有点惊讶 :)我想我应该分享并提出一个非反问的问题。 - 页 20

[Academic]

Renat:

也就是说，原来的说法 "整数数学在金融计算中可以节省/加速 "已经完全崩溃了。

有了库，不断地重新编码int <-> double，并将产生的代码的可信度降低了两个数量级（由于潜在的溢出和准确性的损失，正常人都不会相信复杂计算的整数版本），你会输给SSE2上通常的真实数学。

我们的优化器一切都很好，而且会更好--它是为真正的实际任务而制作的。经实践证明，并有我们丰富的发展经验支持。

从一开始就很清楚，你和Prival是来自同一个领域。

理论家从远处就可以看到，特别是当他们微笑着放弃自己的位置时。如果一个声明不成功，很容易替换下一个声明，以此类推。

BUT-BUT。!我没有交出任何东西。:)

如果你不明白--那么，唉--你必须明白，在这样的体量下，开车已经不现实了。:)

你为什么要装傻呢--你应该明白（虽然......不知道......），配音也是以整数计算的。:)带入尾数后。所以要继续打压自己。:)

时间会证明--你的测试器会不会好。IMHO--所以只是--以 时间上的开局为代价。:)

:)

[Mykola Demko]

Renat:
...

从一开始就很清楚，你和Prival之间是有矛盾的。

理论家们从远处就可以看到，特别是当他们微笑着放弃自己的位置时。如果一个声明不成功，很容易替换下一个声明，以此类推。

将它们进行比较是不正确的，至少Prival在理论上做得不错。

请不要把学术性和私人性等同起来。

[Academic]

Urain:

将它们进行比较是不正确的，Prival的理论是没有问题的。

请不要把学术性与私人性等同起来。

私人的，我不这么认为。:)

[Mykola Demko]

Academic:

私人的，我不这么认为。:)

你认识普利瓦尔吗？有他的同意，可以代表他说话吗？

[Renat Fatkhullin]

Academic:

BUT-BUT。!我没有放弃任何东西。:)

是实践者不通过，为他或她随后哄骗出来的东西辩护。

而当整数计算上的加速的故事/理论失败后，你真的通过了。这足以让SMA/EMA/LWMA使其全部崩溃。

不要装傻--你必须明白（虽然......不知道......），配音也是以整数计算的。:)在尾数之后。所以要继续打压自己。:)

你在从事彻头彻尾的愚蠢行为，试图归咎于我对真实数字的无知。

你的 "给定精度 "的水平通过一个整数muving 计算的例子得到了完美的证明。即使是双倍的准确度也是不够的，尽管一些世界性的程序，如MetaStock（至少是7.xx版本，我已经很久没有检查了）为了经济起见，将所有的东西都用浮动计算，这导致了与其他程序的严重差异。例如，FX Charts（1999-2001）比MetaStock更准确地计算指标（双数与浮动数学）。

[Renat Fatkhullin]

Urain:

将它们进行比较是不正确的，至少Prival的理论是正确的。

请不要比较学术和私人。

他是完全一样的理论家，甚至不愿意计算数字和数量（对他来说--你的方法将需要NNgb的tick数据！）。- 不会的!- 那又怎样！），然后将其与物理可行性进行比较。

当一个人没有在实践中检验它时，理论对其他人来说并不重要（没有用），更有甚者，片面地评估它（从一个人/交易者的角度，而不是从3-5个参与方评估）。相反，他用他的 "理论 "误导了人们，在没有证据的情况下，只用口头练习代替了潜在的有益效果。

如果这是在一个没有人了解这个问题的环境下进行的就好了。

[Academic]

Renat:

这是一个不投降的修行者，捍卫他用自己的汗水哄骗出来的东西。

而当整数计算上的加速的故事/理论失败后，你真的放弃了这一切。这足以让SMA/EMA/LWMA让一切都崩塌。

你试图把我对真实数字的无知归咎于我，是在从事彻头彻尾的愚蠢行为。

你的 "给定精度 "的水平通过整数muwng计算的例子得到了完美说明。即使是双倍的准确度也是不够的，尽管一些世界性的程序，如MetaStock（至少是7.xx版本，我已经很久没有检查过了）为了经济，他们以浮动计算一切，这导致与其他程序的严重差异。例如，FX Charts（1999-2001）比MetaStock更准确地计算指标（双数与浮动数学）。

Ehhh - 有理数，这些是分数形式的数字。

在这些数字中的计算不知道四舍五入误差这种东西。根据定义。你还说你知道我在说什么？

像A/B+C/D这样的数字。

Wolfram Mathematica EXAMPLE不止一次地进行这样的计算。

不要拉动任何耳朵，转换到杜伯尔进行计算。那里没有必要进行任何转换。在所有。就这么简单。

[Renat Fatkhullin]

Academic:

Ehhh - 有理数是分数形式的数字。

很容易从一个失败的声明跳到另一个。

当你有一个具有有理数据类型 的处理器，当下一组SSExxx命令可以比双倍数更快地处理它们时，那么你就可以把有理数与加快计算速度的讨论联系起来。当你发表用不同方法计算SMA的测试，并显示赢了一倍以上，那么它将是一个实践的演讲。

同时，原来关于通过改用整数来加速实际数学计算的说法已经失败。

[TheXpert]

Academic:

这些数字中的微积分根本不知道有四舍五入的误差这回事。

实际上，它必须知道 -- 溢出分母的情况。

那是一个。其次，我非常怀疑用双数进行算术比用有理数进行算术要慢。

[Academic]

TheXpert:

实际上，这是必须知道的--分母溢出的情况。

那是一个。其次，我非常怀疑用双数进行算术比用有理数进行算术要慢。

与dubles有关的数学运算也是在CPU层面上通过算法完成的。但那里有强制性的尾数处理。而在有理数的情况下，如果分母是相等的（如果维度值相同，就是相等的），则不需要做什么。不需要转换。如果其尺寸不同，唉。但你不必增加公里数和厘米数。:)一般来说--我在这里还应该证明什么？我想我们已经有了进展。:)