トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 3280

[Renat Akhtyamov]

mytarmailS #:

試したことがないので、私も興味があります。

でも、マトリックスやベクターだけでなく、どんなアクションでも一般的なスピードアップに興味があるんだ。

既知の方法でメモリサイズを増やす

RAMのシャドウ領域を使用する（BIOSの下）を含む

プロセッサーのビットレートを上げる。

ハードディスクへのアクセス速度を上げる（オプションとして、RAMの一部を処理データのあるファイルに割り当てる、つまり仮想ハードディスクを作る）。

コンピュータのすべての ハードウェアをデータバスの周波数で調整する。

複数の並列スレッドでタスク処理を行う

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

長い文字列の中から似たような短い文字列を素早く見つけようとする。

Alglibを使う方が最適ですか？

AlglibにはQCFがある。

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

QCFも入っている

MQLのディストリビューションには入っていないようだ。 NumPyはカウントが速いのか？

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

QCFも入っている

試してみたが、くだらないことを教えてくれる。

#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]
}

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

試してみたが、くだらないものが出てきた。

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, 50, 26, 9])

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

MQLのディストリビューションには入っていないようだ。 NumPyのカウントは速いの？

Pythonのループは遅いので、私はそれを行う方法を考えなかった

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

Pythonのループは遅いから、やり方を考える必要はなかった。

サイクルはQCFとは関係ない。

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

QCFならサイクルは関係ない。

ccf瞬間

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

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

これらの数字は何を表しているのか？

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

この数字は何を表しているのか？

非正規化相互相関）

相互共分散