OpenCl und die dazugehörigen Werkzeuge. Bewertungen und Eindrücke. - Seite 29
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Sie wiederholen eine Theorie, die alle interessierten Menschen bereits kennen.
Ich nehme an, dass dies eine zu grobe Verallgemeinerung der Ergebnisse der GPU-Programmentwicklung ist. Schließlich gibt es Leute, die dieses Forum lesen, die nicht daran interessiert sind, "allgemeine Aufgaben" zu beschleunigen, sondern die OPTIMIERUNG und das TESTEN komplexer numerischer Algorithmen innerhalb eines Handelsterminals zu beschleunigen.
Renat, manchmal reagierst du so nervös auf die kleinste Meinungsverschiedenheit mit deiner Meinung.....
Und es ist ein Vergnügen zu sehen, wie das MT4-Terminal schnell und ruhig ein optimales Handelssystem findet, das auf einer VIDEOKARTE arbeitet, während Sie in aller Ruhe eine andere Aufgabe am selben Computer erledigen. Die Ausführung auf einem Host-Prozessor, selbst im Multithreading-Modus, würde dagegen viel länger dauern und teurer sein. Außerdem können Sie, wenn Sie z.B. 3-4 Grafikkarten haben, 4 Terminals laufen lassen und gleichzeitig 4 Währungspaare optimieren, fast ohne es zu bemerken.
Vielen Dank an die Entwickler von Metatrader 4 für das tolle Entwicklungstool.
Besonders wertvoll ist die Portabilität von Programmen von MQL4 zu klassischem C und zurück. Das spart eine Menge Zeit.
Ein weiterer Wert ist eine saubere Schnittstelle von MQL4 mit DLL innerhalb des Terminals ohne unnötige Komplikationen und Unsinn. Ohne dies wäre die Entwicklung von CUDA-Programmen ausgesprochen schwierig.
(wischt die Träne eines Mannes weg) ....
... Und so verzeihe ich allen Moderatoren dieses Forums, dass sie mich in den letzten Jahren mehrfach gesperrt haben.
Ich vergebe jedem für alles.
Verwenden Sie mt5 - opencl ist dort nativ.
Ich habe AlexEro überprüft, aber nicht AlexEros.
Versuchen Sie es erneut, die Sperre wird aufgehoben.
Ich habe AlexEro überprüft, aber nicht AlexEros.
Versuchen Sie es erneut, die Sperre wird aufgehoben.
Ein Beispiel für die Nutzung der GPU-Beschleunigung für den Handel (Derivate).
Mark Joshi - bekannt für seine Bücher über Finanzmathematik, insbesondere über Derivate und Optionshandel - hat hier über seine Arbeit berichtet:
http://ssrn.com/abstract=2388415
Er übertrug seine Arbeit im OOP-Stil auf die CUDA GPU. Er begann 2010 damit, machte dann eine Pause und schaffte es von 2011 bis Sommer 2014 bis zur Arbeitsversion 0.3. Es gelang ihm, eine Beschleunigung von 100X zu erreichen... 137-mal - und das bei einem CONNECTED-Algorithmus, der schwierig ist.
Für die Arbeit wurde die QuantLib-Bibliothek in C++ verwendet, die er nach eigenem Bekunden nach dem Motto "OOP ->-> prozeduraler Ansatz" überarbeiten musste, damit das Ganze auf der CUDA GPU funktioniert.
Er schreibt:
"Ich habe die Monte-Carlo-Bewertung von IRD mit dem LMM auf der GPU mit Least-Squares für frühe Übungsfunktionen implementiert.
Sie können den Code von kooderive.sourceforge.net sowohl in C++ als auch in CUDA erhalten. Das Papier ist unter ...... zu finden.
Ich habe für CUDA einen völlig anderen Code verwendet als zuvor für C++. Im Wesentlichen behandle ich Daten als zentrales Konzept und verwende den Code, um auf die Daten einzuwirken. Der Stil ist sehr funktionell. Es hat mich sehr viel Arbeit gekostet, weil meine früheren C++-Implementierungen objektorientiert waren.
Sein Projekt selbst ist quelloffen:
http://sourceforge.net/projects/kooderive/