Forexite data mining

Verifique a dimensionalidade gt dim (íris) 1 150 5 Nomes de variáveis ​​ou nomes de colunas nomes gt (íris) 1 Sepal. Length Sepal. Width Petal. Length Pétalo. Width Espécies gt str (iris) data. frame: 150 obs. De 5 variáveis: Sepal. Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9. Sepal. Width. Num 3,5 3 3,2 3,1 3,6 3,9 3,4 3,4 2,9 3.1. Pétala: comprimento 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5. Pétala. Num 0,2 0,2 ​​0,2 ​​0,2 ​​0,2 ​​0,4 0,3 0,2 0,2 ​​0,1. Espécies. Fator w 3 níveis setosa, versicolor. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1. Atributos gt attributes (iris) names 1 Sepal. Longo Sepal. Width Petal. Length Petal. Width Espécies row. names 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 classe 1 data. frame Obter o Primeiro 5 fileiras gt iris1: 5, Sepal. Longo Sepal. Width Pétala. Longo Pétala. Width Espécies 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 Setosa Get Sepal. Longo das 10 primeiras linhas gt iris1: 10, Sepal. Length 1 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 4.6 5.0 4.4 4.9 gt irisSepal. Comprimento1: 10 1 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 4.6 5.0 4.4 4.9 Distribuição de cada variável Resumo gt (iris) Sepal. Length Sepal. Width Petal. Length Pétalo. Width Espécies Min. 4.300 Min. 2.000 Min. 1.000 Min. 0, 100 Mediana: 3 000 Mediana: 4,350 Mediana: 1,300 Virginica: 50 Média: 5,843 Média: 3,057 Média: 3.758 Média: 1.199 3 ° Qu.:6.400 3º Qu.: 3,300 3º Qu.:5.100 3º Qu.:1.800 Máx. 7.900 Max. 4.400 Max. 6.900 Max. 2.500 setosa versicolor virginica 50 50 50 Variância de Sepal. Longo gt var (irisSepal. Length) 1 0.6856935 Covariância de duas variáveis ​​gt cov (irisSepal. Length, irisPetal. Length) 1 1.274315 Correlação de duas variáveis ​​gt cor (irisSepal. Length, irisPetal. Length) 1 0.8717538Forexite dados - toneladas de barras ruins, o que dados M1 é melhor Juntou-se em março de 2017 Status: PA amp VSA quotleadquot o caminho 414 Mensagens Ok em primeiro lugar, esses dados são livres, então este não é um queixa ou rant thread. Acabei recentemente de entrar na programação, e tenho feito muitos google para tentar encontrar os melhores dados para usar nos backtests. Aparentemente, os dados de Alpari M1 devem ser bons ou possíveis dados do Dukas também, mas não consegui encontrar aqueles na pesquisa, apenas encontrei links antigos e velhos em alguns sites de compartilhamento, então não consigo comparar. Se comparou mais de uma fonte de dados M1, compartilhe seus pensamentos. Além disso, se você sabe onde e como obter esses dados, compartilhe. Encontrei uma outra fonte para M1, Hisdata tem Tick AND M1, sem idéia de como é bom, veja meus gráficos abaixo, porque eu acho que os dados do Forexite não parecem tão gostosos. Agora estes são gráficos M1, e realmente para M1 que você gostaria Tick de qualquer maneira, mas usando esse tipo de M1 expansão em gráficos M5, me faz pensar sobre como bom M5 é realmente vai ser, certamente há melhores dados M1 lá fora, eu olhei Através de um monte de dados do Forexite e, infelizmente, tudo parece ser assim. Observe nas tabelas que este é exatamente o mesmo período do gráfico etc., apenas uma imagem foi tirada no monitor de tela larga e a outra não. (Também um é o GMT 0 eo outro não é 3 parece, mas eu era muito cuidadoso para tirar fotos no exato mesmo tempo no passado. Primeiro gráfico é AJ M1 26 de setembro Forexite 09:00 GMT 0, gráfico 2 é o mesmo equivalente, mas Dados de pimenta Olhe para a diferença de qualidade de velas, eegads e até mesmo a forma geral tem algumas diferenças significativas aqui 3o gráfico é Forexite, e 4o Pepper equivalente, novamente a qualidade dos dados não é comparação para mim, pelo menos o caminho de O preço é mais comparável aqui (geralmente o caso.) Agora eu posso dizer que eu olhei para M5 e M15 com essas mesmas duas fontes de dados (Pepper e Forexite) e faz quotappearquot para não ter grande efeito global, no grande Esquema de coisas, mas esta é apenas a minha opinião inexperiente fora do manguito, mais uma vez por favor chime naqueles com mais conhecimento aqui. A forma geral das coisas, mesmo em M1 é mais ou menos o mesmo, e quanto mais alto você vai, mais parece Tenha uma forma mais precisa. Claro, qualquer um que queira testar Necessidades de ratos, marcar dados para tentar dar algum tipo de representação precisa do passado e alcançar a melhor qualidade de modelagem possível de 99 é o único caminho a seguir (ou melhor ainda não use MT4, se você puder). Para outros, testar possivelmente o M5, ou especialmente o M15, o uso de dados M1 e a obtenção de 90 será provavelmente o bastante geral na maioria dos casos (do que eu coletei), pelo menos para que a bola rola com certeza. O problema com o Tick é que eles são muito grandes arquivos, e baixar e importar é o maior PITA. Uma outra pergunta sobre Tick se alguém souber, se eu tiver Winblows (hehe) em uma partição de 30 gig e precisa MT4 para trabalhar com todos esses arquivos Tick, que eu ouvi pode adicionar até 100 gig, será necessário para mesclar esta partição com outro para torná-lo maior Attached Images (clique para ampliar)