Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3280

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mytarmailS #:

Nunca experimentei, mas também estou curioso.

Mas estou interessado no aumento geral da velocidade em qualquer ação, não apenas em matriz e vetor.

aumentar o tamanho da memória por qualquer uma das formas conhecidas

incluindo a tentativa de usar a área de sombra da RAM plus (no BIOS)

aumentar a taxa de bits do processador

aumentar a velocidade de acesso ao disco rígido (como opção, alocar uma parte da RAM para o arquivo com dados processados, ou seja, criar um disco rígido virtual)

coordenar todo o hardware do computador pela frequência do barramento de dados

usar o processamento de tarefas em vários segmentos paralelos

 
fxsaber #:

Tentando encontrar rapidamente cadeias curtas semelhantes em uma cadeia longa.

É mais adequado usar o Alglib?

Ele tem QCF

 
Maxim Dmitrievsky #:

Há também um QCF lá dentro

Parece que não foi incluído na distribuição do MQL. O NumPy está contando rápido?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Há também um QCF lá dentro

Tentei, mas estou vendo um lixo.

#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]
}
 
fxsaber #:

Tentei, mas aparece um monte de lixo.

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, 44, 50, 26, 9])

 
fxsaber #:

Não parece ter sido incluído na distribuição MQL. O NumPy está contando rápido?

Os loops do Python são lentos, então não pensei em uma maneira de fazer isso

 
Maxim Dmitrievsky #:

Os loops Python são lentos, então não precisei descobrir como fazer isso.

Os ciclos não têm nada a ver com o QCF.

 
fxsaber #:

Os ciclos não têm nada a ver com o QCF.

ccf instantâneo

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

O que esses números representam?

 
fxsaber #:

O que esses números representam?

correlações cruzadas não normalizadas )

covariâncias cruzadas
1...327332743275327632773278327932803281328232833284328532863287...3399
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