Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3258
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Замер времени с учетом создания матрицы
Сохраните обе матрицы в файлы для сверки результатов.
Вот на R ChatGPT предлагает
Этот вариант R почти в 6 раз уступает NumPy.
Как я понимаю, питон может работать с целочисленной матрицей и тут скорости уже другого порядка
Если код корректен, то результат таков
Вопрос точности/сопоаставимости результатов самих вычислений нужно проверять.
Судя по
Array size: 0.0762939453125 MBПосчитана матрица 100*100 а не 15000*15000С памятью все хуже.
Перед запуском
А во время работы Алглибовского PearsonCorrM память все время растет: и 5 гг видел, на скрин 4,6 попало
и во время работы штатного Matrix.CorrCoef
Видимо штатный оптиизирован для мин. использования памяти, а алглибовский оптимизирован на скорость.
Возможно где-то resize массива происходит, что очень медленно. Если найти и сразу задать финальный размер, то может и быстрее будет
Вы изумительно умеете переводить любую идею на г.. подсчет всяких малоинтересных результатов :)
Алексей особенный любитель
Сохраните обе матрицы в файлы для сверки результатов.
https://drive.google.com/file/d/1ATJkHwUY8jzeRp-rdTsYBeYHor-68EPB/view?usp=share_link
Судя по
Посчитана матрица 100*100 а не 15000*15000Вам нужен инструмент который может считать матрицу вне памяти
Пока не вижу технического препятствия считать матрицу миллион на миллион на простой домашней машине. Но сравнение NumPy vs MQL5 для меня имеет большое значение.