Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 297
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
application(embed(desen, uzunluk(sinyal)), 1, cor, y = sinyal, yöntem = 'pearson')
Teşekkür ederim! R'nin kaç tane olduğunu merak ediyorum. İncil algoritmasını 1.000.000 sinyal uzunluğu ve 100.000 - 1 saniyelik bir modelle ölçtüm.
Bir milyon kat daha hızlı! Ne olmuş? Ticaret sistemleri işlemci olarak mı ölçülür?
Bir milyon kat daha hızlı! Ne olmuş? Ticaret sistemleri işlemci olarak mı ölçülür?
Bir kompleksiniz var.
Hayır, karmaşık değil.
μl ve R tamamen farklı ve örtüşmeyen sistemlerdir. Ve ne karşılaştırılmalı? Ve yalnız değilsin!
μl ve R tamamen farklı ve örtüşmeyen sistemlerdir. Ve ne karşılaştırılmalı? Ve yalnız değilsin!
Ben sadece nadir olmayan bir statünün uygulanma hızıyla ilgileniyordum. dillerden herhangi birinde görevler.
R en popüler stattır. dil ve burada birçok kişi onu konuşuyor. Bu nedenle, burada karşılaştırma sorusu sorulur.
Uygulama algoritmasının kendisi ilginç ve buna bağlı olarak etkinliği. Ve hangi dilde - önemli değil.
Ben sadece nadir olmayan bir statünün uygulanma hızıyla ilgileniyordum. dillerden herhangi birinde görevler.
R en popüler stattır. dil ve burada birçok kişi onu konuşuyor. Bu nedenle, burada karşılaştırma sorusu sorulur.
Uygulama algoritmasının kendisi ilginç ve buna bağlı olarak etkinliği. Ve hangi dilde - önemli değil.
MT bir ticaret terminalidir . Buna uygun olarak, burada sitede ve bu başlıkta TS'nin gelişimini tartışıyorum. Ancak her zaman alım satım sonuçları üzerinde neredeyse hiçbir etkisi olmayan bazı programlama hilelerini tartışan insanlar vardır. Sorunuz sadece bu operadan, çünkü korelasyon fonksiyonunun kendisi diğer algoritmaların bir parçası olarak mantıklı.
Bu işlev, ticaret karar bloklarında kullanılabilir (en azından ben kullanıyorum), ancak bir ticaret sinyalinin hesaplanması için ana zaman, diğer, hesaplama açısından karmaşık algoritmalar tarafından belirlendiğinden, yürütme hızı herhangi bir rol oynamaz. µl başına var.
Bu uygulama aşamasındadır.
TS'nin geliştirme aşamasını düşünürsek, R temelde μl'den daha hızlıdır, çünkü algoritmanın tamamen net olmadığı aşamada son derece uygun olan bir yorumlayıcıdır ve birçok seçeneği denemeniz gerekir, örneğin, karşılaştırın döviz çiftlerinin korelasyonu. R'de, korelasyonu kontrol etme zamanı, klave ve ilk vektörlerin çok uygun oluşumu dahil olmak üzere birkaç satıra dokunma zamanıdır.
Bu işlevlerin yürütme hızını ve genel olarak μl ve R'de uygulanan diğer işlevleri karşılaştırmanın bir anlamı olmadığını koyduğum bu anlamdı.
not.
Ama kitaplığınız beni MKL5 çalışmaktan kurtardı, bunun için teşekkür ederim.
MT bir ticaret terminalidir . Buna uygun olarak, burada sitede ve bu başlıkta TS'nin gelişimini tartışıyorum. Ancak her zaman alım satım sonuçları üzerinde neredeyse hiçbir etkisi olmayan bazı programlama hilelerini tartışan insanlar vardır. Sorunuz sadece bu operadan, çünkü korelasyon fonksiyonunun kendisi diğer algoritmaların bir parçası olarak mantıklı.
Önceden, TS bazı fikirleri test edemiyordu, çünkü bazı algoritmaların düşük performansına karşı dinlenir. Bu durumda, tam olarak olan buydu - alternatif bir algoritma, optimize edicinin dünya kadar eski, ancak daha önce makul bir sürede hesaplanamayan bir fikri keşfetmesine izin verdi.
Birkaç bin uzunluğunda desenlere sahip yüz milyarlarca Pearson CC'yi saymanız gerektiğinde, görünüşte basit bir görevin düşük hızı aşılmaz bir darboğaz haline gelir. Bir problem hesaplama açısından çok ağır görünüyorsa, o zaman zayıf formüle edilmiş, zayıf anlayışlı bir problem olduğunu söylemeye başlayabiliriz. Belki de haklısın. Ama ne yapıldıysa yapılır. Ve başkalarının bunu nasıl yaptığını görmek her zaman ilginçtir.
Geliştirmeye biraz daha fazla zaman ayırıp sonra her zaman hızlı hesaplamak mı daha iyi, yoksa hızlı geliştirip sonra her zaman yavaş hesaplamalara katlanmak mı?
R'de gelişmesi hızlı ama sayması yavaşsa, o zaman nerede sayılacak? Yavaş giden bir süper arabayı hızla geliştirmek için mi? Bir süper arabaya ihtiyacım var.
Ben sadece nadir olmayan bir statünün uygulanma hızıyla ilgileniyordum. dillerden herhangi birinde görevler.
R en popüler stattır. dil ve burada birçok kişi onu konuşuyor. Bu nedenle, burada karşılaştırma sorusu sorulur.
Uygulama algoritmasının kendisi ilginç ve buna bağlı olarak etkinliği. Ve hangi dilde - önemli değil.
1000000 uzunluğunda bir sinyalde ve 100000 uzunluğunda bir modelde, bu uygulamanın makul bir zamanda hesaplanması pek olası değildir, çünkü 900001x100000 :D boyutunda geçici bir matris oluşturulmasını gerektirecektir :D Ancak bunu yazması 30 saniyeden az sürdü ve belirli bir görev boyutuna kadar oldukça uygulanabilir olacaktır. Hepsini aynı şekilde fft / convolve ile uygulayabilirsiniz, bu durumda daha fazla kod yazmanız gerekecek, ancak çalışma hızı C kodundan çok daha düşük olmayacaktır.
R, karmaşık modelleri prototiplemek için çok uygundur - bu onun güçlü noktasıdır. Kod hızı bir beceri ve deneyim meselesidir:
1. Bazı R yapıları ve veri türleri diğerlerinden daha hızlıdır (değişkene karşı değişmez türlere karşı (listeye karşı ortam), for lapply/sapply/vb., S4 ve R6 için).
2. R'de bazı problemler için paralelleştirme kolaylığı, başka bir dilde hızlı kod yazmak için gereken süreden daha hızlı bir şekilde yavaş kodla bir çözüm elde etmenizi sağlar + hesaplamalar.
3. Dilde ayrı işlemler evrensel olarak yapılır, ancak verimsizdir. C++'da küçük ama hesaplama açısından ağır işlevleri uygularsanız, tüm kodu C benzeri bir dilde yazmak durumunda olduğu gibi, geliştirme hızını büyük ölçüde düşürmeden harika sonuçlar elde edebilirsiniz. Örneğin, bir matrisin öğelerini R'de satır veya sütun bazında toplamak, rowSums/colSums/apply(, 1, sum)/apply(, 2, sum) yönteminden 4 ila 15 kat daha hızlı yapılabilir.
1000000 uzunluğunda bir sinyalde ve 100000 uzunluğunda bir modelde, bu uygulamanın makul bir zamanda hesaplanması pek olası değildir, çünkü 900001x100000 :D boyutunda geçici bir matris oluşturulmasını gerektirecektir :D Ancak bunu yazması 30 saniyeden az sürdü ve belirli bir görev boyutuna kadar oldukça uygulanabilir olacaktır. Hepsini aynı şekilde fft / convolve ile uygulayabilirsiniz, bu durumda daha fazla kod yazmanız gerekecek, ancak çalışma hızı C kodundan çok daha düşük olmayacaktır.
R, karmaşık modelleri prototiplemek için çok uygundur - bu onun güçlü noktasıdır. Kod hızı bir beceri ve deneyim meselesidir:
1. Bazı R yapıları ve veri türleri diğerlerinden daha hızlıdır (değişkene karşı değişmez türlere karşı (listeye karşı ortam), for lapply/sapply/vb., S4 ve R6 için).
2. R'de bazı problemler için paralelleştirme kolaylığı, başka bir dilde hızlı kod yazmak için gereken süreden daha hızlı bir şekilde yavaş kodla bir çözüm elde etmenizi sağlar + hesaplamalar.
3. Dilde ayrı işlemler evrensel olarak yapılır, ancak verimsizdir. C++'da küçük ama hesaplama açısından ağır işlevleri uygularsanız, tüm kodu C benzeri bir dilde yazmak durumunda olduğu gibi, geliştirme hızını büyük ölçüde düşürmeden harika sonuçlar elde edebilirsiniz. Örneğin, bir matrisin öğelerini R'de satır veya sütun bazında toplamak, rowSums/colSums/apply(, 1, sum)/apply(, 2, sum) yönteminden 4 ila 15 kat daha hızlı yapılabilir.