MQL programcıları programcı olarak kabul edilebilir mi? - sayfa 6

 

Programcı olup olmaması kişiye bağlıdır.
MQL4-5 programlama dallarından biridir.
Algoritmalar-programlar oluşturmak için farklı derecelerde beceri-yetenek vardır.
Örneğin, yalnızca MQL4-5 kullanmayı biliyorsanız, yeni başlayanlar ve nasıl olduğunu bilmeyenler arasında bir programlama tanrısı olacaksınız.
sadece MQL4-5 kullanmayı biliyorsanız, deneyimli programcılar arasında her zaman acemi bir kaybeden olacaksınız.
Her şey bulunduğunuz ortama bağlıdır.
Dünyadaki her şey görecelidir.
Bir bardak su bir damladan daha büyüktür, bir varil su her zaman bir bardak sudan daha büyüktür ve sonra.


Ve sadece MQL4-5'i bilerek profesyonellere bir şey ispatlarsanız

genellikle hendekte ***, üstelik vahşi kahkahalar ve kişnemelerle çiğneyeceklerdir.


ps herkes kendi alanında olmalı ve sadece kendi seviyelerinde tartışmalıdır.

 
Alexander Ivanov :

Ve sadece MQL4-5'i bilerek profesyonellere bir şey ispatlarsanız

genellikle hendekte ***, üstelik vahşi kahkahalar ve kişnemelerle çiğneyeceklerdir.

Ezmeyecekler bile. Ne kahkaha ne de kişneme olmayacak. Amacı yok.

 
Yuriy Asaulenko :

Ezmeyecekler bile. Ne kahkaha ne de kişneme olmayacak. Amacı yok.

Bunu yapmayı sevenler her zaman olacaktır...

iyi, böyle bir şey)

 
Yuriy Asaulenko :

Bunu yaparsanız, kendinizi bir süper programcı değil, süper bir aptal olarak kabul edebilirsiniz. Zaten yaratılmış olanı defalarca kullanmak yerine, kendiniz yapın ve üzerinde zaman harcayın. Modern programlama kavramında, "tek başınıza" gibi bir yaklaşım hiçbir şekilde uymuyor.))

Söyleyin lütfen, nerede bulabilirim, peki, en azından GARCH için C++ çalışan kodları.
 
Aleksey Ivanov :
Söyleyin lütfen, en azından GARGH için çalışan c++ kodlarını nerede bulabilirim.

R-Project'te, kaynaklarla. Python modüllerinde de görünüyor. Ve hepsi C++'da. Ve C ++'da değilse, bu modüllere başka herhangi bir uygulamadan bağlanmanızı engelleyen nedir? Sadece bir arayüzünüz var. Neden C++ koduna ihtiyacınız var? - Başvuru için kod gerekmez.

PS Aramada ilk çıkan şey şu: Python için garch - Python'da Zaman Serisi Analizi (TSA) - GARCH'a Doğrusal Modeller Aramaya bakılırsa, garch C ++ da yeterli.

Time Series Analysis (TSA) in Python - Linear Models to GARCH
Time Series Analysis (TSA) in Python - Linear Models to GARCH
  • 2016.11.08
  • Brian Christopher
  • www.blackarbs.com
So what?  Why do we care about stationarity?  A stationary time series (TS) is simple to predict as we can assume that future statistical properties are the same or proportional to current statistical properties.Most of the models we use in TSA assume covariance-stationarity (#3 above). This means the descriptive statistics these models predict...
 
Yuriy Asaulenko :

Bunu yaparsanız, kendinizi bir süper programcı değil, süper bir aptal olarak kabul edebilirsiniz. Zaten yaratılmış olanı defalarca kullanmak yerine, kendiniz yapın ve üzerinde zaman harcayın. Modern programlama kavramında, "tek başınıza" gibi bir yaklaşım hiçbir şekilde uymuyor.))

Bu yüzden düşük emek verimliliğinden ve teknolojiyi anında öğrenme ihtiyacından bahsettim. Bu sorunlarım varsa nasıl bir tankçıyım? Programcı, yani.

 
Aleksey Ivanov :
Söyleyin lütfen, nerede bulabilirim, peki, en azından GARCH için C++ çalışan kodları.

Sorun şu ki, saf GARCH(1,1) pratikte uygulanabilir bir model değildir.

Uygun paketi almak gerekiyor, en ilginci rugarch. Ortalamayı, aslında ARCH'i modellememiz gerekiyor ve bu modellerden oldukça fazla var, EGARCH ile iyi sonuçlar alabilirsiniz, ayrıca dağılımı modellemeniz gerekir. Bu paketin forex dahil finansal piyasalarda uygulanmasının sonuçlarını kapsayan yayınlarla dolu. Hazır kodlar, genel olarak örneklerin kendisi çok öğreticidir.

Eğer rugarch'a dikkat ederseniz ve iyi bir sonuç almayı başarırsanız, o zaman bu paket Cpp üzerinde uygulanıyor, kodlar açık görünüyor.

Ancak GARCH ile egzersiz yaparak kayda değer bir sonuç alacağınız bir gerçek olmadığı için Cpp'den çok uzaktasınız. Her durumda, R bir yorumlayıcı olduğundan, mikrolitrelerde değil R'de deneyler yapmak kıyaslanamayacak şekilde daha uygundur.

 
СанСаныч Фоменко :

Her durumda, R bir yorumlayıcı olduğundan, mikrolitrelerde değil R'de deneyler yapmak kıyaslanamayacak şekilde daha uygundur.

Yorumlayıcı ikincil olduğu için değil, R ortamı modelleme için tasarlandığından daha uygundur. (veya öncelikle)) istatistiksel.

Bu arada, R dilinin yorumlanabilir olmasına rağmen, dilin kendisi bir betik dilidir ve esas olarak bir cümledeki kelimeleri birbirine bağlamaya hizmet eder, yani. işlevsellik ve kendi aralarında çeşitli paketler. Ve dilin kendisi, program yürütme süresinin önemsiz bir bölümünü kaplar.

Bu nedenle, R'nin hızıyla ilgili tüm şikayetler kesinlikle asılsızdır. Bu, R'yi doğrudan TS'de kullanma ve MQL'de kodları yeniden yazmanın anlamsızlığıyla ilgili.)

 
СанСаныч Фоменко :

Problem şu...

Yardımcı bilgi :

http://keldysh.ru/papers/2013/prep2013_19.pdf

M.A. Ananiev, N.A. Mitin

Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Otoregresif Koşullu Değişken Varyans Modellerinin RTS Endeks Getirisi Örneği Üzerinde Karşılaştırılması

DİPNOT

Makale, RTS endeksinin karlılığı için GARCH modelleri örneğini kullanarak doğrusal ve doğrusal olmayan koşullu oynaklık modellerinin tahmin yeteneklerini karşılaştırmaktadır. RTS endeksinin 10 yıl boyunca günlük kapanış fiyatlarına dayanarak, bir dizi parametrik model değerlendirilir, modellerin tahmin yeteneklerinin seçilenlere göre karşılaştırıldığı çeşitli uzunluklardaki ufuklar için bir dizi oynaklık tahmini oluşturulur. kriterler. Doğrusal olmayan modeller, zaman serilerinin gözlenen özelliklerini hesaba katmak için geliştirilmiştir, ancak onların yardımıyla elde edilen tahminlerin kalitesi bazen sorgulanabilir. Bu çalışmanın sonuçları diğer çalışmaların sonuçlarını tamamlamaktadır: doğrusal olmayan koşullu oynaklık modelleri en iyi sonuçları göstermektedir. Bu başarı için olası bir açıklama, doğrusal olmayan modellerin nispeten kısa ufuklarda daha iyi bir tahmin vermesi, daha uzun ufuklarda ise büyük bir hata verebilmeleri olabilir.

 
СанСаныч Фоменко :

Sorun şu ki, saf GARCH(1,1) pratikte uygulanabilir bir model değildir.

Uygun paketi almak gerekiyor, en ilginci rugarch. Ortalamayı, aslında ARCH'i modellememiz gerekiyor ve bu modellerden oldukça fazla var, EGARCH ile iyi sonuçlar alabilirsiniz, ayrıca dağılımı modellemeniz gerekir. Bu paketin forex dahil finansal piyasalarda uygulanmasının sonuçlarını kapsayan yayınlarla dolu. Hazır kodlar, genel olarak örneklerin kendisi çok öğreticidir.

Eğer rugarch'a dikkat ederseniz ve iyi bir sonuç almayı başarırsanız, o zaman bu paket Cpp üzerinde uygulanıyor, kodlar açık görünüyor.

Ancak GARCH ile egzersiz yaparak kayda değer bir sonuç alacağınız bir gerçek olmadığı için Cpp'den çok uzaktasınız. Her durumda, R bir yorumlayıcı olduğundan, mikrolitrelerde değil R'de deneyler yapmak kıyaslanamayacak şekilde daha uygundur.

San Sanych, sana korkunç bir sır vereceğim: MQL - çok. Aynı zamanda tercüman.