交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3269

[fxsaber]

mytarmailS #:
那么，整个相关性的最终目标是什么？

好吧，你已经发现了哪种实现方式更快，哪种结果相同，哪种不相同......你打算用这些知识做什么呢？

我可以计算出别人因技术限制而无法计算的结果

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
测试、可视化和快速行动也是正常的。

最终优化也很正常，以获取交易参数

[Forester]

fxsaber #:

起初，我试着做正面变体--每次计算所有行。我觉得 Alglib 中存在一些错误，因为我在自己的 Alglib 中找不到。

结果往往是一致的。

但在某些情况下，却并非如此。

如果总是这样 那就是我的错了但这里面有猫腻

我制作了

Print(Matrix1);
Print("------------------");
Print(Matrix2)；

Matrix2 有前 5 个匹配项，然后是零。
我将 Res.Col(Corr.Row(0),i);改为 Res.Row(Corr.Row(0),i)；

矩阵变得相似了，但 IsEqual 仍然没有通过。是不是哪里出了问题？

[fxsaber]

Forester #:

将 Res.Col(Corr.Row(0),i);更改为 Res.Row(Corr.Row(0),i)；

似乎是错误的。

[Forester]

Forester #:
制作

Print(Matrix1);
Print("------------------");
Print(Matrix2)；

Matrix2 有前 5 个匹配项，然后是零。
我将 Res.Col(Corr.Row(0), i); 改为 Res.Row(Corr.Row(0), i)；

矩阵变得相似了，但 IsEqual 仍然没有通过。可能是其他地方出了问题...

找到问题所在

应该是这样

for (int i = 0; i < (int)Matrix.Cols(); i++)
{
if (i)
Vector.SwapCols(0, i);

CBaseStat::PearsonCorrM2(Vector, MatrixIn, MatrixIn.Rows(), 1, MatrixIn.Cols(), Corr);

Res.Col(Corr.Row(0), i);
}

[Forester]

如果按三角形计数，PearsonCorrM2 的速度可以提高 2 倍。......第 50 行，全部数到第 50 行，等等。因为 =1，所以不要自计数。

附：
总的来说，你的代码既漂亮又简洁。我会在 loops)))) 中完成所有工作

[mytarmailS]

Forester #:
如果按三角形计数，PearsonCorrM2 的速度可以提高 2 倍。......第 50 行的所有数据到第 50 行，以此类推。

我在某处读到过，可以通过快速傅立叶变换快速计算相关性......这也是加快速度的一个选项。

[Maxim Dmitrievsky]

residuals_a= a_mat- a_mat. column_means residuals_b= b_mat- b_mat. column_means a_residual_sums= residuals_a. column_sums b_residual_sums= residuals_b.column_sums residual_products = dot_product( residuals_a. transpose, residuals_b)

sum_products= sqrt( dot_product( a_residual_sums, b_residual_sums))

相关性= residual_products/ sum_products 

[fxsaber]

mytarmailS #:
我在某处读到过，你可以通过快速傅立叶变换快速读取相关性......这也是加快速度的一种选择。

我已经这么做了。当字符串长度较大时，这样做是有意义的。有机会我演示给你看。

[fxsaber]

Forester #:

发现问题

应该是这样的

没错，谢谢！我不明白为什么在 inCols < 100 的情况下，错误的选项会起作用。