トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 205

[Aleksey Vyazmikin]

ivanivan_11 です。

https://www.mql5.com/ru/docs/opencl 必要に応じて、これらの機能を自分で使えるようにすることを提案されると思います。

古いビデオカードで、OpenCLはサポートしていないようです。 ライブラリの中にサポートを押し込んだら、どうなるのでしょう？

ですから、ビデオだけでなく、プロセッサの他のコアのサポートも選択できたり、OpenCLを全く使わないということも可能だろうということでした。OpenCLの効果的な適用方法を一般の方に見ていただくための、まさにチャンスなのです。

[Renat Fatkhullin]

重い計算になると、もしかしたらOpenCLを使うかもしれませんね。しかし、何か、マルチコアCPUを使うことで、納得のいく結果が得られ、より保証されるような気がしています。

現時点では、加速度について疑問の余地はありません。ライブラリの基本的な機能については、現在取り組んでいるところです。

[A100]

Dr.トレーダー

Rのヘルプファイルにある計算式によると、次の式で計算されます。
f(x)= 1/(s^a Gamma(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
(shape= a and scale= s,forx≥ 0,a > 0 ands > 0)
scale はデフォルトで 1/rate になっています。

問題は、この場合 x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0 が未定義であり、このようなパラメータを持つ関数を呼び出す意味がなく、他のソフトウェアと結果を比較する意味もないことです。0^0は、開発者の宗教によって、ソフトウェアによって異なる場合があります。

これはソフトウェア的な意味での「0^0」です。数学的な意味で、具体的にはここではlim(x^0), at x->0 - そしてこれは一義的に

[Quantum]

Dr.トレーダー
想定されるエラーは

dgamma(x=0, shape=1, rate=1,log=FALSE)== 1

Rヘルプの計算式によると、次の式で算出されます。
f(x)= 1/(s^a Gamma(a)) x^(a-1) e^-(x/s)
(shape= a and scale= s,forx≥ 0,a > 0 ands > 0)
scale defaults to 1/rate.

問題は、この場合 x^(a-1) = 0^(1-1) = 0^0 となり、未定義であること、つまりこのようなパラメータで関数を呼び出す意味がなく、他のソフトウェアと結果を比較する意味もないことです。0^0は、開発者の宗教によって、ソフトウェアによって異なる場合があります。

ファイン不確定要素があるので、定義とは呼べないことがわかりました。

グラフをプロットして、x=0のとき、これらのパラメータでの式が1に傾くことを確認すればよいのです。これは正常な数値で、他のポイントでの発散はありません。

全体の密度を合計すると、結果はある数字（正規化係数）になり、それで割ると単位確率が得られ、それが定義域に塗り分けられるのです。曲線は正規化されており、曲線下の面積は1である。この場合、確率密度について話すことができる。

しかし、点x=0にパラメータ0.5と1がある場合、状況は異なる。このときの限界は無限大です。0に近づくと、無限大になる傾向がある。また、この時点以降、統合しないことも可能で、結果は変わりません。無限大に正規化するには？この正規化によって、どんな曲線も直線になる。

しかし、この式がx>0のときだけ働くと考えれば、x=0では不確定要素がないため、この式は関数の定義とみなすことができる。すべての価値は有限であり、壊れることはない。

この仮説は，Mathematica と Matlab が与える結果を説明します：点x=0では密度=0です．

という問いかけでした。

[Aleksey Vyazmikin]

レナト・ファットフーリン

重い計算になると、もしかしたらOpenCLを使うかもしれませんね。しかし、何か、マルチコアCPUを使うことで、納得のいく結果が得られ、より保証されるような気がしています。

現時点では、加速度について疑問の余地はありません。ライブラリの基本的な機能をいじるのに精一杯です。

了解です。開発を待ちたいと思います。

[Alexey Burnakov]

量子力学。

素晴らしい。不確定要素があるため、定義とは呼べないことがわかりました。

グラフをプロットして、x=0の点で式が1に傾くことを確認すればよい。これは正常な数値で、他のポイントでの発散はありません。

全体の密度を合計し、その結果をある数値（正規化係数）で割ると単位確率が得られ、それが定義域に塗り分けられる。曲線は正規化されており、曲線下の面積は1である。この場合、確率密度について話すことができる。

しかし、点x=0にパラメータ0.5と1がある場合は、状況が異なる。このときの限界は無限大です。0に近づくと無限大になる傾向がある。また、この時点以降、統合しないことも可能で、結果は変わりません。無限大に正規化するには？この正規化によって、どんな曲線も直線になる。

しかし、この式がx>0のときだけ働くと考えれば、x=0では不確定要素がないため、この式は関数の定義とみなすことができる。すべての価値は有限であり、何も壊れることはない。

この仮説は，Mathematica と Matlab が与える結果を説明します：点x=0では密度=0です．

それが疑問 だった。

この関数が(0,inf)で定義されているものです。それとも反対ですか？

2番目。指定した領域で確率分布関数が完全に定義されていることから、点 0 の密度関数に任意の値 0, 1, inf を代入して、そのうちの 1 つをエラーとすることに意味はあるのでしょうか。

いや、0値でも特に不満はないんですけどね。関数コードの作者であるあなた個人が、Rのプログラマーに、彼らの関数dgammaが正しくないという発言について答えてくれるのでしょうか？

[Alexey Burnakov]

記事を読んで、同僚とdgammaを確認しました。あなたの暴露は、行われた研究の結果に影響を与えることはありませんし、与えることはできません。そして、よく知らない人が見たら、Rが計算を間違えていると思うかもしれません。このためにわざとやったのか？dgammaにのみ適用されます。

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個人的に質問したいことがあります。ディラック関数。デルタ機能。点0では無限大、それ以外の点では0に等しい。領域 -inf から +inf での積分は 1 となる。密度がゼロのとき無限大に等しいのに、なぜガンマ関数の積分がその領域で問題になるのでしょうか？

[Quantum]

アレクセイ・ブルナコフ

個人的に質問したいことがあります。ディラック関数。デルタ機能。点0では無限大に等しく、他の点では0に等しい。領域 -inf から +inf での積分は 1 となる。密度がゼロのとき無限大に等しいとすると、ガンマ関数の領域上の積分にはなぜ問題があるのでしょうか？

ディラック・デルタ関数へのこのような変換はOKということでしょうか？なぜ、それ以外のものを？

dgamma(0,0.5,1)=+inf で「正しい」答えが与えられたとき、点 x=0 での pgamma で infinity はどうなるのでしょうか?

pgammaを計算するときの関数と積分範囲をグラフで表示する。

[Quantum]

興味深い事実

のロシア語訳におけるガンマ分布の密度値の定義は以下の通りです。

Johnson N.L., Kotz S., Balakrishnan N. Univariate continuous distributions. Part 1とそれ以前の英語版とは異なります。

が、英語版では符号が異なるため誤植の疑いがある。

[Alexey Burnakov]

量子力学。

このようなディラック・デルタ関数への変換はOKということでしょうか？では、それ以外のものは何なのでしょうか？

dgamma(0,0.5,1)=+inf という「正しい」答えが与えられたとき、x=0 の pgamma 処理で無限大に何が起こるか教えてください。

Pgammaのドキュメントを読みましたが、私の理解では、dgammaとは関係ありません。

いや、確かでないことは言わない。

...密度＝無限大の場合、積分値＝1となる例を挙げました。残りの領域には0があるので・・・。

そしてもうひとつ、あなたに質問です。

エクセルを受講しました。この関数も gamma.race 関数で、累積 = false で密度をカウントします。ヘルプより：Excelでは、数式や関数に不正な数値が含まれていると、このエラーが発生 します。

Excelでもエラーになるのでしょうか？あなたの論理に従うとウィットでも勝負できるかもしれませんね。

そして、Pythonのガンマ分布のstat関数が同様のR値を返すことに言及した記事を追加し、以下のようにfeuilletonを呼び出します：エラーで研究を台無しにするプログラムは周りにたくさんありますが、MTではあなたのエラーをすべて解決しました。

ついでにMT5で採用されている計算不可能な値に関する規約の項も追加してください。

そして、私の質問はR Coreの司会とその回答を待っています。とはいえ、どうなるかはわかっているのですが...そして、引退することになるのです。