Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3280

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mytarmailS #:

Ich habe es noch nie ausprobiert, ich bin auch neugierig.

Aber ich bin an einer generellen Geschwindigkeitssteigerung bei allen Aktionen interessiert, nicht nur bei Matrix und Vektor.

Vergrößerung des Speichers durch eine der bekannten Methoden

einschließlich des Versuchs, den Schattenbereich des RAM plus zu nutzen (unter BIOS)

die Bitrate des Prozessors erhöhen

Erhöhung der Zugriffsgeschwindigkeit auf die Festplatte (als Option kann ein Teil des RAM für die Datei mit den verarbeiteten Daten reserviert werden, d.h. es kann eine virtuelle Festplatte erstellt werden)

die gesamte Hardware des Rechners über die Datenbusfrequenz koordinieren

die Verarbeitung von Aufgaben in mehreren parallelen Threads nutzen

 
fxsaber #:

Schnelles Auffinden ähnlicher kurzer Zeichenfolgen in einer langen Zeichenfolge.

Ist es optimaler, Alglib zu verwenden?

Es hat QCF

 
Maxim Dmitrievsky #:

Da ist auch ein QCF drin

Scheint es nicht in die MQL-Distribution geschafft zu haben. Zählt NumPy schnell?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Da ist auch ein QCF drin

Ich habe es versucht, aber ich bekomme nur Unsinn.

#include <Math\Alglib\fasttransforms.mqh>

const vector<double> GetCorr2( double &Array[], double &Pattern[] )
{
  double Corr[];  
  CCorr::CorrR1D(Array, ArraySize(Array), Pattern, ArraySize(Pattern), Corr);
  
  // ArrayRemove(Corr, 0, ArraySize(Pattern) - 1);  
  
  vector<double> Res;
  Res.Swap(Corr);

  return(Res);
}

void OnStart()
{
  const double ArrayTmp[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  const double PatternTmp[] = {1, 2, 3};
  
  double Array[];
  double Pattern[];
  
  ArrayCopy(Array, ArrayTmp);
  ArrayCopy(Pattern, PatternTmp);
  
  Print(GetCorr2(Array, Pattern)); // [14,20,26,32,38,44,50,26,9,3,8]
}
 
fxsaber #:

Ich habe es ausprobiert, und es kommt irgendein Unsinn dabei heraus.

np.correlate([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3], mode='full' )


array([ 3, 8, 14, 20, 26, 32, 38, 44, 44, 50, 26, 9])

 
fxsaber #:

Scheint es nicht in die MQL-Distribution geschafft zu haben. Zählt NumPy schnell?

Python-Schleifen sind langsam, also habe ich nicht an eine Möglichkeit gedacht, es zu tun

 
Maxim Dmitrievsky #:

Python-Schleifen sind langsam, also musste ich nicht herausfinden, wie man das macht.

Zyklen haben nichts mit QCF zu tun.

 
fxsaber #:

Die Zyklen haben nichts damit zu tun, ob der QCF.

ccf augenblicklich

 
Maxim Dmitrievsky #:
array([ 3, 8, 14, 20, 26, 32, 38, 44, 50, 26, 9])

Was stellen diese Zahlen dar?

 
fxsaber #:

Was bedeuten diese Zahlen?

nicht normierte Kreuzkorrelationen )

Kreuzkovarianzen
1...327332743275327632773278327932803281328232833284328532863287...3399
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