트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1284

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막심 드미트리예프스키 :

내 첫 번째 기사에서 바이너리를 통한 "빠른"저장 및 로드. deserialization을 통한 2차 느린 로딩에서는 저장 속도가 떨어지지 않는 것 같다.


파일이 작을 수 있습니다. 그러나 당신이 말하는 300MB라면 아마도 눈에 띄는 차이가 있을 것입니다.

 
도서관 :

파일이 작을 수 있습니다. 그러나 당신이 말하는 300MB라면 아마도 눈에 띄는 차이가 있을 것입니다.

ANSI로 저장하면 유니코드보다 2배 적습니다. 글쎄, 숲 구조에 직접 로딩이 이루어집니다. 제 생각에는 얼마나 더 빠른지 모르겠습니다.

적어도 지금은 모든 것이 빨리되었습니다. 간단히 말해서 첫 번째 기사에서와 같이 지금은 저에게 적합합니다.

 int setRDF= FileOpen ( "RDFBufsize" + _Symbol +( string ) _Period + ".txt" , FILE_READ | FILE_WRITE | FILE_CSV | FILE_ANSI | FILE_COMMON );
      RDF.m_bufsize=( int ) FileReadNumber (setRDF);
       FileClose (setRDF);

      setRDF= FileOpen ( "RDFNclasses" + _Symbol +( string ) _Period + ".txt" , FILE_READ | FILE_WRITE | FILE_CSV | FILE_ANSI | FILE_COMMON );
      RDF.m_nclasses=( int ) FileReadNumber (setRDF);
       FileClose (setRDF);

      setRDF= FileOpen ( "RDFNtrees" + _Symbol +( string ) _Period + ".txt" , FILE_READ | FILE_WRITE | FILE_CSV | FILE_ANSI | FILE_COMMON );
      RDF.m_ntrees=( int ) FileReadNumber (setRDF);
       FileClose (setRDF);

      setRDF= FileOpen ( "RDFNvars" + _Symbol +( string ) _Period + ".txt" , FILE_READ | FILE_WRITE | FILE_CSV | FILE_ANSI | FILE_COMMON );
      RDF.m_nvars=( int ) FileReadNumber (setRDF);
       FileClose (setRDF);

       setRDF= FileOpen ( "RDFMtrees" + _Symbol +( string ) _Period + ".txt" , FILE_READ | FILE_WRITE | FILE_BIN | FILE_ANSI | FILE_COMMON );
       FileReadArray (setRDF,RDF.m_trees);
       FileClose (setRDF);

마지막 것은 바이너리로 쓰거나 읽어야 하는 가장 무거운 것입니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

ANSI로 저장하면 유니코드보다 2배 적습니다. 글쎄, 숲 구조에 직접 로딩이 이루어집니다. 제 생각에는 얼마나 더 빠른지 모르겠습니다.

적어도 지금은 모든 것이 빨리되었습니다. 간단히 말해서 첫 번째 기사에서와 같이 지금은 저에게 적합합니다.

마지막 것은 바이너리로 쓰거나 읽어야 하는 가장 무거운 것입니다.

거의 내가 상상한 것입니다.)
그러나 바이너리는 훨씬 더 빨라야 하고 파일 크기는 훨씬 작아야 합니다. 그리고 저장하기 전에 데이터 배열을 부동 소수점으로 변환하면 크기가 2배 축소됩니다.
그러나 나는 그것이 작동하는 이유를 이해하지 못합니다.

 setRDF= FileOpen ( "RDFMtrees" + _Symbol +( string ) _Period + ".txt" , FILE_READ | FILE_WRITE | FILE_BIN | FILE_ANSI | FILE_COMMON );

바이너리 데이터를 읽고 텍스트 파일에 쓸 수 있습니다. 그리고 그 전에 텍스트 형식으로. 분명히 MQL은 이것을 결합하는 방법을 알고 있습니다. 하는 것이 더 논리적일 것이다.

 FILE_READ | FILE_WRITE | FILE_BIN | FILE_COMMON
저장하고 읽습니다.
 
도서관 :

거의 내가 상상한 것입니다.)
그러나 바이너리는 훨씬 더 빨라야 하고 파일 크기는 훨씬 작아야 합니다. 그리고 저장하기 전에 데이터 배열을 부동 소수점으로 변환하면 크기가 2배 축소됩니다.
그러나 나는 그것이 작동하는 이유를 이해하지 못합니다.

바이너리 데이터를 읽고 텍스트 파일에 씁니다. 그리고 그 전에 텍스트 형식으로. 분명히 MQL은 이것을 결합하는 방법을 알고 있습니다. 하는 것이 더 논리적일 것이다.

저장하고 읽습니다.

여기서 확장은 어떤 역할도 하지 않습니다. 아무거나 넣어도 됩니다. 가장 중요한 것은 깃발입니다 | FILE_BIN

 
막심 드미트리예프스키 :

여기서 확장은 어떤 역할도 하지 않습니다. 아무거나 넣어도 됩니다. 가장 중요한 것은 깃발입니다 | FILE_BIN

- 파일 이름이 다르다는 점에 주의를 기울이지 않았습니다. 하나에 모든 것을 저장할 수 있습니다.
 
도서관 :
- 파일 이름이 다르다는 점에 주의를 기울이지 않았습니다. 하나에 모든 것을 저장할 수 있습니다.

1에서 가능하고 나머지는 성능에 거의 영향을 미치지 않으며 숲 구조의 마지막 것만 가장 무겁습니다. 나머지는 1학기에

 
막심 드미트리예프스키 :

1에서 가능하고 나머지는 성능에 거의 영향을 미치지 않으며 숲 구조의 마지막 것만 가장 무겁습니다. 나머지는 1학기에

그런 다음이 파일 더미에서 혼란스러워 할 수 있습니다)
그리고 1개의 모델에 대한 1개의 파일이 더 편리합니다.
 
도서관 :
그런 다음이 파일 더미에서 혼란스러워 할 수 있습니다)
그리고 1개의 모델에 대한 1개의 파일이 더 편리합니다.

예, 다른 파일에서는 간단합니다. 트리 수, 기능 수, 클래스 수 및 샘플 수입니다. 미리 알고 있으면 저장조차 할 수 없습니다. 기본적으로 어떤 것이 있는지 설정하고 스플릿이 있는 구조만 저장합니다. 음, 샘플 수도 다양합니다.

 
도서관 :

시간이 없습니다 - 맞습니다. 읽을 포럼조차도 - 더 유용한 것들로부터 주의를 산만하게 합니다. 그리고 당신은 릴리스 준비에 대해 이야기하고 있습니다 ... 모든 것을 올바르게 정렬하고 제공하고 설명 한 다음 지원을 요청하는 데 몇 시간이 걸립니다))

당신은 프로그래머입니다. 프로그래머로서 무엇을, 왜 그런지 명확할 때 훨씬 더 편리합니다. 코드에 들어가십시오. 몇 시간 안에 나무를 만드는 기능을 이해하고 예제 수와 원하는 모든 것에 제한을 두게 될 것입니다.

예측 변수의 열거가 사라졌습니다.

저는 프로그래머가 아니기 때문에 코드 작업에 많은 노력이 필요하지만 일반적으로 그 입장을 이해했습니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

저는 프로그래머가 아니기 때문에 코드 작업에 많은 노력이 필요하지만 일반적으로 그 입장을 이해했습니다.

부끄러워하지 마세요.) 당신은 이미 Forex 수입으로 살고 있는 것으로 판단되는 5개의 상품(또는 당신이 작성하지 않았습니까?)과 많은 신호(아마도 당신의 고문에게서 온 것 같습니다)가 있습니다.

그리고 나는 여전히 찾고 있고 완전히 다른 관점에서 살고 있습니다.
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