L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3260

 
Aleksey Vyazmikin #:
15000 * 100 * 4 byte / 1024 / 1024 5,72 MB

Questa è la matrice di input.
L'output sarà di 15000 righe per ciascuna delle 15000 righe. Come in tutti gli altri esempi, si tratta di circa 1,7 Gg (se raddoppiato per 8 byte).

 
Forester #:

Questa è la matrice di input.
L'output sarà di 15000 tratti per ciascuna delle 15000 righe. Come in tutti gli altri esempi, circa 1,7 Gg ciascuno (se in Double by 8 byte).

Sono d'accordo che questo non è il modo in cui conta.

 
fxsaber #:

Finora non vedo alcun ostacolo tecnico per calcolare una matrice milione per milione su una semplice macchina domestica. Ma il confronto tra NumPy e MQL5 è molto importante per me.

Ne siete sicuri?


Per esempio, una matrice di input con 50.000 colonne/100 righe darà una matrice di correlazione di 50 .000 x 50. 000 x 8 byte / (1024 x 1024 x 1024) = 18,63 GB

 
input int inRows = 100; // Длина строки
input int inCols = 15000; // Количество строк

bool IsEqual( matrix<double> &Matrix1, const matrix<double> &Matrix2 )
{
  Matrix1 -= Matrix2;  
  
  const bool Res = (MathAbs(Matrix1.Mean()) < 1 e-15);
  
  Matrix1 += Matrix2;
  
  return(Res);
}

#define  TOSTRING(A) #A + " = " + (string)(A) + " "

void OnStart()
{  
  double Array[];  
  Print(FileLoad("qwe\\arr.csv", Array)); // RAM-drive. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3258#comment_49549438
  
  matrix<double> Matrix;  
  Matrix.Assign(Array);
  Matrix.Init(inCols, inRows);
  Matrix = Matrix.Transpose();
  
  ArrayFree(Array);  
  Print(FileLoad("qwe\\matr.csv", Array)); // RAM-drive. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3258#comment_49549438

  matrix<double> Matrix2;
  Matrix2.Assign(Array);
  Matrix2.Init(inCols, inCols);
  Matrix2 = Matrix2.Transpose();
    
  ArrayFree(Array);
  
  matrix<double> Matrix1 = CorrMatrix(Matrix); // https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3256#comment_49538685

  Print(TOSTRING(IsEqual(Matrix1, Matrix2)));
}


Piena coincidenza dei valori di calcolo di NumPy con MQL5.

1500000
225000000
IsEqual(Matrix1, Matrix2) = true 
 
Forester #:

Questa è la matrice di input.
L'output sarà di 15000 tratti per ciascuna delle 15000 righe. Come in tutti gli altri esempi, circa 1,7 Gg ciascuno (se in Double by 8 byte).

In generale, ahimè, python non sa come lavorare con gli int - li converte apparentemente in double.

import numpy as np
import time

def calc_corr_matrix():
    arr = np.random.randint(1, 101, size=(15000,100), dtype=np.int32)
    corr_matrix = np.corrcoef(arr)
    size_in_mb = corr_matrix.nbytes / 1024**2
    print("Array size:", size_in_mb, "MB")
    return corr_matrix

np.random.seed(123)

start_time = time.time()
corr_matrix = calc_corr_matrix()
end_time = time.time()

print("Time taken:", end_time - start_time, "seconds")
Array size: 1716.61376953125 MB
Time taken: 4.62926459312439 seconds
 
Aleksey Vyazmikin #:

In generale, ahimè, python non sa come lavorare con gli int - li converte in double, a quanto pare.

Smettetela di spammare spazzatura. La correlazione in int non conta.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Smettetela di spammare stronzate. La correlazione in ints non conta.

Non è necessario aprire l'America. Non è comune contare, ma vale la pena pensare a come si può fare.

 
Aleksey Vyazmikin #:

L'America non ha bisogno di essere scoperta. Non è una cosa comune da prendere in considerazione, ma vale la pena di pensare a come si può fare.

In un nuovo thread, pensate a qualcosa

 
Maxim Dmitrievsky #:

nel nuovo thread, proporre

Che razza di gente - vado a perdere tempo per lui e lui è scortese.

Ma che diavolo...

 
Aleksey Vyazmikin #:

L'America non ha bisogno di essere scoperta. Non è una cosa comune da prendere in considerazione, ma vale la pena di pensare a come si può fare.

Ho già descritto il modo - prendere Alglib f-iys (ci sono 8 pezzi chiamati da PearsonCorrM) e cambiare i tipi di dati. Anche in uchar da 1 byte. Gli ints a 4 byte non daranno grandi vantaggi.
Fatelo voi stessi se ne avete bisogno.