Всем привет. В этом топике я хотел бы провести обзор относительно нового и довольно мощного метода нелинейной динамики – метода Recurrence plots или рекуррентного анализа в приложении к анализу временных рядов. А, кроме того, поделится кодом короткой программы на языке Matlab, которая реализует все нижеописанное. Итак, начнем. По долгу службы...
Рассмотрены функции для работы с основными статистическими распределениями, реализованными в языке R. Это распределения Коши, Вейбулла, нормальное, логнормальное, логистическое, экспоненциальное, равномерное, гамма-распределение, центральное и нецентральные распределения Бета, хи-квадрат, F-распределения Фишера, t-распределения Стьюдента, а также дискретные биномиальное и отрицательное биномиальные распределения, геометрическое, гипергеометрическое и распределение Пуассона. Есть функции расчета теоретических моментов распределений, которые позволяют оценить степень соответствия реального распределения модельному.
and more to readhttp://geo.phys.spbu.ru/Problems_of_geophysics/2005/20_Zolotova_38_2005.pdf
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トレーディング、自動売買システム、ストラテジーテストに関するフォーラム
ライブラリ:オリジナル数学関数のクロスプラットフォームライブラリ
オートメイテッド・トレーディング さん 2017.03.27 11:39
オリジナルの数学関数のクロスプラットフォームライブラリ です。
著者:fxsaber
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Rの何が問題なのか?
機能説明の中で、R-analogを指定するところにダッシュがあります。Rにそのようなstat関数がないとは思えません。ダッシュを外すには、名前が必要です。
cor(x, y, method = 'pearson')
cor(x, y, method = 'pearson')
これはまったく違う。パターンがない
boolMathCorrelationPearson(constint&array1[],constint&array2[],double&r)
boolMathCorrelationSpearman(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&r)
boolMathCorrelationSpearman(constint&array1[],constint&array2[],double&r)
boolMathCorrelationKendall(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&tau)
boolMathCorrelationKendall(constint&array1[],constint&array2[],double&tau)
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「アナログ- は、ピアソン相関、すなわち2つのベクトルの正規化スカラー積を近接指標とする単純なものから、代表的な特徴の探索や非線形分類といった機械学習の残りの部分まで、実に多面的なものです。
IMHOR(r-astes)、matlab、「数学」等のファンにとってあまり良くないのは、中毒性があり、シンプルなインターフェースを持つハイレベルな複雑関数に依存して、それらが何をするか、むしろ、インターフェースに表示されることやそのようなくだらないものが存在するというハブラの記事ではなく、何をどのように理解し、すべてのパラメータやガットにアクセスできれば何ができるのかという誤った理解を生むことです。
私はこのプロセスをDE-ORTGONALIZATION、または「モザイク意識」と呼んでいます。アルゴリズムの本質ではなく、ライブラリにある何千もの関数やパラメータの名前で頭をいっぱいにすることを余儀なくされるのです。しかし、10万円でも庭先の高水準 関数でも、実際のエンジニアの仕事の問題をすべて解決できるわけではないことを考えると、ハンダごてで調整する必要があるものが必ずあるため、この開発方法はリスクが高いです。
「アナログ- 近接指標としてのピアソン相関、つまり2つのベクトルの正規化スカラー積という些細なものから、実に多面的である。
全然違うんですよ。パターンがないのです。
...
apply(embed(pattern, length(signal)), 1, cor, y = signal, method = 'pearson')