贝叶斯回归 - 有没有人用这种算法做了一个EA? - 页 55

 
СанСаныч Фоменко:

我不明白。对我来说,你根本无法将其与R型车相比。

我不是在进行比较。绝对是一个不同的环境。主要用于数学建模。在我看来,这可能也是相当有趣的,包括在我们的领域。说,用于战略开发、建模和测试。我曾经在MathLab中做过,但MathLab在磁盘上占用了多少时间?但在这里,我们有包,像R中的结构,有很好的功能。

我还没有弄明白,但Scilab似乎能够与R互动。我正是从这个角度考虑Scilab,并与R合作。假设到目前为止。被建立时间序列模型 及其处理的可能性所吸引。

 
Yuriy Asaulenko:

我不是在进行比较。当然是一种不同的媒介。主要用于垫层建模。在我看来,这也可以是非常有趣的,包括在我们的领域。说,用于战略开发、建模和测试。我曾经在MathLab中做过,但MathLab在磁盘上占用了多少时间?但在这里,我们有包,像R中的结构,有很好的功能。

我还没有弄明白,但Scilab似乎能够与R互动。我正是从这个角度考虑Scilab,并与R合作。假设到目前为止。被建立时间序列模型及其处理的可能性所吸引。

提示。

吐弃一切,包括Scilab和matlab,并进入R。这是一个非常具有欺骗性的系统。在最初阶段,它非常简单,然后你发现有一切,而且还有点多。包括Matlab。

有关于R和其他类似系统的比较,与之比较是有意义的。它排在前三位。有一个R的付费版本,被微软收购。它已经开始有用于特定工业应用的附加组件,如处理非常大的阵列。R现在是统计学、机器学习的一个标准。时间序列是它的一小部分。现代统计学出版物除了公式外几乎都包括R文本。再加上它有一个非常强大的图形系统--画东西是小菜一碟,包括漫画式的奢侈。这是好Mauvais ton的规则。另外还有大量的文学作品。例如,在这里,为了非常有限的钱。

 
СанСаныч Фоменко:

提示。

吐弃一切,包括Scilab和matlab,并进入R。这是一个非常具有欺骗性的系统。在最初阶段,它非常简单,然后你发现有一切,而且还有点多。包括Matlab。

有关于R和其他类似系统的比较,与之比较是有意义的。它排在前三位。有一个R的付费版本,被微软收购。它已经开始有用于特定工业应用的附加组件,如处理非常大的阵列。R现在是统计学、机器学习的一个标准。时间序列是它的一小部分。现代统计学出版物除了公式外几乎都包括R文本。再加上它有一个非常强大的图形系统--画东西是小菜一碟,包括漫画式的奢侈。这是好Mauvais ton的规则。另外还有大量的文学作品。例如,在这里,只需很少的钱。

亲爱的桑尼茨,我尊重你,我总是仔细阅读你的评论,但是......我认为自动外汇交易中最重要的是建立一个工作模式,其余的是技术。我读过几本关于R的书,但我不明白它如何能帮助我建立一个交易系统的模型。 R在数据处理方面非常有效,在遗传学、生物学、社会学、在广告学、政治学等方面搜索相关关系。但最重要的是,在所有这些R的应用中,已经存在一个模型,它只需要被确认、澄清、反驳、强调。

如果我创建了一个外汇交易系统的工作模型,那么我可以计算出最简单的分散性统计估计,皮尔逊或卡方类型。我为什么需要它?但我还是不知道如何用R建立一个模型。也许我找错了地方。

 
sibirqk:

如果我已经建立了一个外汇交易系统的工作模型,那么我就可以计算最简单的统计估计,如方差、皮尔逊或卡方。问题是我为什么需要它?

我明白,你可以自己做这一切。我不明白,为什么我必须自己做?因为这一切都已经存在,并且已经完成。现代编程的原则--最大限度地重复使用代码,即别人已经做过的事情,但不是重新发明所有相同的自行车。

sibirqk:

但我还是不知道如何用R建立一个模型。也许我找错了地方。

我也不明白。MathLab--我明白,Skilab--差强人意,但我也明白如何。但我不明白R。

 
sibirqk:

但是......我认为自动外汇交易中最重要的是建立一个工作模型,其他的只是一种技术。我读过几本关于R的书,但我不明白它如何能帮助我建立一个交易系统的模型。 R在数据处理方面非常有效,在遗传学、生物学、社会学、在广告学、政治学等方面搜索相关关系。但最重要的是,在所有这些R的应用中,已经存在一个模型,它只是需要被证实、澄清、反驳、强调。

如果我创建了一个外汇交易系统的工作模型,那么我可以计算出最简单的分散性统计估计,皮尔逊或卡方类型。我为什么需要它?但我还是不知道如何用R建立一个模型。也许我找错了地方。

R本身分为两部分:程序性(算法)编程语言和大约8000个包,其中有12万个函数,它们扩展了R语言本身的功能。虽然我喜欢R语言比许多其他语言好,但我认为讨论和比较它的优点是毫无意义的,因为主要问题:"从元报价语言转到R语言会增加多少利润 "仍然没有答案。

至于包裹的问题...

当你下载R时,一些 "基本 "包会一起安装,其中包含了语言本身不包含的统计和图形。这里是你的名字。

但R的主要优势在于其他软件包。

这里 有一个关于不同主题的软件包的分组,其中有许多比你提到的更多。

我想提请你们注意三个小组。

这些组中有一些软件包在制作交易模型时非常有用。根据你交易的内容,模型可以分为预测值(回归模型)或预测方向(分类模型)。

几乎所有的交易需求都涵盖在caret 外壳所涵盖的大约180个包中。在那里,你会发现回归和分类以及准备原始数据(数据挖掘)和评估模拟结果的工具,这些工具比测试人员要广泛得多。

我建议从GUI的响声开始。我的文章 中介绍了它的用途。这篇文章可以作为一个教程,而且还附有一个过大的文件,你可以在上面练习。

我的广告一直在响。对于初学者来说,这是一个非常有用的系统,因为它可以让你在几乎一个小时内得到6个模型的结果,也涵盖了整个建模周期。数据挖掘-模型-评估.此外,你的所有行动都记录在R-log中,以后可以用于培训和实际工作。

另外,拨浪鼓对更多的熟练人员来说非常有用,因为它可以让你非常快速地验证想法,而且没有错误。如果你认为建模的主要问题不是模型本身,而是输入数据(预测因子)的选择,那么拨浪鼓就变得非常有用。

拿起R。它将提供终身的专业交易培训

好运。