Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Stata Class Notes Contando de n para N Introdução Stata tem duas variáveis internas chamadas n e N. N é a notação Stata para o número de observação atual. N é 1 na primeira observação, 2 na segunda, 3 na terceira, e assim por diante. N é a notação Stata para o número total de observações. Vejamos como n e N funcionam. Como você pode ver, o ID da variável contém o número de observação executado de 1 a 7 e nt é o número total de observações, que é 7. Contando com usando n e N em conjunto com o comando by podem produzir alguns resultados muito úteis. Naturalmente, para usar o comando by, primeiro devemos classificar nossos dados na variável por. Agora n1 é o número de observação dentro de cada grupo e n2 é o número total de observações para cada grupo. Para listar a pontuação mais baixa para cada grupo use o seguinte: Para listar a pontuação mais alta para cada grupo use o seguinte: Outra utilização de n Permite usar n para descobrir se existem números de identificação duplicados nos seguintes dados: Como se verifica, As observações 6 e 7 têm os mesmos números de identificação e valores de pontuação diferentes. Encontrando Duplicatas Agora vamos usar N para encontrar observações duplicadas. Neste exemplo, classificamos as observações por todas as variáveis. Em seguida, usamos todas as variáveis na instrução by e definimos set n igual ao número total de observações que são idênticas. Finalmente, listamos as observações para as quais N é maior que 1, identificando assim as observações duplicadas. Se você tem um monte de variáveis no conjunto de dados, pode demorar muito tempo para digitá-los todos fora duas vezes. Podemos fazer uso do caractere curinga para indicar que desejamos usar todas as variáveis. Além disso, nas versões mais recentes do Stata, podemos combinar sort e by em uma única declaração. Abaixo está uma versão simplificada do código que irá produzir os mesmos resultados exatos como acima. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico pela Universidade da Califórnia. Um relatório de mineração de dados gratuito sobre o seu comércio vale 1500 Amigos, tenho investido cerca de 5000 em conhecimento de mineração de dados e programação, mais 2500 em poder de processamento e mais de 6 anos em aprendizagem (e outro 12.500) em técnicas de análise financeira quantitativa. Como resultado eu fiz um grande retorno sobre o meu investimento (embora fora do mundo forex - agora estou aplicando alguns deste conhecimento para forex). Gostaria de oferecer um totalmente livre, 100 sem marketing, vendas, upgrades, inscrição etc análise do seu comércio ao vivo nos últimos 3-6 meses, se você acha que será valioso. Não há capturas. Vou fazer o trabalho. Se você quiser oferecer em troca, estou procurando um especialista em MQL para alguma parceria fácil (pedidos muito básicos desde que eu não código em MQL4). Isso não é necessário, porém, apenas se você está se sentindo generoso também. Negociado mais de 200 negócios em um par específico ao longo de qualquer período de tempo (se você tiver trocado 1000 vezes é melhor - mais dados melhor). Comércio off M5 ou M15 gráficos geralmente Não importa se você ganhar ou perder em geral, contanto que haja pelo menos 30 negócios pip positivo O volume não importa, eu só estou interessado em pips E pode preparar para mim o relatório detalhado MT4 de seus comércios Comércio de forma discricionária ou sistemática, mas manualmente, em vez de usar uma EA. Executar uma análise de mineração de dados do que prevê seus comércios bem sucedidos, usando indicadores de minha escolha. A razão que eu estou pedindo é que, embora eu comércio muito (eu tenho cerca de 400 comércios dos últimos 2 meses), incluindo 200 em um par específico, é uma pequena quantidade de dados. No entanto, usando a mineração de dados em uma máquina de 8 núcleos com 16 GB de RAM (eu sei que deve atualizar para 32 GB de RAM), estou começando a atingir até 75 de precisão na previsão ou não o meu comércio será bem sucedido. Interpretar os dados não é fácil, mas pode levar a ser capaz de criar um especialista que literalmente sinais de um comércio positivo usando o seu estilo de negociação. Se você quiser discutir isso comigo, as perguntas serão respondidas aqui, ou via PM. Todos os dados que trocamos serão 100 confidenciais, eu não vou expor seus negócios a outros. Estou apenas interessado em analisar os dados para você e ver se podemos encontrar padrões em sua negociação que irá torná-lo mais bem sucedido. Devido à natureza intensiva do tempo de realizar este tipo de preparação de dados, limpeza e análise, vou limitar a oferta de cooperação apenas para os primeiros TRÊS comerciantes que são capazes de apresentar um conjunto de dados válido de acordo com as condições acima. Espero que seja uma contribuição útil para o fórum. Não tenho certeza o que mais posso oferecer no momento que não seja. Sobre mim: Tenho um PhD usando disciplinas quantitativas. Estive em mercados financeiros por quase 10 anos dentro e fora. Tenho um pequeno, mas bem sucedido (até agora) hedge fund start up e empresas registradas no Reino Unido. Olhando para a frente para ver se alguém vê valor neste segmento e oferecer. Eu não prometo passar horas respondendo a perguntas que eu não considero muito relevante. Im basicamente oferecendo algo para nada, então se você quiser tirar vantagem, eu não estou disposto a participar. Se você é pró-ativo e está procurando alguma introspecção nova e possivelmente parceria em seu negociar, grande. Apenas um Sjunday pensou. PhD com especialidade em economia e finanças. Estou jogando em variáveis, um pequeno número de atrasos, suas combinações e suas transformações e testar vários milhares de especificações de modelo e métodos em vários dados de treinamento e validação durante o treinamento e, em seguida, vendo Como os modelos executam em um conjunto de dados de teste separado. Eu uso principalmente STATA, embora seja impossível para redes neurais, então eu uso um kit comprado provavelmente que se baseia em MATLAB ou similar. Estou trabalhando na definição de bons negócios usando um conjunto de dados muito maior do que o meu próprio comércios também. PhD com especialidade em economia e finanças. Se você quiser oferecer em troca, estou procurando um especialista em MQL para alguma parceria fácil (pedidos muito básicos desde que eu não código em MQL4). Se você é pró-ativo e está procurando alguma introspecção nova e possivelmente parceria em seu negociar, grande. Apenas um Sjunday pensou. Atenciosamente, Sam. Meu irmão e eu somos programadores e desenvolvemos uma EA escalpelada que negocia gráficos de 1 minuto. Queríamos que o robô fosse totalmente automático, mas de nossos testes não conseguimos encontrar consistência. Com isso, nós vimos que ele se encaixava para fazer o robô ser como um serviço quotindicator onde se as condições de entrada de comércio são atendidas, a EA envia uma notificação e e-mail para nós e assim com a discrição humana, podemos tomar o comércio ou não. Temos sido utilizados para este método, mas ainda falta uma coisa. Otimização adequada de nossos parâmetros de entrada. O testador de estratégia MT4 não é adequado para o nosso robô. Para ser mais específico, acreditamos que precisamos de perícia de mineração de dados onde temos codificado o robô para coletar os dados quando ele atende as condições de entrada no arquivo. csv. Acreditamos que se compartilharmos os dados com um cientista de dados eles serão capazes de ajudar. Se a sua oferta ainda está em (desde que você deu a sua oferta para os primeiros 3 comerciantes e eu posso ver a partir deste segmento eu sou a terceira pessoa), talvez eu possa lhe dar mais informações sobre como o csv é estruturado e você pode nos dizer se Você pode ser de ajuda e talvez possamos passar de lá Obrigado. A função logarítmica é inversa à função exponencial. Um logaritmo para a base b é a potência a que b deve ser elevado para produzir um dado número. Por exemplo, log 2 8 é igual à potência a que 2 deve ser elevado a fim de produzir 8. Claramente, 2 3 8 então log 2 8 3. Em geral, para b gt 0 e b não igual a 1, alguns Das propriedades básicas dos logaritmos estão listadas abaixo. Essas propriedades são conhecidas como equações de cancelamento. Uma vez que permitem que a expressão logarítmica seja simplificada para uma única variável em situações específicas. NOTA: Por convenção, logaritmos para a base 10 são simplesmente referidos como log em vez de log 10. Uma vez que 10 é a base mais comum. Por exemplo, o botão de log em sua calculadora refere-se a logaritmos para a base 10. Leis de Logaritmos As seguintes leis mostram como calcular logaritmos de um produto, quociente ou expressão exponencial. Para qualquer a, x, y gt 0, onde a não é igual e qualquer número real r, dois fatos importantes que podem ser úteis em cálculos logarítmicos são que log b 1 0 e log bb 1. Nota: Para um exemplo complexo de expansão Uma expressão logarítmica usando as leis dos logaritmos, veja a questão 1 na seção Exemplos Adicionais na parte inferior da página. Para obter um exemplo de resolução de uma expressão logarítmica, consulte a pergunta 2 na seção Exemplos Adicionais. Logaritmos naturais Um logaritmo natural. Denotado em vez de log, é um logaritmo com base e. O número irracional e é igual a 2,718281828459. Esse número tem aplicações importantes no cálculo e o verdadeiro significado dele será explicado na seção Derivadas da Função Logarítmica. Por agora, pode ser tomado como um número especial que é aproximadamente igual a 2,718. A notação para logaritmos naturais é um pouco diferente da notação para logaritmos regulares. O logaritmo natural é igual ao logaritmo com a base e. Uma propriedade especial dos logaritmos naturais é que ln e 1. Esta propriedade é facilmente vista, pois a forma logarítmica de ln e é log e e, que é sempre igual a 1 para qualquer variável. A definição de logaritmos naturais segue da definição de logaritmos regulares, onde As equações de cancelamento para logaritmos naturais também seguem da propriedade para logaritmos regulares. Alteração da Fórmula Base Exemplos Adicionais
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