交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 567

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弗拉基米尔-佩雷文科。

解决办法如下。

将reticulate 库加载到R中（R与Python的界面），并按照文档和例子进行操作。

顺便说一下，R有相同的xgboost包。还是Python的更好？这里 可以看到一个例子

祝好运

我有些不明白，为什么我们在这里需要R？同志需要MQl。所以写一个DLL，添加#include <python.h>等等，然后调用Python函数。正确，如果错了。
 
尤里-阿索连科。
我不明白，为什么我们在这里需要R？同志需要MQl。所以编写DLL，添加#include <python.h>并调用Python函数。如果我说错了，请纠正我。

纠正。

1.R已经在MT/MQL中稳定地工作了很长时间。已检查。

2.reticulate软件包是由RStudio团队编写的，旨在为R->Python/提供一个强大的接口，其构想主要是为了在R中使用TensorFlow、CNTK、Keras和其他大量的Python开发。而现在，所有这些包在R中都以原生方式运行。

因此，我不认为一个跪舔的爱好者（不是贬低他的能力）写的图书馆可以优先于网状结构。你应该阅读包装的描述。那里很清楚。

祝好运

 
尤里-阿索连科。
我不明白，为什么我们在这里需要R？我这位朋友需要MQl。所以写一个DLL，添加#include <python.h>等等，然后调用Python函数。正确，如果错了。

这种方式有点酷--通过R调用python，然后通过MT5的dll调用R......或者说相反的顺序......在俄罗斯生活太容易了。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。




 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

这种方式有点酷--通过R调用python，然后通过MT5的dll调用R......或者说相反的顺序......在俄罗斯生活太容易了。


 
桑桑尼茨-弗门科。



我知道这一切 :)

"
  • 该算法容易出现过度训练，特别是在嘈杂的任务上。这个问题可以通过调整参数r 来部分克服（见下文）。在原始的随机森林算法中也观察到类似的问题，只是更加明显（见机器学习基准和随机森林回归）。应该指出的是，其作者并没有注意到这个缺点，他们认为该算法不容易出现过度训练，这是一些从业者和机器学习理论家共同的误解。

"


http://alglib.sources.ru/dataanalysis/decisionforest.php

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我都知道 :)


让它为别人服务，也许会有用处。

 
弗拉基米尔-佩雷文科。

纠正。

1.R已经在MT/MQL中稳定地工作了很长时间。已检查。

2.reticulate软件包是由RStudio团队编写的，旨在为R->Python/提供一个强大的接口，其构想主要是为了在R中使用TensorFlow、CNTK、Keras和其他大量的Python开发。而现在，所有这些包在R中都以原生方式运行。

因此，我不认为一个跪地求饶的爱好者（不是贬低他的能力）写的图书馆可以优先于网状结构。你应该阅读包装的描述。那里很清楚。

祝好运

不，我不怀疑PCtudio的开发者的能力。

但为什么要把Python -> R -> Dll -> MQl这样的事情搞得一团糟呢？如果你能直接进入Python -> Dll -> MQL?而且我们不是在谈论创建库，而是调用特定的Python程序函数，它们已经提供了与C/C++的交互，从C-API到Boost.Python等等。

我想了解其中的逻辑。

 
尤里-阿索连科。

不，我一点也不怀疑PCtudio开发者的能力。

但为什么要搞得像Python -> R -> Dll -> MQl那样混乱呢？如果你可以直接使用Python -> Dll -> MQL？而且我们不是在谈论创建库，而是调用特定的Python程序函数，它们已经提供了与C/C++的交互，从C-API到Boost.Python等等。

我想了解其中的逻辑。


是否有适用于Python的dll？

 
桑桑尼茨-弗门科。

是否有适用于Python的dll？


以及上述链接

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