Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3258
![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bu hat nedeniyle tüketim miktarı neredeyse iki katına çıkmıştır.
Bu sadece CMatrixDouble 'dan matrix<double>'a bir geçiştir. Hatta hafıza yüzünden bu matris karşılaştırmasını yapmak zorunda kaldım.
Ve bu dönüşüm ile zaman %40 artar. Yorumlandı // Res = MatrixOut.ToMatrix();
Yani sadece Alglibov fnctional ile çalışırsanız (matrislerini terminal matrislere dönüştürmeden), daha hızlı olacaktır.
Python, yukarıdaki örnekte olduğu gibi orijinal matrisin aynı boyutunu hesaplamak için ne kadar zaman alır?
Matris oluşturma dikkate alınarak zaman ölçümü
taşlarınızı atın)
Matris oluşturmayı dikkate alan zaman ölçümü
Bu eski bir FX-8350 üzerinde.
Buna dayanarak bir korelasyon matrisi hesaplaması yaptım.
Performans ölçüldü.
İstatistikler için, elde ettiğim sonuç şudur
Python'un kod çalıştırırken küçük bir paralelleştirmeye sahip olduğunu belirtmeliyim - yaklaşık iki çekirdek için yarım saniye, geri kalanı bir çekirdekte sayılır.
NumPy kütüphanesi C dilinde yazılmıştır.
Evet, bu mantıklı. Bu yüzden python sarmalayıcısının MQL5 gibi bir C derleyicisinden daha hızlı olduğunu söyledim.
İşte R ChatGPT teklifleri
Sonuç
Anladığım kadarıyla, python bir tamsayı matrisi ile çalışabiliyor ve buradaki hızlar burada farklı bir düzende
Kod doğruysa, sonuç aşağıdaki gibidir
Hesaplamaların sonuçlarının doğruluğu/karşılaştırılabilirliği sorusunun kendisi kontrol edilmelidir.
Bu basitçe CMatrixDouble 'dan matrix<double>'a geçiştir.
Formatları her iki yönde de dönüştürmek %20 daha fazla yürütme süresi alır. Ancak yine de NumPy'den çok (> 3 kat) daha yavaştır.