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 2983

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
よくわからないけど、カジュアルだね。

それは何？

[Vladimir Perervenko]

Renat Fatkhullin #:

ただ、MQL5標準のマトリックス・メソッドの新機能に気づいていないだけだ：

• https://www.mql5.com/ru/docs/matrix

基本的な行列とベクトルの数学において大きな一歩が踏み出された。文章をかなり短くすることができる。

その通りだ。

しかし、シンプルだが非常に必要なベクトルや表の関数が不足している。lag()、lead()、diff()、roll()、apply()など、計算で常に使われるものだ。それに、せっかくMOを導入したのだから、MOの標準機能であるデータフレーム構造とそれに付随する操作関数を追加してほしい。願いを込めて。

幸運を祈る。

[Aleksey Nikolayev]

Vladimir Perervenko #:

その通りだ。

しかし、シンプルだが非常に必要なベクトル関数やテーブル関数が欠けている。例えば、lag()、lead()、diff()、roll()、apply()など、計算で常に使われる関数です。それに、せっかくMOを導入したのだから、MOの標準機能であるデータフレーム構造とそれに付随する操作 関数を追加してほしい。願望として。

幸運を祈る。

確かにそうだね。そして、何人かの人はすでにマトリックスをその場所に適応させようとしている)

[Forester]

Aleksey Nikolayev #:

その通りだ。そして、何人かの人々はすでにマトリックスをその場所に置こうとしている）。

データフレームの利点は何ですか？インターネットで調べてみた：

カラム（変数）が異なるタイプ（数値／文字／論理など）であることが予想される場合にデータフレームを使う。マトリックスは同じ型のデータ用です。

私がRで実験していたときも、すべて行列でやっていた。入力は数字だけだった。今でも数字だけだ。たまに（実験のために）カラムをカテゴリーに割り当てることもあるが、カテゴリーも数値で定義される。

[Aleksey Nikolayev]

Forester #:
データフレームの利点は？ネットで検索してみました：Rで実験していたときも、すべて行列でやっていました。入力は数字だけだった。今でも数字だけです。たまに（実験のために）カテゴリーカラムを割り当てることもありますが、カテゴリーも数値で定義されます。

数値といっても、int、long、float、doubleとさまざまだ。また、突然テキストデータを扱いたくなったら、ニュースやインターネットからのデータだろうか？

要は、データフレームを使えば、異種データを文字列で扱うことができるということだ。特定の人が特定の瞬間にそれを必要とするかどうかは、深く二次的な問題である。選択の機会は常に、ないよりはあった方が便利である。

[Maxim Kuznetsov]

Forester #:
データフレームの利点は？ネットで検索してみました：Rで実験していたときも、すべて行列でやっていました。入力は数字だけだった。今でも数字だけです。たまに（実験のために）カテゴリー列を割り当てることもありますが、カテゴリーも数値で定義します。

要するに、列による表形式のデータ整理だ。かなり便利で、必要なセットを使って相関させることができる。しかも、用語も手法も確立されている。

ただ、ターミナルに引っ張り込まないでね...でないと、またいつものようにやられるよ :-) SQLiteの例は説明のためのものです。

[mytarmailS]

興味深いビデオ

https://www.youtube.com/watch?v=vOIotMC_PQY

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
それは何か？

因果推論。

アノマリーは大丈夫だ。

[Roman]

Renat Fatkhullin #:

ただ、MQL5標準のマトリックス・メソッドの新機能に気づいていないだけだ：

• https://www.mql5.com/ru/docs/matrix

基本的な行列とベクトルの数学において大きな一歩が踏み出された。文章をかなり短くすることができる。

Sort()メソッドの 終了
これがないと意味がない関数もある。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
因果推論

アノマリーは良いトピックだ。

ビデオの最後に興味深いパッケージについて話している。