L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3280

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mytarmailS #:

Je n'ai jamais essayé, je suis curieuse aussi.

Mais ce qui m'intéresse, c'est l'augmentation générale de la vitesse pour toutes les actions, et pas seulement pour les matrices et les vecteurs.

Augmenter la taille de la mémoire par l'un des moyens connus

y compris en essayant d'utiliser la zone d'ombre de la RAM plus (sous le BIOS)

augmenter le débit du processeur

augmenter la vitesse d'accès au disque dur (en option, allouer une partie de la RAM au fichier contenant les données traitées, c'est-à-dire créer un disque dur virtuel)

coordonner tout le matériel de l'ordinateur par la fréquence du bus de données

utiliser le traitement des tâches dans plusieurs fils parallèles

 
fxsaber #:

Essayer de trouver rapidement des chaînes courtes similaires dans une longue chaîne.

Est-il plus optimal d'utiliser Alglib ?

Il a QCF

 
Maxim Dmitrievsky #:

Il y a aussi un QCF là-dedans

Il ne semble pas avoir été intégré à la distribution de MQL. NumPy compte-t-il vite ?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Il y a aussi un QCF là-dedans

J'ai essayé, mais je n'ai rien trouvé.

#include <Math\Alglib\fasttransforms.mqh>

const vector<double> GetCorr2( double &Array[], double &Pattern[] )
{
  double Corr[];  
  CCorr::CorrR1D(Array, ArraySize(Array), Pattern, ArraySize(Pattern), Corr);
  
  // ArrayRemove(Corr, 0, ArraySize(Pattern) - 1);  
  
  vector<double> Res;
  Res.Swap(Corr);

  return(Res);
}

void OnStart()
{
  const double ArrayTmp[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  const double PatternTmp[] = {1, 2, 3};
  
  double Array[];
  double Pattern[];
  
  ArrayCopy(Array, ArrayTmp);
  ArrayCopy(Pattern, PatternTmp);
  
  Print(GetCorr2(Array, Pattern)); // [14,20,26,32,38,44,50,26,9,3,8]
}
 
fxsaber #:

J'ai essayé, et j'ai trouvé des bêtises.

np.correlate([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3], mode='full' )


array([ 3, 8, 14, 20, 26, 32, 38, 44, 44, 50, 26, 9])

 
fxsaber #:

Il ne semble pas avoir été intégré à la distribution de MQL. NumPy compte-t-il vite ?

Les boucles Python sont lentes, donc je n'ai pas pensé à un moyen de le faire.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Les boucles Python sont lentes, je n'ai donc pas eu à comprendre comment faire.

Les cycles n'ont rien à voir avec QCF.

 
fxsaber #:

Les cycles n'ont rien à voir avec le QCF.

ccf instantané

 
Maxim Dmitrievsky #:
array([ 3, 8, 14, 20, 26, 32, 38, 44, 50, 26, 9])

Que représentent ces nombres ?

 
fxsaber #:

Que représentent ces chiffres ?

les corrélations croisées non normalisées )

covariances croisées
1...327332743275327632773278327932803281328232833284328532863287...3399
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