double mu,int &error_code)
double MathQuantileF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileF(const double probability,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathQuantileGamma(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileGamma(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileGeometric(const double probability,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileGeometric(const double probability,const double p,int &error_code)
double MathQuantileHypergeometric(const double probability,const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileHypergeometric(const double probability,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathQuantileLogistic(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileLogistic(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileLognormal(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileLognormal(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNegativeBinomial(const double probability,const double r,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNegativeBinomial(const double probability,const double r,const double p,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralBeta(const double probability,const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralBeta(const double probability,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralChiSquare(const double probability,const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralChiSquare(const double probability,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralT(const double probability,const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralT(const double probability,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathQuantileNormal(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNormal(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantilePoisson(const double probability,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantilePoisson(const double probability,const double lambda,int &error_code)
double MathQuantileT(const double probability,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileT(const double probability,const double nu,int &error_code)
double MathQuantileUniform(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileUniform(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileWeibull(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileWeibull(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomBeta(const double a,const double b)
double MathRandomBeta(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomBinomial(const double n,const double p)
double MathRandomBinomial(const double n,const double p,int &error_code)
double MathRandomCauchy(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomChiSquare(const double nu,int &error_code)
double MathRandomExponential(const double mu,int &error_code)
double MathRandomF(const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathRandomGamma(const double a,const double b)
double MathRandomGamma(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomGeometric(const double p,int &error_code)
double MathRandomHypergeometric(const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathRandomLogistic(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomLognormal(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNegativeBinomial(const double r,const double p,int error_code)
double MathRandomNonZero(void)
double MathRandomNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathRandomNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNoncentralT(const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathRandomNormal(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomPoisson(const double lambda)
double MathRandomPoisson(const double lambda,int &error_code)
double MathRandomT(const double nu,int error_code)
double MathRandomUniform(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomWeibull(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRange(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathRound(const double x,const int digits)
double MathSignif(const double x,const int digits)
double MathSkewness(const double &array[])
double MathSkewness(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathStandardDeviation(const double &array[])
double MathStandardDeviation(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathSum(const double &array[])
double MathSum(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathTrunc(const double x)
double MathVariance(const double &array[])
double MathVariance(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double Nan(long bit_value)
double TailLog0(const bool tail,const bool log_mode)
double TailLog1(const bool tail,const bool log_mode)
double TailLogProbability(const double probability,const bool tail,const bool log_mode)
double TailLogValue(const double value,const bool tail,const bool log_mode)
void MathQuickSort(double &array[],int &indices[],int first,int last,int mode)
void MathQuickSortAscending(double &array[],int &indices[],int first,int last)
void MathQuickSortDescending(double &array[],int &indices[],int first,int last)
Quindi, MQL5 ha già una funzionalità matematica di base molto, molto buona. Era assente da poco, ma l'abbiamo implementato molto rapidamente.
Permettetemi di sottolineare che le capacità delle librerie Alglib e Fuzzy, che sono anche presentate nel codice sorgente, non sono menzionate qui.