Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelman, et al.
julialang.org
Julia programs are organized around multiple dispatch, which allows built-in and user-defined functions to be overloaded for different combinations of argument types. For a more in-depth discussion of the rationale and advantages of Julia over other systems, see the following highlights or read the introduction in the online manual. JuliaCon...
Sanych 18日の結果はどうだったのでしょうか？
理解できない。
モデル自体も35.5%の誤差で学習させるのでしょうか？
NSがバーでしかトレーニングできないのであれば、すべてのティックを使う意味がないように思います。オープンプライス・テストはより高速になります。
モデルはまったく関係ない、そんな先生です。
中級編を掲載することにしました。
グレーディングに基づくトレーディングシステム。
Guru = Close increments。
このシステムはテスト的なものです：私は歴史上の終値の増分をカウントします。 歴史上で得られた増分は、私は注文が設定されている単純なExpert Advisorに信号として送信し始め、私は増分に得られた注文を形成します：買い - 売り、すなわち、システムは可逆的である。
つまり、トレーディングシステムは常に先、未来を見ているのです。分類に関しては、テスターの結果が全く違うので、この方法で100％予測できることを確認しました。
以下はテスターの結果です。
印象的なのは、バランスラインです。あまり滑らかではありません。
しかし、絶対に驚くべきは、利益が出ているトレードと負けているトレードの値＝64.51％×35.49％である。
そして、負けてるロングポジションと次のショートポジションの写真です。
ここで大々的に宣伝している当たり前の先生がこれほどまでに!
PS.スプレッドだけでは、表示されたロングの損失を説明できないことに注意したい。
まあ、クロウズで先生を数えたのなら、オーダーはそれで開くべきで、オープンで環境を考慮せずに、ロングで...ということはないでしょう。
numeraiに再び参加開始 -https://numer.ai/dr_tr
pythonで0.691616と83.33%はやってくれるかな？
テストデータセットがあり、任意の番号を描画するための特別な問題はなく、ソフトウェアは味の問題であり、以前にそれが行うには、テストに0.5 loglos以下可能だった、今彼らは、0以下の瞬間に、それぞれ異なる時間をフィルタリング方法真であります。67は、彼らが予測を送信するパフォーマンスが決定しない、ずっと前にnumeraiでandifeを、取得することはほとんどありませんし、非常に不合理な条件愚か者が彼らのボーナスを渡す、または神が取引所のコインで買った禁じ "スタッキング "の形で、彼らのコインの "燃焼の証拠 "に参加（（）だから、店はすべての時間がほぼ線形に低下する率NMR、与えられた、約1年閉鎖されました。
そのアイデアは非常に合理的で面白かったが、それはすべて静かに消えた、彼らはファンドの収益性をNMRトークンに接続するか、少なくとも彼らの予測のための合理的な賭け条件を作りたくなかった、誰が何を知っているの純粋な分類は、実際のアルゴリズム取引ではそれほど貴重ではありません、市場においてそれほど重要ではない超特別なチームの仕事とは異なる％分率でほぼ理想的な分類を行うためにMOで掘るの数年十分、市場はキャーグルではありません。
まあ、先生がクロウで数えていたのなら、オプションではなくそれで注文を開けるべきだし、環境も考慮せずにロングで...。
修正しました。開幕戦の先生。良くなったが、まだ落ち込んでいる。
スプレッドについては、手元にチャートがないのですが、M1で大きな役割を果たし、スムーズに損切りできそうです。
ただ、ここ数ヶ月はずっとガラケーを使っています。思考を確認するのに非常に便利で、何の問題もありません。予測変数の初期準備のためにRでスクリプトを書き、.RDataに格納し、この.RDataファイルをrattleにロードするのがより便利です。
マルチスレッドはここから 全コアや隣接するコンピューターにも負荷をかけることができます。
PS.
英語学習についてのアドバイス。英語の学習はバカみたいに簡単で、自己鍛錬と文法の基礎知識がベースになっている。
数ヶ月後には英語の問題がなくなり、ロシア語でも英語でも単語の意味の問題が前面に出てくるようになる。
ラトルについて - 箱から出しても正常に動作するはずです。今のところ、踊らされる必要はないと見ています。私はスクリプトを書くことができないので、.Rdateフォーマットでの作業の利便性を評価することができません。もしかしたら、ここにアップロードできるようなスクリプトをお持ちではないでしょうか？CSVファイルを対象を指定して.Rdateに変換することができるようになります。
マルチスレッドについて - リンクありがとうございます、評価はできませんがバリエーションがあることを考慮に入れておきます。繰り返しになりますが、私の理解では、すべてを動作させるためには、コードを変更する必要があります。
しかし、ロシア語は私にとっても難しいのです。一般的に、私は愚かな文法規則、その理不尽さと薄っぺらさのために言語を好きではありません。
ここで質問ですが、ポツンと座っている国民の皆さんは、どのようなプログラミング言語を使っているのでしょうか？
サンサニッチ・フォメンコ
RはSTATISTICSの言語です。統計に詳しくない人には必要ない言語であり、Rはプロの統計学者の言語である。トレーディングにおいて統計学が占める位置を考えると、実際のプロのトレーディングでは、今日、Rを知らないということはトレーダーのプロ意識を疑わせることになります。
私がRに拒否反応を示したのは、このような事情、統計学を無視した事情、統計学をトレードに使う気がない・不得手な事情があったからなのです。
このメッセージは、プログラミング言語の歴史に対する無知を示すだけだ。かつて銀行業界ではFortranが標準だった（噂によると、ロンドン証券取引所のサーバーの多くは、古いコードを現代言語に移植する人がいないため、今でもFortranで動いているそうだ）。R言語は、1993年にMatlabに代わるオープンソースとして誕生した。Pythonは現在、Rの完全な代替品として進化しています。Rは統計言語ですが、この分野ではもはや標準的なものではありません。
Perlも一時期流行ったけど、今は正規表現しか残ってないし...。
理解できない。
は、17年版の状態ですね。
18年用も普通ですか？
Juliaを見て ください。JVMで高速だと言われています。MT5との連携の可能性に興味があるのですが、まだ情報がありません。
Rのスピードを推し量るなら、グラフィック言語としてのRを使った方がいい。
Rとの統合を望んでいなかったので、RとMT5の統合をRenatに提案することができます。
Juliaを見て ください。JVMで高速だと言われています。MT5との連携の可能性に興味があるのですが、まだ情報がありません。
Mt5との連携についての情報が見つからない。
どこかのJVMで使ってみようと思います。そして、まずJuliaで、次にMT用に書き直すという、王道的なものではありません。
やはりPythonは、それほど難しくはありません。