Os programadores da MQL podem ser considerados como programadores? - página 6
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Se você é um programador ou não depende de uma pessoa.
MQL4-5 é um dos ramos da programação.
Há diferentes graus de habilidade-compilação de algoritmos-programas.
Por exemplo, se você só pode usar MQL4-5, você será um deus da programação entre novatos e não-programadores.
Se você é bom na MQL4-5, entre programadores experientes você será um novato perdedor.
Tudo depende do ambiente em que você se encontra.
Tudo no mundo é relativo.
Um copo de água é maior que uma gota, um barril de água é sempre maior que um copo de água, e assim por diante.
E se você provar algo na frente de profissionais que só sabem usar a MQL4-5.
eles o pisarão em uma vala com ***, com risos selvagens e rugidos.
P.s. Todos têm que estar em seu nicho e discutir somente dentro de seu nível.
E se você provar algo na frente de profissionais que só sabem como usar MQL4-5
eles o pisarão em uma vala com ***, e com risos selvagens e rugidos.
Eles não serão sequer pisoteados. Você não será sequer pisoteado. Não vale a pena.
Não haverá nem mesmo atropelamento. Também não haverá risos nem relinchos. Não vale a pena.
Haverá sempre quem goste de fazê-lo...
assim )
Se você fizer isso, você pode se considerar não um super-programador, mas um super-idiot. Em vez de aplicar o que já foi criado muitas vezes, fazendo-o você mesmo e perdendo tempo com isso. Esta abordagem "sozinho" não se enquadra no conceito de programação moderna).
Por favor, diga-me onde posso encontrar, bem, pelo menos códigos de trabalho C++ para GARGH.
Em R-Project, com código fonte. Parece haver alguns módulos em Python também. E tudo em C++. E se não em C++, quem - o que impede a conexão a esses módulos de qualquer outra aplicação? Você tem apenas a interface atrás de você. Por que você precisa do código C++? - Você não precisa de código para aplicá-lo.
PS Aqui está a primeira coisa que surgiu em uma busca - garch para Python - Time Series Analysis (TSA) em Python - Linear Models to GARCH A julgar pela busca, garch C++ também é suficiente.
Se você fizer isso, você pode se considerar não um super-programador, mas um super-idiot. Em vez de aplicar o que já foi criado muitas vezes, fazendo-o você mesmo e perdendo tempo com isso. O conceito de programação moderna não se enquadra nesta abordagem "tudo por si mesmo").
É por isso que mencionei a baixa produtividade e a necessidade de aprender a tecnologia "on the fly". Se eu tenho esses problemas, então que tipo de jogador de tanque sou eu? Programador, quero dizer.
Por favor, diga-me onde posso encontrar, pelo menos, códigos de trabalho C++ para a GARCH.
O problema é que o GARCH(1,1) puro é um modelo virtualmente impraticável.
Você tem que levar o pacote apropriado, o mais interessante é o rugarch. Você tem que simular a média, ARCH propriamente dita, e há muitos destes modelos, você pode obter bons resultados com EGARCH, além de que você tem que simular a distribuição. Há muitas publicações destacando os resultados da utilização deste pacote nos mercados financeiros, incluindo o Forex. Você pode encontrar aqui códigos e exemplos prontos, é muito instrutivo.
Se você olhar para Rugarch e conseguir um bom resultado, ele está disponível em Srp, os códigos são de código aberto.
Mas você está muito longe de Srp porque não é certo que obterá um resultado decente com GARCH. De qualquer forma, é incomparavelmente mais conveniente conduzir experimentos em R do que em µl, porque R é um intérprete.
Em qualquer caso, é incomparavelmente mais conveniente realizar experimentos em R do que em µl, porque R é um intérprete.
É mais conveniente não porque o intérprete é secundário, mas porque R é um ambiente de modelagem, incluindo (ou primeiro que tudo) estatísticas.
A propósito, apesar de o R ser interpretado, o próprio idioma é uma linguagem de script e serve principalmente para ligar palavras em uma frase, ou seja, funcionalidade e vários pacotes entre si. E o próprio idioma ocupa uma parte insignificante do tempo de execução do programa.
Assim, todas as reclamações sobre a velocidade do R são completamente infundadas. Trata-se do uso de R diretamente no TC, e da inutilidade de reescrever códigos no MQL).
O problema é que...
Informações úteis :
http://keldysh.ru/papers/2013/prep2013_19.pdf
M.A. Ananiev, N.A. Mitin
Comparação de modelos Autoregressivos Lineares e Não Lineares de Heteroscedasticidade Condicionada Usando o Retorno do Índice RTS como Exemplo
ANOTAÇÃO
Neste artigo comparamos as capacidades de previsão dos modelos de volatilidade condicional linear e não linear com o exemplo dos modelos GARCH para o retorno do índice RTS. Com base nos preços de fechamento diário do índice RTS para 10 anos, um conjunto de modelos paramétricos é estimado e um conjunto de previsões de volatilidade para diferentes horizontes de comprimento é construído. As capacidades de previsão dos modelos são comparadas de acordo com os critérios selecionados. Modelos não lineares foram desenvolvidos para responder pelas características detectadas das séries cronológicas, mas a qualidade das previsões obtidas com sua ajuda é, às vezes, questionada. Os resultados deste estudo complementam os resultados de outros trabalhos: modelos de volatilidade condicional não-linear mostram melhores resultados. Uma possível explicação para este sucesso pode ser o fato de que modelos não lineares dão melhores previsões em horizontes relativamente curtos, enquanto que em horizontes mais longos podem dar erros maiores.
O problema é que o GARCH(1,1) puro é um modelo virtualmente impraticável.
Você tem que levar o pacote apropriado, o mais interessante é o rugarch. Você tem que simular a média, ARCH propriamente dita, e existem muitos destes modelos, você pode obter bons resultados com EGARCH, além de que você precisa simular a distribuição. Há muitas publicações destacando os resultados da utilização deste pacote nos mercados financeiros, incluindo o Forex. Você pode encontrar aqui códigos e exemplos prontos, é muito instrutivo.
Se você olhar para Rugarch e conseguir um bom resultado, ele está disponível em Srp, os códigos são de código aberto.
Mas você está muito longe de Srp porque não é certo que obterá um resultado decente com GARCH. De qualquer forma, é incomparavelmente mais conveniente conduzir experimentos em R do que em µl, porque R é um intérprete.
Sanych, deixe-me contar-lhe um segredo terrível: também a MQL. É também um intérprete.