Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R

Здесь есть возможность читать онлайн «Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Год выпуска: 2018, Жанр: personal_finance, personal_finance, stock, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Валютный трейдер с первых же минут работы на рынке решает две сложнейшие задачи. Во-первых, перед ним стоит задача заработать крупные суммы, оправдывающие серьезные риски, связанные с торговлей на валютном рынке. А во-вторых, он ни на секунду не должен забывать о потенциально возможных больших потерях вложенных средств, и, следовательно, должен торговать, соблюдая все правила риск-менеджмента. Именно этим двум важнейшим вопросам и посвящена наша книга. При этом особый акцент в ней будет сделан на подробном изложении алгоритма поиска наиболее оптимальной – с точки зрения соотношения доходности и риска – торговой стратегии.

Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Векторы – это одномерные массивы данных, которые могут содержать числовые, текстовые или логические значения. Для создания векторов применяются:

1. Функция объединения с, с помощью которой объединяются элементы, перечисленные в скобках через запятую:

> вектор.А<���– c(1,5,7)

# c – функция объединения от англ. слова concatenation – объединение, слияние

# объединяет аргументы в один вектор определенного типа

# если бы R понимал по-русски, то эту команду можно было бы ввести так:

# вектор.А= объединить(1,5,7)

> вектор.А

[1] 1 5 7

> # задать R вопрос является ли вектор.А вектором можно так:

> is.vector(вектор.А)

# если бы R понимал по-русски, то эту команду можно было бы ввести так:

# вектор.ли(вектор.А)

[1] TRUE

# ответ TRUE по-русски означает ИСТИНА, т.е. да, вектор.А является вектором

2. Функция последовательности seq, в которой первая цифра в скобках обозначает начальное значение вектора, вторая – конечное значение вектора, а третья цифра – величину интервала создаваемой последовательности:

> вектор.Б<-seq(0,4,2)

# если бы R понимал по-русски, то эту команду можно было бы ввести так:

# вектор.Б<-последовательность (0,4,2)

> вектор.Б

[1] 0 2 4

3. Для объединения используется также функция, обозначаемая знаком двоеточия, после которого следует первая цифра, присваиваемая начальному значению вектора, затем – вторая, которая присваивается конечному значение вектора. При этом вектор с указанной последовательностью цифр перечисляется с интервалом =1:

> вектор.В<-0.5:6

> вектор.В

[1] 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5

> # перевести количественные данные вектора В в текстовые можно так:

> вектор.В<-as.character(вектор.В)

# по-русски: вектор.В<-как.текст(вектор.В)

# проверить являются ли данные вектора В текстовыми можно так:

> is.character(вектор.В)

# по-русски: текст.ли(вектор.В)

[1] TRUE

# перевести текстовые данные вектора В в количественные данные можно так:

> вектор.В<-as.numeric(вектор.В)

# проверить, являются ли данные вектора В количественными можно так:

> is.numeric(вектор.В)

[1] TRUE

> вектор.В

[1] 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5

Элементы в рамках одного вектора могут быть только одного типа, но различные векторы могут содержать данные различных типов. При этом все элементы вектора с текстом при объединении заключаются в кавычки:

> Текстовый.вектор.Г<���– c('элемент1','элемент2', 'элемент3')

> Текстовый.вектор.Г

[1] "элемент1" "элемент2" "элемент3"

> class(вектор.Г)

[1] "character"

> Логический.вектор.Д<���– c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)

# если бы R понимал по-русски, то эту команду можно было бы ввести так:

# Логический.вектор.Д<���– c(ИСТИНА, ЛОЖЬ, ИСТИНА, ЛОЖЬ, ИСТИНА)

> Логический.вектор.Д

[1] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE

> # определите тип данных вектора Д можно так:

> class(вектор.Д)

[1] "logical"

Подробнее о векторах с логическими данными можно узнать, введя команду help("&"). Эту команду легко запомнить, если знать, что слово help в переводе на русский означает помощь.

Класс или тип объекта в R можно определить с помощью функции class() так:

> class(вектор.А)

# числовой вектор

[1] "numeric"

> class(Текстовый.вектор.Г)

# текстовый вектор

[1] "character"

> class(Логический.вектор.Д)

# логический вектор

[1] "logical"

Отдельный элемент вектора можно извлечь, обозначив его положение (номер строки) в квадратных скобках:

> Текстовый.вектор.Г[2]

[1] "элемент2"

Отдельный элемент из вектора можно убрать, поставив в квадратных скобках перед его положением (номером строки) знак минус:

> вектор.Б

[1] 0 2 4

> вектор.Б[-1]

[1] 2 4

Отдельный элемент можно вставить в вектор, указав в квадратных скобках положение (номер строки) элемента, куда его нужно вставить и приравняв его к определенному значению:

> вектор.Б[1]<-0

> вектор.Б

[1] 0 2 4

В R основным типом данных являются данные количественного ("numeric") и текстового типа ("character"). При этом данные количественного типа ("numeric") представляются собой действительные числа, которые могут быть представлены в виде дробей. В то время как данные логического типа (“logical”), факторы (“factor”) и целые числа (“integer”) считаются дополнительными. Причем, дополнительный тип данных(“integer”) хранит количественные данные в формате целых чисел (“integer”). Преобразование из "numeric" в “integer” можно выполнить следующим образом:

> вектор.В<-0.5:6

> вектор.В

# числа в векторе представлены в виде чисел с десятичными дробями

[1] 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5

> class(вектор.В)

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R»

Обсуждение, отзывы о книге «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x