OpenCl y las herramientas para ello. Reseñas e impresiones. - página 29
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Estás contando una teoría que todas las personas interesadas ya conocen.
Supongo que esto es una generalización demasiado cruda de los resultados del desarrollo de programas de la GPU. Al fin y al cabo, hay gente que lee este foro que no está interesada en acelerar las "tareas de propósito general", sino en acelerar la OPTIMIZACIÓN y la PRUEBA de complejos algoritmos numéricos dentro de un terminal de trading.
Renat, a veces reaccionas de forma tan nerviosa al menor desacuerdo con tu opinión.....
Y es un placer ver - cómo el terminal MT4 encuentra rápida y tranquilamente un óptimo para un sistema de trading, trabajando en un VIDEO CHARD, mientras usted está tranquilamente haciendo cualquier otro trabajo en el mismo ordenador. Mientras que hacerlo en un procesador anfitrión, incluso en modo multihilo, sería mucho más largo y costoso. Además, si tienes por ejemplo 3-4 tarjetas gráficas, puedes ejecutar 4 terminales y optimizar simultáneamente 4 pares de divisas, casi sin darte cuenta.
Muchas gracias a los desarrolladores de Metatrader 4 por la gran herramienta de desarrollo.
Especialmente valiosa es la portabilidad de los programas de MQL4 a C clásico y viceversa. Esto ahorra mucho tiempo.
Otro valor es una interfaz limpia de MQL4 con DLL dentro de la terminal sin ninguna complicación innecesaria y sin sentido. Sin esto, el desarrollo de programas CUDA sería francamente difícil.
(limpiando la lágrima de un hombre) ....
... Y por eso perdono a todos los moderadores de este foro por haberme baneado varias veces en los últimos años.
Perdono a todos por todo.
Usa mt5 - opencl es nativo allí.
He comprobado AlexEro, pero no AlexEros.
Inténtalo de nuevo, el baneo ha sido eliminado.
He comprobado AlexEro, pero no AlexEros.
Inténtalo de nuevo, el baneo ha sido eliminado.
Un ejemplo de uso de la aceleración de la GPU para el comercio (derivados).
Mark Joshi -famoso por sus libros sobre matemáticas financieras, en particular sobre el comercio de derivados y opciones- ha informado aquí sobre su trabajo:
http://ssrn.com/abstract=2388415
Trasladó su trabajo de estilo OOP a la GPU CUDA. Lo empezó en 2010, luego tuvo un parón, y desde 2011 hasta el verano de 2014 llegó a la versión operativa 0.3. Logró una aceleración de 100X... 137X veces - y eso es en un algoritmo CONECTADO, que es difícil.
El trabajo utilizaba la librería QuantLib en C++, que él mismo admite que tuvo que reelaborar en la línea de "OOP -> enfoque procedimental", para que todo funcionara en la GPU CUDA.
Escribe:
"He implementado la fijación de precios de Monte Carlo del IRD con el LMM en la GPU con mínimos cuadrados para las características del ejercicio temprano.
Puedes obtener el código en kooderive.sourceforge.net tanto en C++ como en CUDA. El documento se encuentra en ......
Utilicé un código completamente diferente para CUDA del que había utilizado anteriormente para C++. En esencia, trato los datos como concepto central y utilizo el código para actuar sobre los datos. El estilo es muy funcional. Me costó mucho trabajo porque mis anteriores implementaciones de C++ habían sido orientadas a objetos".
Su proyecto es de código abierto:
http://sourceforge.net/projects/kooderive/