测试 "CopyTicks"。 - 页 22

新评论
 
fxsaber:
没有，很遗憾。雷纳特认为，玻璃是永久性地流向整个市场观察。但对于大多数情况来说，这不是一个权宜之计（浪费）的解决方案。

这是唯一可能的选择。流动的利害关系是一种原生的、不可分割的流弊。

平台中的所有东西都是相互关联的，需要全球数据同步。而蜱虫流在其中起到了至关重要的作用。

 
Renat Fatkhullin:

这是唯一可能的选择。流动率是一种原生的、不可分割的蜱虫流。

平台中的所有东西都是相互关联的，需要全球数据同步。而蜱虫流在其中起着关键作用。

那么，如果没有EA订阅BookEvent呢？

你是否建议削减MarketWatch以提高性能？

 
Renat Fatkhullin:

但最重要的是，上面的采样率计算是不相关的。它们做得如此笨拙（除了CopyTicks的时间外，测量任何东西），甚至让人感到惊讶。

没有看速度计算，我将用你上面描述的方法自己测量。
 
fxsaber:

那么，如果没有EA订阅BookEvent呢？

你是否建议削减Marketwatch以提高性能？

如果你想的话，就把它切掉。

 
Renat Fatkhullin:

这就是你测试CopyTicks的方法。

MqlTick ExtArr[2048];
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
  {
   ulong from   =(TimeTradeServer()-1200)*1000;
   ulong ticks  =GetMicrosecondCount();
   int   records=CopyTicks(_Symbol,ExtArr,COPY_TICKS_INFO,from,2048);

   ticks=GetMicrosecondCount()-ticks;
   Print("Time: ",ticks," msc for ",records," records");
  }

下面是以微秒为单位的输出：在过去20分钟里，2048个INFO点的每个样本有95微秒的输出

2016.10.18 14:15:38.673 TEST (USDCHF,M1)        Time: 95 msc for 1206 records
这与你所说的几十毫秒是完全不同的。那是因为你没有测量CopyTicks。

我已经在这个问题上吃了我的猫眼了。我已经用CopyTicks做了很多测试。这一次我决定，只要运行指标就够了。

你的变体。

Network 'xxx': authorized on MetaQuotes-Demo through Access Point EU Amsterdam (ping: 54.84 ms)

2016.10.18 14:29:11.966 Test14 (GBPUSD,M1)      Time: 20263 msc for 2048 records
2016.10.18 14:29:10.841 Test14 (GBPUSD,M1)      Time: 13190 msc for 2048 records
2016.10.18 14:29:07.788 Test14 (GBPUSD,M1)      Time: 13344 msc for 2048 records
2016.10.18 14:29:07.738 Test14 (GBPUSD,M1)      Time: 12751 msc for 2048 records
 

这是关于进入最后4096个报价的紧密缓存。

任何进入它的东西都需要微秒，而任何更长的东西都需要访问历史（包括磁盘）。

因此，我的例子是在美元兑瑞郎（USDCHF）上获取20分钟的刻度，这很少更新，是在缓存中，但在英镑兑美元上，已经超过了最后的4096个刻度，不得不转到远处的数据库。

如果我设置ulong从=(TimeTradeServer()-600)*1000，那么它也会适合GBPUSD。

 
Renat Fatkhullin:

这是关于进入最后4096个报价的紧密缓存。

任何进入它的东西都需要微秒的时间，而更多的东西需要访问历史（包括磁盘）。

在你的演示中，情况确实如此。在BCS上，它没有。

Network 'xxx': authorized on BCS-MetaTrader5 through Access Server #2 (ping: 46.66 ms)


2016.10.18 15:12:32.949 Test14 (Si-12.16,M1)    Time: 29089 msc for 1503 records
2016.10.18 15:12:32.822 Test14 (Si-12.16,M1)    Time: 33207 msc for 1501 records
2016.10.18 15:12:32.639 Test14 (Si-12.16,M1)    Time: 21389 msc for 1500 records
2016.10.18 15:12:31.959 Test14 (Si-12.16,M1)    Time: 21926 msc for 1500 records

而在Alpari，这一点也不好。

Network 'xxx': authorized on Alpari-MT5 through mt5.nl.3 (ping: 61.87 ms)

2016.10.18 15:14:47.159 Test14 (GBPUSD,M1)      Time: 31086 msc for 1836 records
2016.10.18 15:14:46.999 Test14 (GBPUSD,M1)      Time: 30698 msc for 1836 records
2016.10.18 15:14:46.779 Test14 (GBPUSD,M1)      Time: 46306 msc for 1836 records
2016.10.18 15:14:46.612 Test14 (GBPUSD,M1)      Time: 30440 msc for 1836 records
2016.10.18 15:14:46.532 Test14 (GBPUSD,M1)      Time: 36227 msc for 1836 records

因此，我在很少更新的USDCHF上获取20分钟的ticks的例子适合于缓存，但是对于GBPUSD来说，它已经超过了最后的4096个ticks，迫使我去到一个遥远的数据库。

上面评论了关于copytix的不便之处。提出的指标由于被迫多次调用copyix而变得缓慢。而所有的滞后都是因为它。原因就在这里

关于交易、自动交易系统和测试交易策略的论坛

测试 "CopyTicks"。

fxsaber, 2016.10.11 19:23

获得从_时间到_时间的刻度的最佳（最快）算法是什么？

已经提出了一个解决方案

关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛

测试 "CopyTicks"。

fxsaber, 2016.10.12 08:44

当非零时，CopyTicks内部正在寻找（可能是二进制搜索）一个开始的地方--内部基础中的一个索引。

请添加一个函数，按时间返回数据库中的索引。那么这个任务将有可能得到最佳解决

现在，为了下载不同日期之间的刻度线，我们必须从开始日期开始，对未知数量的刻度线提出请求。然后每次检查，是否已经到达结束日期。并考虑到一个事实，即每个请求copytix是非常昂贵的，而你得到这样的刹车。

 
fxsaber:

而在Alpari上，它一点也不好。

阿尔帕里似乎已被修复。BCS没有。

如果能有一个先前要求的复制数据的缓存，那就更好了。那么，如果复制是分几步进行的（从[i]到from[i+1]），那么在第一次请求后进行大量的缓存是合乎逻辑的。

总而言之，目前还不清楚该功能在内部是如何安排的。但很难用它来工作--100%。

 
顾问
long LastTime = 0; // time_msc-время последнего тика (самого свежего), полученного из истории
int Count = 0;     // Количество тиков в последенем запросе, у которых time_msc == LastTime

// Возвращает свежие тики, пришедшие после предыдущего вызова
int GetFreshTicks( MqlTick &Ticks[], const uint flags = COPY_TICKS_INFO, const uint count = 2000 )
{
  int Res = 0;

  MqlTick NewTicks[];
  const int NewAmount = CopyTicks(Symbol(), NewTicks, flags, LastTime, count);

  if ((NewAmount > 0) && (Count < NewAmount))
  {
    Res = ArrayCopy(Ticks, NewTicks, 0, Count);

    // Взяли крайнее время из текущей истории
    LastTime = NewTicks[NewAmount - 1].time_msc;
    Count = 1;

    // Находим (Count) в текущей истории количество тиков со временем LastTime
    for (int i = NewAmount - 2; i >= 0; i--)
    {
      if (NewTicks[i].time_msc < LastTime)
        break;

      Count++;
    }
  }

  return(Res);
}

#define TOSTRING(A) " " + #A + " = " + (string)(A)

void OnTick( void )
{
  // возьмем тики с начала утренней сессии
  LastTime = (TimeCurrent() - (TimeCurrent() % (24 * 3600))) * 1000;
  
  MqlTick Ticks[];

  int i = 0;
  int Sum = 0;

  const ulong StartTime  =GetMicrosecondCount();
  
  // Взяли свеженькие тики
  int Amount = GetFreshTicks(Ticks);
    
  while (Amount > 0)
  {
    Sum += Amount;
    i++;
    
    Print(TOSTRING(i) + TOSTRING(Amount) + TOSTRING(Sum) + TOSTRING(GetMicrosecondCount() - StartTime));
    
    // Взяли свеженькие тики  
    Amount = GetFreshTicks(Ticks);    
  }  
}
元报价-演示的结果
2016.10.18 16:06:18.744 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 40 Amount = 1453 Sum = 79414 GetMicrosecondCount()-StartTime = 584393
2016.10.18 16:06:18.744 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 39 Amount = 1999 Sum = 77961 GetMicrosecondCount()-StartTime = 584314
2016.10.18 16:06:18.729 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 38 Amount = 1999 Sum = 75962 GetMicrosecondCount()-StartTime = 568509
2016.10.18 16:06:18.714 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 37 Amount = 1999 Sum = 73963 GetMicrosecondCount()-StartTime = 552582
2016.10.18 16:06:18.696 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 36 Amount = 1999 Sum = 71964 GetMicrosecondCount()-StartTime = 536790
2016.10.18 16:06:18.681 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 35 Amount = 1999 Sum = 69965 GetMicrosecondCount()-StartTime = 520432
2016.10.18 16:06:18.666 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 34 Amount = 1999 Sum = 67966 GetMicrosecondCount()-StartTime = 504725
2016.10.18 16:06:18.649 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 33 Amount = 1999 Sum = 65967 GetMicrosecondCount()-StartTime = 488911
2016.10.18 16:06:18.634 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 32 Amount = 1999 Sum = 63968 GetMicrosecondCount()-StartTime = 473372
2016.10.18 16:06:18.619 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 31 Amount = 1999 Sum = 61969 GetMicrosecondCount()-StartTime = 458022
2016.10.18 16:06:18.604 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 30 Amount = 1999 Sum = 59970 GetMicrosecondCount()-StartTime = 442557
2016.10.18 16:06:18.589 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 29 Amount = 1999 Sum = 57971 GetMicrosecondCount()-StartTime = 427044
2016.10.18 16:06:18.571 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 28 Amount = 1999 Sum = 55972 GetMicrosecondCount()-StartTime = 411524
2016.10.18 16:06:18.556 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 27 Amount = 1999 Sum = 53973 GetMicrosecondCount()-StartTime = 396539
2016.10.18 16:06:18.541 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 26 Amount = 1999 Sum = 51974 GetMicrosecondCount()-StartTime = 381185
2016.10.18 16:06:18.526 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 25 Amount = 1999 Sum = 49975 GetMicrosecondCount()-StartTime = 366146
2016.10.18 16:06:18.511 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 24 Amount = 1999 Sum = 47976 GetMicrosecondCount()-StartTime = 351066
2016.10.18 16:06:18.496 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 23 Amount = 1999 Sum = 45977 GetMicrosecondCount()-StartTime = 336183
2016.10.18 16:06:18.481 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 22 Amount = 1999 Sum = 43978 GetMicrosecondCount()-StartTime = 321109
2016.10.18 16:06:18.466 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 21 Amount = 1999 Sum = 41979 GetMicrosecondCount()-StartTime = 306119
2016.10.18 16:06:18.449 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 20 Amount = 1999 Sum = 39980 GetMicrosecondCount()-StartTime = 288558
2016.10.18 16:06:18.434 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 19 Amount = 1999 Sum = 37981 GetMicrosecondCount()-StartTime = 273758
2016.10.18 16:06:18.419 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 18 Amount = 1999 Sum = 35982 GetMicrosecondCount()-StartTime = 259255
2016.10.18 16:06:18.406 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 17 Amount = 1999 Sum = 33983 GetMicrosecondCount()-StartTime = 244750
2016.10.18 16:06:18.391 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 16 Amount = 1999 Sum = 31984 GetMicrosecondCount()-StartTime = 230100
2016.10.18 16:06:18.371 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 15 Amount = 1999 Sum = 29985 GetMicrosecondCount()-StartTime = 216143
2016.10.18 16:06:18.361 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 14 Amount = 1999 Sum = 27986 GetMicrosecondCount()-StartTime = 201830
2016.10.18 16:06:18.346 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 13 Amount = 1999 Sum = 25987 GetMicrosecondCount()-StartTime = 186887
2016.10.18 16:06:18.331 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 12 Amount = 1999 Sum = 23988 GetMicrosecondCount()-StartTime = 172667
2016.10.18 16:06:18.311 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 11 Amount = 1999 Sum = 21989 GetMicrosecondCount()-StartTime = 158356
2016.10.18 16:06:18.299 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 10 Amount = 1999 Sum = 19990 GetMicrosecondCount()-StartTime = 143450
2016.10.18 16:06:18.289 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 9 Amount = 1999 Sum = 17991 GetMicrosecondCount()-StartTime = 128520
2016.10.18 16:06:18.269 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 8 Amount = 1999 Sum = 15992 GetMicrosecondCount()-StartTime = 114209
2016.10.18 16:06:18.256 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 7 Amount = 1999 Sum = 13993 GetMicrosecondCount()-StartTime = 100016
2016.10.18 16:06:18.246 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 6 Amount = 1999 Sum = 11994 GetMicrosecondCount()-StartTime = 85745
2016.10.18 16:06:18.231 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 5 Amount = 1999 Sum = 9995 GetMicrosecondCount()-StartTime = 71438
2016.10.18 16:06:18.219 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 4 Amount = 1999 Sum = 7996 GetMicrosecondCount()-StartTime = 57293
2016.10.18 16:06:18.204 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 3 Amount = 1999 Sum = 5997 GetMicrosecondCount()-StartTime = 43192
2016.10.18 16:06:18.181 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 2 Amount = 1999 Sum = 3998 GetMicrosecondCount()-StartTime = 28943
2016.10.18 16:06:18.171 Test15 (GBPUSD,M1)       i = 1 Amount = 1999 Sum = 1999 GetMicrosecondCount()-StartTime = 15160
80K的刻度在半秒内完成--慢!说我们应该要求更多的小费，而不是一次2000小费，当然是可以的。那么最佳请求值是什么？
 
fxsaber:
在半秒内完成8万次点击是很慢的!说是有必要要求一次不要2000支，但更多，当然是可以的。那么什么请求值是最佳的？

最理想的做法是把你需要的东西下载到自己深处一次，然后只在微秒内从附近的缓存中下载新的东西。

如果每次你做深层查询时都与跌到盘面上，那当然是你自己的错。

1...151617181920212223242526272829...47
新评论