L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 3013

 
Aleksey Vyazmikin #:

Un autre inconvénient de R est qu'il n'existe pas de solution simple pour paralléliser les calculs entre ordinateurs.

Oui, bien sûr.

avis professionnel d'un utilisateur professionnel de R.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Je comprends pourquoi je déteste cette idée, car association (règles par exemple) != causalité :)

ce ne sont pas des règles d'association

 
Maxim Dmitrievsky #:

J'ai compris pourquoi je déteste cette idée, car association (règles par exemple) != causalité :)

Pas vraiment - ici, des règles plutôt occasionnelles (la réalité n'est pas connue, bien sûr) sont combinées en règles associatives pour prédire la cible. C'est essentiellement ainsi que fonctionne l'échafaudage, mais sans les tournures complexes.

Il suffit que la période de sélection permette d'évaluer une règle aléatoire ou qu'elle soit raisonnablement dépendante. Jusqu'à présent, je n'ai évalué que la stabilité de la règle sur des intervalles de temps.

Cependant, il est difficile d'enseigner la recherche d'un modèle causal.

 
mytarmailS #:

Oui, bien sûr.

avis professionnel, utilisateur professionnel R

J'ai étudié cette question et je l'ai consultée.

Savez-vous comment paralléliser n'importe quel code avec n'importe quelle bibliothèque sans perte de vitesse importante dans R ?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Entre-temps, j'ai fait des recherches sur cette question et j'ai donné des conseils à ce sujet.

Savez-vous comment paralléliser n'importe quel code avec n'importe quelle bibliothèque sans perte de vitesse importante dans R ?

https://win-vector.com/2016/01/22/running-r-jobs-quickly-on-many-machines/

https://www.google.com/search?q=run+code+on+multiple+computers+in+R&oq=run+code+on+multiple+computers+in+R&aqs=chrome..69i57j33i160l4.4082j0j15&sourceid=chrome&ie=UTF-8


premiers liens google, premiers KARL !!!

comment traverser la route ????

Running R jobs quickly on many machines
Running R jobs quickly on many machines
  • 2016.01.22
  • jmount
  • win-vector.com
R itself is not a language designed for parallel computing. It doesn’t have a lot of great user exposed parallel constructs. What saves us is the data science tasks we tend to use R for are themselves are very well suited for parallel programming and many people have prepared very good pragmatic libraries to exploit this. There are three main...
 
Eh bien, à travers l'arbre. C'est rapide et c'est un mini testeur.
 

C'est ce que je dis - vous avez besoin de bibliothèques spécialisées - lisez ce que vous trouvez :

"

Lien avec des bibliothèques supérieures et parallèles telles que la bibliothèque Intel BLAS (fournie sur Linux, OSX et Windows dans le cadre de la distribution Microsoft R Open de R). "

"

 
Aleksey Vyazmikin #:

C'est ce que je dis - vous avez besoin de bibliothèques spécialisées - lisez ce que vous trouvez :

"

Lien avec des bibliothèques supérieures et parallèles telles que la bibliothèque Intel BLAS (fournie sous Linux, OSX et Windows dans le cadre de la distribution Microsoft R Open de R). "

"

et QUOI ?

 
mytarmailS #:

et QUOI ?

Vous êtes si étrange :)

C'est que le code que je dois exécuter ne peut pas tourner sur plus d'un ordinateur. Et MT5 peut très bien paralléliser de telles tâches de calcul :)

 
Aleksey Vyazmikin #:

Quel drôle de personnage vous êtes après tout :)

Et que le code que je dois exécuter ne peut pas tourner sur plus d'un ordinateur. Et MT5 peut très bien paralléliser de telles tâches de calcul :)

https://stackoverflow.com/questions/37405919/how-do-i-run-r-in-multiple-machines