交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 296

[mytarmailS]

有人尝试过用递归图工作吗？ 你可以在这里读到https://habrahabr.ru/post/145805/ ，特别是用MO代替原始BP？可能作为一个选项。

x <- cumsum(rnorm(100))
ox <- outer(x, x, function (a, b) abs(a-b))


par(mfrow=c(1,3))
plot(x,t="l")
plot(ox,t="l")
image(ox)

以及更多阅读http://geo.phys.spbu.ru/Problems_of_geophysics/2005/20_Zolotova_38_2005.pdf

[fxsaber]

请帮助寻找R-类似物。

关于交易、自动交易系统和策略测试的论坛

库：跨平台的原始数学函数库

Automated-Trading, 2017.03.27 11:39

一个跨平台的原创数学函数库。

作者:fxsaber

[Andrey Dik]

fxsaber:

请帮助寻找一个R-模拟。

R有什么问题？

[fxsaber]

安德烈-迪克
R有什么问题？

在函数描述中，有一个破折号，你必须指定R-模拟。我怀疑R没有这样的统计功能。要去除冲刺，你需要一个名字。

[Andrey Dik]

http://www.scilab.org/

[anonymous]

fxsaber:
在函数描述中，在要指定R-模拟的地方有一个破折号。我怀疑R中没有这样的统计函数。要去除冲刺，你需要一个名字。

cor(x, y, method = 'pearson')

[fxsaber]

R:

cor(x, y, method = 'pearson')

这完全不同。没有任何模式

描述	MQL5	R
计算Pearson、Spearman和Kendall相关系数	boolMathCorrelationPearson(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&r) boolMathCorrelationPearson(constint&array1[],constint&array2[],double&r) boolMathCorrelationSpearman(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&r) boolMathCorrelationSpearman(constint&array1[],constint&array2[],double&r) boolMathCorrelationKendall(constdouble&array1[],constdouble&array2[],double&tau) boolMathCorrelationKendall(constint&array1[],constint&array2[],double&tau)	corr()

[toxic]

fxsaber:

请帮助寻找R-analog。

"模拟"- 事实上，从平庸的皮尔逊相关，即两个向量的归一化标量乘积作为接近度量，到机器学习武器库的其他部分，有代表性的特征搜索和非线性分类，是多方面的。

IMHO对于R(r-astes)、matlab、"maths "等的粉丝来说，不太好的是，它习惯于并依赖于具有简单界面的高级复杂函数，并对它们的 作用产生了错误的理解，或者说，如果你能接触到所有的参数和内脏，理解什么和怎么做，而不仅仅是界面上的东西和Hubra上的文章，这种垃圾存在。

我把这个过程称为 "去重构"（DE-ORTOGONALIZATION），或者说是 "马赛克意识"，当一个人被迫在脑子里装的不是算法的本质，而是一些库中成千上万的函数和参数名称。但考虑到无论是10万还是一码的高级 功能都不能解决实际工程任务的所有问题，因为总有一些东西需要用烙铁来调整，这种开发方式是有风险的。

[fxsaber]

相关性方面也 是如此。

"模拟"- 事情是多方面的，确实，从琐碎的皮尔逊相关，即两个向量的归一化标量乘积，作为一个接近度量

基准测试表明，R-cor的速度要慢好几个数量级，因为算法的复杂性有很大不同。因此，在R国几乎没有显示正常速度特征的对应物。

[anonymous]

fxsaber:

这一点也不一样。没有任何模式。

...

apply(embed(pattern, length(signal)), 1, cor, y = signal, method = 'pearson')