Biblioteca di Roffild - pagina 4
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Ehm... non ci sono colonne in MQL. E MQL = SQL sono linguaggi completamente diversi.
Per coloro che conoscono l'SQL, è più facile setacciare i migliori passaggi dopo l'ottimizzazione quando il loro numero supera i 5000 passaggi. Implementato in TesterSql.mqh
Ehm... come puoi pensare una cosa del genere...
Lo script per l'esecuzione degli agenti di prova sui server amazon aws_ubuntu_user_data.sh ora tiene conto di Rol e dei dischi interni.
https://roffild.com/ru/
Lo script per l'esecuzione degli agenti di prova sui server Amazon aws_ubuntu_user_data.sh ora considera il ruolo e i dischi interni.
Il ruolo di chi? Cosa intendete per "dischi interni"?
C'è"Write data to MySQL format file", perché non leggere da questo formato?
Per le domande "cos'è Java, Spark, Alglib, Random Forest e Reti Neurali, e come viverci?". - Google
Alglib - a thread singolo
Spark - molti computer.
Lo scopo della libreria è di usare Spark (e in futuro TensorFlow e MXNet) senza stampelle MQL
quali compiti vengono risolti con questo prodotto?
1) SQL costa denaro. Windows per SQL costa denaro. I server di Amazon/Google costano. Costo di un anno di utilizzo con le licenze? due mesi di server di google dal suo bonus - $300, che è 5-6 server (su bonus la durata dei server sul mining per bandire da giorni a un paio di settimane). Cioè all'anno, da qualche parte intorno a $1.5-2k irrevocabilmente "volerà via" in amazon/google.
2) Un portatile elegante con un 6 core xeon e nvidia quadro $5k (aggiungere il raid su m2 alla configurazione di base). MQL - gratuito per l'utente finale. Subd incorporato da file hst - gratuitamente (in OHLCV potete scrivere qualsiasi cosa vogliate, e accedere ai dati come una serie temporale - cioè zero costi di intelligence). Il lato positivo è la mobilità. La potenza di calcolo è sufficiente.
3) Singolo processore miniitx xeon + windows (licenza) + una/due potenti schede grafiche ATI + monitor + oops. 5k$ . MQL - gratuito per l'utente finale. Subd incorporato da file hst - gratis (in OHLCV puoi scrivere tutto quello che vuoi, e accedere ai dati come serie temporale - cioè zero costi di intelligence). Pro - è possibile fare una configurazione secondo il proprio fenstyle. Meno, la mancanza di mobilità. Potenza di calcolo overdrive.
Le velocità Opencl (schede video) sono al di là della concorrenza in termini di costo e potenza di elaborazione rispetto a "molti computer".
Il compito a portata di mano dovrebbe ripagare costi irrecuperabili da 1), è necessario conoscere molto bene front/back java , sql e un mucchio di altre competenze per i big data direttamente dalla tua testa - con tale bagaglio di conoscenze per un lavoro assunto con uno stipendio in una banca borghese ovunque da 100k$ minimo, e google probabilmente darà ancora di più + accesso alle risorse computazionali.
Imho, per allenarsi sui gatti e pompare le competenze per l'impiego in una buona posizione.
Biblioteca Roffild
Sono conosciuto nella comunità di programmazione MQL5 come Roffild e questa è la mia libreria open-source per MQL5. È un tentativo di implementare caratteristiche in MQL5 che sono diventate uno standard per i linguaggi di programmazione popolari molto tempo fa. Un'idea è implementata in ogni file. La libreria viene rifornita man mano che sono necessarie nuove funzioni.
Poche persone hanno provato a pubblicare il progetto su Github. Non c'è uno standard unificato. MetaQuotes non tiene conto dell'uso del sistema di controllo delle versioni quando si crea un progetto. Per qualche ragione, i programmatori di MetaQuotes pensano che un progetto debba essere di un solo tipo. Per i piccoli progetti, che sono pubblicati in CodeBase su MQL5.com, questa divisione è ragionevole. Per i progetti medi e grandi, è impossibile selezionare un solo tipo di progetto.
Ho anche acceso il computer per rispondere, con un traffico internet molto limitato). Non è comodo scrivere da un telefono cellulare.
Con tutto il rispetto per le attività di Roffild, e non prendetelo come un intoppo, io leggo ma non capisco. Qual è il punto? [(c)A.Voznesensky.]
1. Ho capito che uno sviluppatore ha portato diverse librerie in MQL per se stesso e ha deciso di renderle disponibili al pubblico. Tutto è chiaro e normale. Perché no. Ma c'è una chiara ridondanza qui - Roffild porta qualsiasi cosa e tutto.
2. Un marketer si porrebbe la domanda - pubblico di riferimento?
- I principianti e i novizi non conoscono abbastanza bene MQL, hanno problemi con l'aggiunta della DLL. Pensi che capirebbero l'SQL o la tua documentazione?
- I programmatori MQL esperti possono essere in grado di usarne alcuni. Ma solo in misura limitata.
- Programmatori in generale (C++, ecc.) - è più facile per loro nella documentazione capire la libreria sorgente e collegare esattamente ciò di cui hanno bisogno.
Per riassumere: in termini di marketing, abbiamo diverse applicazioni di diverse librerie dell'intero set. È questa la ragione di tutto questo trambusto?
3. Tutte (o quasi) le librerie sono già portate allo stesso Python. Non sarebbe più facile fare un solo port su un'applicazione Python in esecuzione e usare tutte le librerie in una volta sola, con calma e senza fretta? Inoltre, tutte le porte della libreria Python sono ben testate e documentate. Inoltre: Python è un linguaggio di scripting e la sua quota di tempo nell'esecuzione della libreria è minima. Non c'è alcun impatto sulle prestazioni. Considerate anche che Python ha dei thread completi e molti port a MQL si bloccano senza, e si sviluppano quando il treno è già partito...
Penso che in questo caso i programmatori esperti ti capiranno. E la proporzione di applicazioni di una sola porta per Python sarà più di tutte le vostre librerie in totale.
In realtà, c'è ancora un "ma" al tuo progetto, ma questo è già all'occasione.
Saluti.
1) SQL costa denaro. Windows per SQL costa denaro. I server di Amazon/Google costano. Il costo di un anno di utilizzo con le licenze? due mesi di server di google dal suo bonus è di $300, che è 5-6 server (su bonus la vita dei server sul mining per bandire da giorni a un paio di settimane). Cioè all'anno, da qualche parte intorno a $1.5-2k irrevocabilmente "volerà via" in amazon/google.
2) Un portatile elegante con 6-core xeon e nvidia quadro $5k (aggiungere il raid su m2 alla configurazione di base). MQL - gratuito per l'utente finale. Subd incorporato da file hst - gratuitamente (in OHLCV potete scrivere qualsiasi cosa vogliate, e accedere ai dati come una serie temporale - cioè zero costi di intelligence). Il lato positivo è la mobilità. La potenza di calcolo è sufficiente.
3) Singolo processore miniitx xeon + windows (licenza) + una/due potenti schede grafiche ATI + monitor + oops. 5k$ . MQL - gratuito per l'utente finale. Subd incorporato da file hst - gratis (in OHLCV puoi scrivere tutto quello che vuoi, e accedere ai dati come serie temporale - cioè zero costi di intelligence). Pro - è possibile fare una configurazione secondo il proprio fenstyle. Meno, la mancanza di mobilità. Potenza di calcolo overdrive.
Le velocità Opencl (schede video) sono al di là della concorrenza in termini di costo e potenza di elaborazione rispetto a "molti computer".
Il compito a portata di mano dovrebbe ripagare costi irrecuperabili da 1), è necessario conoscere molto bene front/back java , sql e un mucchio di altre competenze per i big data direttamente dalla tua testa - con tale bagaglio di conoscenze per un lavoro assunto con uno stipendio in una banca borghese ovunque da 100k$ minimo, e google probabilmente darà ancora di più + accesso alle risorse computazionali.
Imho, allenatevi sui gatti e pompate le vostre abilità per ottenere un buon lavoro.
MySQL e SQLLite o simili. GRATIS. I server possono essere affittati a tariffe orarie. Che senso ha affittare per un anno intero? Mi porta solo fino a 200 dollari all'anno.
Anche OpenCL deve essere in grado di cucinare. Il lungo ritardo nell'invio dei dati alla scheda video rende l'uso di OpenCL poco redditizio.
Quando hai capito tutto, solo allora puoi stimare veramente i costi.
Yuriy Asaulenko:
3. Tutte (o quasi) le librerie sono già portate allo stesso Python. Non sarebbe più facile fare solo un port su un'applicazione Python in esecuzione e usare tutte le librerie in una volta sola in modo facile e senza fretta? Inoltre, tutte le porte della libreria Python sono ben testate e documentate. Inoltre: Python è un linguaggio di scripting e la sua quota di tempo nell'esecuzione della libreria è minima. Non c'è alcun impatto sulle prestazioni. Considerate anche che Python ha dei thread completi e molti port a MQL si bloccano senza, e si sviluppano quando il treno è già partito...
Qualsiasi sviluppo di terze parti è quasi impossibile da usare in Test Agents. Quando si cerca di integrarsi con sviluppi esterni, bisogna sacrificare la velocità, la portabilità e l'ottimizzazione. Perché?
C'è una battuta tra gli utenti Linux: "Metti Linux, metti Wine per far girare Kosynka".
E Python stesso è un vero e proprio lumacone.
Python può essere usato per scoprire i brevetti di un modello. Quando il modello è trovato, sarebbe meglio portarlo a MQL5 per testarlo nella nuvola degli agenti.
La mia libreria non dipende da DLL di terze parti, quindi può essere utilizzata nel codice di qualsiasi Expert Advisor, indicatore ecc.
Qualsiasi sviluppo di terze parti è quasi impossibile da usare in Test Agents. Quando si cerca di integrarsi con sviluppi esterni, bisogna sacrificare la velocità, la portabilità e l'ottimizzazione. Perché?
C'è una battuta tra gli utenti Linux: "Metti Linux, metti Wine per far girare Kosynka".
E Python stesso è un vero e proprio lumacone.
Python può essere usato per scoprire i brevetti di un modello. Quando il modello viene trovato, è meglio portarlo in MQL5 per testarlo nella nuvola degli agenti.
La mia libreria è indipendente dalle DLL di terze parti, quindi può essere utilizzata nel codice di qualsiasi Expert Advisor, indicatore, ecc.
La questione della velocità di python e il suo confronto con C++, Sharp, ecc. non è affatto rilevante. La questione è se la sua velocità è sufficiente per risolvere compiti specifici. Credo che per la stragrande maggioranza dei compiti, anche più che sufficiente. Anche per il cosiddetto scalping).
Voi credete che non usare dll di terze parti sia una manna. Credo che sia più un settarismo e, soprattutto, un sacco di lavoro inutile e non necessario per nessuno. Tutte le biblioteche sono già state fatte prima di noi, e tutto ciò che rimane è utilizzarle, con un minimo di tempo e di sforzo. E questo, tra l'altro, fa parte del moderno paradigma di programmazione. E, in generale, non si tratta di Python. È solo come esempio di un ambiente con molte librerie.
Il rifiuto della DLL, l'uso di software di terzi e altri progressi è giustificato solo per il gusto di vendere sul mercato - tali sono le condizioni). Semplicemente non c'è altra logica.
MySQL e SQLLite o simili. GRATUITAMENTE. I server possono essere affittati ad una tariffa oraria. Che senso ha affittare per un anno intero? Mi porta solo fino a 200 dollari all'anno.
Anche OpenCL deve essere in grado di cucinare. La lunga latenza per inviare dati alla scheda video rende poco conveniente usare OpenCL.
Quando hai capito tutto, solo allora puoi stimare veramente i costi.
- "Gratis" https://shop.oracle.com/apex/f?p=DSTORE:2:::NO:RIR,RP,2:PROD_HIER_ID:58095029061520477171389 significa che il costo della vostra conoscenza personale (e non all'ingrosso da oracolo) è tre volte superiore. Perché si dovrebbero spendere 200 dollari per iniziare un orto con una quantità implicita di conoscenze amministrative???? Se hai 200 dollari da spendere su google, allora puoi fare la stessa cosa in un paio di fine settimana sul tuo faggio/computer. L'esempio da 300 dollari dato è che un sistema con uno xeon locale è più produttivo di un mucchio di vps. Per risolvere un problema/progetto velocemente, hai bisogno di un paio d'anni di pratica su compiti simili con la gestione di bug e bug inaspettati e la riprogettazione da zero. La soglia d'ingresso nel vostro schema ideologico è tutt'altro che libera.
- Preparare OpenCL in MQL è meno impegnativo, dal punto di vista intellettuale, del livello prof. in xSQL (generalmente subdati). Il codice raccolto (non perfetto) nel codebase MQL e l'ambiente di sviluppo MQL è sufficiente e gratuito (incluso servicedesk) per una rapida auto-educazione, in più mostra immediatamente sullo schermo il risultato senza alcun problema con le finestre, se si conoscono gli analoghi (ambiente di sviluppo libero + codici di esempio molto in un posto) dare. La nuvola pronta MQL è più economica dei vps/molti computer. Finora, le opzioni prezzo/prestazioni di MQL sono al di là della concorrenza (anche se c'è un posto per spruzzare veleno su MQL).
Quindi stai dicendo che il trasferimento di dati alla scheda video per OpenCL ha una latenza più alta dei costi dello stack tcpip con latenza di rete a vps????? (Quali sostanze usate? ))))
- Cosa stai cercando esattamente? Una scheda video economica (per esempio una ati radeon 580 8GB non costosa - 300 dollari) è più redditizia di un vps, un vecchio xeon è quasi più redditizio di una scheda video. Hanno messo schede grafiche anche nei computer portatili. Difficilmente riesco a immaginare (o meglio non riesco a immaginare) un compito computazionale in serie temporali MQL che richieda più risorse di un server/computer/cloud MQL locale. Raro 64GB ecc + 2 xeon: $300 + PSU monitor e mouse tastiera (altri $100), l'intero sistema operativo con le budella in un frameisk, anche usare BASIC per scrivere elaborazione dati locale, sarà più veloce di vps+sql ecc.