Классическая книга о отображении количественных данных в графическом виде получила сборник открытых примеров реализации рецептов отображения информации на языке R. Книга (надо покупать) https://www.edwardtufte.com/tufte/books_vdqi...
Rシステムとアプリケーションそのものを切り離すことが重要です。その理由の一つは、Rへの独自のダイレクトインターフェース（Chambers, 1998）がCのみで適用可能であるため、アプリケーションのプログラミング言語への依存を避けるためである（R Working Group Development, 2003）。また、Rとの密接な統合は、アプリケーションがRの内部を考慮する必要があるため、よりエラーを起こしやすいという側面もあります。一方、アプリケーションの開発者は、インターフェイスが非常に柔軟で、Rの機能をほとんど使えることを望んでいます。最後に、スピードも重要な要素です。なぜなら、Rのセッションをゼロから始めることなく、ユーザーが望む結果を素早く提供することが目標だからです。
Rとは？
これが ロシア流。
Rはアルゴリズム言語なので、あまり面白みがない。最も興味深いのは、Rは統計ソフトであり、グラフを作成することです。
アルゴリズム言語としてのRはあまりおもしろくないが、汎用アルゴリズム言語の中では5位と健闘している
これが写真です。
Rはマイクロソフトの一部門です。ここから ダウンロードする必要があります。
R自体は、アルゴリズム言語そのものとパッケージの2つの部分から構成されています。
ここでは、パッケージのアルファベット順の一覧をご紹介します。ここでは、フーリエやウェーブレット、その他にもたくさん（たくさんでも）ありますね。
ここでは、前のリンクで紹介したパッケージをテーマ別に分類しています。
これだけ見ても、怖がらないでください。非常に便利なシステムですね。
1.R言語自体は非常に高度なものですが、少なくともMKLを所有していれば、最初の最低限は数時間でマスターすることができます
2.Rはインタプリタなので、デバッグが非常に楽です。必ず1行以上試してみてください。インストールと最初の1行のコードの実行は、長くても30分程度で完了します。
3. パッケージの数が多いからといって、使いにくいということはありません。なぜなら、たとえばウェーブレットなら、興味のあるパッケージを見つけ、その中の関数を探して実行すればよいからです。これは通常、1行以上のコードである。
トライ」のレベルでは、物事は極めてシンプルです。
頑張ってください。
しかし、この分野の知識をスポーツベッティング（テニス、サッカーなど）の予測に応用しようとした人はいないのか？
は、大きなサンプルがあるのでしょうか？
とか、サンプルは全くないのか...？
どうじょう？
は、大きなサンプルがあるのでしょうか？
とか、サンプルは全くないのか...？
おなじく
800k以上の試合結果を分析したとのことです。
実際、ibmやソフトウエアでも、このような企画を 出し惜しみすることはない。
ポーカーの場合は、さまざまなトーナメントの結果も得られると思います。
おなじく
もし持っていなくても、全く持っていないわけではありません。ニューラルネットワークを使ったテニス予測のオンラインリソースがあります。800k以上の試合結果を分析したと言います。
ポーカーの場合は、いろいろなトーナメントの結果も得られると思います。
おなじく
もし持っていなくても、全く持っていないわけではありません。ニューラルネットワークを使ったテニス予測のオンラインリソースがあります。800k以上の試合結果を分析したと言います。
ポーカーの場合は、さまざまなトーナメントの結果も得られると思います。
おなじく
この分野の経験は豊富ですが、テニスやサッカーなどのスポーツベッティングの予想に応用してみたことはありますか？ あるいは、ポーカー/プレフ用のボットを書いて みたことはありますか？
ポーカーの場合、機械学習は複雑すぎて理解できないと思います、閉じた情報ゲームですから。
しかし、単純な統計学で十分勝てるはずだ。
自分のカードと相手のカードを知っていれば、相手のカードの選択肢を調べ、自分の勝率を推定することができます。さらに、投資した資金（自分と相手）に基づき、次の一手が報われるかどうかを評価する。同じように、数手先のイベントのシミュレーションを追加して、何千通りもの可能な状況を評価し、平均的な利益を計算することができます。ハッタリや不運の補正係数。さらに、相手のプロファイリングをして、ブラフの傾向を知ることができます。それでいいのです。
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム
GitHubのサービスがMQL5とMQL4に対応しました
fxsaber さん 2016.12.15 06:30
githabで検索すると、非常に興味深いソリューションが見つかります。
https://github.com/femtotrader/rabbit4mt4
https://github.com/OpenTrading
By Python
複雑で時代遅れ。
PythonInR "を通して、どんな.pyコードでも問題なく実行されます。
ちなみに、RStudioでデバッグする場合、NotebookRはPythonのコードをネイティブで実行します。
グッドラック
複雑で時代遅れ。
PythonInR "を通して、どんな.pyコードでも問題なく実行されます。
ちなみに、RStudioでデバッグする場合、NotebookRはPythonのコードをネイティブで実行します。
グッドラック
Pythonは素晴らしいが、MKL4が必要だ。
Rserve パッケージがあります。以下、注釈を拙訳したものです。
Rserveは、他のプログラムがRを初期化したり、Rライブラリにリンクすることなく、異なる言語からRツールを使用できるようにするTCP/IPサーバ です。各接続は、ワークスペースと作業ディレクトリが別々になっています。C/C++やJavaなど、一般的な言語でのクライアント実装が可能です。Rserveは、リモート接続、認証、ファイル転送を サポートしています。
Rserveの主な目的は、アプリケーションがRで計算を行うために使用できるインタフェースを提供することである。他の通信手段での経験から、新しいシステムを開発する際には、「分離」「柔軟性」「スピード」の3つが重要であることがわかっています。
Rシステムとアプリケーションそのものを切り離すことが重要です。その理由の一つは、Rへの独自のダイレクトインターフェース（Chambers, 1998）がCのみで適用可能であるため、アプリケーションのプログラミング言語への依存を避けるためである（R Working Group Development, 2003）。また、Rとの密接な統合は、アプリケーションがRの内部を考慮する必要があるため、よりエラーを起こしやすいという側面もあります。一方、アプリケーションの開発者は、インターフェイスが非常に柔軟で、Rの機能をほとんど使えることを望んでいます。最後に、スピードも重要な要素です。なぜなら、Rのセッションをゼロから始めることなく、ユーザーが望む結果を素早く提供することが目標だからです。
クライアント・サーバーのコンセプトは、3つの重要な要件をすべて満たすことを可能にします。計算はサーバーであるRserveコアが、アプリケーションなどのクライアントからのリクエストに応えて行う。Rserveとクライアントの間の通信はネットワークソケットで行われ、通常はTCP/IPですが、他の変更も可能です。これにより、遠隔地のコンピュータから中央のRserveを使用したり、遠隔地のクライアントが複数のRserveを使用して計算を分散させたりするだけでなく、1台のマシン上でローカル通信を行うことも可能になります。
1台のRserveで複数のクライアントに同時にサービスを提供することができます。Rserveの各接続は、独自のデータ領域と作業ディレクトリを取得します。つまり、1つの接続で作成されたオブジェクトは、他の接続に影響を与えることはありません。また、各接続は 、他の接続を妨げることなく、Rserveビットマップデバイスで作成した画像などのローカルファイルを作成 することができます。各アプリケーションは、複数のコネクションを開いて並列処理することができます。
アプリケーションとRserve間のデータ転送は、速度を得るためと転送データの合計を最小にするために、バイナリ形式で行われます。中間オブジェクトはRserveに格納されるため、関心のある項目のみをクライアントに転送する必要がある
RserveはRカーネルと通信するだけでなく、認証やファイル転送のプロトコルが統合されており、個々のマシンでの使用に適しています。 ユーザー認証は、リモートでの使用にセキュリティの層を追加するために提供されます。ファイル転送は、計算や制作したRに必要なファイルを、クライアントからサーバーへ、またはサーバーからクライアントへコピーすることができる。
Rserveは現在、Rと通信するためのコマンドとして、Rでのオブジェクトの作成とRコードの評価という2つの主要なグループをサポートしています。数値、文字列、ベクトルなどの基本的なオブジェクトのほとんどは、直接加算作成で作成することができます。オブジェクトの内容は、クライアントからサーバーへバイナリ形式で送信されます。
これにより、評価に必要なデータを効率的に転送することができます。クライアントとサーバーのデータ空間を分離するため、すべてのオブジェクトは常に値で転送されます。このように、クライアントとサーバーはいつでも自由にデータを破棄することができ、システムが物理的に同じデータを共有する他の通信方式に特有の致命的な障害を防ぐことができるのです。
2つ目の大きなコマンド群は、Rコード評価です。オブジェクトを作成するのとは対照的に、このようなコードはクリアテキストでRserveに送られ、Rのコンソールでコードが入力されたかのように処理されます。得られた評価オブジェクトは、必要に応じてバイナリ形式でクライアントに渡すことができる。スカラー値、文字列、ベクトル、リスト（したがってクラス、データフレームなど）、語彙的オブジェクトなど、ほとんどのR型がサポートされています。これにより、Rserveはすべてのモデルをクライアントに返すことができます。クライアントは、Rに直接関係のない中間オブジェクトを設定することで、有用なオブジェクトを取得しないことにしてもよい。
Rserveは、2つの基本的なエラー処理サービスを提供する。評価結果は、評価成功、パーサエラーによるランタイムエラー、コードエラーの3つが考えられる。 状態は常にクライアントアプリケーションに戻り、適切なアクションができるようにする。RserveはアプリケーションとRの間のレイヤーに過ぎないので、例えば誤ったオプションや試行コマンドによって、R自体のランタイムエラーの処理に影響を与えることは可能である。
Rserveツールの典型的な使い方は、必要なデータをすべてRにロードし、モデル構築などユーザーの入力に応じて計算を行い、結果をアプリケーションに戻して表示することである。すべてのデータおよびオブジェクトは、接続が閉じられるまで永続的です。これにより、例えばユーザーが最初にデータセットを指定したときに早期に接続を開始し、必要なデータをすべてサーバーに転送し、ユーザーの入力に対して速やかに目的のモデルや推定値を計算することが可能になる。結果がテキスト形式でないため、結果の面倒な解析が不要です。
Rserveへのインターフェースはモジュール化されており、文書化されているので、現在のスクリプトやプログラミング言語を含む、ソケットをサポートするあらゆるアプリケーション言語やプログラミング言語からRserveにアクセスすることが可能である。Rserveのクライアントは純粋なJavaで実装されており、Rserveのほとんどの機能に対するインターフェースを通じて通信し、Rserveで利用可能なすべてのオブジェクトを独自のJavaオブジェクトまたはクラスにマッピングしている。Javaクライアントの使い方を例として説明しています。
このサーバーにアクセスするためのJava パッケージがあります。
このパッケージをJavaからMKL 4に書き換えると...EAからRに本格的に アクセスできるようになります。