Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 222
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Este objectivo só pode ser alcançado com um conhecimento absoluto do assunto. A facilidade de criar qualquer coisa não é relevante aqui.
O que significam estas palavras?
Por exemplo, este é o significado das suas palavras.
O OOP foi aplicado à programação. Não estou nada interessado na técnica de programação e não estou interessado na linguagem da sua implementação.
Mas há outro significado das suas palavras e R satisfaz completamente este significado.
Sim, você pode usar ferramentas R como caixas pretas, mas estes são casos muito limitados. E concordo plenamente contigo que se tem de entrar na essência da ferramenta.
Mas como?
Ao pegar no código fonte e analisá-lo? Tenho a certeza absoluta que não te vai aproximar mais da compreensão da essência do algoritmo.
Mas há outra maneira de resolver o problema que você mencionou. Se você quiser chegar ao coração do algoritmo, você pode procurar a ligação para o trabalho teórico que este algoritmo implementa. Sim, muitas vezes tenho de fazer isto. Na minha opinião, este é o último conhecimento do assunto.
Se você entender o conhecimento do assunto desta forma, R satisfaz este requisito como nenhum outro pacote, porque a documentação sobre qualquer função R inclui um link para uma publicação descrevendo a teoria do algoritmo, e muitas vezes material relacionado, como monografias sobre problemas relacionados. Ou seja, R inclui uma extensa bibliografia cujas afirmações teóricas podem ser verificadas por algoritmos. Se compararmos estas características do R com os trabalhos do campo da estatística na época soviética, um enorme passo em frente tanto na teoria como na prática.
Por exemplo. Suponha que você esteja interessado nos modelos VECM. Você pode usar funções prontas, e se você estiver interessado noconhecimento absoluto do assunto, veja os links e veja referências aos trabalhos originais da Granger sobre cointegração. Quanto mais você pode ir?
O R é ótimo para aprender, o R é ótimo para pesquisa, seleção de algoritmos. Em TFs acima de H1 é bem possível usar na prática. O comércio de alta frequência é um problema à parte.
O que significam estas palavras?
Eu posso explicar com mais detalhes:
Se um processo complexo em alguma situação não é importante, então ninguém tende a entrar nele. Mas de repente, a situação muda e o processo torna-se vital. Cada obstáculo no processo é caro e por isso é muito importante estar ciente de todos os componentes do processo. Um exemplo perfeito disso é quando você começa com a negociação de demonstração e muda para a negociação real.
Se você não está interessado na técnica de programação e na linguagem de implementação (a propósito, a linguagem que você defende não é interessante), então as soluções que você obtém como resultado deste processo não significam nada para você.
Já que estamos falando de negociação, ou você é muito rico, ou não negocia no mercado real. Caso contrário, você falaria de ferramentas e abordagens com mais atenção, comparando-as e tentando entendê-las, porque o seu rendimento dependeria disso.
Consequentemente, a posição de diletantismo convicto é condicionada pela ausência de qualquer ameaça no estado actual.
A língua R cria a seguinte situação:
1. alivia-o condicionalmente do trabalho desnecessário e facilita o seu trabalho, mas exige que esqueça a inquisitividade da sua própria mente e aceite soluções prontas.
2. Se não quiser, examine o imenso R, e tente não se afogar no seu conteúdo. E muito disso você nunca precisará, mas terá que resolver toda a bagunça (a linguagem não é especializada para negociação algorítmica).
Essa é a alternativa. Você só tem que aceitar e esperar que os desenvolvedores anônimos tenham feito o seu melhor e feito os mecanismos necessários suficientemente perfeitos.
Desculpa, mas o meu ego desenvolvedor impede-me de o aturar. ))
P.S. O amor aos freebies tem os seus efeitos secundários)).
SanSanych Fomenko:
Se você entender o conhecimento do assunto desta forma, R satisfaz este requisito como nenhum outro pacote, já que a documentação de qualquer função R inclui uma referência a uma publicação descrevendo a teoria do algoritmo, e muitas vezes também materiais relacionados, por exemplo, monografias sobre problemas intimamente relacionados. Ou seja, R inclui uma extensa bibliografia cujas afirmações teóricas podem ser verificadas por algoritmos. Se compararmos estas características do R com os trabalhos do campo da estatística na época soviética, um enorme passo em frente tanto na teoria como na prática.
Por exemplo. Suponha que você esteja interessado nos modelos VECM. Você pode usar funções prontas, e se você estiver interessado noconhecimento absoluto do assunto, veja os links e verá referências aos trabalhos originais da Granger sobre cointegração. Quanto mais você pode ir?
O R é ótimo para aprender, o R é ótimo para pesquisa, seleção de algoritmos. Em TFs acima de H1 é bem possível usar na prática. O comércio de alta frequência é um problema à parte.
Sinceramente, ao ler este texto, estou um pouco perdido no teu raciocínio. Como assim?
Que modelos? Que passo em frente nas estatísticas? Estamos interessados num comércio concreto e prático e no que lhe diz respeito. As realizações científicas em diferentes áreas não são muito relevantes para o comércio.
Por que você acha que tais "vantagens" superam as vantagens da MQL? A solução dispersa de muitos problemas altamente científicos é mais eficaz do que focar em problemas do mundo real?
De que modelos estás a falar?
1. E os algoritmos simples para o reconhecimento de padrões clássicos?
2. E os dados adicionais de mercado no terminal?
3. E quanto à interface nos EAs?
4. Que tal a integração das estatísticas comerciais actuais nos EAs em tabelas e gráficos? (E que esta estatística seja simples e primitiva).
Estes e muitos outros problemas são urgentes, enquanto você sugere ir a lugares desconhecidos e procurar coisas desconhecidas, a fim de poupar seus próprios esforços para resolver seus próprios problemas.
Ai de mim...((
Eu posso explicar com mais detalhes:
Se um processo complexo em alguma situação não importa muito, ninguém tende a entrar nele. Mas de repente, a situação muda e o processo torna-se vital. Cada obstáculo no processo pode levar a grandes perdas, por isso o conhecimento de todos os componentes do processo é muito importante. Um exemplo perfeito disso é quando você começa com a negociação de demonstração e muda para a negociação real.
Se você não está interessado na técnica de programação e na linguagem de implementação (a propósito, a linguagem que você defende não é interessante), então as soluções que você obtém como resultado deste processo não significam nada para você.
Já que estamos falando de negociação, ou você é muito rico, ou não negocia no mercado real. Caso contrário, você estaria mais inclinado a falar sobre ferramentas e abordagens, comparando-as e tentando entendê-las, porque o seu rendimento dependeria disso.
Consequentemente, a posição de diletantismo convicto é condicionada pela ausência de qualquer ameaça no estado actual.
A língua R cria a seguinte situação:
1. alivia-o condicionalmente do trabalho desnecessário e facilita o seu trabalho, mas exige que esqueça a inquisitividade da sua própria mente e aceite soluções prontas.
2. Se não quiser, examine o imenso R, e tente não se afogar no seu conteúdo. E muito disso você nunca precisará, mas terá que resolver toda a bagunça (a linguagem não é especializada para negociação algorítmica).
Essa é a alternativa. Você só tem que aceitar e esperar que os desenvolvedores anônimos tenham feito o seu melhor e feito os mecanismos necessários suficientemente perfeitos.
Desculpa, mas o meu ego desenvolvedor impede-me de o aturar. ))
P.S. O amor aos freebies tem os seus efeitos secundários)).
Você não leu o meu post com atenção.
E mais: cada obstáculo no processo pode levar a grandes perdas, então conhecer todos os componentes do processo torna-se extremamente importante. Negociar e tornar realidade é um exemplo perfeito disso.
A maior parte deste tópico é dedicada ao comércio demo-a-real. Para o entender, basta ter as ferramentas apropriadas. E garanto-lhe que isto NÃO é um "freebie".
Vou acrescentar
R não é uma linguagem de programação. É um ambiente de software livre para computação estatística e gráficos. Em particular, este ambiente de software para computação estatística inclui a linguagem algorítmica R.
lendo seu tópico agora https://www.mql5.com/ru/forum/91459
Muito interessante, tu e eu somos da mesma maneira.
Vou acrescentar
R não é uma linguagem de programação. É um ambiente de software livre para computação estatística e gráficos. Em particular, este ambiente de software para computação estatística inclui a linguagem algorítmica R.
Então você confirma que o R não foi originalmente criado como uma linguagem que suporta totalmente o comércio algorítmico?
Por outras palavras, não foi originalmente concebido para negociação. Tem outro propósito original. Então ninguém nunca pensou na eficiência de resolver as tarefas de negociação?
No entanto, devido à sua constante extensão e agregação de um grande número de funções, começou a resolver problemas de cointegração, astronomia, física nuclear, electrónica de consumo, em paralelo com a resolução de problemas estatísticos, e chegou à comercialização algorítmica?
Em outras palavras, algotrading in R existe como um "condimento"? Como se seguindo a lógica: - "se R tem tudo, porque não algotrading também?"?
Neste caso, você está contrastando esta ferramenta "para todas as ocasiões" com a linguagem profissional MQL, claramente afiada para negociação?
É um pouco imprudente .... (É pouco profissional.) ))
lendo seu tópico agora https://www.mql5.com/ru/forum/91459
muito interessante, tu e eu somos da mesma maneira.
Eu não quero participar de uma discussão, mas só para que você não pense que o R é tão coxo em termos de negociação e otimização de sistemas de negociação, basta navegar porhttps://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter, há até mesmo a Walk Forward Analysis que, tanto quanto eu sei, nem sequer está no MT5
Eu não quero participar de uma discussão, mas só para que você não pense que o R é tão coxo em termos de negociação e otimização de sistemas de negociação, basta navegar porhttps://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter, há até mesmo a Walk Forward Analysis que, tanto quanto eu sei, nem sequer está no MT5
Amanhã vou folheá-lo e afixar a minha opinião.
Nunca tive a intenção de exagerar a palavra R, mas o valor profissional da MQL tem sido imerecido e abusado, enquanto a abordagem "diletante" tem sido amplamente anunciada como a mais lucrativa.
Então eu "intercedi". ))
A propósito, hoje lançamos o MetaTrader 5 build 1485 com biblioteca matemática atualizada, na qual adicionamos algumas dezenas de funções de R + um conjunto de operações de alto nível + biblioteca gráfica em forma de enredo.
A quantidade total de código fonte em matemática já é de 6617 kb.
Somente em matemática há uma implementação de 461 funções matemáticas com boa cobertura das capacidades de R:
bool MathAbs(double &array[])
bool MathArccos(const double &array[],double &result[])
bool MathArccos(double &array[])
bool MathArccosh(const double &array[],double &result[])
bool MathArccosh(double &array[])
bool MathArcsin(const double &array[],double &result[])
bool MathArcsin(double &array[])
bool MathArcsinh(const double &array[],double &result[])
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bool MathArctan(const double &array[],double &result[])
bool MathArctan(double &array[])
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bool MathArctanh(const double &array[],double &result[])
bool MathArctanh(double &array[])
bool MathCeil(const double &array[],double &result[])
bool MathCeil(double &array[])
bool MathCorrelationKendall(const double &array1[],const double &array2[],double &tau)
bool MathCorrelationKendall(const int &array1[],const int &array2[],double &tau)
bool MathCorrelationPearson(const double &array1[],const double &array2[],double &r)
bool MathCorrelationPearson(const int &array1[],const int &array2[],double &r)
bool MathCorrelationSpearman(const double &array1[],const double &array2[],double &r)
bool MathCorrelationSpearman(const int &array1[],const int &array2[],double &r)
bool MathCos(const double &array[],double &result[])
bool MathCos(double &array[])
bool MathCosPi(const double &array[],double &result[])
bool MathCosPi(double &array[])
bool MathCosh(const double &array[],double &result[])
bool MathCosh(double &array[])
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bool MathCumulativeDistributionBeta(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBinomial(const double &x[],const double n,double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionBinomial(const double &x[],const double n,double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionCauchy(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionCauchy(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionChiSquare(const double &x[],const double nu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionChiSquare(const double &x[],const double nu,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionExponential(const double &x[],const double mu,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionExponential(const double &x[],const double mu,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionF(const double &x[],const double nu1,const double nu2,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGamma(const double &x[],const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGamma(const double &x[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGeometric(const double &x[],const double p,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionGeometric(const double &x[],const double p,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double &x[],const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double &x[],const double m,const double k,const double n,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLogistic(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLogistic(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLognormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
bool MathCumulativeDistributionLognormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
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bool MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double &x[],const double r,double p,double &result[])
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bool MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double &x[],const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
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bool MathCumulativeDistributionNormal(const double &x[],const double mu,const double sigma,double &result[])
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bool MathCumulativeDistributionPoisson(const double &x[],const double lambda,double &result[])
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bool MathCumulativeMin(const double &array[],double &result[])
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bool MathCumulativeProduct(const double &array[],double &result[])
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bool MathCumulativeSum(const double &array[],double &result[])
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bool MathMomentsNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsNormal(const double mu,const double sigma,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsPoisson(const double lambda,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsUniform(const double a,const double b,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
bool MathMomentsWeibull(const double a,const double b,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
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bool MathQuantilePoisson(const double &probability[],const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,double &result[])
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bool MathQuantileWeibull(const double &probability[],const double a,const double b,double &result[])
bool MathRandomBeta(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomBinomial(const double n,const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomCauchy(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomChiSquare(const double nu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomExponential(const double mu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomF(const double nu1,const double nu2,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomGamma(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomGeometric(const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomHypergeometric(const double m,const double k,const double n,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomLogistic(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomLognormal(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNegativeBinomial(const double r,const double p,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNoncentralT(const double nu,const double delta,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomNormal(const double mu,const double sigma,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomPoisson(const double lambda,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomT(const double nu,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomUniform(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRandomWeibull(const double a,const double b,const int data_count,double &result[])
bool MathRange(const double &array[],double &min,double &max)
bool MathRank(const double &array[],double &rank[])
bool MathRank(const int &array[],double &rank[])
bool MathRepeat(const double &array[],const int count,double &result[])
bool MathReverse(const double &array[],double &result[])
bool MathReverse(double &array[])
bool MathRound(const double &array[],int digits,double &result[])
bool MathRound(double &array[],int digits)
bool MathSample(const double &array[],const int count,const bool replace,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],const int count,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],double &probabilities[],const int count,const bool replace,double &result[])
bool MathSample(const double &array[],double &probabilities[],const int count,double &result[])
bool MathSample(const int &array[],double &probabilities[],const int count,const bool replace,int &result[])
bool MathSample(const int &array[],double &probabilities[],const int count,int &result[])
bool MathSequence(const double from,const double to,const double step,double &result[])
bool MathSequenceByCount(const double from,const double to,const int count,double &result[])
bool MathSignif(const double &array[],int digits,double &result[])
bool MathSignif(double &array[],int digits)
bool MathSin(const double &array[],double &result[])
bool MathSin(double &array[])
bool MathSinPi(const double &array[],double &result[])
bool MathSinPi(double &array[])
bool MathSinh(const double &array[],double &result[])
bool MathSinh(double &array[])
bool MathSqrt(const double &array[],double &result[])
bool MathSqrt(double &array[])
bool MathTan(const double &array[],double &result[])
bool MathTan(double &array[])
bool MathTanPi(const double &array[],double &result[])
bool MathTanPi(double &array[])
bool MathTanh(const double &array[],double &result[])
bool MathTanh(double &array[])
bool MathTrunc(const double &array[],double &result[])
bool MathTrunc(double &array[])
bool MathTukeySummary(const double &array[],const bool removeNAN,double &minimum,double &lower_hinge,double &median,double &upper_hinge,double &maximum)
bool MathUnique(const double &array[],double &result[])
double MathArctan2(const double y,const double x)
double MathAverageDeviation(const double &array[])
double MathAverageDeviation(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathBeta(const double a,const double b)
double MathBetaIncomplete(const double x,const double p,const double q)
double MathBetaLog(const double a,const double b)
double MathBinomialCoefficientLog(const double n,const double k)
double MathBinomialCoefficientLog(const int n,const int k)
double MathCumulativeDistributionBeta(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBeta(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBinomial(const double x,const double n,double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionBinomial(const double x,const double n,double p,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionCauchy(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionCauchy(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionChiSquare(const double x,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionChiSquare(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionExponential(const double x,const double mu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionExponential(const double x,const double mu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionF(const double x,const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionF(const double x,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGamma(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGamma(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGeometric(const double x,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionGeometric(const double x,const double p,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLogistic(const double x,const double mu,double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLogistic(const double x,const double mu,double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double x,const double r,double p,const bool tail,const bool log_mode,int error_code)
double MathCumulativeDistributionNegativeBinomial(const double x,const double r,double p,int error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionNormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionPoisson(const double x,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionPoisson(const double x,const double lambda,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionT(const double x,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionT(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionUniform(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionUniform(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionWeibull(const double x,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathCumulativeDistributionWeibull(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathFactorial(const int n)
double MathGamma(const double x)
double MathGammaIncomplete(double x,double alpha)
double MathGammaLog(const double x)
double MathHypergeometric2F2(const double a,const double b,const double c,const double d,const double z)
double MathKurtosis(const double &array[])
double MathKurtosis(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMax(const double &array[])
double MathMax(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMean(const double &array[])
double MathMean(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMedian(double &array[])
double MathMedian(double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMin(const double &array[])
double MathMin(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathMomentsNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathMomentsNoncentralT(const double nu,const double delta,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathMomentsT(const double nu,double &mean,double &variance,double &skewness,double &kurtosis,int &error_code)
double MathPowInt(const double x,const int power)
double MathProbabilityDensityBeta(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBeta(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBinomial(const double x,const double n,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityBinomial(const double x,const double n,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityCauchy(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityCauchy(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityChiSquare(const double x,const double nu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityChiSquare(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityExponential(const double x,const double mu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityExponential(const double x,const double mu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityF(const double x,const double nu1,const double nu2,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityF(const double x,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGamma(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGamma(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGeometric(const double x,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityGeometric(const double x,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityHypergeometric(const double x,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLogistic(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLogistic(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityLognormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNegativeBinomial(const double x,const double r,const double p,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNegativeBinomial(const double x,const double r,const double p,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralBeta(const double x,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralChiSquare(const double x,const double nu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralChiSquare(double x,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralF(const double x,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNoncentralT(const double x,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNormal(const double x,const double mu,const double sigma,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityNormal(const double x,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathProbabilityDensityPoisson(const double x,const double lambda,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityPoisson(const double x,const double lambda,int &error_code)
double MathProbabilityDensityT(const double x,const double nu,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityT(const double x,const double nu,int &error_code)
double MathProbabilityDensityUniform(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityUniform(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProbabilityDensityWeibull(const double x,const double a,const double b,const bool log_mode,int &error_code)
double MathProbabilityDensityWeibull(const double x,const double a,const double b,int &error_code)
double MathProduct(const double &array[])
double MathQuantileBeta(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileBeta(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileBinomial(const double probability,const double n,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileBinomial(const double probability,const double n,const double p,int &error_code)
double MathQuantileCauchy(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileCauchy(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileChiSquare(const double probability,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileChiSquare(const double probability,const double nu,int &error_code)
double MathQuantileExponential(const double probability,const double mu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileExponential(const double probability,const double mu,int &error_code)
double MathQuantileF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileF(const double probability,const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathQuantileGamma(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileGamma(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileGeometric(const double probability,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileGeometric(const double probability,const double p,int &error_code)
double MathQuantileHypergeometric(const double probability,const double m,const double k,const double n,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileHypergeometric(const double probability,const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathQuantileLogistic(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileLogistic(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileLognormal(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileLognormal(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNegativeBinomial(const double probability,const double r,const double p,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNegativeBinomial(const double probability,const double r,const double p,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralBeta(const double probability,const double a,const double b,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralBeta(const double probability,const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralChiSquare(const double probability,const double nu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralChiSquare(const double probability,const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralF(const double probability,const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralT(const double probability,const double nu,const double delta,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNoncentralT(const double probability,const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathQuantileNormal(const double probability,const double mu,const double sigma,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileNormal(const double probability,const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathQuantilePoisson(const double probability,const double lambda,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantilePoisson(const double probability,const double lambda,int &error_code)
double MathQuantileT(const double probability,const double nu,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileT(const double probability,const double nu,int &error_code)
double MathQuantileUniform(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileUniform(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathQuantileWeibull(const double probability,const double a,const double b,const bool tail,const bool log_mode,int &error_code)
double MathQuantileWeibull(const double probability,const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomBeta(const double a,const double b)
double MathRandomBeta(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomBinomial(const double n,const double p)
double MathRandomBinomial(const double n,const double p,int &error_code)
double MathRandomCauchy(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomChiSquare(const double nu,int &error_code)
double MathRandomExponential(const double mu,int &error_code)
double MathRandomF(const double nu1,const double nu2,int &error_code)
double MathRandomGamma(const double a,const double b)
double MathRandomGamma(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomGeometric(const double p,int &error_code)
double MathRandomHypergeometric(const double m,const double k,const double n,int &error_code)
double MathRandomLogistic(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomLognormal(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNegativeBinomial(const double r,const double p,int error_code)
double MathRandomNonZero(void)
double MathRandomNoncentralBeta(const double a,const double b,const double lambda,int &error_code)
double MathRandomNoncentralChiSquare(const double nu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNoncentralF(const double nu1,const double nu2,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomNoncentralT(const double nu,const double delta,int &error_code)
double MathRandomNormal(const double mu,const double sigma,int &error_code)
double MathRandomPoisson(const double lambda)
double MathRandomPoisson(const double lambda,int &error_code)
double MathRandomT(const double nu,int error_code)
double MathRandomUniform(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRandomWeibull(const double a,const double b,int &error_code)
double MathRange(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathRound(const double x,const int digits)
double MathSignif(const double x,const int digits)
double MathSkewness(const double &array[])
double MathSkewness(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathStandardDeviation(const double &array[])
double MathStandardDeviation(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathSum(const double &array[])
double MathSum(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double MathTrunc(const double x)
double MathVariance(const double &array[])
double MathVariance(const double &array[],const int start=0,const int count=WHOLE_ARRAY)
double Nan(long bit_value)
double TailLog0(const bool tail,const bool log_mode)
double TailLog1(const bool tail,const bool log_mode)
double TailLogProbability(const double probability,const bool tail,const bool log_mode)
double TailLogValue(const double value,const bool tail,const bool log_mode)
void MathQuickSort(double &array[],int &indices[],int first,int last,int mode)
void MathQuickSortAscending(double &array[],int &indices[],int first,int last)
void MathQuickSortDescending(double &array[],int &indices[],int first,int last)
Portanto, a MQL5 já tem uma funcionalidade matemática básica muito, muito boa. Não estava presente recentemente, mas implementámo-lo muito rapidamente.
Deixe-me salientar que as capacidades das bibliotecas Alglib e Fuzzy, que também são apresentadas no código fonte, não são mencionadas aqui.