"Java, Spark, Alglib, Random Forest 및 Neural Networks란 무엇이며 어떻게 사용합니까?"라는 질문에 대해 - 구글에
Alglib - 단일 스레드
스파크 - 많은 컴퓨터
라이브러리의 목적은 MQL에서 목발 없이 Spark(및 향후 TensorFlow 및 MXNet)를 사용하는 것입니다.
미키무스 : 이 제품으로 어떤 작업을 해결합니까?
1) SQL - 비용이 듭니다. SQL용 Windows는 비용이 듭니다. Amazon/Google 서버는 비용이 듭니다. 라이선스로 1년 사용 비용은? 그의 보너스에서 Google 서버의 2개월 - 300$, 이것은 5-6개의 서버입니다(보너스에서 금지 전의 채굴 서버 수명은 하루에서 몇 주입니다). 저것들. 연간 약 $ 1.5-2k는 Amazon / Google로 취소 불가능하게 "날아갑니다".
2) 6코어 xeon 및 nvidia quadro 5k$가 포함된 멋진 노트북(기본 구성에 m2에 raid 추가). MQL은 최종 사용자에게 무료입니다. hst 파일에서 내장된 subd - 무료(OHLCV에서는 원하는 대로 작성할 수 있고 시계열로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 즉, 지능 비용이 없음). 이동성의 이점. 컴퓨팅 성능은 충분합니다.
3) 단일 프로세서 miniitx xeon + windows(라이센스) + 1/2개의 강력한 ATI 비디오 카드 + 모니터 + oops. $5,000 MQL은 최종 사용자에게 무료입니다. hst 파일에서 내장된 subd - 무료(OHLCV에서는 원하는 대로 작성할 수 있고 시계열로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 즉, 지능 비용이 없음). 플러스 - 자신의 풍수에 따라 구성을 만들 수 있습니다. 빼기, 이동성 부족. 컴퓨팅 파워는 과도하다.
Opencl 속도(비디오 카드)는 "많은 컴퓨터"에 비해 비용 및 처리 능력 면에서 경쟁에서 벗어났습니다.
해결해야 할 작업은 1)의 매몰 비용을 능가해야 하지만 Java의 앞면/뒷면, sql 및 빅 데이터에 대한 기타 여러 기술을 머리에서 바로 알아야 하는 동안 - 그러한 지식 저장과 함께 적어도 10만 달러의 어딘가에 있는 부르주아 은행에서 급여를 받는 고용된 작업의 경우 Google은 아마도 더 많은 + 컴퓨팅 리소스 에 대한 액세스 권한을 제공할 것입니다.
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...
저는 MQL5 프로그래밍 커뮤니티에 Roffild라는 별명으로 알려져 있으며 이것은 MQL5용 오픈 소스 라이브러리입니다. 오랫동안 널리 사용되는 프로그래밍 언어의 표준이 된 MQL5의 기능을 구현하려는 시도입니다. 각 파일에는 하나의 아이디어가 포함되어 있습니다. 새로운 기능이 필요하면 라이브러리가 업데이트됩니다.
프로젝트를 Github에 올리려는 사람은 거의 없었습니다. 단일 표준은 없습니다. MetaQuotes는 프로젝트를 생성할 때 버전 관리 시스템의 사용을 고려하지 않습니다. 어떤 이유로 MetaQuotes의 프로그래머는 프로젝트가 같은 유형이어야 한다고 생각합니다. MQL5.com 웹 사이트의 CodeBase에 게시된 소규모 프로젝트의 경우 이러한 분할이 정당합니다. 중대형 프로젝트의 경우 한 가지 유형의 프로젝트를 선택할 수 없습니다.
인터넷 트래픽이 매우 제한적인 상황에서 응답하기 위해 컴퓨터를 켜기도 했습니다.)) 휴대폰으로 쓰기가 불편합니다.
Roffield의 활동을 존중하고 공격으로 받아들이지 않습니다. 읽었지만 이해가 되지 않습니다. 무화과의 경우는 어떻습니까? [(c) A. 보즈네센스키.]
1. 어떤 사람이 자신을 위해 여러 라이브러리를 MQL로 이식하고 무료 액세스에 두기로 결정했다는 것을 이해합니다. 모든 것이 명확하고 정상적입니다. 왜 안 돼. 그러나 여기에 명백한 초과가 있습니다. Roffield는 모든 것과 모든 것을 이식합니다.
2. 마케터는 질문을 할 것입니다 - 대상 고객?
- MQL의 초심자와 상급자는 DLL을 연결하는 것이 그들에게 문제라는 것을 정말로 이해하지 못합니다. 그들이 SQL이나 문서를 이해한다고 생각합니까?
- 경험이 풍부한 MQL 프로그래머 - 아마도 무언가를 적용할 것입니다. pts. 제한된.
- 일반 프로그래머(C++ 등) - 소스 라이브러리에 대한 문서를 이해하고 필요한 것을 정확히 연결하는 것이 더 쉽습니다.
전체: 마케팅에서 전체 세트의 여러 라이브러리에 대한 여러 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 이 모든 소란?
3. 모든(또는 거의 모든) 라이브러리가 이미 동일한 Python으로 이식되었습니다. 실행 중인 Python 응용 프로그램에 대해 하나의 포트만 만들고 조용하고 여유롭게 모든 라이브러리를 즉시 사용하는 것이 더 쉽지 않습니까? 또한 Python에 대한 모든 라이브러리 포트는 잘 테스트되고 문서화됩니다. 추가로: Python은 스크립팅 언어이며 라이브러리 실행에서 차지하는 시간이 최소화됩니다. 성능에 영향을 미치지 않습니다. 또한 Python에는 본격적인 흐름이 있고 MQL에 대한 많은 포트가 없이는 단순히 중단되고 기차가 이미 떠날 때 중단된다는 점을 고려합시다.
이 경우 숙련된 프로그래머가 이해해 줄 것이라고 생각합니다. 그리고 Python에 대한 단 하나의 포트에 대한 응용 프로그램의 점유율은 전체 라이브러리보다 많을 것입니다.
1) SQL - 비용이 듭니다. SQL용 Windows는 비용이 듭니다. Amazon/Google 서버는 비용이 듭니다. 라이선스로 1년 사용 비용은? 그의 보너스에서 Google 서버의 2개월 - 300$, 이것은 5-6개의 서버입니다(보너스에서 금지 전의 채굴 서버 수명은 하루에서 몇 주입니다). 저것들. 연간 약 $ 1.5-2k는 Amazon / Google로 취소 불가능하게 "날아갑니다".
2) 6코어 xeon 및 nvidia quadro 5k$가 포함된 멋진 노트북(기본 구성에 m2에 raid 추가). MQL은 최종 사용자에게 무료입니다. hst 파일에서 내장된 subd - 무료(OHLCV에서는 원하는 대로 작성할 수 있고 시계열로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 즉, 지능 비용이 없음). 이동성의 이점. 컴퓨팅 성능은 충분합니다.
3) 단일 프로세서 miniitx xeon + windows(라이센스) + 1/2개의 강력한 ATI 비디오 카드 + 모니터 + oops. $5,000 MQL은 최종 사용자에게 무료입니다. hst 파일에서 내장된 subd - 무료(OHLCV에서는 원하는 대로 작성할 수 있고 시계열로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 즉, 지능 비용이 없음). 플러스 - 자신의 풍수에 따라 구성을 만들 수 있습니다. 빼기, 이동성 부족. 컴퓨팅 파워는 과도하다.
Opencl 속도(비디오 카드)는 "많은 컴퓨터"에 비해 비용 및 처리 능력 면에서 경쟁에서 벗어났습니다.
해결해야 할 작업은 1)의 매몰 비용을 능가해야 하지만 Java의 앞면/뒷면, sql 및 빅 데이터에 대한 기타 여러 기술을 머리에서 바로 알아야 하는 동안 - 그러한 지식 저장과 함께 적어도 10만 달러의 어딘가에 있는 부르주아 은행에서 급여를 받는 고용된 작업의 경우 Google은 아마도 더 많은 + 컴퓨팅 리소스 에 대한 액세스 권한을 제공할 것입니다.
IMHO, 좋은 위치에 취업하기 위해 고양이와 펌프 기술에 대한 연습.
MySQL 및 SQLLite 등 무료로. 서버는 시간 단위로 대여할 수 있습니다. 1년 내내 무엇을 합니까? 1 년에 200달러만 받습니다.
OpenCL도 요리할 수 있어야 합니다. 비디오 카드로 데이터를 보내는 데 큰 지연으로 인해 OpenCL을 사용하는 것은 수익성이 없습니다.
3. 모든(또는 거의 모든) 라이브러리가 이미 동일한 Python으로 이식되었습니다. 실행 중인 Python 응용 프로그램에 대해 하나의 포트만 만들고 조용하고 여유롭게 모든 라이브러리를 즉시 사용하는 것이 더 쉽지 않습니까? 또한 Python에 대한 모든 라이브러리 포트는 잘 테스트되고 문서화됩니다. 추가로: Python은 스크립팅 언어이며 라이브러리 실행에서 차지하는 시간이 최소화됩니다. 성능에 영향을 미치지 않습니다. 또한 Python에는 본격적인 흐름이 있고 MQL에 대한 많은 포트가 없이는 단순히 중단되고 기차가 이미 떠날 때 중단된다는 점을 고려합시다.
타사 개발은 테스트 에이전트에서 사용하는 것이 거의 불가능합니다. 외부 개발과 통합하려고 할 때 속도, 이식성 및 최적화를 희생해야 합니다. 무엇 때문에?
Linux 사용자 사이에는 "Linux를 설치하고 Kerchief를 실행하려면 Wine을 설치하십시오"라는 농담이 있습니다.
В последнее время можно наблюдать рост популярности языка программирования Python. Он используется в DevOps, в анализе данных, в веб-разработке, в сфере безопасности и в других областях. Но вот скорость… Здесь этому языку похвастаться нечем. Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, решил выяснить причины медлительности Python и...
Python은 모델 특허를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 모델을 찾으면 에이전트 클라우드에서 테스트하기 위해 MQL5로 이식하는 것이 좋습니다.
내 라이브러리는 타사 DLL에 의존하지 않으므로 모든 Expert Advisor, Indicator 등의 코드에서 사용할 수 있습니다.
python의 속도와 C++, Sharpe 등과의 비교에 대한 질문은 전혀 가치가 없습니다. 문제는 속도가 특정 문제를 해결하기에 충분한지 여부입니다. 나는 대부분의 작업에 대해 충분하다고 믿습니다. 이른바 스캘핑을 위해서라도.)
타사 DLL을 사용하지 않는 것이 축복이라고 생각합니다. 나는 이것이 오히려 종파주의이며, 가장 중요하게는 불필요하고 쓸모없는 많은 작업이라고 생각합니다. 모든 라이브러리는 이미 우리보다 먼저 만들어졌으며 최소한의 시간과 노력으로 사용하는 것만 남아 있습니다. 그건 그렇고, 이것은 현대 프로그래밍 패러다임의 일부입니다. 그리고 일반적으로 Python에 관한 것이 아닙니다. 라이브러리가 많은 환경의 예일 뿐입니다.
DLL의 거부, 타사 소프트웨어의 사용 및 기타 성과는 오직 시장에서의 판매를 위해서만 정당화됩니다 - 이것이 조건입니다.) 단순히 다른 이유가 없습니다.
MySQL 및 SQLLite 등 무료로. 서버는 시간 단위로 대여할 수 있습니다. 1년 내내 무엇을 합니까? 1 년에 200달러만 받습니다.
OpenCL도 요리할 수 있어야 합니다. 비디오 카드로 데이터를 보내는 데 큰 지연으로 인해 OpenCL을 사용하는 것은 수익성이 없습니다.
이 모든 것을 이해해야만 비용을 현실적으로 평가할 수 있습니다.
- "무료" https://shop.oracle.com/apex/f?p=DSTORE:2:::NO:RIR,RP,2:PROD_HIER_ID:58095029061520477171389 - 개인 지식 비용을 의미합니다. oracle) 3배 더 높습니다. 상당한 양의 관리 지식이 포함된 정원을 울타리로 만드는 데 200달러가 필요합니까???? Google에서 $ 200를 지출하면 너도밤 나무 / 컴퓨터에서 며칠 동안 같은 일을 할 수 있습니다. 300달러의 위 예는 로컬 제온이 있는 시스템이 여러 vps보다 더 생산적임을 보여줍니다. 문제/프로젝트를 신속하게 해결하려면 처음부터 다시 실행하여 놀라움과 잼을 긁어 모으는 유사한 문제에 대해 몇 년 동안 연습해야 합니다. 당신의 사상적 계획에 진입하는 문턱은 결코 자유롭지 않습니다.
- MQL에서 OpenCL을 요리하는 것은 prof보다 지적으로 비용이 적게 듭니다. xSQL의 레벨(일반적으로 subd). MQL 코드베이스 및 MQL 개발 환경에서 수집된 코드 모음(이상적이지 않음)은 빠른 자가 교육을 위해 충분하고 무료(서비스 데스크 포함)이며, 사용자가 아날로그(무료 개발 환경 + 예제가 한 곳에 많은 코드가 있음)를 알고 있습니다. 기성품 MQL 클라우드는 vps/많은 컴퓨터보다 저렴합니다. 지금까지 가격 대비 성능 측면에서 MQL의 옵션은 타의 추종을 불허합니다(MQL을 통해 독이 흐를 수 있는 곳이 있음에도 불구하고).
저것들. OpenCL용 그래픽 카드로 데이터를 보낼 때 vps까지의 네트워크 대기 시간이 있는 tcpip 스택 오버헤드보다 대기 시간이 더 많다는 말씀이신가요???? (어떤 물질을 사용합니까? 붓습니다;)))
- 정확히 무엇을 이해해야 할까요? 저렴한 비디오 카드(예: 비싸지 않은 ati radeon 580 8GB - $300)는 vps보다 수익성이 높으며 오래된 제온은 비디오 카드보다 거의 수익성이 높습니다. 비디오 카드는 랩톱에도 성형됩니다. MQL 시계열 프레임워크 내에서 로컬 책/컴퓨터/MQL 클라우드의 리소스보다 더 많은 리소스를 소비해야 하는 계산 작업을 거의 상상할 수 없거나 상상할 수 없습니다. 구형 64GB ecc + 2 xeon - $300 + PSU|monitor|keyboardmouse(또 다른 $100), ramdisk에 내장이 있는 전체 축 - 그러나 최소한 로컬 데이터 처리를 BASIC으로 작성하면 vps + sql 등보다 빠를 것입니다.
음... MQL에는 열이 전혀 없습니다. 그리고 MQL != SQL은 완전히 다른 언어입니다.
SQL을 아는 사람은 최적화 후 최적의 패스 수가 5000패스를 초과할 때 가장 좋은 패스를 제거하는 것이 더 쉽습니다. TesterSql.mqh 에서 구현
음 ... 글쎄, 어떻게 그런 생각을 할 수 있습니까 ...
Amazon 서버 aws_ubuntu_user_data.sh 에서 테스트 에이전트를 실행하기 위한 스크립트는 이제 역할 및 내부 드라이브를 고려합니다.
https://roffield.com/ru/
Amazon 서버 aws_ubuntu_user_data.sh 에서 테스트 에이전트를 실행하기 위한 스크립트는 이제 역할 및 내부 드라이브를 고려합니다.
누구의 역할인가? "내부 드라이브"를 이해하는 방법?
" MySQL 형식 파일에 데이터 쓰기 "가 있는데 이 형식에서 읽지 않는 이유는 무엇입니까?
"Java, Spark, Alglib, Random Forest 및 Neural Networks란 무엇이며 어떻게 사용합니까?"라는 질문에 대해 - 구글에
Alglib - 단일 스레드
스파크 - 많은 컴퓨터
라이브러리의 목적은 MQL에서 목발 없이 Spark(및 향후 TensorFlow 및 MXNet)를 사용하는 것입니다.
이 제품으로 어떤 작업을 해결합니까?
1) SQL - 비용이 듭니다. SQL용 Windows는 비용이 듭니다. Amazon/Google 서버는 비용이 듭니다. 라이선스로 1년 사용 비용은? 그의 보너스에서 Google 서버의 2개월 - 300$, 이것은 5-6개의 서버입니다(보너스에서 금지 전의 채굴 서버 수명은 하루에서 몇 주입니다). 저것들. 연간 약 $ 1.5-2k는 Amazon / Google로 취소 불가능하게 "날아갑니다".
2) 6코어 xeon 및 nvidia quadro 5k$가 포함된 멋진 노트북(기본 구성에 m2에 raid 추가). MQL은 최종 사용자에게 무료입니다. hst 파일에서 내장된 subd - 무료(OHLCV에서는 원하는 대로 작성할 수 있고 시계열로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 즉, 지능 비용이 없음). 이동성의 이점. 컴퓨팅 성능은 충분합니다.
3) 단일 프로세서 miniitx xeon + windows(라이센스) + 1/2개의 강력한 ATI 비디오 카드 + 모니터 + oops. $5,000 MQL은 최종 사용자에게 무료입니다. hst 파일에서 내장된 subd - 무료(OHLCV에서는 원하는 대로 작성할 수 있고 시계열로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 즉, 지능 비용이 없음). 플러스 - 자신의 풍수에 따라 구성을 만들 수 있습니다. 빼기, 이동성 부족. 컴퓨팅 파워는 과도하다.
Opencl 속도(비디오 카드)는 "많은 컴퓨터"에 비해 비용 및 처리 능력 면에서 경쟁에서 벗어났습니다.
해결해야 할 작업은 1)의 매몰 비용을 능가해야 하지만 Java의 앞면/뒷면, sql 및 빅 데이터에 대한 기타 여러 기술을 머리에서 바로 알아야 하는 동안 - 그러한 지식 저장과 함께 적어도 10만 달러의 어딘가에 있는 부르주아 은행에서 급여를 받는 고용된 작업의 경우 Google은 아마도 더 많은 + 컴퓨팅 리소스 에 대한 액세스 권한을 제공할 것입니다.
IMHO, 좋은 위치에 취업하기 위해 고양이와 펌프 기술에 대한 연습.
로프필드의 도서관
저는 MQL5 프로그래밍 커뮤니티에 Roffild라는 별명으로 알려져 있으며 이것은 MQL5용 오픈 소스 라이브러리입니다. 오랫동안 널리 사용되는 프로그래밍 언어의 표준이 된 MQL5의 기능을 구현하려는 시도입니다. 각 파일에는 하나의 아이디어가 포함되어 있습니다. 새로운 기능이 필요하면 라이브러리가 업데이트됩니다.
프로젝트를 Github에 올리려는 사람은 거의 없었습니다. 단일 표준은 없습니다. MetaQuotes는 프로젝트를 생성할 때 버전 관리 시스템의 사용을 고려하지 않습니다. 어떤 이유로 MetaQuotes의 프로그래머는 프로젝트가 같은 유형이어야 한다고 생각합니다. MQL5.com 웹 사이트의 CodeBase에 게시된 소규모 프로젝트의 경우 이러한 분할이 정당합니다. 중대형 프로젝트의 경우 한 가지 유형의 프로젝트를 선택할 수 없습니다.
인터넷 트래픽이 매우 제한적인 상황에서 응답하기 위해 컴퓨터를 켜기도 했습니다.)) 휴대폰으로 쓰기가 불편합니다.
Roffield의 활동을 존중하고 공격으로 받아들이지 않습니다. 읽었지만 이해가 되지 않습니다. 무화과의 경우는 어떻습니까? [(c) A. 보즈네센스키.]
1. 어떤 사람이 자신을 위해 여러 라이브러리를 MQL로 이식하고 무료 액세스에 두기로 결정했다는 것을 이해합니다. 모든 것이 명확하고 정상적입니다. 왜 안 돼. 그러나 여기에 명백한 초과가 있습니다. Roffield는 모든 것과 모든 것을 이식합니다.
2. 마케터는 질문을 할 것입니다 - 대상 고객?
- MQL의 초심자와 상급자는 DLL을 연결하는 것이 그들에게 문제라는 것을 정말로 이해하지 못합니다. 그들이 SQL이나 문서를 이해한다고 생각합니까?
- 경험이 풍부한 MQL 프로그래머 - 아마도 무언가를 적용할 것입니다. pts. 제한된.
- 일반 프로그래머(C++ 등) - 소스 라이브러리에 대한 문서를 이해하고 필요한 것을 정확히 연결하는 것이 더 쉽습니다.
전체: 마케팅에서 전체 세트의 여러 라이브러리에 대한 여러 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 이 모든 소란?
3. 모든(또는 거의 모든) 라이브러리가 이미 동일한 Python으로 이식되었습니다. 실행 중인 Python 응용 프로그램에 대해 하나의 포트만 만들고 조용하고 여유롭게 모든 라이브러리를 즉시 사용하는 것이 더 쉽지 않습니까? 또한 Python에 대한 모든 라이브러리 포트는 잘 테스트되고 문서화됩니다. 추가로: Python은 스크립팅 언어이며 라이브러리 실행에서 차지하는 시간이 최소화됩니다. 성능에 영향을 미치지 않습니다. 또한 Python에는 본격적인 흐름이 있고 MQL에 대한 많은 포트가 없이는 단순히 중단되고 기차가 이미 떠날 때 중단된다는 점을 고려합시다.
이 경우 숙련된 프로그래머가 이해해 줄 것이라고 생각합니다. 그리고 Python에 대한 단 하나의 포트에 대한 응용 프로그램의 점유율은 전체 라이브러리보다 많을 것입니다.
사실, 당신의 프로젝트에는 여전히 "하지만"이 있지만 이것은 기회입니다.
감사합니다.
1) SQL - 비용이 듭니다. SQL용 Windows는 비용이 듭니다. Amazon/Google 서버는 비용이 듭니다. 라이선스로 1년 사용 비용은? 그의 보너스에서 Google 서버의 2개월 - 300$, 이것은 5-6개의 서버입니다(보너스에서 금지 전의 채굴 서버 수명은 하루에서 몇 주입니다). 저것들. 연간 약 $ 1.5-2k는 Amazon / Google로 취소 불가능하게 "날아갑니다".
2) 6코어 xeon 및 nvidia quadro 5k$가 포함된 멋진 노트북(기본 구성에 m2에 raid 추가). MQL은 최종 사용자에게 무료입니다. hst 파일에서 내장된 subd - 무료(OHLCV에서는 원하는 대로 작성할 수 있고 시계열로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 즉, 지능 비용이 없음). 이동성의 이점. 컴퓨팅 성능은 충분합니다.
3) 단일 프로세서 miniitx xeon + windows(라이센스) + 1/2개의 강력한 ATI 비디오 카드 + 모니터 + oops. $5,000 MQL은 최종 사용자에게 무료입니다. hst 파일에서 내장된 subd - 무료(OHLCV에서는 원하는 대로 작성할 수 있고 시계열로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 즉, 지능 비용이 없음). 플러스 - 자신의 풍수에 따라 구성을 만들 수 있습니다. 빼기, 이동성 부족. 컴퓨팅 파워는 과도하다.
Opencl 속도(비디오 카드)는 "많은 컴퓨터"에 비해 비용 및 처리 능력 면에서 경쟁에서 벗어났습니다.
해결해야 할 작업은 1)의 매몰 비용을 능가해야 하지만 Java의 앞면/뒷면, sql 및 빅 데이터에 대한 기타 여러 기술을 머리에서 바로 알아야 하는 동안 - 그러한 지식 저장과 함께 적어도 10만 달러의 어딘가에 있는 부르주아 은행에서 급여를 받는 고용된 작업의 경우 Google은 아마도 더 많은 + 컴퓨팅 리소스 에 대한 액세스 권한을 제공할 것입니다.
IMHO, 좋은 위치에 취업하기 위해 고양이와 펌프 기술에 대한 연습.
MySQL 및 SQLLite 등 무료로. 서버는 시간 단위로 대여할 수 있습니다. 1년 내내 무엇을 합니까? 1 년에 200달러만 받습니다.
OpenCL도 요리할 수 있어야 합니다. 비디오 카드로 데이터를 보내는 데 큰 지연으로 인해 OpenCL을 사용하는 것은 수익성이 없습니다.
이 모든 것을 이해해야만 비용을 현실적으로 평가할 수 있습니다.
Yuriy Asaulenko :
3. 모든(또는 거의 모든) 라이브러리가 이미 동일한 Python으로 이식되었습니다. 실행 중인 Python 응용 프로그램에 대해 하나의 포트만 만들고 조용하고 여유롭게 모든 라이브러리를 즉시 사용하는 것이 더 쉽지 않습니까? 또한 Python에 대한 모든 라이브러리 포트는 잘 테스트되고 문서화됩니다. 추가로: Python은 스크립팅 언어이며 라이브러리 실행에서 차지하는 시간이 최소화됩니다. 성능에 영향을 미치지 않습니다. 또한 Python에는 본격적인 흐름이 있고 MQL에 대한 많은 포트가 없이는 단순히 중단되고 기차가 이미 떠날 때 중단된다는 점을 고려합시다.
타사 개발은 테스트 에이전트에서 사용하는 것이 거의 불가능합니다. 외부 개발과 통합하려고 할 때 속도, 이식성 및 최적화를 희생해야 합니다. 무엇 때문에?
Linux 사용자 사이에는 "Linux를 설치하고 Kerchief를 실행하려면 Wine을 설치하십시오"라는 농담이 있습니다.
그리고 파이썬 자체도 브레이크입니다.
Python은 모델 특허를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 모델을 찾으면 에이전트 클라우드에서 테스트하기 위해 MQL5로 이식하는 것이 좋습니다.
내 라이브러리는 타사 DLL에 의존하지 않으므로 모든 Expert Advisor, Indicator 등의 코드에서 사용할 수 있습니다.
타사 개발은 테스트 에이전트에서 사용하는 것이 거의 불가능합니다. 외부 개발과 통합하려고 할 때 속도, 이식성 및 최적화를 희생해야 합니다. 무엇 때문에?
Linux 사용자 사이에는 "Linux를 설치하고 Kerchief를 실행하려면 Wine을 설치하십시오"라는 농담이 있습니다.
그리고 파이썬 자체도 브레이크입니다.
Python은 모델 특허를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 모델을 찾으면 에이전트 클라우드에서 테스트하기 위해 MQL5로 이식하는 것이 좋습니다.
내 라이브러리는 타사 DLL에 의존하지 않으므로 모든 Expert Advisor, Indicator 등의 코드에서 사용할 수 있습니다.
python의 속도와 C++, Sharpe 등과의 비교에 대한 질문은 전혀 가치가 없습니다. 문제는 속도가 특정 문제를 해결하기에 충분한지 여부입니다. 나는 대부분의 작업에 대해 충분하다고 믿습니다. 이른바 스캘핑을 위해서라도.)
타사 DLL을 사용하지 않는 것이 축복이라고 생각합니다. 나는 이것이 오히려 종파주의이며, 가장 중요하게는 불필요하고 쓸모없는 많은 작업이라고 생각합니다. 모든 라이브러리는 이미 우리보다 먼저 만들어졌으며 최소한의 시간과 노력으로 사용하는 것만 남아 있습니다. 그건 그렇고, 이것은 현대 프로그래밍 패러다임의 일부입니다. 그리고 일반적으로 Python에 관한 것이 아닙니다. 라이브러리가 많은 환경의 예일 뿐입니다.
DLL의 거부, 타사 소프트웨어의 사용 및 기타 성과는 오직 시장에서의 판매를 위해서만 정당화됩니다 - 이것이 조건입니다.) 단순히 다른 이유가 없습니다.
MySQL 및 SQLLite 등 무료로. 서버는 시간 단위로 대여할 수 있습니다. 1년 내내 무엇을 합니까? 1 년에 200달러만 받습니다.
OpenCL도 요리할 수 있어야 합니다. 비디오 카드로 데이터를 보내는 데 큰 지연으로 인해 OpenCL을 사용하는 것은 수익성이 없습니다.
이 모든 것을 이해해야만 비용을 현실적으로 평가할 수 있습니다.
- "무료" https://shop.oracle.com/apex/f?p=DSTORE:2:::NO:RIR,RP,2:PROD_HIER_ID:58095029061520477171389 - 개인 지식 비용을 의미합니다. oracle) 3배 더 높습니다. 상당한 양의 관리 지식이 포함된 정원을 울타리로 만드는 데 200달러가 필요합니까???? Google에서 $ 200를 지출하면 너도밤 나무 / 컴퓨터에서 며칠 동안 같은 일을 할 수 있습니다. 300달러의 위 예는 로컬 제온이 있는 시스템이 여러 vps보다 더 생산적임을 보여줍니다. 문제/프로젝트를 신속하게 해결하려면 처음부터 다시 실행하여 놀라움과 잼을 긁어 모으는 유사한 문제에 대해 몇 년 동안 연습해야 합니다. 당신의 사상적 계획에 진입하는 문턱은 결코 자유롭지 않습니다.
- MQL에서 OpenCL을 요리하는 것은 prof보다 지적으로 비용이 적게 듭니다. xSQL의 레벨(일반적으로 subd). MQL 코드베이스 및 MQL 개발 환경에서 수집된 코드 모음(이상적이지 않음)은 빠른 자가 교육을 위해 충분하고 무료(서비스 데스크 포함)이며, 사용자가 아날로그(무료 개발 환경 + 예제가 한 곳에 많은 코드가 있음)를 알고 있습니다. 기성품 MQL 클라우드는 vps/많은 컴퓨터보다 저렴합니다. 지금까지 가격 대비 성능 측면에서 MQL의 옵션은 타의 추종을 불허합니다(MQL을 통해 독이 흐를 수 있는 곳이 있음에도 불구하고).
저것들. OpenCL용 그래픽 카드로 데이터를 보낼 때 vps까지의 네트워크 대기 시간이 있는 tcpip 스택 오버헤드보다 대기 시간이 더 많다는 말씀이신가요???? (어떤 물질을 사용합니까? 붓습니다;)))
- 정확히 무엇을 이해해야 할까요? 저렴한 비디오 카드(예: 비싸지 않은 ati radeon 580 8GB - $300)는 vps보다 수익성이 높으며 오래된 제온은 비디오 카드보다 거의 수익성이 높습니다. 비디오 카드는 랩톱에도 성형됩니다. MQL 시계열 프레임워크 내에서 로컬 책/컴퓨터/MQL 클라우드의 리소스보다 더 많은 리소스를 소비해야 하는 계산 작업을 거의 상상할 수 없거나 상상할 수 없습니다. 구형 64GB ecc + 2 xeon - $300 + PSU|monitor|keyboardmouse(또 다른 $100), ramdisk에 내장이 있는 전체 축 - 그러나 최소한 로컬 데이터 처리를 BASIC으로 작성하면 vps + sql 등보다 빠를 것입니다.