На нашем сайте вы можете читать онлайн «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Бизнес-книги, Финансы, Forex. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R

Жанр
Дата выхода
07 сентября 2018
Краткое содержание книги Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Владимир Георгиевич Брюков) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
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.
Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
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
# 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(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
> 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,
> 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.











