Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2968
![MQL5 - Язык торговых стратегий для клиентского терминала MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
только почему то вся ветка сидит на R, и не хочет прикасаться к питону без нужды..
Все мне знакомые програмисты которые отлично знают и питон и Р , все как один выбирают Р
а называть корявым то что не знакомо, признак невежетва.. да и вообще судить о том чего не знаешь тоже признак невежетва..
Обратная ситуация. Никто не юзает Р из крупных внедренцев. И люди не последние в айти.
потому что он не для этого ..
почему на с++ никто сайты не пишет?
каждому ЯП своя задача , потому их и много
просто выбрал что было более знакомо, более похоже на mql , а то что менее знакомо (не знакомо) назвал корявым . А надо было изучить..
потому что он не для этого ..
почему на с++ никто сайты не пишет?
просто выбрал что было более знакомо, более похоже на mql , а то что менее знакомо (не знакомо) назвал корявым . А надо было изучить..
Ну и отлично, он так и был задуман...
Только зачем эти пасивно агресивные нападки на R постоянно? Это лучшый ЯП для своих задач , он для этого и был создан,
питон общий ЯП с претензией на простоту в освоении..
Главное ведь не это все, а красивые сделочки делать с помощью алгоритмов
потому что он не для этого ..
почему на с++ никто сайты не пишет?
каждому ЯП своя задача , потому их и много
просто выбрал что было более знакомо, более похоже на mql , а то что менее знакомо (не знакомо) назвал корявым . А надо было изучить..
вы наверное просто не вполне вкурсе..С++ backend крайне востребован и это чуть не самые дорогие вакансии
вы наверное просто не вполне вкурсе..С++ backend крайне востребован и это чуть не самые дорогие вакансии
вы наверное просто не вполне вкурсе что сайт это не только backend ;)
Не все следят за развитием MQL5, но в нем есть штатные методы у матриц и векторов.
Это именно штатные методы языка, а не сторонние библиотеки. Язык с внедрением matrix/vector/complex типов стал очень мощным для стат анализа и тяжелой математики.
Функция
Действие
Категория
Activation
Вычисляет значения функции активации и записывает в переданный вектор/матрицу
Машинное обучение
ArgMax
Возвращает индекс максимального значения
Статистика
ArgMin
Возвращает индекс минимального значения
Статистика
ArgSort
Возвращает отсортированный индекс
Манипуляции
Assign
Копирует матрицу, вектор или массив с автоматическим преобразованием
Инициализация
Average
Вычисляет средневзвешенное значение значений матрицы/вектора
Статистика
Cholesky
Вычисляет разложение Холецкого
Преобразования
Clip
Ограничивает элементы матрицы/вектора заданным диапазоном допустимых значений
Манипуляции
Col
Возвращает вектор-столбец. Записывает вектор в указанный столбец
Манипуляции
Cols
Возвращает количество столбцов в матрице
Характеристики
Compare
Сравнивает элементы двух матриц/векторов с заданной точностью
Манипуляции
CompareByDigits
Сравнивает элементы двух матриц/векторов на совпадение с точностью значащих цифр
Манипуляции
Cond
Вычисляет условное число матрицы
Характеристики
Convolve
Возвращает дискретную линейную свертку двух векторов
Произведения
Copy
Возвращает копию заданной матрицы/вектора
Манипуляции
CopyRates
Получает в матрицу или вектор исторические серии структуры MqlRates указанного символа-периода в указанном количестве
Инициализация
CopyTicks
Получает в матрицу или вектор тики из структуры MqlTick
Инициализация
CopyTicksRange
Получает в матрицу или вектор тики из структуры MqlTick в указанном диапазоне дат
Инициализация
CorrCoef
Вычисляет коэффициент корреляции Пирсона (линейный коэффициент корреляции)
Произведения
Correlate
Вычисляет кросс-корреляцию двух векторов
Произведения
Cov
Вычисляет ковариационную матрицу
Произведения
CumProd
Возвращает кумулятивное произведение элементов матрицы/вектора, включая элементы вдоль заданной оси
Статистика
CumSum
Возвращает кумулятивную сумму элементов матрицы/вектора, включая элементы вдоль заданной оси
Статистика
Derivative
Вычисляет значения производной активационной функции и записывает в переданный вектор/матрицу
Машинное обучение
Det
Вычисляет детерминант квадратной невырожденной матрицы
Характеристики
Diag
Извлекает диагональ или строит диагональную матрицу
Манипуляции
Dot
Скалярное произведение двух векторов
Произведения
Eig
Вычисляет собственные значения и правые собственные векторы квадратной матрицы
Преобразования
EigVals
Вычисляет собственные значения общей матрицы
Преобразования
Eye
Возвращает матрицу с единицами на диагонали и нулями в других местах
Инициализация
Fill
Заполняет существующую матрицу или вектор заданным значением
Инициализация
Flat
Позволяет обращаться к элементу матрицы через один индекс вместо двух
Манипуляции
Full
Создает и возвращает новую матрицу, заполненную заданным значением
Инициализация
GeMM
Oбщее матричное произведение двух матриц (General Matrix Multiply)
Произведения
Hsplit
Горизонтальное разделение матрицы на несколько подматриц. То же самое, что Split с axis=0
Манипуляции
Identity
Создает единичную матрицу указанного размера
Инициализация
Init
Инициализация матрицы или вектора
Инициализация
Inner
Внутреннее произведение двух матриц
Произведения
Inv
Вычисляет (мультипликативную) обратную квадратной невырожденной матрицы методом Жордана-Гаусса
Решения
Kron
Возвращает произведение Кронекера двух матриц, матрицы и вектора, вектора и матрицы или двух векторов
Произведения
Loss
Вычисляет значения функции потерь и записывает в переданный вектор/матрицу
Машинное обучение
LstSq
Возвращает решение линейных алгебраических уравнений по методу наименьших квадратов (для неквадратных или вырожденных матриц)
Решения
LU
LU-факторизация матрицы как произведения нижней треугольной матрицы и верхней треугольной матрицы
Преобразования
LUP
Факторизация LUP с частичной перестановкой, которая относится к разложению LU только с перестановкой строк: PA=LU
Преобразования
MatMul
Матричное произведение двух матриц
Произведения
Max
Возвращает максимальное значение в матрице/векторе
Статистика
Mean
Вычисляет среднее арифметическое значений элементов
Статистика
Median
Вычисляет медиану элементов матрицы/вектора
Статистика
Min
Возвращает минимальное значение в матрице/векторе
Статистика
Norm
Возвращает норму матрицы или вектора
Характеристики
Ones
Создает и возвращает новую матрицу, заполненную единицами
Инициализация
Outer
Вычисляет внешнее произведение двух матриц или двух векторов
Произведения
Percentile
Возвращает указанный процентиль значений элементов матрицы/вектора или элементов вдоль указанной оси
Статистика
PInv
Вычисляет псевдообратную матрицу методом Мура-Пенроуза
Решения
Power
Возводит квадратную матрицу в целочисленную степень
Произведения
Prod
Возвращает произведение элементов матрицы/вектора, которое также может быть выполнено для заданной оси
Статистика
Ptp
Возвращает диапазон значений матрицы/вектора или заданной оси матрицы
Статистика
QR
Вычисляет qr-факторизацию матрицы
Преобразования
Quantile
Возвращает указанный квантиль значений элементов матрицы/вектора или элементов вдоль указанной оси
Статистика
Rank
Возвращает ранг матрицы с помощью метода Гаусса
Характеристики
RegressionMetric
Вычисляет регрессионную метрику как ошибку отклонения от линии регрессии, построенной на указанном массиве данных
Статистика
Reshape
Изменение формы матрицы без изменения ее данных
Манипуляции
Resize
Возвращает новую матрицу с измененной формой и размером
Манипуляции
Row
Возвращает вектор-строку. Записывает вектор в указанную строку
Манипуляции
Rows
Возвращает количество строк в матрице
Характеристики
Size
Возвращает размер вектора
Характеристики
SLogDet
Вычисляет знак и логарифм определителя матрицы
Характеристики
Solve
Решает линейное матричное уравнение или систему линейных алгебраических уравнений
Решения
Sort
Сортировка по месту
Манипуляции
Spectrum
Вычисляет спектр матрицы как набор ее собственных значений из произведения AT*A
Характеристики
Split
Разделение матрицы на несколько подматриц
Манипуляции
Std
Возвращает стандартное отклонение значений элементов матрицы/вектора или элементов вдоль заданной оси
Статистика
Sum
Возвращает сумму элементов матрицы/вектора, которая также может быть выполнена для заданной оси (осей)
Статистика
SVD
Сингулярное разложение значений
Преобразования
SwapCols
Меняет местами столбцы в матрице
Манипуляции
SwapRows
Меняет местами строки в матрице
Манипуляции
Trace
Возвращает сумму по диагоналям матрицы
Характеристики
Transpose
Транспонирует (меняет оси местами) и возвращает измененную матрицу
Манипуляции
Tri
Строит матрицу с единицами на заданной и ниже диагоналях и нулями в других местах
Инициализация
TriL
Возвращает копию матрицы с обнуленными элементами над k-й диагональю. Нижнетреугольная матрица
Манипуляции
TriU
Возвращает копию матрицы с обнуленными элементами ниже k-й диагонали. Верхнетреугольная матрица
Манипуляции
Var
Вычисляет дисперсию значений элементов матрицы/вектора
Статистика
Vsplit
Вертикальное разделение матрицы на несколько подматриц. То же самое, что Split с axis=1
Манипуляции
Zeros
Создает и возвращает новую матрицу, заполненную нулями
Инициализация
Ну и отлично, он так и был задуман...
Только зачем эти пасивно агресивные нападки на R постоянно? Это лучшый ЯП для своих задач , он для этого и был создан,
питон общий ЯП с претензией на простоту в освоении..
Главное ведь не это все, а красивые сделочки делать с помощью алгоритмов
А че мне твои сделочки, бэктесты подавай!
1) Либо так, и это кое как работает
2) либо все на автомате и это не работает никогда.
пока сижу на п.1) но мечтаю про п.2)
1) Либо так, и это кое как работает
2) либо все на автомате и это не работает никогда.
пока сижу на п.1) но мечтаю про п.2)