Biblioteca de Roffild - página 4
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Um... no hay ninguna columna en MQL. Y MQL != SQL son lenguajes muy diferentes.
Para los que saben de SQL, es más fácil cribar los mejores pases después de la optimización cuando su número supera los 5000 pases. Implementado en TesterSql.mqh
Um... cómo puedes pensar tal cosa...
El script para ejecutar los Agentes de Prueba en los servidores de amazon aws_ubuntu_user_data.sh ahora da cuenta de los discos Rol e internos.
https://roffild.com/ru/
El script para ejecutar Agentes de Prueba en servidores de Amazon aws_ubuntu_user_data.sh ahora considera los discos Role e internos.
¿El papel de quién? ¿Qué quiere decir con "discos internos"?
Existe"Escribir datos en un archivo con formato MySQL", ¿por qué no leer desde este formato?
Para las preguntas "¿qué es Java, Spark, Alglib, Random Forest y Redes Neuronales? y ¿cómo vivir con ello?" - Google
Alglib - un solo hilo
Spark: muchos ordenadores.
El objetivo de la librería es utilizar Spark (y en el futuro TensorFlow y MXNet) sin muletas MQL
¿qué tareas se resuelven con este producto?
1) El SQL cuesta dinero. Windows para SQL cuesta dinero. Los servidores de Amazon/Google cuestan dinero. El costo de un año de uso con licencias? dos meses de servidores de google de su bono - $ 300, que es 5-6 servidores (en el bono de la vida útil de los servidores en la minería a la prohibición de días a un par de semanas). Es decir, al año, alrededor de 1,5-2k dólares irremediablemente "volarán" en amazon/google.
2) Un portátil ingenioso con un xeon de 6 núcleos y nvidia quadro $5k (añadir raid en m2 a la configuración básica). MQL - gratuito para el usuario final. Subdivisión incrustada de archivos hst - de forma gratuita (en OHLCV puede escribir lo que quiera, y acceder a los datos como una serie de tiempo - es decir, cero costes de inteligencia). En el lado positivo, la movilidad. La potencia de cálculo es suficiente.
3) Miniitx xeon de un solo procesador + windows(licencia) + una/dos tarjetas gráficas ATI potentes + monitores + oops. 5k$ . MQL - gratuito para el usuario final. Subdivisión incrustada a partir de archivos hst - gratis (en OHLCV puedes escribir todo lo que quieras, y acceder a los datos como una serie temporal - es decir, cero costes de inteligencia). Pros - es posible hacer una configuración de acuerdo a su propio estilo fenstyle. Menos, la falta de movilidad. Potencia de cálculo excesiva.
Las velocidades de Opencl (tarjetas de vídeo) superan a la competencia en coste y potencia de procesamiento en comparación con "muchos ordenadores".
La tarea en cuestión debe devolver los costes irrecuperables de 1), necesitas saber muy bien java front/back , sql y un montón de otras habilidades para big data directamente de tu cabeza - con tal bagaje de conocimientos para un trabajo contratado con un salario en un banco burgués en cualquier lugar de 100k$ mínimo, y google probablemente dará aún más + acceso a los recursos computacionales.
En mi opinión, para entrenar a los gatos y aumentar las habilidades para el empleo en una buena posición.
Biblioteca Roffild
Soy conocido por la comunidad de programadores de MQL5 como Roffild y esta es mi biblioteca de código abierto para MQL5. Es un intento de implementar características en MQL5 que se convirtieron en un estándar para los lenguajes de programación populares hace mucho tiempo. Una idea se implementa en cada archivo. La biblioteca se repone a medida que se necesitan nuevas funciones.
Pocas personas han intentado publicar el proyecto en Github. No existe una norma unificada. MetaQuotes no tiene en cuenta el uso del sistema de control de versiones al crear un proyecto. Por alguna razón, los programadores de MetaQuotes piensan que un proyecto debe ser de un solo tipo. Para los proyectos pequeños, que se publican en CodeBase en MQL5.com, esta división es razonable. Para los proyectos medianos y grandes, es imposible seleccionar un tipo de proyecto.
Incluso encendí mi ordenador para responder, con un tráfico de Internet muy limitado). No es cómodo escribir desde un teléfono móvil.
Con todo el respeto a las actividades de Roffild, y no te lo tomes como una pega, leo pero no entiendo. ¿Para qué? [(c)A.Voznesensky.]
1. Tengo entendido que un desarrollador portó varias bibliotecas en MQL para sí mismo y decidió ponerlas a disposición del público. Todo es claro y normal. Por qué no. Pero aquí hay una clara redundancia: Roffild hace de puerto de cualquier cosa y de todo.
2. Un comercializador se preguntaría: ¿público objetivo?
- Los principiantes y novatos no conocen bien MQL, tienen problemas para conectar la DLL. ¿Cree que entenderán el SQL o su documentación?
- Los programadores de MQL con experiencia pueden utilizar algunos de ellos. Pero sólo hasta cierto punto.
- Los programadores en general (C++, etc.) - es más fácil para ellos en la documentación para entender la biblioteca de origen y conectar exactamente lo que necesitan.
En resumen: en términos de marketing, tenemos varias aplicaciones de varias bibliotecas del conjunto. ¿Es esa la razón de todo el alboroto?
3. Todas (o casi todas) las bibliotecas ya están portadas al mismo Python. ¿No sería más fácil hacer un solo port a una aplicación Python en funcionamiento y utilizar todas las bibliotecas a la vez, con calma y sin prisas? Además, todos los puertos de la biblioteca de Python están bien probados y documentados. Además: Python es un lenguaje de scripting y su participación en la ejecución de bibliotecas es mínima. No hay impacto en el rendimiento. Considere también que Python tiene hilos completos y muchos puertos a MQL simplemente se cuelgan sin él, y se desarrollan cuando el tren ya ha salido...
Creo que en este caso los programadores experimentados te entenderán. Y la proporción de aplicaciones de un solo puerto a Python será mayor que todas sus bibliotecas en total.
En realidad, todavía hay un "pero" a su proyecto, pero eso ya es ocasional.
Saludos.
1) El SQL cuesta dinero. Windows para SQL cuesta dinero. Los servidores de Amazon/Google cuestan dinero. El costo de un año de uso con licencias... dos meses de servidores de google de su bono es de $ 300, eso es 5-6 servidores(en el bono la vida útil de los servidores en la minería a la prohibición de días a un par de semanas). Es decir, al año, alrededor de 1,5-2k dólares irremediablemente "volarán" en amazon/google.
2) Un portátil ingenioso con xeon de 6 núcleos y nvidia quadro $5k (añadir raid en m2 a la configuración básica). MQL - gratuito para el usuario final. Subdivisión incrustada de archivos hst - de forma gratuita (en OHLCV puede escribir lo que quiera, y acceder a los datos como una serie de tiempo - es decir, cero costes de inteligencia). En el lado positivo, la movilidad. La potencia de cálculo es suficiente.
3) Miniitx xeon de un solo procesador + windows(licencia) + una/dos tarjetas gráficas ATI potentes + monitores + oops. 5k$ . MQL - gratuito para el usuario final. Subdivisión incrustada a partir de archivos hst - gratis (en OHLCV puedes escribir todo lo que quieras, y acceder a los datos como una serie temporal - es decir, cero costes de inteligencia). Pros - es posible hacer una configuración de acuerdo a su propio estilo fenstyle. Menos, la falta de movilidad. Potencia de cálculo excesiva.
Las velocidades de Opencl (tarjetas de vídeo) están más allá de la competencia en coste y potencia de procesamiento en comparación con "muchos ordenadores".
La tarea en cuestión debe devolver los costes irrecuperables de 1), necesitas saber muy bien java front/back , sql y un montón de otras habilidades para big data directamente de tu cabeza - con tal bagaje de conocimientos para un trabajo contratado con un salario en un banco burgués en cualquier lugar de 100k$ mínimo, y google probablemente dará aún más + acceso a los recursos computacionales.
En mi opinión, entrena a los gatos y mejora tus habilidades para conseguir un buen trabajo.
MySQL y SQLLite o similar. GRATIS. Los servidores pueden alquilarse por horas. ¿Qué sentido tiene alquilar durante todo un año? Sólo me cuesta hasta 200 dólares al año.
OpenCL también tiene que ser capaz de cocinar. El gran retraso en el envío de datos a la tarjeta de vídeo hace que el uso de OpenCL no sea rentable.
Sólo cuando lo hayas calculado todo, podrás estimar realmente los costes.
Yuriy Asaulenko:
3. Todas (o casi todas) las bibliotecas ya están portadas al mismo Python. ¿No sería más fácil hacer un solo puerto a una aplicación de Python en funcionamiento y utilizar todas las bibliotecas a la vez de forma fácil y sin prisas? Además, todos los puertos de la biblioteca de Python están bien probados y documentados. Además: Python es un lenguaje de scripting y su participación en la ejecución de la biblioteca es mínima. No hay impacto en el rendimiento. Considere también que Python tiene hilos completos y muchos puertos a MQL simplemente se cuelgan sin él, y se desarrollan cuando el tren ya ha salido...
Cualquier desarrollo de terceros es casi imposible de usar en los Agentes de Prueba. Cuando se intenta integrar con desarrollos externos, hay que sacrificar la velocidad, la portabilidad y la optimización. ¿Por qué?
Hay un chiste entre los usuarios de Linux: "Poner Linux, poner Wine para ejecutar Kosynka".
Y Python en sí mismo es un verdadero lentorro.
Python puede utilizarse para descubrir las patentes de un modelo. Cuando se encuentre el modelo, sería mejor portarlo a MQL5 para probarlo en la nube de Agentes.
Mi librería no depende de DLL's de terceros, por lo que puede ser utilizada en el código de cualquier Asesor Experto, Indicador, etc.
Cualquier desarrollo de terceros es casi imposible de utilizar en los Agentes de Prueba. Cuando se intenta integrar con desarrollos externos, hay que sacrificar la velocidad, la portabilidad y la optimización. ¿Por qué?
Hay un chiste entre los usuarios de Linux: "Poner Linux, poner Wine para ejecutar Kosynka".
Y Python en sí mismo es un verdadero lentorro.
Python puede utilizarse para descubrir las patentes de un modelo. Cuando se encuentra el modelo, es mejor portarlo a MQL5 para probarlo en la nube de Agentes.
Mi biblioteca es independiente de las DLL de terceros, por lo que puede ser utilizada en el código de cualquier Asesor Experto, Indicador, etc.
La cuestión de la velocidad de python y su comparación con C++, Sharp, etc. no es relevante en absoluto. La cuestión es si su velocidad es suficiente para resolver tareas específicas. Creo que para la gran mayoría de las tareas, incluso más que suficiente. Incluso para el llamado scalping).
Usted cree que no usar dlls de terceros es una ventaja. Creo que es más bien un sectarismo y, sobre todo, un montón de trabajo innecesario y que no beneficia a nadie. Todas las bibliotecas ya están hechas antes que nosotros, y lo único que queda es utilizarlas, con un mínimo de tiempo y esfuerzo. Y esto, por cierto, forma parte del paradigma de la programación moderna. Y, en general, no se trata de Python. Es sólo como ejemplo de un entorno con muchas bibliotecas.
El rechazo de la DLL, el uso de software de terceros y otros avances se justifica únicamente por el hecho de vender en el Mercado - tales son las condiciones). Sencillamente, no hay otra justificación.
MySQL y SQLLite o similar. GRATIS. Los servidores se pueden alquilar por horas. ¿Qué sentido tiene alquilar durante todo un año? Sólo me cuesta hasta 200 dólares al año.
OpenCL tiene que ser capaz de cocinar también. La larga latencia para enviar datos a la tarjeta de vídeo hace que no sea rentable utilizar OpenCL.
Sólo cuando lo hayas calculado todo, podrás estimar realmente los costes.
- "Gratis" https://shop.oracle.com/apex/f?p=DSTORE:2:::NO:RIR,RP,2:PROD_HIER_ID:58095029061520477171389 significa que el coste de su conocimiento personal (no al por mayor de oracle) es tres veces mayor . ¿Por qué gastar 200 dólares para poner en marcha un huerto, con una cantidad considerable de conocimientos administrativos implícitos? ???? Si tienes 200 dólares para gastar en google, entonces puedes hacer lo mismo en un par de fines de semana en tu haya/ordenador. El ejemplo de 300 dólares que se da es que un sistema con un xeon local es más productivo que un montón de vps. Para resolver un problema/proyecto con rapidez, es necesario tener un par de años de práctica en tareas similares con el fin de hacer frente a errores y fallos inesperados y rediseñar desde cero. El umbral de entrada a su esquema ideológico está lejos de ser gratuito.
- La preparación de OpenCL en MQL es menos exigente desde el punto de vista intelectual que el nivel prof. en xSQL(generalmente subdatos). Código recogido (no perfecto) en la base de código MQL y el entorno de desarrollo MQL es suficiente y libre (incluyendo servicedesk) para la auto-educación rápida, además de que muestra inmediatamente en la pantalla el resultado sin ningún tipo de alboroto con las ventanas, si usted sabe los análogos (entorno de desarrollo libre + códigos de ejemplo muy en un solo lugar) dar. MQL ready-made cloud es más barato que vps/muchos ordenadores. Hasta ahora, las opciones de precio/rendimiento de MQL están más allá de la competencia (incluso si hay un lugar para rociar veneno sobre MQL).
Así que estás diciendo que la transferencia de datos a la tarjeta de vídeo para OpenCL tiene una latencia más alta que los costes de la pila tcpip con la latencia de la red a vps????? (¿Qué sustancias utiliza? ))))
- ¿Qué está buscando exactamente? Una tarjeta de video barata (por ejemplo una ati radeon 580 8GB no muy cara - 300$) es más rentable que un vps, un xeon viejo es casi más rentable que una tarjeta de video. También ponen tarjetas gráficas en los portátiles. Difícilmente puedo imaginar (o más bien no puedo imaginar) una tarea computacional en series temporales MQL que requiera más recursos que un servidor/ordenador/nube MQL local. Raro 64GB ecc + 2 xeon - $300 + PSU + monitor + teclado ratón (otros $100), todo el eje con tripas en un frameisk, incluso usar BASIC para escribir el procesamiento de datos local, será más rápido que vps+sql etc.