Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 53

Novo comentário
 
Yuriy Asaulenko:

O problema de C R é que eu não o conheço. :) É uma questão de tempo, lentamente, pegar o jeito.

O mais difícil é fornecer intercâmbio de dados em tempo real entre R - software - MT5. Não consigo pensar em nada inteligente, exceto em arquivos. Suponho que eles servirão para começar e então veremos.

Mas ainda não vejo o protocolo de intercâmbio (interface).

Temos uma conexão R-MT4. Há muito tempo está funcionando. Está escrito em Pascal, há um código fonte.
 
СанСаныч Фоменко:
Existe um pacote de R-MT4. Há muito tempo está funcionando. Está escrito em Pascal e há um código fonte.

Eu não escrevo em Pascal (foi há muito tempo), mas estou pegando o jeito. Eu ficaria grato. Eu lhe enviarei meu correio pessoalmente.

Comecei a olhar para as tubulações para troca com a MT, enquanto lia os documentos.

Em CRAN(seção - Outros) e onet viram COM-DLLs para R (seção - Outros). Ainda não os examinei.

Parece até agora:

MT - software de processamento de decisão - R.

 
Yuriy Asaulenko:

Eu não escrevo em Pascal (foi há muito tempo), mas estou pegando o jeito. Eu ficaria grato. Eu lhe enviarei meu correio pessoalmente.

Comecei a olhar para as tubulações para troca com a MT, enquanto lia os documentos.

Em CRAN(seção - Outros) e onet viram COM-DLLs para R (seção - Outros). Ainda não os examinei.

Até agora é assim que parece:

MT - Software de Processamento de Decisão - R.

Eu afixei isto, é de outra pessoa, acabei de movê-lo para a kodobase

https://www.mql5.com/ru/code/10684

E este é um exemplo.

https://www.mql5.com/ru/code/10718

Há também um na VLAD, que tem um esquema mais complicado, mas mais promissor.

A tomada de decisão somente R é extremamente poderosa: tanto R em si como seus pacotes. O código R é extremamente compacto e muito eficiente para algoritmos computacionalmente complexos.

Outra nuança do R.

R é um intérprete, mas o núcleo que interpreta as cordas R está em C, cujas interfaces estão bem documentadas. Além disso, existem pacotes para a comunicação com a C. Uma solução: adicionar código ao kernel R que faz interface com o MT.

 
СанСаныч Фоменко:

A tomada de decisão somente R é extremamente poderosa: tanto R em si como seus pacotes. O código R é extremamente compacto e para algoritmos computacionalmente complexos é muito eficiente.

Outra nuança do R.

R é um intérprete, mas o núcleo que interpreta as cordas R está em C, cujas interfaces estão bem documentadas. Além disso, existem pacotes para a comunicação com a C. Uma solução: adicionar código ao kernel R que interage com o MT.

Isto é compreensível. Entretanto, a integração e interação das aplicações R e C/C++ é realmente bem descrita, por exemplo, nos pacotes Rcpp e RInside, etc. Ou seja, uma aplicação C++ interage com um kernel R.

Mas como adicionar código ao kernel R? - Você tem que desenvolver seu próprio pacote para R com ligação com MT e outros? ? É, imho, mais complicado do que R atribuir matemática complexa, obter resultados e tomar uma decisão na aplicação.

De qualquer forma, não consigo imaginar.

 
Yuriy Asaulenko:

Isto é compreensível. Entretanto, a integração e interação das aplicações R e C/C++ é realmente bem descrita, por exemplo, nos pacotes Rcpp e RInside, etc. Ou seja, uma aplicação C++ interage com um kernel R.

Mas como adicionar código ao kernel R? - Você tem que desenvolver seu próprio pacote para R com ligação com MT e outros? ? É mais complicado, imho, que R fazer contas complicadas, obter resultados e tomar decisões na aplicação.

De qualquer forma, não faço a menor idéia.

Que tipo de livro é este? Redação de extensões R.

O link está bem no R help.

 
СанСаныч Фоменко:

Que tipo de livro é este? Redação R Extensões

O link está bem no R help

é tudo sobre fazer seus próprios pacotes ou colaborar com eles. :) - As extensões Writing R cobrem como criar seus próprios pacotes, escrever arquivos de ajuda R, e as interfaces em língua estrangeira (C, C++, Fortran, ...).

Até agora, prefiro - as interfaces em língua estrangeira (C, C++, Fortran, ...). Eu já experimentei - em C/C++/C# novos tipos de dados aparecem de R e se dirigem ao kernel via DLL. Parece que a funcionalidade dos pacotes é chamada diretamente do programa. Parece-me que os tipos de interação são muito próximos, só que neste último caso não há necessidade de se fazer como um pacote. A propósito, o próprio R recomenda escrever funcionalidades complexas dentro de scripts em C/C++/F mesmo sem embalá-lo como um pacote (exceto que eu não sei se ele funciona sob UNIX, onde o compilador é embutido no sistema operacional).

 
Yuriy Asaulenko:

Exatamente sobre - ou preparar suas embalagens ou interagir. :) - As extensões Writing R cobrem como criar seus próprios pacotes, escrever arquivos de ajuda R, e as interfaces em língua estrangeira (C, C++, Fortran, ...).

Até agora, prefiro - as interfaces em língua estrangeira (C, C++, Fortran, ...). Eu já experimentei - em C/C++/C# novos tipos de dados aparecem de R e se dirigem ao kernel via DLL. Parece que a funcionalidade dos pacotes é chamada diretamente do programa. Parece-me que os tipos de interação são muito próximos, só que neste último caso não há necessidade de se fazer como um pacote. A propósito, o próprio R recomenda escrever funcionalidades complexas dentro de scripts em C/C++/F mesmo sem embalá-lo como um pacote (exceto que eu não sei se ele funciona sob UNIX, onde o compilador é embutido no sistema operacional).

Infelizmente, meu conhecimento nesta área é extremamente limitado.

Boa sorte. Desejo-lhes sinceramente resultados.

 
СанСаныч Фоменко:

Infelizmente, meu conhecimento nesta área é extremamente limitado.

Boa sorte. Desejo-lhes sinceramente resultados.

Obrigado.

Entendi a interação geral com o R. Tenho dominado a funcionalidade mais simples. O que vem a seguir, eu não sei o que fazer. Eu também não tenho absolutamente nenhuma idéia do que fazer com os pacotes.

Até agora eu preciso de funções de correlação e autocorrelação e regressão polinomial . Não consigo me orientar, não consigo encontrá-los. Onde procurá-los?

 
Yuriy Asaulenko:

Obrigado.

A interação com R é geralmente resolvida. Tenho dominado a funcionalidade mais simples. Mas eu não sei o que fazer a seguir. Eu também não tenho absolutamente nenhuma idéia do que fazer com os pacotes.

Até agora eu preciso de funções de correlação e autocorrelação e regressão polinomial . Não consigo me orientar, não consigo encontrá-los. Onde procurá-los?

?var()

?cov()

?cor()

A mais simples autocorrelação:

x <- rnorm(1000, 0, 1)
cor(x[1:999], x[2:1000])

função incorporada:

acf(x, lag.max = NULL,
    type = c("correlation", "covariance", "partial"),
    plot = TRUE, na.action = na.fail, demean = TRUE, ...)

pacf(x, lag.max, plot, na.action, ...)

In R for fitting a polynomial regression model (not orthogonal), there are two methods, among them identical. Suppose we seek the values of beta coefficients for a polynomial of degree 1, then 2 nd degree, and 3 rd degree:


fit1 <- lm(sample1$Population ~ sample1$Year)
fit2 <- lm(sample1$Population ~ sample1$Year + I(sample1$Year^2))
fit3 <- lm(sample1$Population ~ sample1$Year + I(sample1$Year^2) + I(sample1$Year^3))

estas funções vão para a base.

 

Você pode tentar procurar por pacotes por palavras-chave na lista de todos os pacotes:https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html

Estes pacotes são divididos em grupos e se você souber a qual grupo sua aplicação pertence, talvez seja mais fácil procurar pacotes no grupo/go?link=https://cran.r-project.org/web/views/.

Muitos dos outros pacotes têm bons exemplos nos manuais e adicionaram os pdfs

CRAN Packages By Name
  • cran.r-project.org
The package will formally test two curves represented by discrete data sets to be statistically equal or not when the errors of the two curves were assumed either equal or not using the tube formula to calculate the tail probabilities
1...46474849505152535455
Novo comentário