MQ의 클라우드는 한계가 있고, 느려질 수 있고(테스트 후 결과를 받기까지 30분 대기), 클라우드 비용 계산이 어렵습니다(여전히 5달러를 어떻게 썼는지 이해하지 못했습니다).
음, 간단한 알고리즘을 볼 수 있었고 30분 동안 1달러 이하의 돈으로 여러 번 테스트했습니다. 글쎄, 그것은 개인입니다. 그리고 " 클라우드 비용을 계산하기가 어렵습니다. (아직도 5달러를 어떻게 썼는지 이해가 안 갑니다.) " 여기, 네, 경험상으로만 알 수 있습니다.
그리고 Amazon 에서는 시간당 0.3달러 에 32개의 코어를 얻을 수 있습니다... 홈 서버를 구입하는 요점이 무엇입니까?
에이전트와 함께 AWS AMI를 수행하는 것이 좋습니다. 분명 수요가 있을텐데...
시간당 3달러 정도 ?..
그러나 우리가 32코어, 예 x 2, 예 x 24시간, 예 x 30일에 대해 천정에서 0.3달러/시간을 가져간다고 해도 환상적인 $13,824.00/ 월이 한 달에 올라갑니다. 이 스레드에서 논의된 pepelats 비용보다 2배 더 비쌉니다. 그러나 Amazon 64코어/월 임대의 실제(환상적이지 않은) 비용을 얻으려면 결과가 x 10이어야 합니다.
그러나 우리가 32코어, 예 x 2, 예 x 24시간, 예 x 30일에 대해 천정에서 0.3달러/시간을 가져간다고 해도 환상적인 $13,824.00/ 월이 한 달에 올라갑니다. 이 스레드에서 논의된 pepelats 비용보다 2배 더 비쌉니다. 그러나 Amazon 64코어/월 임대의 실제(환상적이지 않은) 비용을 얻으려면 결과가 x 10이어야 합니다.
서비스가 네트워크에 대한 최적화 작업을 매우 오랫동안 수행하지 않는 상황이 발생할 수 있습니다. 에이전트가 필요한 기호에 대해 필요한 데이터를 다운로드하는 데 시간이 필요하기 때문입니다. 이 경우 이런 일이 발생했습니다. 오랜 기다림 끝에 최적화 프로세스를 중지할 수 있습니다 . 로그에는 아래와 같은 항목이 있습니다. 클라우드에 결제가 없었 으므로 자금이 인출되지 않습니다.
result cache used 0 times
genetic optimization finished on pass 395 (of 504330836375520000 )
optimization done in 10 minutes 13 seconds
local 395 tasks ( 100 %), remote 0 tasks ( 0 %), cloud 0 tasks ( 0 %)
이 기호에 대해 최적화를 다시 실행해 보겠습니다.
result cache used 8510 times
genetic optimization finished on pass 16640 (of 504330836375520000 )
optimization done in 22 minutes 14 seconds
local 543 tasks ( 6 %), remote 0 tasks ( 0 %), cloud 7434 tasks ( 93 %)
이번에는 과정이 있었지만 결과는 인상적이지 않았습니다. 최적화 시간 소요 22분 14초 , 그리고 지난 번에는 로컬 컴퓨터에서만 32분 50초 실제로 이것은 네트워크 상의 에이전트가 데이터를 다운로드하는 과정과도 관련이 있습니다. 이득은 더 방대한 작업과 모드에서 발생합니다. 느림 - 매개변수의 전체 열거 (느린 완전한 알고리즘).
동결 자금 :
이제 여러 문자로 클라우드에서 최적화를 실행하는 것이 맞는지 봅시다.
기호 : EURUSD,GBPUSD,USDJPY
result cache used 7294 times
genetic optimization finished on pass 15360 (of 504330836375520000 )
optimization done in 24 minutes 56 seconds
local 480 tasks ( 5 %), remote 0 tasks ( 0 %), cloud 7680 tasks ( 94 %)
최적화 시간 소요 24분 56초 , 그리고 지난 번에는 로컬 컴퓨터에서만 2시간 15분 3초 이 경우 이득이 이미 눈에 띕니다.
동결 자금 :
기호 : EURCHF,AUDCAD,AUDNZD
이번에는 네트워크의 최적화도 오랫동안 시작되지 않았습니다. 이 모든 시간 동안 현지 에이전트가 일했습니다. 로그에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있습니다(아래 목록 참조). 최적화를 수행할 수 있는 네트워크의 모든 에이전트가 필요한 데이터를 다운로드하는 즉시 최적화가 시작됩니다.
authorized (server build 1755 )
cloud server MQL5 Cloud Europe 1 selected for genetic computation
connected
common synchronization completed
authorized (server build 1755 )
AUDCAD: history for2009 year synchronized
AUDCAD: history for2010 year synchronized
AUDCAD: history for2011 year synchronized
AUDCAD: history for2012 year synchronized
AUDCAD: history for2013 year synchronized
AUDCAD: history for2014 year synchronized
AUDCAD: history for2015 year synchronized
AUDCAD: history for2017 year synchronized
AUDCAD: history for2018 year synchronized
AUDCAD: history synchronization completed [ 19967 Kb]
AUDCAD: 19.50 Mb of history processed in0 : 04.062
AUDNZD: history for2012 year synchronized
AUDNZD: history for2013 year synchronized
AUDNZD: history for2014 year synchronized
AUDNZD: history for2015 year synchronized
AUDNZD: history for2017 year synchronized
AUDNZD: history for2018 year synchronized
AUDNZD: history synchronization completed [ 12301 Kb]
AUDNZD: 12.01 Mb of history processed in0 : 03.281
AUDUSD: history for1999 year synchronized
AUDUSD: history for2000 year synchronized
AUDUSD: history for2001 year synchronized
AUDUSD: history for2002 year synchronized
AUDUSD: history for2003 year synchronized
AUDUSD: history for2004 year synchronized
AUDUSD: history for2005 year synchronized
AUDUSD: history for2006 year synchronized
AUDUSD: history for2007 year synchronized
AUDUSD: history for2008 year synchronized
AUDUSD: history for2009 year synchronized
AUDUSD: history for2010 year synchronized
AUDUSD: history for2011 year synchronized
AUDUSD: history for2012 year synchronized
AUDUSD: history for2018 year synchronized
AUDUSD: history synchronization completed [ 443 Kb]
AUDUSD: 443.03 Kb of history processed in0 : 00.203
USDCAD: history for2018 year synchronized
USDCAD: history synchronization completed [ 172 Kb]
USDCAD: 172.52 Kb of history processed in0 : 00.609
결과적으로 최적화는 1시간 19분 49초 . 그리고 지난번에는 로컬 컴퓨터에서만 3시간 13분 37초 .
result cache used 8734 times
genetic optimization finished on pass 18176 (of 504330836375520000 )
optimization done in 1 hours 19 minutes 49 seconds
local 823 tasks ( 8 %), remote 0 tasks ( 0 %), cloud 8709 tasks ( 91 %)
동결 자금 :
결과적으로 4가지 최적화 프로세스 모두에 대해 7.46 불화. 아래 표는 데이터 요약을 보여줍니다. 대신에 6-7시간 최적화에 소비 2시간 13분 , 약 3배 적습니다.
Большую часть времени современные компьютеры простаивают и не используют всех возможностей процессора. Мы предлагаем задействовать их с пользой. Вы можете сдавать мощности вашего компьютера другим участникам нашей сети для выполнения разнообразных...
작년에 사고 싶었는데 매장에서 물건을 찾지 못했어요
심하게 검색합니다. 나는 모스크바에서 282,000 루블의 가격으로 1 분 이내에 그것을 찾았습니다.
그리고 Amazon에서는 시간당 0.3달러에 32개의 코어를 얻을 수 있습니다... 홈 서버를 구입하는 요점이 무엇입니까?
에이전트와 함께 AWS AMI를 수행하는 것이 좋습니다. 분명 수요가 있을텐데...
그리고 Amazon에서는 시간당 0.3달러에 32개의 코어를 얻을 수 있습니다... 홈 서버를 구입하는 요점이 무엇입니까?
에이전트로 더 나은 AWS AMI를 수행하십시오. 분명 수요가 있을텐데...
그리고 MQ의 클라우드가 더 저렴하지 않을까요? 결국 이러한 용량은 최적화를 위해서만 필요하며 클라우드에는 1500개 이상의 에이전트가 있어 지금 보기에는 너무 게으릅니다.
MQ의 클라우드는 한계가 있고, 느려질 수 있고(테스트 후 결과를 받기까지 30분 대기), 클라우드 비용 계산이 어렵습니다(여전히 5달러를 어떻게 썼는지 이해하지 못했습니다).
MQ의 클라우드는 한계가 있고, 느려질 수 있고(테스트 후 결과를 받기까지 30분 대기), 클라우드 비용 계산이 어렵습니다(여전히 5달러를 어떻게 썼는지 이해하지 못했습니다).
음, 간단한 알고리즘을 볼 수 있었고 30분 동안 1달러 이하의 돈으로 여러 번 테스트했습니다. 글쎄, 그것은 개인입니다. 그리고 " 클라우드 비용을 계산하기가 어렵습니다. (아직도 5달러를 어떻게 썼는지 이해가 안 갑니다.) " 여기, 네, 경험상으로만 알 수 있습니다.
그리고 Amazon 에서는 시간당 0.3달러 에 32개의 코어를 얻을 수 있습니다... 홈 서버를 구입하는 요점이 무엇입니까?
에이전트와 함께 AWS AMI를 수행하는 것이 좋습니다. 분명 수요가 있을텐데...
시간당 3달러 정도 ?..
그러나 우리가 32코어, 예 x 2, 예 x 24시간, 예 x 30일에 대해 천정에서 0.3달러/시간을 가져간다고 해도 환상적인 $13,824.00/ 월이 한 달에 올라갑니다. 이 스레드에서 논의된 pepelats 비용보다 2배 더 비쌉니다. 그러나 Amazon 64코어/월 임대의 실제(환상적이지 않은) 비용을 얻으려면 결과가 x 10이어야 합니다.
시간당 3달러 정도 ?..
그러나 우리가 32코어, 예 x 2, 예 x 24시간, 예 x 30일에 대해 천정에서 0.3달러/시간을 가져간다고 해도 환상적인 $13,824.00/ 월이 한 달에 올라갑니다. 이 스레드에서 논의된 pepelats 비용보다 2배 더 비쌉니다. 그러나 Amazon 64코어/월 임대의 실제(환상적이지 않은) 비용을 얻으려면 결과가 x 10이어야 합니다.
당신의 산술에 뭔가... $0.3*2*24*30 == $432
당신의 산술에 뭔가... $0.3*2*24*30 == $432
죄송합니다. 어떤 이유로 모든 것을 32로 곱했습니다. 간과했습니다.
그러나 실제로는 아무도 시간당 $0.3에 이러한 용량을 제공하지 않을 것입니다. $432 x 10 = 해당 월의 총 $4320 입니다. 에 대한. 오히려 더 비싸기 때문에 작업 중인 에이전트가 지속적으로 핵심 리소스를 100% 소모하므로 수수료가 증가합니다.
ZY: Amazon 가격표의 정보(SSD 비용 제외):
MQ 클라우드에서 1시간의 에이전트 작업 비용은 $0.02,
에이전트 272명 x 0.02 x 24 x 30 = $3916.80
topikstarter에 따르면 Pepelac의 가격은 5,500유로 에 불과합니다. 한 번.
죄송합니다. 어떤 이유로 모든 것을 32로 곱했습니다. 간과했습니다.
그러나 실제로는 아무도 시간당 $0.3에 이러한 용량을 제공하지 않을 것입니다. $432 x 10 = 월 총 $4320 . 에 대한. 오히려 더 비싸기 때문에 작업 중인 에이전트가 핵심 리소스를 지속적으로 100% 소모하고 있으며 이로 인해 수수료가 증가합니다.
ZY: Amazon 가격표의 정보(SSD 비용 제외):
MQ 클라우드에서 1시간의 에이전트 작업 비용은 $0.02,
에이전트 272명 x 0.02 x 24 x 30 = $3916.80
topikstarter에 따르면 Pepelac의 가격은 5,500유로 에 불과합니다. 한 번.
다음은 MQL5 Cloud Network 의 테스트 결과입니다.
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
MetaTrader 5 전략 테스터의 테스트 결과 분석 및 최적화
아나톨리 카자르스키 , 2018.03.01 14:44
3. 클라우드에서 매개변수를 최적화하는 데 얼마나 걸립니까?
비교를 위해 동일한 매개변수로 최적화를 시도해 보겠습니다. MQL5 클라우드 네트워크 . 이 서비스의 사용은 유료입니다. 각 최적화 후에 이 서비스에 대해 지불하기 위해 계정에 얼만큼의 자금이 동결될 것인지 수정할 것입니다.
이 테스트에서는 최적화 속도를 높이기 위해 로컬 프로세서 코어와 클라우드 에이전트의 동시 사용을 설정합니다.
기호 : EURUSD
동결 자금 :
보시다시피 최적화는 지난번보다 훨씬 빠르지만( 6분 41초 ) 로컬 컴퓨터에서만( 28분 56초 ) 빨랐습니다.
기호 : EURCHF
서비스가 네트워크에 대한 최적화 작업을 매우 오랫동안 수행하지 않는 상황이 발생할 수 있습니다. 에이전트가 필요한 기호에 대해 필요한 데이터를 다운로드하는 데 시간이 필요하기 때문입니다. 이 경우 이런 일이 발생했습니다. 오랜 기다림 끝에 최적화 프로세스를 중지할 수 있습니다 . 로그에는 아래와 같은 항목이 있습니다. 클라우드에 결제가 없었 으므로 자금이 인출되지 않습니다.
이 기호에 대해 최적화를 다시 실행해 보겠습니다.
이번에는 과정이 있었지만 결과는 인상적이지 않았습니다. 최적화 시간 소요 22분 14초 , 그리고 지난 번에는 로컬 컴퓨터에서만 32분 50초 실제로 이것은 네트워크 상의 에이전트가 데이터를 다운로드하는 과정과도 관련이 있습니다. 이득은 더 방대한 작업과 모드에서 발생합니다. 느림 - 매개변수의 전체 열거 (느린 완전한 알고리즘).
동결 자금 :
이제 여러 문자로 클라우드에서 최적화를 실행하는 것이 맞는지 봅시다.
기호 : EURUSD,GBPUSD,USDJPY
최적화 시간 소요 24분 56초 , 그리고 지난 번에는 로컬 컴퓨터에서만 2시간 15분 3초 이 경우 이득이 이미 눈에 띕니다.
동결 자금 :
기호 : EURCHF,AUDCAD,AUDNZD
이번에는 네트워크의 최적화도 오랫동안 시작되지 않았습니다. 이 모든 시간 동안 현지 에이전트가 일했습니다. 로그에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있습니다(아래 목록 참조). 최적화를 수행할 수 있는 네트워크의 모든 에이전트가 필요한 데이터를 다운로드하는 즉시 최적화가 시작됩니다.
결과적으로 최적화는 1시간 19분 49초 . 그리고 지난번에는 로컬 컴퓨터에서만 3시간 13분 37초 .
동결 자금 :
결과적으로 4가지 최적화 프로세스 모두에 대해 7.46 불화. 아래 표는 데이터 요약을 보여줍니다. 대신에 6-7시간 최적화에 소비 2시간 13분 , 약 3배 적습니다.
다음은 MQL5 Cloud Network 의 테스트 결과입니다.
하지만 로컬 에이전트의 테스트와 클라우드에서는 총 8개의 조각이 있으며 최적화 중에는 작업 팩이 즉시 256개 또는 심지어 512개 에이전트에 한 번에 배포됩니다. 물론 클라우드에서도 계산은 다음과 같습니다. 로컬 에이전트보다 빠르게 수행됩니다.
속도를 정확하게 비교하려면 pepelats와 같은 로컬 에이전트가 필요합니다(272개 이상). 그러면 테스트가 더 정확할 것입니다. 임호.
어쨌든 계산할 것이 있으면 pepelats를 사는 것이 확실히 더 유리합니다.