交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3260 1...325332543255325632573258325932603261326232633264326532663267...3399 新评论 Forester 2023.09.26 06:37 #32591 Aleksey Vyazmikin #: 15000 * 100 * 4 字节 / 1024 / 1024 ≈ 5.72 MB 这是输入矩阵。 输出将是 15000 行,每行 15000 行。与所有其他示例一样,大约为 1.7 Gg(如果按 8 字节加倍)。 Aleksey Vyazmikin 2023.09.26 06:50 #32592 Forester #:这是输入矩阵。 输出将是 15000 行中每行的 15000 笔。与所有其他示例一样,每行约 1.7 千兆字节(如果是 8 字节的双倍)。 我同意不是这样计算的。 mytarmailS 2023.09.26 06:52 #32593 fxsaber #:到目前为止,我还没有发现在一台简单的家用机上计算百万乘百万 矩阵有任何技术障碍。但 NumPy 与 MQL5 的比较对我来说非常重要。 你确定吗? 例如,一个50,000 列/100 行的输入矩阵将产生一个 50,000x 50, 000 x 8 字节/ (1024 x 1024 x 1024) = 18.63 GB 的相关矩阵。 fxsaber 2023.09.26 07:01 #32594 Maxim Dmitrievsky #:https://drive.google.com/file/d/1ATJkHwUY8jzeRp-rdTsYBeYHor-68EPB/view?usp=share_link input int inRows = 100; // Длина строки input int inCols = 15000; // Количество строк bool IsEqual( matrix<double> &Matrix1, const matrix<double> &Matrix2 ) { Matrix1 -= Matrix2; const bool Res = (MathAbs(Matrix1.Mean()) < 1 e-15); Matrix1 += Matrix2; return(Res); } #define TOSTRING(A) #A + " = " + (string)(A) + " " void OnStart() { double Array[]; Print(FileLoad("qwe\\arr.csv", Array)); // RAM-drive. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3258#comment_49549438 matrix<double> Matrix; Matrix.Assign(Array); Matrix.Init(inCols, inRows); Matrix = Matrix.Transpose(); ArrayFree(Array); Print(FileLoad("qwe\\matr.csv", Array)); // RAM-drive. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3258#comment_49549438 matrix<double> Matrix2; Matrix2.Assign(Array); Matrix2.Init(inCols, inCols); Matrix2 = Matrix2.Transpose(); ArrayFree(Array); matrix<double> Matrix1 = CorrMatrix(Matrix); // https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3256#comment_49538685 Print(TOSTRING(IsEqual(Matrix1, Matrix2))); } NumPy 计算值与 MQL5 完全一致。 1500000 225000000 IsEqual(Matrix1, Matrix2) = true Aleksey Vyazmikin 2023.09.26 07:20 #32595 Forester #:这是输入矩阵。 输出将是 15000 行中每行的 15000 笔。与所有其他示例一样,每行约 1.7 千兆字节(如果是 8 字节的双倍)。 一般来说,python 不知道如何处理 int - 它显然会将其转换为 double。 import numpy as np import time def calc_corr_matrix(): arr = np.random.randint(1, 101, size=(15000,100), dtype=np.int32) corr_matrix = np.corrcoef(arr) size_in_mb = corr_matrix.nbytes / 1024**2 print("Array size:", size_in_mb, "MB") return corr_matrix np.random.seed(123) start_time = time.time() corr_matrix = calc_corr_matrix() end_time = time.time() print("Time taken:", end_time - start_time, "seconds") Array size: 1716.61376953125 MB Time taken: 4.62926459312439 seconds Maxim Dmitrievsky 2023.09.26 08:13 #32596 Aleksey Vyazmikin #:一般来说,python 不知道如何处理 int,它显然会将其转换为 double。 别再垃圾邮件了。ints 中的相关性不算数。 Aleksey Vyazmikin 2023.09.26 08:16 #32597 Maxim Dmitrievsky #:别再胡说八道了。ints 中的相关性不算数。 你不需要打开美国。虽然算数不常见,但怎么算还是值得思考的。 Maxim Dmitrievsky 2023.09.26 08:20 #32598 Aleksey Vyazmikin #:美国不需要被发现。这种想法并不常见,但值得思考如何才能做到。 在新的主题中,想一想 Aleksey Vyazmikin 2023.09.26 08:28 #32599 Maxim Dmitrievsky #:在新的主题中,提出 真是一群人--我去为他浪费时间,他却很粗鲁。 搞什么鬼... Forester 2023.09.26 08:33 #32600 Aleksey Vyazmikin #:美国不需要被发现。这种想法并不常见,但值得思考如何才能做到。 我已经介绍过一种方法--使用 Alglib f-iys(有 8 件从 PearsonCorrM 调用)并改变数据类型。即使是 1 字节的 uchar。4 字节的 ints 也不会带来多少好处。 如果需要的话,自己动手做吧。 1...325332543255325632573258325932603261326232633264326532663267...3399 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
15000 * 100 * 4 字节 / 1024 / 1024 ≈ 5.72 MB
这是输入矩阵。
输出将是 15000 行,每行 15000 行。与所有其他示例一样,大约为 1.7 Gg(如果按 8 字节加倍)。
这是输入矩阵。
输出将是 15000 行中每行的 15000 笔。与所有其他示例一样,每行约 1.7 千兆字节(如果是 8 字节的双倍)。
我同意不是这样计算的。
到目前为止,我还没有发现在一台简单的家用机上计算百万乘百万 矩阵有任何技术障碍。但 NumPy 与 MQL5 的比较对我来说非常重要。
你确定吗?
例如,一个50,000 列/100 行的输入矩阵将产生一个 50,000x 50, 000 x 8 字节/ (1024 x 1024 x 1024) = 18.63 GB 的相关矩阵。
https://drive.google.com/file/d/1ATJkHwUY8jzeRp-rdTsYBeYHor-68EPB/view?usp=share_link
NumPy 计算值与 MQL5 完全一致。
这是输入矩阵。
输出将是 15000 行中每行的 15000 笔。与所有其他示例一样,每行约 1.7 千兆字节(如果是 8 字节的双倍)。
一般来说,python 不知道如何处理 int - 它显然会将其转换为 double。
一般来说,python 不知道如何处理 int,它显然会将其转换为 double。
别再垃圾邮件了。ints 中的相关性不算数。
别再胡说八道了。ints 中的相关性不算数。
你不需要打开美国。虽然算数不常见,但怎么算还是值得思考的。
美国不需要被发现。这种想法并不常见,但值得思考如何才能做到。
在新的主题中,想一想
在新的主题中,提出
真是一群人--我去为他浪费时间,他却很粗鲁。
搞什么鬼...
美国不需要被发现。这种想法并不常见,但值得思考如何才能做到。
如果需要的话,自己动手做吧。