Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3252

[Maxim Dmitrievsky]

Антимошник в своей темке продолжает сношать свой мозг 😀😀😀 Зайти на форум алготрейдеров и отрицать саму основу, зачем здесь все собрались.

То есть типа какая альтернатива предлагается взамен? Алкотрйдинг? 😀

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Пошел бы в другую сторону изменения масштаба.

На днях значит скоро )

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:
Это как?

https://www.mql5.com/ru/docs/constants/chartconstants/enum_timeframes

Идентификатор	Описание
PERIOD_CURRENT	Текущий период
PERIOD_M1	1 минута
PERIOD_M2	2 минуты
PERIOD_M3	3 минуты
PERIOD_M4	4 минуты
PERIOD_M5	5 минут
PERIOD_M6	6 минут
PERIOD_M10	10 минут
PERIOD_M12	12 минут
PERIOD_M15	15 минут
PERIOD_M20	20 минут
PERIOD_M30	30 минут
PERIOD_H1	1 час
PERIOD_H2	2 часа
PERIOD_H3	3 часа
PERIOD_H4	4 часа
PERIOD_H6	6 часов
PERIOD_H8	8 часов
PERIOD_H12	12 часов
PERIOD_D1	1 день
PERIOD_W1	1 неделя
PERIOD_MN1	1 месяц

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

https://www.mql5.com/ru/docs/constants/chartconstants/enum_timeframes

Не смогу так быстро, ближе к вечеру только, либо на днях 

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:
Не смогу так быстро, ближе к вечеру только, либо на днях 

Погода хорошая))) 

[Maxim Dmitrievsky]

На малых ТФ переполняться память. Забивается 16 озу и файл подкачки (своп на маке) 30гиг. Ну там матрица корреляционная 50к на 50к размером, например.

Пандас и нампай вылетает, не рассчитан на большие данные. Через даск попробую. Либо процеживать историю.

Короче что МО не тянет на обычном железе, что такой подход.

[Forester]

Maxim Dmitrievsky #:
На малых ТФ переполняться память. Забивается 16 озу и файл подкачки (своп на маке) 30гиг. Ну там матрица корреляционная 50к на 50к размером, например.

Пандас и нампай вылетает, не рассчитан на большие данные. Через даск попробую. Либо процеживать историю.

Короче что МО не тянет на обычном железе, что такой подход.

Квантизацию делаете? Основная цель квантизации - уменьшение размеров данных. 4 байтовый float в 1 байтовый uchar или char.
16 гг матрица станет 4гг.

Ну и все расчеты в ОЗУ идут - надо добавить. Сейчас память недорогая.

[Maxim Dmitrievsky]

Forester #:
Квантизацию делаете? Основная цель квантизации - уменьшение размеров данных. 4 байтовый float в 1 байтовый uchar или char.
16 гг матрица станет 4гг.

Ну и все расчеты в ОЗУ идут - надо добавить. Сейчас память недорогая.

Не знаю как потом считать корреляцию

в макбук память не так просто добавить ) Все равно это крайне неэффективно для временного ряда, надо переделать как-то

Тем более что спущусь еще на ТФ ниже и нужно будет еще в 5 раз больше ресурсов

через SQL эффективно будет считать?

[Forester]

Maxim Dmitrievsky #:

Не знаю как потом считать корреляцию

в макбук память не так просто добавить ) Все равно это крайне неэффективно для временного ряда, надо переделать как-то

Тем более что спущусь еще на ТФ ниже и нужно будет еще в 5 раз больше ресурсов

В алглибе есть ф-я расчета корелляции double. Думаю можно просто поменять все переменные на char/uchar и все будет работать.Там еще с десяток используемых функций тоже надо переделать. И от CMatrixDouble перейти к динамическим массивам или как то по другому.

Pearson product-moment correlation matrix                        |
//| INPUT PARAMETERS:                                                |
//|     X   -   array[N,M], sample matrix:                           |
//|             * J-th column corresponds to J-th variable           |
//|             * I-th row corresponds to I-th observation           |
//|     N   -   N>=0, number of observations:                        |
//|             * if given, only leading N rows of X are used        |
//|             * if not given, automatically determined from input  |
//|               size                                               |
//|     M   -   M>0, number of variables:                            |
//|             * if given, only leading M columns of X are used     |
//|             * if not given, automatically determined from input  |
//|               size                                               |
//| OUTPUT PARAMETERS:                                               |
//|     C   -   array[M,M], correlation matrix (zero if N=0 or N=1)  |
//+------------------------------------------------------------------+
static bool CBaseStat::PearsonCorrM(const CMatrixDouble &cx,const int n,
                                    const int m,CMatrixDouble &c)

И если у вас самоделка - то и квантизацию надо будет делать, если нет готового пакета, который ее делает.

[Forester]

Maxim Dmitrievsky #:
через SQL эффективно будет считать?

Не знаю