市場予測のクラスターメソッド。 - ページ 6 123456789 新しいコメント Victor Ziborov 2018.01.28 18:23 #51 Aleksey Ivanov:ローソク足のパターンは、論理的にはこのようなクラスタに属しますが、もちろん、このようにクラスタ化した人はいません（統計的に正しい）。これらは、トレーダーが長年にわたって市場を観察してきた結果、特定されたものである。しかし、それでも、これはトレーダーによって最初に、そして最も広く知られているタイプのクラスタであり、私が今話題にしたかったのは、最初の段階（ボリュームを伴わない）なのです。 そして、実際、ローソク足分析をするフォーラム参加者に提案しました。 以下のチャートで典型的な（ボリュームのない最も一般的な）パターンを見つけること。 図1.図2.図3.図4.図5.Alexei、私はFig.1を見て：私は9番目と10番目のろうそくを参照してください - この反転 パターンは、レールと呼ばれています。Fig.2：2番目と3番目のキャンドルは、内部であり、それらの後に動きが1番目のキャンドルに向かってすることができます。Fig.3.において3番目のキャンドルは、通常、短いシャドウに向かって移動した後、（ピノキオのように、長い鼻で）pinbarです。図4：21番目のローソク足がハンマーであることがわかる（ただし、ハンマーの柄は短い）、ハンマーの後は通常、柄と反対の動きがある。図5では、71本目のローソク足の後に、4本のインサイドローソク足が見えます。その後、71本目のローソク足に向かって何らかの動きがあるはずですが、ここでは、なぜか、相場は上昇することになりました。では、アレクセイ、これらのパターンにボリュームを加えてみましょうか？それがあなたの意図ですか？ Aleksey Ivanov 2018.01.28 18:27 #52 Veniamin Skrepkov: ボリュームを伴わないパターンの議論は、日本のパターンまたはプライスアクション、市場が移動パターンを実装している強調表示された領域（ハングド - 流れ星 - ハマー）=上下と底を通過して上昇します。 それはよかったです、ありがとうございます。しかし、私が最初の投稿でzipに掲載したもの（12個）には、そこに（少なくとも1個）何かを見ることが可能ですか？ СанСаныч Фоменко 2018.01.28 18:27 #53 Aleksey Ivanov:そこで、このスレッドを元に戻したいと思います。ここでは、皆さんの協力を得て、市場予測に対する既存のクラスター・アプローチの長所と短所を明らかに し、新しい、おそらくより有望なアプローチを概説したいと思います。 市場との関係でクラスターアプローチとは何か、（知らない人のために）指をくわえて説明します。 その前に、市場力学について。 価格は、強いイベント（に関する重要なニュース：経済的な判決、激変、主要なビジネスや政治的なイベントなど）において、大きく、実際に（ほとんどの人にとって）予測不可能なスパイク（1）を経験する可能性があります。この場合、〜1/Nに比例した時間で、これによる揺らぎが緩和される。しかし、市場は、（自己組織化プロセスが行われる）「自分自身の人生を生きている」、（2）自分自身の（外部の影響によって引き起こされない）、時には最小のジャンプを経験し、それはもう一つの緩和の法則によって特徴付けられる。こ の法則は、1/Nの緩和よりもはるかに頻度が高いので、私たちには珍しく聞こえるかも しれませんが、市場は主に 市場自身の法則に従って 機能しているのです。 第一のタイプのジャンプは、（その作成に多くの人が関わっているため）すぐには起こらない。そのため、強い出来事が起こる瞬間とそれによる波動に挟まれた引用の歴史の間隔に、いくつかの特殊な特性が課せられているのである。さらに、第二のタイプのジャンプ以前の歴史の部分には、いくつかの特殊な特徴（市場の揺れの遅れと次の不安定な均衡状態からの転落）があるはずである。 今度はクラスタリング。 そこで、最初の仮説は、価格が跳ね上がる前の相場履歴のごく一部（プラス出来高履歴、そこで何が起きるか）に、次の跳ね上がりに関する情報がコード化されているというものです。 さらに、純粋に技術的な部分もあります。など、あるパラメータや状態の空間が紹介されています。(1) ローソク足パターンの形をした些細な幾何学的イメージ、あるいは (2) このプロット（時系列）をフーリエ分解して得られる異なる周波数モードの空間、あるいは (3) 直交ベルベット関数によるスペクトル展開（プロットが短いので、こちらの方がずっと良い）、 (4) 他のいくつかの直交関数によるスペクトル展開、等々です。 そして、そのような（先行ジャンプ）区間の膨大な-統計的に有意な-セットを取り出し、この状態空間を占めるかどうかを分析するのである。そして、それらがこの空間のある部分に著しく集中している（そして、歴史の他の部分は-ジャンプに先行しない-そこに到達しない）場合、これが予測を可能にするクラスター（またはタイプ1と2のクラスターの集合）となる。 あなたが素朴に表現しているのはCLASSIFICATIONと呼ばれるもので、これには2つの種類があります。教師なしで、ソースセットをいくつかのグループに分割したときを、教師の価値観で分割した場合。古典的な意味でのクラスタリングは、教師なしで学習することを指します。ランクについては、非常に興味深いアルゴリズムとしてサポートベクトル法（SVM）があります。一方、あなたは、先生なしの学習から始めて、興味のあるサイトの検索を加えたわけですが、これは、ただサブセットに分かれるのではなく、何らかの条件のもとで、すでに先生ありきの学習になっているのだと思います。残念なことに、これだけ充実した内容で、出版物や既成のソフトウェアが山のようにあり、基本的に一人では手が出せないものなのです。さらに、対応する資料もこのサイトで公開し、広く議論しています。すでに車輪の再発明を試みているようですが、今回もその一つです。2つの戦線のうち、最も粗い戦線で、自分自身で選択すること。非定常性を取り除くために引用の統計的特性を研究し、異なるニュアンスのモデル化によってその非定常性を取り除こうとするのですね。例えば、上に書いたようにニュースをトレードするなど、自分自身でトレーディングシステムのターゲットを形成するのです。まさにこのニュースをソースチャートにマークし、このニュースを予測できる生データを探すのです。そして、大量にある既製のアルゴリズムが、「先生を使ったクラスタリング」を行い、生データの微妙なニュアンスを、まさにこのあなたのニュースにマッチさせてくれるのです。主なことは、自分の心を決めること、そして、何十万人もの非常に教養のある人々が、自分より先にこの問題を解決しようとしたことを思い出し、利用可能な文献、利用可能なソフトウェアを研究すること、そしてそこに......ということです。そして、ただひとつの願いは、車輪の再発明をやめてほしいということです。 Aleksey Ivanov 2018.01.28 18:30 #54 Victor Ziborov:Alexei、私はFig.1を見て：私は9番目と10番目のろうそくを参照してください - この反転パターンは、レールと呼ばれています。Fig.2：2番目と3番目のキャンドルは、内部であり、それらの後に動きが1番目のキャンドルに向かってすることができます。Fig.3.において3番目のキャンドルは、通常、短いシャドウに向かって移動した後、（ピノキオのように、長い鼻で）pinbarです。図4：21番目のローソク足がハンマーであることがわかる（ただし、ハンマーの柄は短い）、ハンマーの後は通常、柄と反対の動きがある。図5では、71本目のローソク足の後に、4本のインサイドローソク足が見えます。その後、71本目のローソク足に向かって何らかの動きがあるはずですが、ここでは、なぜか相場が上昇することになりました。では、アレクセイ、これらのパターンにボリュームを加えてみましょうか？それがあなたの意図ですか？ ボリュームはありません。これが次のステップです。では、これらの特徴的な場所（パターン名あり）をZIPでざっくりとなぞってみていただけますか？ Aleksey Ivanov 2018.01.28 18:36 #55 СанСаныч Фоменко:あなたが素朴に表現しているのはCLASSIFICATIONと呼ばれるもので、これには2つの種類があります。教師がいない場合、元のセットをいくつかのグループに分けたときを、教師の価値観で分割した場合。古典的な意味でのクラスタリングは、教師なしで学習することを指します。ランクについては、非常に興味深いアルゴリズムとしてサポートベクトル法（SVM）があります。一方、あなたは、先生なしの学習から始めて、興味のあるサイトの検索を加えたわけですが、これは、ただサブセットに分けるのではなく、何らかの条件のもとで、すでに先生ありきの学習になっているわけです。残念なことに、これだけ充実した内容で、出版物や既成のソフトウェアが山のようにあり、基本的に一人では手が出せないものなのです。さらに、対応する資料もこのサイトで公開し、広く議論しています。すでに車輪の再発明を試みているようですが、今回もその一つです。2つの戦線のうち、最も粗い戦線で、自分自身で選択すること。非定常性を取り除くために引用の統計的特性を研究し、異なるニュアンスのモデル化によってその非定常性を取り除こうとするのですね。例えば、上に書いたようにニュースをトレードするなど、自分自身でトレーディングシステムのターゲットを形成するのです。最初のチャートにまさにこのニュースをマークして、このニュースを予測できる生データを探すのです。そして、大量にある既製のアルゴリズムが、「先生を使ったクラスタリング」を行い、生データの微妙なニュアンスを、まさにこのあなたのニュースにマッチさせてくれるのです。主なことは、自分の心を決めること、そして、何十万人もの非常に教養のある人々が、自分より先にこの問題を解決しようとしたことを思い出し、利用可能な文献、利用可能なソフトウェアを研究すること、そしてそこに......ということです。そして、ただひとつの願いは、車輪の再発明をやめてほしいということです。考えておくよ、一度に消化するのは無理だもんね。ただ、私はいつも自分の論理で動いているので、その時に自転車が発明されるのかもしれませんね。そのためのディスカッションです。 Aleksey Ivanov 2018.01.28 18:52 #56 Victor Ziborov:Alexei、私はFig.1を見て：私は9番目と10番目のろうそくを参照してください - この反転パターンは、レールと呼ばれています。Fig.2：2番目と3番目のキャンドルは、内部であり、それらの後に動きが1番目のキャンドルに向かってすることができます。Fig.3.において3番目のキャンドルは、通常、短いシャドウに向かって移動した後、（ピノキオのように、長い鼻で）pinbarです。図4：21日のローソク足がハンマー（ただし、ハンマーのハンドルは短い）であることを確認し、ハンマーの後は通常、ハンドルと反対の動きがある。図5では、71本目のローソク足の後に、4本のインサイドローソク足が見えます。その後、71本目のローソク足に向かって移動するはずですが、ここでは、なぜか、相場は上昇することになりました。ありがとうございます、これで十分な情報です。これ以上、退屈はさせません。 СанСаныч Фоменко 2018.01.28 19:01 #57 Aleksey Ivanov:考えておくよ、一度に消化するのは無理だもんね。ただ、いつも自分なりの理屈で、種明かしで自転車かな。そのためのディスカッションです。 経済学者や、もっと悪いことにトレーダーが原子炉のコントロールに関与し始めたら、どう反応するのだろう。ここでの結果はポケットのみですが、要旨は同じです。Rを入れる。今日の統計学のスタンダードであり、トレーディングにおける数理モデルのすべてがそこにあるのです。膨大な量のコードがあり、コードにはアルゴリズムへのリンクがなければならず、学術文献、特集、定期刊行物がある - 一般に、すべてが素晴らしい検索でスマートです。1.統計学に興味があれば、ARMA-ARIMA-AFRIMA-ARCH-GARCHモデルがあり、その数は100以上。2.もしあなたが分類に興味があるなら、全く準備のいらないガラガラを置いて、分類、すなわち入力データの準備（datamining）、モデル（6種類ある）、分類結果の評価を体系的に見ることができます。より簡単にするために、ドキュメントからの抜粋ですが、FXに結びついた私の記事を お勧めします。どちらにしても、聖杯はありません。どちらの方向にも解決済みの問題があり、それがさらに未解決の問題を広げているのです。 Aleksey Ivanov 2018.01.28 19:17 #58 СанСаныч Фоменко:経済学者や、もっと悪いことにトレーダーが原子炉のコントロールに関与し始めたら、どう反応するのだろう。ここでの結果はポケットのみですが、要旨は同じです。Rを入れる。今日の統計学のスタンダードであり、トレーディングにおける数理モデルのすべてがそこにあるのです。膨大な量のコードがあり、コードにはアルゴリズムへのリンクがなければならず、学術文献、特集、定期刊行物がある - 一般に、すべてが素晴らしい検索でスマートです。1.統計学に興味があれば、ARMA-ARIMA-AFRIMA-ARCH-GARCHモデルがあり、その数は100以上。2.もしあなたが分類に興味があるなら、全く準備のいらないガラケーを置いて、分類、すなわち入力データの準備（データマイニング）、モデル（6種類ある）、分類結果の評価を系統的に行うことができます。より簡単にするために、ドキュメントからの抜粋ですが、FXに結びついた私の記事を お勧めします。どちらにしても、聖杯はありません。どちらの方向にも解決済みの問題があり、それがさらに未解決の問題を広げているのです。昔、Rに誘われて（2007年当時、investor_ruの管理者が、私がARIMAの修正版のような予測「自転車」を作っていたときにアドバイスしてくれました）。最終的に私が決めたら、Rを指導してくれるのでしょうか？ ところで、1つのexeqファイルで、Rで作成したデータの処理にmql4-5が使えるのか、使えるとしたら、どの程度難しいのか。 ところで、原子炉のことだが、今は無教養な経営者が愛人と一緒に支配している。ちなみに私たちは火山の上に住んでいます。私たちの経済は第二のチェルノブイリを生き延びることはできないだろう。 Wizard2018 2018.01.28 19:22 #59 СанСаныч Фоменко:どちらにしても、聖杯はありません。 じゃあなんで普通の話題にこんなクソみたいな話持ち込んでんだ？ СанСаныч Фоменко 2018.01.28 19:26 #60 Aleksey Ivanov:彼らは長い間私をRに呼んでいました（2007年当時、私がそこでARIMA修正のような予測「自転車」を作っていたとき、investor_ruの管理者は私に助言しました）。最終的に私が決めたら、Rを指導してくれるのでしょうか？ ところで、Rで作成したデータの処理は、1つのexeCファイルmql4-5にまとめることができるかもしれませんが、その場合、どの程度大変なのでしょうか。 可能であれば私のニーズによって、非常に限られた知識しか持っていません。問題は、1時間もあればマスターできるRではなく、数学的手法を実装するパッケージの中身です。ターミナルとRを通信させるためのDLLが あります。特に問題なく動作しています。原始的だが、高速に動作する - すべてメモリ経由ターミナルとRとの通信のためのデバッガがあります。Excelファイルを取り込みます。クラスタリングのアイデアを、自分のところにRをインストールしたその日にテストすることができます。動作の機能的な区分は明白です。 MT-トレーディング機能＋マネーマネジメントR - モデル MTは開発には全く必要ない：Rは開発者のパラダイス - 大量のモデル＋素晴らしいグラフィック 123456789 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
ローソク足のパターンは、論理的にはこのようなクラスタに属しますが、もちろん、このようにクラスタ化した人はいません（統計的に正しい）。これらは、トレーダーが長年にわたって市場を観察してきた結果、特定されたものである。しかし、それでも、これはトレーダーによって最初に、そして最も広く知られているタイプのクラスタであり、私が今話題にしたかったのは、最初の段階（ボリュームを伴わない）なのです。
そして、実際、ローソク足分析をするフォーラム参加者に提案しました。
以下のチャートで典型的な（ボリュームのない最も一般的な）パターンを見つけること。
図1.
図2.
図3.
図4.
図5.
Alexei、私はFig.1を見て：私は9番目と10番目のろうそくを参照してください - この反転 パターンは、レールと呼ばれています。Fig.2：2番目と3番目のキャンドルは、内部であり、それらの後に動きが1番目のキャンドルに向かってすることができます。Fig.3.において3番目のキャンドルは、通常、短いシャドウに向かって移動した後、（ピノキオのように、長い鼻で）pinbarです。
図4：21番目のローソク足がハンマーであることがわかる（ただし、ハンマーの柄は短い）、ハンマーの後は通常、柄と反対の動きがある。図5では、71本目のローソク足の後に、4本のインサイドローソク足が見えます。その後、71本目のローソク足に向かって何らかの動きがあるはずですが、ここでは、なぜか、相場は上昇することになりました。
では、アレクセイ、これらのパターンにボリュームを加えてみましょうか？それがあなたの意図ですか？
ボリュームを伴わないパターンの議論は、日本のパターンまたはプライスアクション、市場が移動パターンを実装している強調表示された領域（ハングド - 流れ星 - ハマー）=上下と底を通過して上昇します。
そこで、このスレッドを元に戻したいと思います。ここでは、皆さんの協力を得て、市場予測に対する既存のクラスター・アプローチの長所と短所を明らかに し、新しい、おそらくより有望なアプローチを概説したいと思います。
市場との関係でクラスターアプローチとは何か、（知らない人のために）指をくわえて説明します。
その前に、市場力学について。
価格は、強いイベント（に関する重要なニュース：経済的な判決、激変、主要なビジネスや政治的なイベントなど）において、大きく、実際に（ほとんどの人にとって）予測不可能なスパイク（1）を経験する可能性があります。この場合、〜1/Nに比例した時間で、これによる揺らぎが緩和される。しかし、市場は、（自己組織化プロセスが行われる）「自分自身の人生を生きている」、（2）自分自身の（外部の影響によって引き起こされない）、時には最小のジャンプを経験し、それはもう一つの緩和の法則によって特徴付けられる。こ の法則は、1/Nの緩和よりもはるかに頻度が高いので、私たちには珍しく聞こえるかも しれませんが、市場は主に 市場自身の法則に従って 機能しているのです。
第一のタイプのジャンプは、（その作成に多くの人が関わっているため）すぐには起こらない。そのため、強い出来事が起こる瞬間とそれによる波動に挟まれた引用の歴史の間隔に、いくつかの特殊な特性が課せられているのである。さらに、第二のタイプのジャンプ以前の歴史の部分には、いくつかの特殊な特徴（市場の揺れの遅れと次の不安定な均衡状態からの転落）があるはずである。
今度はクラスタリング。
そこで、最初の仮説は、価格が跳ね上がる前の相場履歴のごく一部（プラス出来高履歴、そこで何が起きるか）に、次の跳ね上がりに関する情報がコード化されているというものです。
さらに、純粋に技術的な部分もあります。など、あるパラメータや状態の空間が紹介されています。(1) ローソク足パターンの形をした些細な幾何学的イメージ、あるいは (2) このプロット（時系列）をフーリエ分解して得られる異なる周波数モードの空間、あるいは (3) 直交ベルベット関数によるスペクトル展開（プロットが短いので、こちらの方がずっと良い）、 (4) 他のいくつかの直交関数によるスペクトル展開、等々です。
そして、そのような（先行ジャンプ）区間の膨大な-統計的に有意な-セットを取り出し、この状態空間を占めるかどうかを分析するのである。そして、それらがこの空間のある部分に著しく集中している（そして、歴史の他の部分は-ジャンプに先行しない-そこに到達しない）場合、これが予測を可能にするクラスター（またはタイプ1と2のクラスターの集合）となる。
あなたが素朴に表現しているのはCLASSIFICATIONと呼ばれるもので、これには2つの種類があります。
古典的な意味でのクラスタリングは、教師なしで学習することを指します。ランクについては、非常に興味深いアルゴリズムとしてサポートベクトル法（SVM）があります。
一方、あなたは、先生なしの学習から始めて、興味のあるサイトの検索を加えたわけですが、これは、ただサブセットに分かれるのではなく、何らかの条件のもとで、すでに先生ありきの学習になっているのだと思います。
残念なことに、これだけ充実した内容で、出版物や既成のソフトウェアが山のようにあり、基本的に一人では手が出せないものなのです。さらに、対応する資料もこのサイトで公開し、広く議論しています。
すでに車輪の再発明を試みているようですが、今回もその一つです。
2つの戦線のうち、最も粗い戦線で、自分自身で選択すること。
主なことは、自分の心を決めること、そして、何十万人もの非常に教養のある人々が、自分より先にこの問題を解決しようとしたことを思い出し、利用可能な文献、利用可能なソフトウェアを研究すること、そしてそこに......ということです。
そして、ただひとつの願いは、車輪の再発明をやめてほしいということです。
Alexei、私はFig.1を見て：私は9番目と10番目のろうそくを参照してください - この反転パターンは、レールと呼ばれています。Fig.2：2番目と3番目のキャンドルは、内部であり、それらの後に動きが1番目のキャンドルに向かってすることができます。Fig.3.において3番目のキャンドルは、通常、短いシャドウに向かって移動した後、（ピノキオのように、長い鼻で）pinbarです。
図4：21番目のローソク足がハンマーであることがわかる（ただし、ハンマーの柄は短い）、ハンマーの後は通常、柄と反対の動きがある。図5では、71本目のローソク足の後に、4本のインサイドローソク足が見えます。その後、71本目のローソク足に向かって何らかの動きがあるはずですが、ここでは、なぜか相場が上昇することになりました。
では、アレクセイ、これらのパターンにボリュームを加えてみましょうか？それがあなたの意図ですか？
あなたが素朴に表現しているのはCLASSIFICATIONと呼ばれるもので、これには2つの種類があります。
古典的な意味でのクラスタリングは、教師なしで学習することを指します。ランクについては、非常に興味深いアルゴリズムとしてサポートベクトル法（SVM）があります。
一方、あなたは、先生なしの学習から始めて、興味のあるサイトの検索を加えたわけですが、これは、ただサブセットに分けるのではなく、何らかの条件のもとで、すでに先生ありきの学習になっているわけです。
残念なことに、これだけ充実した内容で、出版物や既成のソフトウェアが山のようにあり、基本的に一人では手が出せないものなのです。さらに、対応する資料もこのサイトで公開し、広く議論しています。
すでに車輪の再発明を試みているようですが、今回もその一つです。
2つの戦線のうち、最も粗い戦線で、自分自身で選択すること。
主なことは、自分の心を決めること、そして、何十万人もの非常に教養のある人々が、自分より先にこの問題を解決しようとしたことを思い出し、利用可能な文献、利用可能なソフトウェアを研究すること、そしてそこに......ということです。
そして、ただひとつの願いは、車輪の再発明をやめてほしいということです。
考えておくよ、一度に消化するのは無理だもんね。ただ、私はいつも自分の論理で動いているので、その時に自転車が発明されるのかもしれませんね。そのためのディスカッションです。
Alexei、私はFig.1を見て：私は9番目と10番目のろうそくを参照してください - この反転パターンは、レールと呼ばれています。Fig.2：2番目と3番目のキャンドルは、内部であり、それらの後に動きが1番目のキャンドルに向かってすることができます。Fig.3.において3番目のキャンドルは、通常、短いシャドウに向かって移動した後、（ピノキオのように、長い鼻で）pinbarです。
図4：21日のローソク足がハンマー（ただし、ハンマーのハンドルは短い）であることを確認し、ハンマーの後は通常、ハンドルと反対の動きがある。図5では、71本目のローソク足の後に、4本のインサイドローソク足が見えます。その後、71本目のローソク足に向かって移動するはずですが、ここでは、なぜか、相場は上昇することになりました。
ありがとうございます、これで十分な情報です。これ以上、退屈はさせません。
考えておくよ、一度に消化するのは無理だもんね。ただ、いつも自分なりの理屈で、種明かしで自転車かな。そのためのディスカッションです。
経済学者や、もっと悪いことにトレーダーが原子炉のコントロールに関与し始めたら、どう反応するのだろう。
ここでの結果はポケットのみですが、要旨は同じです。
Rを入れる。今日の統計学のスタンダードであり、トレーディングにおける数理モデルのすべてがそこにあるのです。膨大な量のコードがあり、コードにはアルゴリズムへのリンクがなければならず、学術文献、特集、定期刊行物がある - 一般に、すべてが素晴らしい検索でスマートです。
1.統計学に興味があれば、ARMA-ARIMA-AFRIMA-ARCH-GARCHモデルがあり、その数は100以上。
2.もしあなたが分類に興味があるなら、全く準備のいらないガラガラを置いて、分類、すなわち入力データの準備（datamining）、モデル（6種類ある）、分類結果の評価を体系的に見ることができます。より簡単にするために、ドキュメントからの抜粋ですが、FXに結びついた私の記事を お勧めします。
どちらにしても、聖杯はありません。どちらの方向にも解決済みの問題があり、それがさらに未解決の問題を広げているのです。
経済学者や、もっと悪いことにトレーダーが原子炉のコントロールに関与し始めたら、どう反応するのだろう。
ここでの結果はポケットのみですが、要旨は同じです。
Rを入れる。今日の統計学のスタンダードであり、トレーディングにおける数理モデルのすべてがそこにあるのです。膨大な量のコードがあり、コードにはアルゴリズムへのリンクがなければならず、学術文献、特集、定期刊行物がある - 一般に、すべてが素晴らしい検索でスマートです。
1.統計学に興味があれば、ARMA-ARIMA-AFRIMA-ARCH-GARCHモデルがあり、その数は100以上。
2.もしあなたが分類に興味があるなら、全く準備のいらないガラケーを置いて、分類、すなわち入力データの準備（データマイニング）、モデル（6種類ある）、分類結果の評価を系統的に行うことができます。より簡単にするために、ドキュメントからの抜粋ですが、FXに結びついた私の記事を お勧めします。
どちらにしても、聖杯はありません。どちらの方向にも解決済みの問題があり、それがさらに未解決の問題を広げているのです。
昔、Rに誘われて（2007年当時、investor_ruの管理者が、私がARIMAの修正版のような予測「自転車」を作っていたときにアドバイスしてくれました）。最終的に私が決めたら、Rを指導してくれるのでしょうか？
ところで、1つのexeqファイルで、Rで作成したデータの処理にmql4-5が使えるのか、使えるとしたら、どの程度難しいのか。
ところで、原子炉のことだが、今は無教養な経営者が愛人と一緒に支配している。ちなみに私たちは火山の上に住んでいます。私たちの経済は第二のチェルノブイリを生き延びることはできないだろう。どちらにしても、聖杯はありません。
彼らは長い間私をRに呼んでいました（2007年当時、私がそこでARIMA修正のような予測「自転車」を作っていたとき、investor_ruの管理者は私に助言しました）。最終的に私が決めたら、Rを指導してくれるのでしょうか？
ところで、Rで作成したデータの処理は、1つのexeCファイルmql4-5にまとめることができるかもしれませんが、その場合、どの程度大変なのでしょうか。
可能であれば私のニーズによって、非常に限られた知識しか持っていません。問題は、1時間もあればマスターできるRではなく、数学的手法を実装するパッケージの中身です。
ターミナルとRを通信させるためのDLLが あります。特に問題なく動作しています。原始的だが、高速に動作する - すべてメモリ経由ターミナルとRとの通信のためのデバッガがあります。
Excelファイルを取り込みます。クラスタリングのアイデアを、自分のところにRをインストールしたその日にテストすることができます。
動作の機能的な区分は明白です。
- MT-トレーディング機能＋マネーマネジメント
- R - モデル
MTは開発には全く必要ない：Rは開発者のパラダイス - 大量のモデル＋素晴らしいグラフィック