测试实时预测系统 - 页 55

 
grasn писал(а)>>

而且版本没有改变 :o(

我今天会完成这篇文章,然后送去检查。

 
lea >> :

我今天会完成这篇文章,然后送去检查。

很好,我们会关注你的进展 :o)

 
grasn >> :

预测或多或少是一样的(具有最大熵的那个) :o)一个小的细化,以下的轨迹仍然存在,其中 "被引导 "的轨迹是最可能的。

文件必须有日期(至少是 "口头 "的);-)。

 
lea >> :

一句话的建议。在循环中不要使数组增加1个元素。在一个额外的变量中保留已使用(已填充)的元素数量,当空间不足时,将数组增加十几个元素(你可以为你的任务估计)。这样,你可以获得显著的性能提升。

我断言,速度增长是显著的(我亲自检查过)。

例子--使用说明。

double array[];
int size = 1000;
int step = 1000;
int cur = 0;

ArrayResize( array, size );

for ( int i = 0; i < unknown_big_value; i ++ )
{
   if ( some_condition )
   {
      array[ cur] = calculate_value( i );
      cur ++;

      if ( cur >= size )
      {
         size += step;
         ArrayResize( array, size );
      }
   }
}

ps:对不起,我说错了 )

 

komposter,lea,Yurixx

好吧,与MQL大师争论是愚蠢的。虽然我的估计给了我一个单开的结果,但我一定是在什么地方犯了错误,或者汽车只是强壮,或者我用了一个较小的间距。我认为这样会更好。


营销人员

Файличик бы, с датой (хотя б "устно") ;-)

我的错,我忘了。这里有一个新的预测,有300个样本(自帖子发表后3天),M15,总共17个基础实现。


为他们计算的熵。


文件中是一个矩阵,每一列是一个实现,列号对应于上图中的标识符。


PS: 奥斯,假期,脚蹼,浮潜3周。祝大家好运!你以后会告诉我,如果预测成真......:о)

附加的文件:
d.rar  24 kb
 
grasn писал(а)>>

计算出的熵是针对他们的。

你能告诉我们你是如何计算熵的吗?你是用任何价格转换来计算熵,还是直接计算价格系列(预测)?

我试着用盒式计数法来计算--为了计算频率,我把纵轴分成几个区间,计算价格命中的频率(不变换),然后用公式entropy=sum(i=1...n)-probability[i]*log2(probability[i])来确定熵。但由于某些原因,我没有得到这样的熵值,它们要小得多。

 
lea >> :

你能告诉我们你是如何计算熵的吗?你是用任何价格转换来计算熵,还是直接计算价格系列(预测)?

我试着用盒式计数法来计算--为了计算频率,我把纵轴分成几个区间,计算价格命中的频率(不变换),然后用公式entropy=sum(i=1...n)-probability[i]*log2(probability[i])来确定熵。但由于某些原因,我没有得到这样的熵值,它们要小得多。

在等待飞机的时候...:о)公式当然是一样的,但使用特定的价格范围转换发明的。因此,这些数值

 
grasn писал(а)>>

在等待飞机的时候...:о)公式当然是一样的,但使用特定的价格范围转换发明的。因此,这些数值。

>> 我明白了,谢谢你 :)

 

在这里,一切似乎都与预测主题相一致。

A和B--对不同时期的优化

档案里有模板。

附加的文件:
 
grasn >> :
这里是新的预测仍然是一样的,为300个计数(自帖子发表后3天),M15,总-17个基数的实现。

PS:就是这样,度假,穿脚蹼,浮潜3周。祝大家好运!你以后会告诉我,如果预测成真......:о)

结果出现了某种差异:预报3天,假期3周;-)。