Se puede observar que la velocidad de procesamiento ha aumentado cualitativamente y ahora es independiente del periodo del extremo. Es cierto que para N pequeños, especialmente para el período 3, la velocidad es aún más lenta, pero a medida que N aumenta, la velocidad aumenta rápidamente y es casi el doble de rápida que para N pequeños:
Esto parece deberse al hecho de que los saltos de ruptura y las transiciones de indexación llevan cierto tiempo y son eficaces en distancias largas. En N pequeños, la fuerza bruta frontal resulta ser más rápida.
P.D. He puesto la ejecución de ambas funciones Up() y Down() en modo de ejecución asíncrono. Es decir, pueden ejecutarse en ambos núcleos simultáneamente. Pero no aumentó el rendimiento. Aparentemente, los pases en sí no consumen muchos recursos y la mayor parte del tiempo se dedica a la preparación y el análisis de los datos, no a las iteraciones en sí.
hrenfx: Sin embargo, sigue sin ser la opción más rápida. Pero esto es un "bla bla" por mi parte ya que no voy a escribir una rápida.
Sigue siendo relevante.
P.D.
C-4:
Se puede observar que la velocidad de procesamiento ha aumentado cualitativamente y ahora es independiente del periodo extremo.
Depende, y no está mal. En tu caso sólo tienes un código fuente de este tipo (CVR) que sólo termina en el mínimo N. En el caso general, el gráfico de la dependencia de la velocidad de ejecución con respecto al periodo puede ser sorprendentemente diferente al suyo.
Depende, y no está mal. En su caso es sólo una fuente (TSS) que termina en el mínimo N. En el caso general, el gráfico de dependencia de la velocidad de ejecución con respecto al periodo puede diferir drásticamente del suyo.
Una declaración controvertida. El algoritmo es de paso único y el número de iteraciones, y por tanto la velocidad, es casi independiente de N. Sin embargo, hay una peculiaridad del algoritmo debido a la cual los extremos de los precios de BP son iguales entre sí, lo que causará una caída significativa del rendimiento. En todos los demás casos, estoy seguro de que la dependencia debería conservarse. En este caso se tomó como BP un paseo aleatorio clásico con distribución normal.
¿Cómo puedes estar tan seguro?
Mi comprobación muestra lo contrario:
El script mq4 está en el archivo adjunto.
Sin embargo, sigue sin ser la opción más rápida. Pero es un "bla bla" por mi parte, ya que no voy a escribir uno rápido.
Sin embargo, sigue sin ser la opción más rápida. Pero es un "bla bla" por mi parte, ya que no voy a escribir uno rápido.
Yo tampoco lo haré. Sin embargo, estoy de acuerdo en que podría ser más rápido.
¡Pues no lo hagas! Naufragado:(
Escribiré este algoritmo yo mismo, ya sé cómo. Sólo que ahora estoy enfermo, tendré que posponerlo una semana.
C.T.D. escribió exactamente eso en su primer post.
La división del ciclo parece funcionar más rápido. Pero no entiendo por qué, ya que los pases se convierten en dos.
Y no lo haré. Aunque estoy de acuerdo: puede ser más rápido.
Yo tampoco, aunque más rápido es posible ;)
Acabo de darme cuenta de que falta un descanso, así que no puedo profundizar en él ahora.
Aquí está el código final. Se presenta una función de búsqueda máxima. La función para encontrar los mínimos es similar:
Aquí están las pruebas de rendimiento:
Se puede observar que la velocidad de procesamiento ha aumentado cualitativamente y ahora es independiente del periodo del extremo. Es cierto que para N pequeños, especialmente para el período 3, la velocidad es aún más lenta, pero a medida que N aumenta, la velocidad aumenta rápidamente y es casi el doble de rápida que para N pequeños:
Esto parece deberse al hecho de que los saltos de ruptura y las transiciones de indexación llevan cierto tiempo y son eficaces en distancias largas. En N pequeños, la fuerza bruta frontal resulta ser más rápida.
P.D. He puesto la ejecución de ambas funciones Up() y Down() en modo de ejecución asíncrono. Es decir, pueden ejecutarse en ambos núcleos simultáneamente. Pero no aumentó el rendimiento. Aparentemente, los pases en sí no consumen muchos recursos y la mayor parte del tiempo se dedica a la preparación y el análisis de los datos, no a las iteraciones en sí.
Sin embargo, sigue sin ser la opción más rápida. Pero esto es un "bla bla" por mi parte ya que no voy a escribir una rápida.
Sigue siendo relevante.
P.D.
Se puede observar que la velocidad de procesamiento ha aumentado cualitativamente y ahora es independiente del periodo extremo.
Sigue siendo relevante.
P.D.
Depende, y no está mal. En su caso es sólo una fuente (TSS) que termina en el mínimo N. En el caso general, el gráfico de dependencia de la velocidad de ejecución con respecto al periodo puede diferir drásticamente del suyo.