Roffilds Bibliothek - Seite 4
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Ähm ... es gibt überhaupt keine Spalten in MQL. Und MQL != SQL sind völlig unterschiedliche Sprachen.
Für SQL-Kenner ist es einfacher, die besten Pässe nach der Optimierung herauszufiltern, wenn ihre Anzahl 5000 Pässe übersteigt. Implementiert in TesterSql.mqh
Ähm ... Wie kannst du nur so etwas denken...
Das Skript für die Ausführung von Testagenten auf Amazon-Servern aws_ubuntu_user_data.sh berücksichtigt nun Rol und interne Festplatten.
https://roffild.com/ru/
Das Skript für die Ausführung von Test-Agenten auf Amazon-Servern aws_ubuntu_user_data.sh berücksichtigt nun Role und interne Festplatten.
Wessen Rolle? Was meinen Sie mit "internen Festplatten"?
Es gibt"Daten in eine Datei im MySQL-Format schreiben", warum nicht aus diesem Format lesen?
Für die Fragen "Was ist Java, Spark, Alglib, Random Forest und Neuronale Netze und wie kann man damit leben?" - Google
Alglib - einfädig
Spark - viele Computer.
Das Ziel der Bibliothek ist es, Spark (und in Zukunft auch TensorFlow und MXNet) ohne MQL-Krücken zu nutzen
Welche Aufgaben werden mit diesem Produkt gelöst?
1) SQL kostet Geld. Windows für SQL kostet Geld. Amazon/Google-Server kosten Geld. Kosten für ein Jahr mit Lizenzen? zwei Monate von Google-Servern aus seinem Bonus - 300 $, das ist 5-6 Server (auf den Bonus, die Lebensdauer der Server auf Bergbau zu verbieten von Tagen bis zu ein paar Wochen). D.h. pro Jahr werden irgendwo um die 1,5-2k $ unwiderruflich in amazon/google "wegfliegen".
2) Ein schicker Laptop mit einem 6-Kern-Xeon und Nvidia Quadro $5k (fügen Sie Raid auf m2 zur Grundkonfiguration hinzu). MQL - kostenlos für Endverbraucher. Eingebettete Subd aus hst-Dateien - kostenlos (in OHLCV können Sie alles schreiben, was Sie wollen, und auf die Daten als Zeitreihen zugreifen - d. h. null Intelligenzkosten). Ein Pluspunkt ist die Mobilität. Die Rechenleistung ist ausreichend.
3) Ein-Prozessor-Miniitx-Xeon + Windows(Lizenz) + eine/zwei leistungsstarke ATI-Grafikkarten + Monitore + oops. 5k$ . MQL - kostenlos für Endverbraucher. Eingebettete Subd aus hst-Dateien - kostenlos (in OHLCV können Sie alles schreiben, was Sie wollen, und auf die Daten als Zeitreihe zugreifen - d. h. null Intelligenzkosten). Pro - es ist möglich, eine Konfiguration nach Ihrem eigenen Stil zu machen. Minus: mangelnde Mobilität. Overdrive-Rechenleistung.
Opencl-Geschwindigkeiten (Grafikkarten) sind im Vergleich zu "vielen Computern" konkurrenzlos günstig und leistungsfähig.
Die Aufgabe, um die es geht, sollte unwiederbringliche Kosten aus 1), müssen Sie sehr gut wissen, Front / Back Java, SQL und eine Reihe von anderen Fähigkeiten für Big Data gerade aus dem Kopf - mit solchen Gepäck von Wissen für einen Job mit einem Gehalt in einer bürgerlichen Bank irgendwo von 100k$ Minimum eingestellt, und Google wird wahrscheinlich noch mehr + Zugang zu Rechenressourcen geben.
Imho, um auf den Katzen zu trainieren und die Fähigkeiten für eine Beschäftigung in einer guten Position zu verbessern.
Bibliothek Roffild
Ich bin in der MQL5-Programmiergemeinde als Roffild bekannt und dies ist meine Open-Source-Bibliothek für MQL5. Es ist ein Versuch, in MQL5 Funktionen zu implementieren, die schon vor langer Zeit zu einem Standard für populäre Programmiersprachen wurden. In jeder Datei wird eine Idee umgesetzt. Die Bibliothek wird ergänzt, wenn neue Funktionen benötigt werden.
Nur wenige Leute haben versucht, das Projekt auf Github zu veröffentlichen. Es gibt keine einheitliche Norm. MetaQuotes berücksichtigt bei der Erstellung eines Projekts nicht die Verwendung eines Versionskontrollsystems. Aus irgendeinem Grund denken die Programmierer von MetaQuotes, dass ein Projekt nur von einem Typ sein muss. Für kleine Projekte, die in CodeBase auf MQL5.com veröffentlicht werden, ist diese Aufteilung sinnvoll. Bei mittleren und großen Projekten ist es nicht möglich, einen Projekttyp zu wählen.
Ich habe sogar meinen Computer eingeschaltet, um zu antworten (mit einem sehr begrenzten Internetverkehr). Es ist nicht bequem, von einem Mobiltelefon aus zu schreiben.
Bei allem Respekt für Roffilds Aktivitäten, und das soll kein Vorwurf sein, ich lese, aber ich verstehe nicht. Und wozu? [(c)A.Voznesensky].
1. Ich habe verstanden, dass ein Entwickler mehrere Bibliotheken in MQL für sich selbst portiert und beschlossen hat, sie der Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Alles ist klar und normal. Warum nicht? Aber es gibt hier eine klare Redundanz - Roffild portiert alles und jedes.
2. Ein Vermarkter würde die Frage stellen - Zielgruppe?
- Die Anfänger und Neulinge kennen MQL nicht gut genug, sie haben Probleme, die DLL zu verbinden. Glauben Sie, dass sie SQL oder Ihre Dokumentation verstehen würden?
- Erfahrene MQL-Programmierer können vielleicht einige von ihnen verwenden. Aber nur in einem begrenzten Umfang.
- Programmierer im Allgemeinen (C++, etc.) - es ist einfacher für sie in der Dokumentation zu verstehen, die Quelle der Bibliothek und verbinden genau das, was sie brauchen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir im Hinblick auf das Marketing mehrere Anwendungen für verschiedene Bibliotheken aus dem gesamten Spektrum haben. Ist das der Grund für die ganze Aufregung?
3. Alle (oder fast alle) Bibliotheken sind bereits auf das gleiche Python portiert. Wäre es nicht einfacher, nur eine Portierung auf eine laufende Python-Anwendung vorzunehmen und alle Bibliotheken auf einmal zu verwenden, in aller Ruhe und ohne Eile? Außerdem sind alle Ports der Python-Bibliothek gut getestet und dokumentiert. Hinzu kommt, dass Python eine Skriptsprache ist und ihr Zeitanteil an der Ausführung der Bibliothek minimal ist. Es gibt keine Auswirkungen auf die Leistung. Bedenken Sie auch, dass Python vollwertige Threads hat und viele Ports zu MQL ohne sie einfach hängen und sich erst entwickeln, wenn der Zug schon abgefahren ist...
Ich denke, in diesem Fall werden erfahrene Programmierer Sie verstehen. Und der Anteil der Anwendungen von nur einer Portierung nach Python wird mehr sein als alle Ihre Bibliotheken insgesamt.
Eigentlich gibt es noch ein "aber" zu Ihrem Projekt, aber das kommt schon mal vor.
Herzliche Grüße.
1) SQL kostet Geld. Windows für SQL kostet Geld. Amazon/Google-Server kosten Geld. Die Kosten für ein Jahr der Nutzung mit Lizenzen? zwei Monate von Google-Servern von seinem Bonus ist $ 300, das ist 5-6 Server (auf Bonus die Lebensdauer der Server auf Bergbau zu verbieten von Tagen bis zu ein paar Wochen). D.h. pro Jahr werden irgendwo um die 1,5-2k $ unwiderruflich in amazon/google "wegfliegen".
2) Ein schicker Laptop mit 6-Core Xeon und Nvidia Quadro $5k (fügen Sie Raid auf m2 zur Grundkonfiguration hinzu). MQL - kostenlos für Endverbraucher. Eingebettete Subd aus hst-Dateien - kostenlos (in OHLCV können Sie alles schreiben, was Sie wollen, und auf die Daten als Zeitreihen zugreifen - d. h. null Intelligenzkosten). Ein Pluspunkt ist die Mobilität. Die Rechenleistung ist ausreichend.
3) Ein-Prozessor-Miniitx-Xeon + Windows(Lizenz) + eine/zwei leistungsstarke ATI-Grafikkarten + Monitore + oops. 5k$ . MQL - kostenlos für Endverbraucher. Eingebettete Subd aus hst-Dateien - kostenlos (in OHLCV können Sie alles schreiben, was Sie wollen, und auf die Daten als Zeitreihe zugreifen - d. h. null Intelligenzkosten). Pro - es ist möglich, eine Konfiguration nach Ihrem eigenen Stil zu machen. Minus: mangelnde Mobilität. Overdrive-Rechenleistung.
Opencl-Geschwindigkeiten (Grafikkarten) sind im Vergleich zu "vielen Computern" konkurrenzlos günstig und leistungsfähig.
Die Aufgabe, um die es geht, sollte unwiederbringliche Kosten aus 1), müssen Sie sehr gut wissen, Front / Back Java, SQL und eine Reihe von anderen Fähigkeiten für Big Data gerade aus dem Kopf - mit solchen Gepäck von Wissen für einen Job mit einem Gehalt in einer bürgerlichen Bank irgendwo von 100k$ Minimum eingestellt, und Google wird wahrscheinlich noch mehr + Zugang zu Rechenressourcen geben.
Imho sollten Sie auf Katzen trainieren und Ihre Fähigkeiten verbessern, um einen guten Job zu bekommen.
MySQL und SQLLite oder ähnlich. FREI. Server können zu Stundensätzen gemietet werden. Was bringt es, ein ganzes Jahr lang zu mieten? Es kostet mich nur bis zu 200 Dollar im Jahr.
OpenCL muss auch kochen können. Die lange Verzögerung beim Senden von Daten an die Grafikkarte macht die Verwendung von OpenCL unrentabel.
Erst wenn Sie das alles herausgefunden haben, können Sie die Kosten wirklich abschätzen.
Yuriy Asaulenko:
3. Alle (oder fast alle) Bibliotheken sind bereits auf das gleiche Python portiert. Wäre es nicht einfacher, nur eine einzige Portierung auf eine laufende Python-Anwendung vorzunehmen und alle Bibliotheken auf einmal auf einfache und gemütliche Weise zu verwenden? Außerdem sind alle Ports der Python-Bibliothek gut getestet und dokumentiert. Hinzu kommt, dass Python eine Skriptsprache ist und ihr Zeitanteil an der Ausführung der Bibliothek minimal ist. Dies hat keine Auswirkungen auf die Leistung. Bedenken Sie auch, dass Python vollwertige Threads hat und viele Ports zu MQL ohne sie einfach hängen und sich erst entwickeln, wenn der Zug schon abgefahren ist...
Entwicklungen von Drittanbietern sind in Test-Agenten fast unmöglich zu verwenden. Wenn man versucht, externe Entwicklungen zu integrieren, muss man Abstriche bei Geschwindigkeit, Portabilität und Optimierung machen. Und warum?
Es gibt einen Witz unter Linux-Benutzern: "Put Linux, put Wine to run Kosynka".
Und Python selbst ist eine echte Spaßbremse.
Python kann verwendet werden, um die Patente eines Modells zu entdecken. Wenn das Modell gefunden ist, wäre es besser, es auf MQL5 zu portieren, um es in der Agents Cloud zu testen.
Meine Bibliothek hängt nicht von DLLs von Drittanbietern ab, so dass sie im Code eines beliebigen Expert Advisors, Indikators usw. verwendet werden kann.
Entwicklungen von Drittanbietern sind in Test-Agenten fast unmöglich zu verwenden. Wenn man versucht, externe Entwicklungen zu integrieren, muss man Abstriche bei Geschwindigkeit, Portabilität und Optimierung machen. Warum?
Es gibt einen Witz unter Linux-Benutzern: "Put Linux, put Wine to run Kosynka".
Und Python selbst ist eine echte Spaßbremse.
Python kann verwendet werden, um die Patente eines Modells zu entdecken. Wenn das Modell gefunden ist, ist es besser, es auf MQL5 zu portieren, um es in der Agents Cloud zu testen.
Meine Bibliothek ist unabhängig von DLLs von Drittanbietern, so dass sie im Code eines beliebigen Expert Advisors, Indikators usw. verwendet werden kann.
Die Frage nach der Geschwindigkeit von Python und seinem Vergleich mit C++, Sharp usw. ist überhaupt nicht relevant. Die Frage ist, ob seine Geschwindigkeit für die Lösung bestimmter Aufgaben ausreicht. Ich glaube, dass das für die überwiegende Mehrheit der Aufgaben sogar mehr als genug ist. Auch beim so genannten Scalping).
Sie glauben, dass der Verzicht auf die Verwendung von Dlls von Drittanbietern ein Segen ist. Meiner Meinung nach handelt es sich dabei eher um Sektierertum und vor allem um eine Menge unnötiger und überflüssiger Arbeit. Alle Bibliotheken liegen bereits vor uns und müssen nur noch mit einem Minimum an Zeit und Aufwand genutzt werden. Dies ist übrigens Teil des modernen Programmierparadigmas. Und im Allgemeinen geht es nicht um Python. Das ist nur ein Beispiel für eine Umgebung mit vielen Bibliotheken.
Der Verzicht auf die DLL, die Verwendung von Fremdsoftware und andere Vorleistungen sind nur zum Zwecke des Verkaufs auf dem Markt gerechtfertigt - das sind die Bedingungen). Es gibt einfach keine andere Begründung.
MySQL und SQLLite oder ähnlich. KOSTENLOS. Server können zu einem Stundensatz gemietet werden. Was bringt es, ein ganzes Jahr lang zu mieten? Es kostet mich nur bis zu 200 Dollar im Jahr.
OpenCL muss auch kochen können. Die lange Latenzzeit beim Senden von Daten an die Grafikkarte macht die Verwendung von OpenCL unrentabel.
Erst wenn Sie das alles herausgefunden haben, können Sie die Kosten wirklich abschätzen.
- "Kostenlos" https://shop.oracle.com/apex/f?p=DSTORE:2:::NO:RIR,RP,2:PROD_HIER_ID:58095029061520477171389 bedeutet, dass die Kosten für Ihr persönliches Wissen (nicht im Großhandel von Orakel) dreimal höher sind. Warum sollten Sie 200 Dollar ausgeben, um einen Gemüsegarten anzulegen, der mit einem erheblichen Verwaltungsaufwand verbunden ist? ???? Wenn Sie 200 Dollar für Google ausgeben können, dann können Sie dasselbe in ein paar Wochenenden auf Ihrem Computer erledigen. Das 300-Dollar-Beispiel besagt, dass ein System mit einem lokalen Xeon produktiver ist als eine Reihe von VPS. Um ein Problem/Projekt schnell zu lösen, braucht man einige Jahre Erfahrung mit ähnlichen Aufgaben, mit dem Umgang mit unerwarteten Fehlern und Bugs und der Neugestaltung von Grund auf. Die Eintrittsschwelle in Ihr ideologisches System ist alles andere als frei.
- Die Vorbereitung von OpenCL in MQL ist intellektuell weniger anspruchsvoll als die Profiebene in xSQL (im Allgemeinen Subdaten). Gesammelter Code (nicht perfekt) in Codebase MQL und MQL-Entwicklungsumgebung ist ausreichend und frei (einschließlich servicedesk) für schnelle Selbsterziehung, plus es zeigt sofort auf dem Bildschirm das Ergebnis ohne jede Aufregung mit Windows, wenn Sie die Analoga (freie Entwicklungsumgebung + Beispielcodes sehr viel an einem Ort) geben können. MQL ready-made cloud ist billiger als vps/viele Computer. Bislang sind die Preis-/Leistungsoptionen von MMS konkurrenzlos (und es gibt einen Ort, an dem man Gift über MMS versprühen kann).
Sie sagen also, dass die Übertragung von Daten an die Grafikkarte für OpenCL hat höhere Latenz als tcpip Stack Kosten mit Netzwerk-Latenz zu vps????? (Welche Stoffe verwenden Sie? ))))
- Womit genau befassen Sie sich? Eine billige Grafikkarte (z.B. eine nicht teure ati radeon 580 8GB - $300) ist profitabler als ein vps, ein alter xeon ist fast profitabler als eine Grafikkarte. Sie bauen auch Grafikkarten in Laptops ein. Ich kann mir kaum eine Rechenaufgabe in MQL-Zeitreihen vorstellen (oder besser gesagt, ich kann sie mir nicht vorstellen), die mehr Ressourcen erfordert als ein lokaler MQL-Server/Computer/Cloud. Seltene 64GB ecc + 2 xeon - $300 + PSU + Monitor + Tastatur-Maus (weitere $100), die gesamte Achse mit Eingeweiden in einem frameisk, auch BASIC verwenden, um lokale Datenverarbeitung zu schreiben, wird es schneller sein als vps+sql etc.