Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 972

 
Yuriy Asaulenko:

Vais ter dificuldades em atracar esta JVM com a MT. E começar pela Julia e depois reescrevê-la na MT não é uma tarefa real.

Não tens de reescrever nada, só tens de encontrar uma maneira de trabalhar em conjunto.

por exemplo, o mesmo xgboost está em julia
 
Maxim Dmitrievsky:

Não tens de reescrever nada, só tens de encontrar uma forma de comunicar.

por exemplo, o mesmo xgboost está disponível em julia

Uma máquina java com código nativo - muito complicada.

Este é o xgboost para Python também?

 
Yuriy Asaulenko:

Máquina Java com código nativo - muito complicado.

Certamente este xgboost também está disponível para Python?

Claro, eu uso píton para isso.

Se a interação com python é baseada em uma chamada de script, uma chamada de script em julia pode ser feita da mesma forma
 
Maxim Dmitrievsky:

Claro, estou a girar em Python.

Então, cospe nessa Julia.) Qual é a pressa? Em última análise, você precisa de uma tarefa de aplicação, não de um modelo.

Maxim Dmitrievsky:

Se a interação com python é construída através de uma chamada de script, a chamada de script em julia pode ser feita exatamente da mesma forma

Python tem um C API claro, enquanto Julia tem XZ. Não consigo imaginar com Java.
 
Yuriy Asaulenko:

Então, cospe nessa Julia.) Qual é a pressa?

Cuidado com a velocidade. É quase a coisa mais importante quando se lida com dados.

 
Yuriy Asaulenko:

Então, cospe nessa Julia.) Qual é a pressa? Você precisa de um problema aplicado, não de um modelo.

Python tem um C API claro, enquanto o da Julia não tem. Não consigo imaginar com Java.

https://docs.julialang.org/en/release-0.4/manual/embedding/

 
Maxim Dmitrievsky:

relógio de velocidade. É quase a coisa mais importante quando se lida com dados

A interface deve ser vista, e a velocidade em si não é motivo de preocupação.

Em Python, há o próprio Python - ugh (não afetará nada), e o próprioxgboost está em C++, código nativo.

 
Yuriy Asaulenko:

A interface tem de ser vista, e a velocidade em si não é motivo de preocupação.

Em Python, há o próprio Python - ugh (não afetará nada), e o próprioxgboost está em C++, código nativo.

há pré-processamento/arranjo/matrix o manuseio é caro em python (embora útil), sem mencionar R

 

Ooh..., muito simples, e eu estava com medo.) Na verdade, eu já a vi, Julia, mas vi a Jawa e pensei: "Não. Vou ter de ver mais de perto.

Embora o próprioxgboost, etc. funcione mais rápido em Python do que em Julia em Java. Se o próprioxgboost éfeito em Java,é claro.
 
Yuriy Asaulenko:

Ooh..., muito simples, e eu estava com medo)). Na verdade, eu já a vi, Julia, mas vi a Jawa e pensei: "Não. Vou ter de dar uma olhadela mais atenta.

Você não deve fazer julia.h mas julia.mqh :)