Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3259
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Medição de tempo levando em conta a criação da matriz
Salve as duas matrizes em arquivos para reconciliar os resultados.
Aqui no R ChatGPT oferece
Essa variante do R é quase 6 vezes inferior ao NumPy.
Pelo que sei, o python pode trabalhar com matrizes de números inteiros, e aqui as velocidades 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.
Julgando por
Array size: 0.0762939453125 MB
A matriz calculada é 100*100 e não 15000*15000.Isso está piorando com a memória.
Antes de iniciarmos
E durante a execução do Alglibov PearsonCorrM, a memória está aumentando o tempo todo: e 5 gg foram vistos, 4,6 apareceram na tela
e durante o trabalho do padrão Matrix.CorrCoef
Aparentemente, o padrão é otimizado para uso mínimo de memória, e o Alglibov é otimizado para velocidade.
Talvez o redimensionamento da matriz ocorra em algum lugar, o que é muito lento. Se você encontrar e definir o tamanho final de uma só vez, pode ser mais rápido
Você é maravilhoso em traduzir qualquer ideia em g... contando todos os tipos de resultados desinteressantes :)
Alexei é um amador especial
Salve as duas matrizes em arquivos para reconciliar os resultados.
https://drive.google.com/file/d/1ATJkHwUY8jzeRp-rdTsYBeYHor-68EPB/view?usp=share_link
De acordo com
A matriz 100*100 é calculada, não 15000*15000.Você precisa de uma ferramenta que possa contar a matriz fora da memória
Até o momento, não vejo nenhum obstáculo técnico para contar uma matriz de um milhão por um milhão em um simples computador doméstico. Mas a comparação entre NumPy e MQL5 é muito importante para mim.