На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, Финансы, Forex. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R

Жанр
Дата выхода
07 сентября 2018
🔍 Загляните за кулисы "Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Владимир Георгиевич Брюков) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
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.
📚 Читайте "Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Каждый объект в R относится к тому или иному типу данных, использование которых для программирования имеет свою специфику. R работает с самыми разными структурами данных, включая векторы, матрицы, массивы данных, таблицы и списки, которые различаются типами данных, способом создания, сложностью устройства, а также способом обозначать и извлекать из них отдельные элементы.
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.
# 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
# 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, в
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.











