MT4에서 MT5로 전환하는 것이 합리적입니까? 왜 MT5로 바꾸셨나요? - 페이지 16

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Nikolai Semko :

다른 분들은 잘 모르겠지만 제 경험으로 말씀드립니다. 틱마다 수백만 건의 연산이 발생하는 제 알고리즘에서는 이러한 수백만 건의 연산이 0.1초 또는 0.01초 만에 계산되는지 여부가 중요합니다.

경쟁이 치열한 이 세상에서 0.09초 앞서는 것은 정말 멋진 일입니다.

나는 아마도 어떤 이유에서인지 일부 포럼 참가자들 사이에서 어리둥절한 마음을 일으킨 나의 이 문구를 설명해야 할 것입니다.

이 그림에는 그렇게 놀라운 것이 없습니다.

백만 번의 작업은 매우 적습니다. 물론 여기서 연산은 가장 단순한 연산(비교 연산, 합, 곱셈 등)을 포함한 모든 연산을 의미합니다.

예를 들어 여기에서 5년 전에 제가 MQL4로 작성한 고대 지표 를 제공할 수 있습니다. 이는 매우 원시적이기 때문입니다. 그런 다음 패턴 인식을 마스터하기 시작했고 OOP도 사용하지 않았습니다. 언급하기도 부끄럽네요.

이 간단한 표시기에서는 출력의 그래픽 부분을 제외하고 각 틱에서 백만 개 이상의 작업이 발생한다고 확신합니다. 왜냐하면 각 틱에서 모든 채널은 모든 시간 프레임에 대해 다시 계산됩니다.

 
Nikolai Semko :

나는 아마도 어떤 이유에서인지 일부 포럼 참가자들 사이에서 어리둥절한 마음을 일으킨 나의 이 문구를 설명해야 할 것입니다.

이 그림에는 그렇게 놀라운 것이 없습니다.

백만 번의 작업은 매우 적습니다. 물론 여기서 연산은 가장 단순한 연산(비교 연산, 합, 곱셈 등)을 포함한 모든 연산을 의미합니다.

예를 들어 여기에서 5년 전에 제가 MQL4로 작성한 고대 지표 를 제공할 수 있습니다. 이는 매우 원시적이기 때문입니다. 그런 다음 패턴 인식을 마스터하기 시작했고 OOP도 사용하지 않았습니다. 언급하기도 부끄럽네요.

이 간단한 표시기에서는 출력의 그래픽 부분을 제외하고 각 틱에서 백만 개 이상의 작업이 발생한다고 확신합니다. 왜냐하면 각 틱에서 모든 채널은 모든 시간 프레임에 대해 다시 계산됩니다.

패턴 인식이란 회귀 지표를 의미합니까?
 
multiplicator :
패턴 인식이란 회귀 지표를 의미합니까?
음, 패턴 인식의 작업이 신경망일 뿐이라고 말하고 싶지 않습니까?
예, 이 지표는 선형 회귀 를 사용하여 채널 인식 문제를 해결하지만 회귀 지표가 아닙니다.
선형 회귀를 사용하면 신경망보다 훨씬 빠르게 텍스트를 인식할 수 있습니다.
 
Nikolai Semko :
음, 패턴 인식의 작업이 신경망일 뿐이라고 말하고 싶지 않습니까?
예, 이 지표는 선형 회귀 를 사용하여 채널 인식 문제를 해결하지만 회귀 지표가 아닙니다.
선형 회귀를 사용하면 신경망보다 훨씬 빠르게 텍스트를 인식할 수 있습니다.

그리고 그것에 대해 놀라운 점은 무엇입니까? 실제로 컴퓨팅 프로세스에서 가장 빠른 연산은 비트 비교, 시프트, 합산 등과 같은 비트 연산입니다.

프로세서의 클럭 주파수는 약 4GHz 이상입니다.

 
Yuriy Asaulenko :

지금 쓰십시오, (1) SanSanych는 오랫동안 DLL을 가지고 있었고, 그것은 무료로 사용할 수 있는 것 같습니다. 그리고 RMKL은 모든 것을 마스터하지 않습니다. 그렇지 않으면 터미널이 아니라 불독과 코뿔소 사이의 십자가가 될 것입니다.

(1) 나는 이것에 대해 오래전부터 알고 있었다. 바로 그때 내가 이해하는 한 실행 파일 하나에 복잡한 짝의 가능성이 나타날 것입니다. R 기능으로 플래시 처리(전부는 아닐지라도)하고 시장에 내놓습니다.
 
Petros Shatakhtsyan :

그리고 그것에 대해 놀라운 점은 무엇입니까? 실제로 컴퓨팅 프로세스에서 가장 빠른 연산은 일상적인 비교, 시프트, 합산 등과 같은 비트 연산입니다.

프로세서의 클럭 주파수는 약 4GHz 이상입니다.

최신 멀티스칼라 프로세서에서 클럭 주파수 수학은 오랫동안 작동을 멈췄습니다.
결국, 두 개의 두 배를 곱하거나 두 배의 제곱근을 추출하려면 몇 십 개의 간단한 이진 연산이 필요합니까? 그러나 3Hz에서 프로세서의 기본 측정에 따르면 두 수를 곱하는 데 약 0.1(초당 10기가라즈) 나노초가 소요되며 근 계산은 나노초 미만입니다.
 
Nikolai Semko :
최신 멀티스칼라 프로세서에서 클럭 주파수 수학은 오랫동안 작동을 멈췄습니다.
결국, 두 개의 두 배를 곱하거나 두 배의 제곱근을 추출하려면 몇 십 개의 간단한 이진 연산이 필요합니까? 그러나 3Hz에서 프로세서의 기본 측정에 따르면 두 수를 곱하는 데 약 0.1(초당 10기가라즈) 나노초가 소요되며 근 계산은 나노초 미만입니다.

그리고 그것이 오랫동안 작동하지 않았다는 것을 누구에게서 알았습니까?

그러나 우리는 이 주제에서 벗어납니다.

 
Dmitry Fedoseev :

훌륭한 브레이크의 선전. 시간이 지남에 따라 이러한 R형 격변과 파이썬은 공룡처럼 사라질 것입니다.

그리고 무엇보다도 Fedoseev만이 남아 있고, 솟아오르고, 축복받을 것입니다.

Python은 훌륭한 고급 언어이며 Go는 Google도 이를 대체할 준비를 하고 있지만 지금까지는 데이터 처리 및 분석을 위한 python #1

낮은 수준에서 텐서 작업을 시작할 때 훌륭한 브레이크가 시작됩니다. 언어 및 가장 간단한 모델을 사용하면 코드의 양에 미쳐

 
Maxim Dmitrievsky :

그리고 무엇보다도 Fedoseev만이 남아 있고, 솟아오르고, 축복받을 것입니다.

Python은 훌륭한 고급 언어이며 Go는 Google도 이를 대체할 준비를 하고 있지만 지금까지는 데이터 처리 및 분석을 위한 python #1

낮은 수준에서 텐서 작업을 시작할 때 훌륭한 브레이크가 시작됩니다. 언어 및 가장 간단한 모델을 사용하면 코드의 양에 미쳐

그는 문제가 없을 것입니다. 그는 시작하지 않습니다.

 
Yuriy Asaulenko :

그는 문제가 없을 것입니다. 그는 시작하지 않습니다.

그렇기 때문에 항상 다양한 주제의 게임을 제공합니다.)

그건 그렇고, Google이 python 대신 MO 측면에서 GO로 전환하면 속도가 크게 증가합니다. 그리고 그들은 조만간

따라서 학습을 시작하는 것이 합리적입니다.

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