Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3258
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Quase o dobro da quantidade de consumo devido a essa linha.
É apenas uma transição de CMatrixDouble para matrix<double>. Tive até que fazer essa comparação de matrizes por causa da memória.
E o tempo aumentou em 40% com essa conversão. Comentado // Res = MatrixOut.ToMatrix();
Ou seja, se você trabalhar apenas com Alglibov funcional (sem converter suas matrizes em matrizes terminais), será mais rápido.
O Python leva quanto tempo para computar o mesmo tamanho da matriz original, como no exemplo acima?
Medição de tempo considerando a criação da matriz
jogue fora suas pedras )
Medição de tempo levando em conta a criação da matriz
Isso ocorre em um antigo FX-8350.
Com base nisso, fiz um cálculo da matriz de correlação.
Medi o desempenho.
Para estatísticas, este é o resultado que obtive
Devo observar que o Python tem uma pequena paralelização ao executar o código - por meio segundo para cerca de dois núcleos, o restante é contado em um núcleo.
a biblioteca NumPy é escrita em C.
Bem, sim, isso faz sentido. É por isso que mencionei que o wrapper python é mais rápido do que um compilador C como o MQL5.
Aqui no R ChatGPT oferece
Resultado
Pelo que sei, o python pode trabalhar com uma matriz de números inteiros e as velocidades aqui são de uma ordem diferente
Se o código estiver correto, o resultado será o seguinte
A questão da precisão/comparabilidade dos resultados dos cálculos em si deve ser verificada.
Essa é simplesmente uma transição de CMatrixDouble para matrix<double>.
É necessário 20% a mais de tempo de execução para converter os formatos em ambos os sentidos. Mas ainda é muito (> 3 vezes) mais lento que o NumPy.