예, 특히 손에 들고 빠른 테스트를 해야 할 때 R과 python은 스크립트를 다시 시작할 때만 빠르게 웅덩이에 빠뜨릴 것입니다.
+ y R 멀미 브레이크 IDE
이러한 언어로 백테스터를 수백 번 실행한 다음 슬픔에 잠기십시오.
그러나 타사 라이브러리에서 지속적으로 오류가 쏟아지고 있다는 사실, 상수의 비호환성 및 기타 사항은 일반적으로 침묵합니다.
나는 또한 R에서 idiosyncratic을 얻습니다. R에 대해 들으면 총을 들고 싶다.))
그러나 파이썬에 대해서는 아닙니다. 내 경험에 따르면 모든 것이 매우 똑똑합니다. 0.003초에서 0.03초 사이에 매우 빠르지 않은 SQLite 에 대한 쿼리를 가정해 보겠습니다. 차량을 55,000줄의 역사에 대해 테스트합니다. 처음부터 끝까지 보조적인 모든 것을 포함하여 단 2분 남짓입니다.
나는 또한 R에서 idiosyncratic을 얻습니다. R에 대해 들으면 총을 들고 싶다.))
그러나 파이썬에 대해서는 아닙니다. 내 경험에 따르면 모든 것이 매우 똑똑합니다. 0.003초에서 0.03초 사이에 매우 빠르지 않은 SQLite에 대한 쿼리를 가정해 보겠습니다. 차량을 55,000줄의 역사에 대해 테스트합니다. 처음부터 끝까지 보조적인 모든 것을 포함하여 단 2분 남짓입니다.
예, 버그도 있습니다. 예를 들어 그래픽이 천천히 표시됩니다. 또는 일부 lib를 설치하고 이미 가지고 있는 다른 lib의 종속성이 필요하고 %#$가 있는 동일하지만 이전 버전이 필요하고 나머지는 이전 버전에서 작동하지 않습니다.
Random VR은 절대적으로 모든 분포를 가질 수 있습니다. 대부분의 배포판에서 거래는 전혀 불가능하거나 말이 되지 않습니다.
또한 거래는 일반적으로 그 자체로는 배포와 아무 관련이 없는 임의 프로세스의 특정 구현에서 수행됩니다. 왜냐하면 배포는 무한 구현 또는 합작 투자의 구현 집합입니다.
좋은 예는 승/패가 될 수 있는 동일한 코인입니다. M=0으로 절대적으로 임의입니다.
당연히 무작위 프로세스(우리의 일련의 가격)의 단일 구현을 기반으로 정확한 형태를 결정할 수 없습니다. 이 통계는 프로세스를 랜덤 워크(Wiener 프로세스)와 다르다는 점을 고려하여 실수할 확률만 결정할 수 있도록 합니다. 이 확률이 우리가 설정한 임계값보다 작은 경우 - 우리는 프로세스를 랜덤 워크와 다른 것으로 간주합니다 - 이것이 matstat의 표준 접근 방식입니다. 랜덤 워크와의 차이는 이 차이가 거래 가능성에 대한 필요(충분하지는 않지만) 조건인 한 우리에게 흥미롭습니다.
예, 특히 손에 들고 빠른 테스트를 해야 할 때 R과 python은 스크립트를 다시 시작할 때만 빠르게 웅덩이에 빠뜨릴 것입니다.
+ y R 멀미 브레이크 IDE
이러한 언어로 백테스터를 수백 번 실행한 다음 슬픔에 잠기십시오.
그러나 타사 라이브러리에서 지속적으로 오류가 쏟아지고 있다는 사실, 상수의 비호환성 및 기타 사항은 일반적으로 침묵합니다.
나는 또한 R에서 idiosyncratic을 얻습니다. R에 대해 들으면 총을 들고 싶다.))
그러나 파이썬에 대해서는 아닙니다. 내 경험에 따르면 모든 것이 매우 똑똑합니다. 0.003초에서 0.03초 사이에 매우 빠르지 않은 SQLite 에 대한 쿼리를 가정해 보겠습니다. 차량을 55,000줄의 역사에 대해 테스트합니다. 처음부터 끝까지 보조적인 모든 것을 포함하여 단 2분 남짓입니다.
mql5에는 통계가 거의 없습니다. 그리고 간단히 말해서 테스트되지 않은 것입니다.
많이 사용하지 않을 수도 있습니다. 나는 요점을 보지 못하고 나는 할 수 없다.
가장 중요한 것은 New의 Habré에서와 같이 최적화 및 경험적 비둘기 드롭 검색입니다.
나는 또한 R에서 idiosyncratic을 얻습니다. R에 대해 들으면 총을 들고 싶다.))
그러나 파이썬에 대해서는 아닙니다. 내 경험에 따르면 모든 것이 매우 똑똑합니다. 0.003초에서 0.03초 사이에 매우 빠르지 않은 SQLite에 대한 쿼리를 가정해 보겠습니다. 차량을 55,000줄의 역사에 대해 테스트합니다. 처음부터 끝까지 보조적인 모든 것을 포함하여 단 2분 남짓입니다.
예, 버그도 있습니다. 예를 들어 그래픽이 천천히 표시됩니다. 또는 일부 lib를 설치하고 이미 가지고 있는 다른 lib의 종속성이 필요하고 %#$가 있는 동일하지만 이전 버전이 필요하고 나머지는 이전 버전에서 작동하지 않습니다.
그래서 우리 공부는 10분이 아니라 2시간 동안
예, 버그도 있습니다. 예를 들어 그래픽이 천천히 표시됩니다. 또는 일부 lib를 설치하고 이미 가지고 있는 다른 lib의 종속성이 필요하고 %#$가 있는 동일하지만 이전 버전이 필요하고 나머지는 이전 버전에서 작동하지 않습니다.
그래서 우리 공부는 10분이 아니라 2시간 동안
나는 아직 파이썬을 접해보지 못했지만 그런 가능성은 인정한다. 다른 소프트웨어와 함께 발생했습니다.
많이 사용하지 않을 수도 있습니다. 나는 요점을 보지 못하고 나는 할 수 없다.
가장 중요한 것은 New의 Habré에서와 같이 최적화 및 경험적 비둘기 드롭 검색입니다.
나에게 있어 (실행 속도 및 비 끊김에 대한) 경험적 규칙은 R에 루프가 없어야 한다는 것입니다. 사이클과 그 안에 간단한 것이 정말로 필요하면 C로 함수를 작성합니다(R에서는 매우 간단합니다). 적합하지 않으면 R 대신 순수 C/C++를 사용하십시오.
그러나 Kolmogorov-Smirnov 테스트와 같은 것이 필요하다면 R이 최선의 선택입니다. 이제 저는 이러한 거래 방법의 이점을 보여주려고 노력할 포럼에 대한 기사를 작성하고 있습니다.
그러나 Kolmogorov-Smirnov 테스트와 같은 것이 필요하다면 ..... 나는 지금 포럼에 기사를 쓰고 있는데, 여기서 그러한 거래 방법의 이점을 보여주려고 노력할 것입니다.
이제 추상적인 형태로 가능합니까? 이것이 R에 관한 것이라면 하지 않는 것이 좋습니다.) 거래에 대한 Kolmogorov-Smirnov의 이점에 대해 더 좋습니다.
나에게 있어 (실행 속도 및 비 끊김에 대한) 경험적 규칙은 R에 루프가 없어야 한다는 것입니다. 사이클과 그 안에 간단한 것이 정말로 필요하면 C로 함수를 작성합니다(R에서는 매우 간단합니다). 적합하지 않으면 R 대신 순수 C/C++를 사용하십시오.
그러나 Kolmogorov-Smirnov 테스트와 같은 것이 필요하다면 R이 최선의 선택입니다. 이제 저는 이러한 거래 방법의 이점을 보여주려고 노력할 포럼에 대한 기사를 작성하고 있습니다.
글쎄, 흥미롭다, 그것을 읽어 보자
이제 추상적인 형태로 가능합니까? 이것이 R에 관한 것이라면 하지 않는 것이 좋습니다.) 거래에 대한 Kolmogorov-Smirnov의 이점에 대해 더 좋습니다.
가격 시리즈에 대한 몇 가지 통계를 구성합니다. 적합도 테스트를 사용하여 가격이 랜덤 워크인 경우의 분포와 얼마나 다른지 확인합니다. 차이가 통계적으로 유의하면 거래 가능성을 나타낼 수 있습니다. 합의 기준 중 Kolmogorov-Smirnov가 가장 적절해 보인다.
또한 이 기준(및 다른 많은 기준)은 "이론에서 실습으로" 분기에서 매우 유용합니다.
가격 시리즈에 대한 몇 가지 통계를 구성합니다. 적합도 테스트를 사용하여 가격이 랜덤 워크인 경우의 분포와 얼마나 다른지 확인합니다. 차이가 통계적으로 유의하면 거래 가능성을 나타낼 수 있습니다. 합의 기준 중 Kolmogorov-Smirnov가 가장 적절해 보인다.
또한 이 기준(및 다른 많은 기준)은 "이론에서 실습으로" 분기에서 매우 유용합니다.
Random VR은 절대적으로 모든 분포를 가질 수 있습니다. 대부분의 배포판에서 거래는 전혀 불가능하거나 말이 되지 않습니다.
또한 거래는 일반적으로 그 자체로 배포와 아무 관련이 없는 임의 프로세스의 특정 최종 구현에서 수행됩니다. 왜냐하면 배포는 무한 구현 또는 합작 투자의 구현 집합입니다.
좋은 예는 이익/손실이 될 수 있는 동일한 코인입니다. M=0으로 절대적으로 임의입니다.
위협 글쎄요, 우리가 고정되지 않은 VR을 취한다면, 배포에 대한 대화는 전혀 아무것도 아닌 것에 대한 대화입니다.
Random VR은 절대적으로 모든 분포를 가질 수 있습니다. 대부분의 배포판에서 거래는 전혀 불가능하거나 말이 되지 않습니다.
또한 거래는 일반적으로 그 자체로는 배포와 아무 관련이 없는 임의 프로세스의 특정 구현에서 수행됩니다. 왜냐하면 배포는 무한 구현 또는 합작 투자의 구현 집합입니다.
좋은 예는 승/패가 될 수 있는 동일한 코인입니다. M=0으로 절대적으로 임의입니다.
당연히 무작위 프로세스(우리의 일련의 가격)의 단일 구현을 기반으로 정확한 형태를 결정할 수 없습니다. 이 통계는 프로세스를 랜덤 워크(Wiener 프로세스)와 다르다는 점을 고려하여 실수할 확률만 결정할 수 있도록 합니다. 이 확률이 우리가 설정한 임계값보다 작은 경우 - 우리는 프로세스를 랜덤 워크와 다른 것으로 간주합니다 - 이것이 matstat의 표준 접근 방식입니다. 랜덤 워크와의 차이는 이 차이가 거래 가능성에 대한 필요(충분하지는 않지만) 조건인 한 우리에게 흥미롭습니다.