Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3259

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Aleksey Vyazmikin #:

Según tengo entendido, python puede trabajar con matrices enteras y aquí las velocidades son de otro orden

Si el código es correcto, el resultado es el siguiente

La cuestión de la exactitud / comparabilidad de los resultados de los cálculos en sí debe ser comprobado.

A juzgar por 

Array size: 0.0762939453125 MB
La matriz calculada es 100*100 y no 15000*15000.
 
Forester #:

Está empeorando con la memoria.
Antes de lanzar



Y mientras se ejecuta Alglibov PearsonCorrM memoria está creciendo todo el tiempo: y se vio 5 gg, 4,6 se puso en la pantalla


y durante el trabajo de la Matrix.CorrCoef estándar

Al parecer, el estándar está optimizado para un uso mínimo de memoria, y el Alglibov está optimizado para la velocidad.

Tal vez el redimensionamiento de la matriz se produce en algún lugar, que es muy lento. Si usted encuentra y establece el tamaño final a la vez, puede ser más rápido

 

Eres maravilloso traduciendo cualquier idea en g... contando todo tipo de resultados poco interesantes :)

Alexei es un aficionado especial

 
fxsaber #:

Guarde ambas matrices en archivos para conciliar los resultados.

https://drive.google.com/file/d/1ATJkHwUY8jzeRp-rdTsYBeYHor-68EPB/view?usp=share_link

 
Se necesita una herramienta que pueda contar la matriz fuera de la memoria.
Esta es la principal prioridad, no la velocidad de recuento de la matriz.
Porque si no tienes suficiente RAM (y no la tienes), no importa lo rápido que se cuente la matriz.
 
Puedes hacerte con una unidad de terabyte y contar con el disco, habrá un disco especial para la matriz 💩
 
Forester #:

Según

Se calcula la matriz 100 * 100, no 15000 * 15000.
15000 * 100 * 4 bytes / 1024 / 1024 ≈ 5.72 MB
 
mytarmailS #:
Necesitas una herramienta que pueda contar la matriz fuera de memoria.
Esta es la principal prioridad, no la velocidad del recuento en memoria.
Porque si no tienes suficiente RAM (y no la tienes), no importa a qué velocidad se cuente la matriz.

Hasta ahora no veo ningún obstáculo técnico para contar una matriz de millón por millón en una simple máquina doméstica. Pero la comparación de NumPy vs MQL5 es muy importante para mi.

 
Aleksey Vyazmikin #:
15000 * 100 * 4 bytes / 1024 / 1024 ≈ 5,72 MB

Esta es la matriz de entrada.
La salida será de 15000 filas a cada una de las 15000 filas. Como en todos los demás ejemplos es de aproximadamente 1,7 Gg (si Doble por 8 bytes).

 
Forester #:

Esta es la matriz de entrada.
La salida será de 15000 golpes a cada una de las 15000 filas. Como en todos los otros ejemplos alrededor de 1.7 Gg cada uno (si en Doble por 8 bytes)

Estoy de acuerdo en que esto no es como cuenta.

1...325232533254325532563257325832593260326132623263326432653266...3399
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