Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 972

 
Yuriy Asaulenko:

Te será difícil acoplar esta JVM con MT. Y empezar con Julia y luego reescribirlo en MT no es una tarea real.

No hay que reescribir nada, sólo hay que encontrar la manera de trabajar juntos.

por ejemplo, el mismo xgboost está en julia
 
Maxim Dmitrievsky:

No hay que reescribir nada, sólo hay que encontrar la manera de comunicar

por ejemplo, el mismo xgboost está disponible en julia

Una máquina java con código nativo: muy complicado.

¿Este xgboost también es para Python?

 
Yuriy Asaulenko:

Máquina Java con código nativo - muy complicado.

¿Seguro que este xgboost también está disponible para Python?

Claro, yo uso python para ello.

Si la interacción con python se basa en una llamada de script, una llamada de script en julia se puede hacer de la misma manera
 
Maxim Dmitrievsky:

Por supuesto, lo estoy girando en python.

Así que escupe a esa Julia). ¿Cuál es la prisa? En última instancia, se necesita una tarea de aplicación, no un modelo.

Maxim Dmitrievsky:

Si la interacción con python se construye a través de una llamada de script, la llamada de script en julia se puede hacer de la misma manera

Python tiene una clara API en C, mientras que Julia tiene XZ. No puedo imaginarme con Java.
 
Yuriy Asaulenko:

Así que escupe a esa Julia). ¿Cuál es la prisa?

Cuidado con la velocidad. Esto es casi lo más importante cuando se trata de datos.

 
Yuriy Asaulenko:

Así que escupe a esa Julia). ¿Cuál es la prisa? Necesita una aplicación, no un modelo.

Python tiene una clara API en C, mientras que la de Julia no. No puedo imaginarme con Java.

https://docs.julialang.org/en/release-0.4/manual/embedding/

 
Maxim Dmitrievsky:

vigilancia de la velocidad. Es casi lo más importante cuando se trata de datos

Hay que mirar la interfaz, y la velocidad en sí no es nada preocupante.

En Python, está el propio Python - ugh (no afectará a nada), y el propioxgboost está en C++, código nativo.

 
Yuriy Asaulenko:

Hay que mirar la interfaz, y la velocidad en sí no es nada preocupante.

En Python, está el propio Python - ugh (no afectará a nada), y el propioxgboost está en C++, código nativo.

el preprocesamiento/manejo de matrices/arreglos es costoso en python (aunque práctico), por no hablar de R

 

Ooh..., realmente simple, y tenía miedo). En realidad, ya la había visto, Julia, pero vi a Jawa y pensé: "No. Tendré que echar un vistazo más de cerca.

Aunque el propioxgboost, etc. funcionará más rápido en Python que en Julia en Java. Si el propioxgboost estáhecho en Java, porsupuesto.
 
Yuriy Asaulenko:

Ooh..., realmente simple, y tenía miedo)). En realidad, ya la había visto, Julia, pero vi a Jawa y pensé: "No. Tendré que echar un vistazo más de cerca.

Deberías hacer que no fuera julia.h sino julia.mqh :)