L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 972
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Vous aurez du mal à arrimer cette JVM à MT. Et commencer par Julia pour ensuite la réécrire sur MT n'est pas une tâche royale.
Vous n'avez pas besoin de réécrire quoi que ce soit, vous devez juste trouver un moyen de travailler ensemble.
par exemple, le même xgboost est sur juliaTu n'as pas besoin de réécrire quoi que ce soit, tu dois juste trouver un moyen de communiquer.
par exemple, le même xgboost est disponible sur la julieUne machine java avec du code natif - très compliqué.
Est-ce que ce xgboost est aussi pour Python ?
Machine Java avec code natif - très compliqué.
Ce xgboost est sûrement aussi disponible pour Python ?
Bien sûr, j'utilise Python pour ça.
Si l'interaction avec python est basée sur un appel de script, un appel de script dans julia peut se faire de la même manièreBien sûr, je le fais tourner sur python.
Alors crache sur cette Julia.) Quelle est l'urgence ? En fin de compte, vous avez besoin d'une tâche d'application, pas d'un modèle.
Si l'interaction avec python se fait par l'intermédiaire d'un appel de script, l'appel de script dans julia peut se faire exactement de la même manière
Alors crache sur cette Julia.) Quelle est l'urgence ?
Attention à la vitesse. C'est presque la chose la plus importante lorsqu'on traite des données.
Alors crache sur cette Julia.) Quelle est l'urgence ? Vous avez besoin d'une application, pas d'un modèle.
Python a une API C claire, alors que celle de Julia ne l'est pas. Je ne peux pas imaginer avec Java.https://docs.julialang.org/en/release-0.4/manual/embedding/
Montre la vitesse. C'est presque la chose la plus importante quand on traite des données.
L'interface doit être examinée, et la vitesse elle-même n'a rien d'inquiétant.
En Python, il y a Python lui-même - ugh (n'affectera rien), etxgboost lui-mêmeest en C++, code natif.
L'interface doit être examinée, et la vitesse elle-même n'a rien d'inquiétant.
En Python, il y a Python lui-même - ugh (n'affectera rien), etxgboost lui-mêmeest en C++, code natif.
la manipulation des prétraitements, des tableaux et des matrices est coûteuse en python (mais pratique), sans parler de R.
https://docs.julialang.org/en/release-0.4/manual/embedding/
Ooh..., vraiment simple, et j'avais peur.) En fait, je l'ai déjà vue, Julia, avant, mais j'ai vu Jawa et j'ai pensé, "Nah. Je vais devoir y regarder de plus près.
Bien quexgboost lui-même,etc. fonctionnera plus rapidement en Python que dans Julia en Java. Sixgboostlui-même estfait en Java,bien sûr.Ooh..., vraiment simple, et j'avais peur)). En fait, je l'ai déjà vue, Julia, avant, mais j'ai vu Jawa et j'ai pensé, "Nah. Je vais devoir regarder de plus près.
Vous devriez faire en sorte que ce ne soit pas julia.h mais julia.mqh :)