交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2983

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
我不知道，随便。

那是什么？

[Vladimir Perervenko]

Renat Fatkhullin #:

只是您不了解 MQL5 标准矩阵方法的新功能：

• https://www.mql5.com/ru/docs/matrix

在基本矩阵和矢量数学方面迈出了一大步。写作可以大大缩短。

没错。

但缺少简单但非常必要的向量和表格函数。例如 lag()、lead()、diff()、roll()、apply() 和其他在计算中经常使用的函数。此外，既然您已经开始实施 MO，就应该添加数据帧结构和相应的操作函数，这实际上是 MO 的标准配置。如您所愿。

祝您好运

[Aleksey Nikolayev]

Vladimir Perervenko #:

这就对了。

但它缺少简单但非常必要的矢量和表格函数。例如 lag()、lead()、diff()、roll()、apply() 和其他在计算中经常使用的函数。此外，既然您已经开始实施 MO，就应该添加数据帧结构和相应的操作函数，这实际上是 MO 的标准配置。如您所愿。

祝您好运

那是肯定的。有些人已经尝试过改编矩阵来代替它们了）。

[Forester]

Aleksey Nikolayev #:

没错。有些人已经试图将矩阵置于其位置）。

数据框有什么优势？我在网上查了一下：

如果预计列（变量）的类型不同（数字/字符/逻辑等），就可以使用数据帧。矩阵适用于相同类型的数据。

即使在我尝试使用 R 的时候，我也是在矩阵中完成所有工作的。我的输入只有数字。现在也是如此。有时（为了实验）我会将一列指定为一个类别，但类别也是由数字定义的。

[Aleksey Nikolayev]

Forester #:
数据帧有什么优势？我在网上搜索了一下：即使是在我尝试使用 R 的时候，我也是在矩阵中完成所有工作的。我的输入只有数字。现在也是如此。有时（为了实验）我会指定一个分类列，但分类也是由数字定义的。

即使是数字也是不同的--int、long、float、double。如果你突然想处理文本数据--新闻或来自互联网的数据？

问题的关键在于，数据帧可以处理字符串中的各种数据。至于某个特定的人在某个特定的时刻是否需要它，这完全是次要问题。任何选择的机会，有总比没有有用。

[Maxim Kuznetsov]

Forester #:
数据帧有什么优势？我在网上搜索了一下：即使是在我尝试使用 R 的时候，我也是在矩阵中完成所有工作的。我的输入只有数字。现在也是如此。有时（为了实验）我会指定一个分类列，但分类也是由数字定义的。

简而言之：按列以表格形式组织数据。这非常方便，你可以使用你需要的数据集，并将其关联起来。另外，它还有一套成熟的术语和方法。

SQLite 的例子很能说明问题。

[mytarmailS]

有趣的视频

https://www.youtube.com/watch?v=vOIotMC_PQY

[[删除]]

mytarmailS #:
它是什么？

因果推理。

反常现象没问题，我还没看过视频的其他部分

[Roman]

Renat Fatkhullin #:

只是您不了解 MQL5 标准矩阵方法的新功能：

• https://www.mql5.com/ru/docs/matrix

在基本矩阵和矢量数学方面迈出了一大步。写作可以大大缩短。

完成Sort() 方法
没有Sort() 方法，有些函数 就没有意义了。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
因果推理

反常现象是个好话题，我还没看完视频的其他部分。

在视频的最后，他们谈到了一个有趣的软件包，你可以试着移动它。