무역 전략 gpu 코드

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여기 프로그래머의 어느 CUDA가 내 CPU가 도움을 사용할 수있는 동안 액체 냉각 그냥 놀고 매우 비싼 GPU를 가지고있는 메타 트레이더 5 전략 테스터와 함께 작동하도록 설정하는 방법을 알고. 사실 이것은 MT5 소프트웨어에 구현되지 놀란다. 나는 t 지금 링크를 찾을 수 있지만 유일한 방법은 현재 당신이 EA로 가져올 수 있습니다 자신의 네이티브 라이브러리 (DLL)를 작성하는 것입니다. 네이티브 코드 라이브러리 내부에서 당신은 당신의 CUDA 나 OpenCL을 코드 부를 것이다. 이 수도 있고 백 테스팅은 코드가 실행되는 작업의 종류에 따라 도움이되지 않을 수 있습니다. 그래서 기본적으로 당신은 당신의 EA가 다음 명시 적으로 사용자 정의 코드를 통해 GPU 계산을 오프로드. 여기에 비주얼 스튜디오를 사용하여 MT5 네이티브 코드를 컴파일에 대한 링크입니다. 그것은이 알아낼 수있는 고통이야, 하지만 난 성공적으로 동일한 코드를 사용하여 비주얼 스튜디오 2010 모두 MT4를위한 비주얼 스튜디오 2012 MT5에서이 작업을 수행 한. 나는 그들이 일하는 것이 전에 각 터미널의의 AppData 폴더에 내 DLL의를 배치했다합니다. 이 글에서 나는 MQL5 코드와 관리되는 C 코드 사이의 상호 작용의 다른 방법을 제시 하였다. 또한 MQL5 스크립트에서 보낸 된 DLL 함수를 호출하는 C 및 방법에 대해 MQL5 구조를 마샬링하는 방법에 대한 몇 가지 예를 제공했다. 나는 제공된 예는 관리 코드에 DLL을 작성하는 미래 연구를위한 기반이 될 수 있다고 생각합니다. 메타 트레이더를위한 또한이 문서 문을 열 이미 C에서 구현되는 많은 라이브러리를 사용합니다. 그래, 난 당신이 어디에서 오는지 알고있다. 나도 그 열정을 가지고하는 데 사용됩니다. 나는 쉐이더 프로세서에 대한 모든 좋은 물건을 알고 그들은 x86 아키텍처 (100 배 더 효율적이라고 말)에 비해 매우 효율적으로 작동 할 수있는 방법. 하지만 GPU를 위해 모든 병렬 대해이야 사촌, 그 역사의 작품을 계산하기 위해 GPU를 만들기 위해 매우 어렵다. 그리고 실제로 - 매우 긴 최적화 과정 - 왜 문제가 있었다 귀찮게. 그리고 MQ는 해결책을 찾았어요 - CLOUD합니다. 모든 최신 쿼드 SLI (단일 오프라인 시스템)보다 쉽게​​ 빠르게. 그냥 그것에 대해 생각 : 당신은 t가 EA에게 모든 시간을 최적화하는 데 필요한 돈. 에이전트는 모든 시간을 제공 할 수있다. 그리고 그들은 몇 가지 calculatins을하고 계정에 약간의 신용을 추가합니다. 모두가 축적 당신이 최적화 향상이 필요한 때 - 거기에요. 나 같은 구름 생각해 - 최적화 배터리를 이잖아. 당신은 그것을, 충전 충전 충전 한 후 터져 죽자는 (당신의 낮은 에너지의 모바일 장치와 함께 아름다운 공원에 앉아있는 동안 신속하고 아마 결과를 얻을 수 있습니다). BTW : 나는 모든 클라우드 용량을 사용하는 경우 난 단지 수익성이 될 수 있다는 것을, 너무 여기에 전기 가격이 너무 사랑하는 에이전트를 제공합니다. 그에 운이 없기 때문에. 난 그냥 만족을 위해 필요한 모든 그게 전부입니다, 언젠가 어떤 미친 스파이크를보고 싶어요. 서버 남자 / 오버 클럭 판타지 왜 내가 이미 매우 비싼 GPU가 상태를했다 귀찮게. 왜 귀찮게하지. 당신은 항상 당신이 가능한 경우보다는 항상 다른 사람 임대료를 지불하고 자신의 자원을 사용해야합니다. 사회자가 준 링크는 다른 사람뿐만 아니라 검색 기능을 사용하도록 지시 결국 도움이 기사에 이르게 자신의 또 다른 포스트로 이동합니다. 감사합니다, 나는 자유 시간이있을 때 그것을 읽고 적절한 응답을 사용할 수 있는지 볼 수 있습니다. GPU Achelis SB (1995) Z. 어윈 Brabazon A와 A로부터 기술 분석, 오닐 M, 뎀시 I (2008) 금융 진화 연산에 대한 소개에 GP를 사용하여 주식 거래 전략 작성. 선형 유전자 프로그래밍에 IEEE COMPUT Intell 매기 3시 42분 55 Brameier M (2004). 박사 학위 논문, 프로그래머블 그래픽 하드웨어를 사용하여 유전자 프로그래밍 Universitt 도르트문트 Chitty DM (2007)는 데이터를 병렬 방식. 에서 : GECCO 07 : 유전과 진화 연산에 9 연례 회의의 절차. ACM, 뉴욕 권, 1566 1573 뎀스터 MAH, 존스 CM (2001) 유전 프로그래밍을 이용한 실시간 적응 거래 시스템. 퀀트 금융 1 : 397 (413) CrossRef 펀 ndez F, Tomassini M, Vanneschi L (2003) multipopulation 유전자 프로그래밍의 경험적 연구. 유전 프로그램 진화 가능한 마하 4시 21분 51 CrossRef MATH Folino G, Pizzuti C, Spezzano G (2003) 병렬 유전 적 프로그래밍의 확장 휴대 구현입니다. 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ACM, 뉴욕 권, 1139 1146 Quantocracy는 최고의 퀀트 링크 어 그리 게이터 사이트 중 하나입니다. 나는 매일 그것을 읽고 난 강력하게 당신이 양의 블로그에서 뉴스의 위에 체재 할 경우 그것을 확인하시기 바랍니다 : 당신의 무료 알고리즘 트레이딩 자원에 오신 것을 환영합니다 당신이 수익성 알고리즘 트레이딩 전략을 개발하는 방법을 배우고에서 경력을 얻게 될 것이다 양적 거래. 7 월 12 일 마이클 홀 - 무어에 의해 최신 기사는 2016 년 나는 고주파 거래 (HFT)에서 작업에 대한 흥미로운 직업의 질문 어제 이메일로 전송했다. 제기 된 질문은 공식적인도없이 큰 회사에서 HFT 관련 작업에 접근 가능했다. 짧은 대답은 '예, 가능하다는 것이다. 더 이상 대답은 어렵게 될 것입니다이 문서가 이유를 설명 할 것입니다. 자세한 내용을 읽어 보시기 바랍니다. 7 월 6 일 마이클 홀 - 무어, 2016 년이 독자가 고급 알고리즘 트레이딩의 선주문 자료는 자료의 5​​0 페이지에 걸쳐 추가, 새로운 업데이트를 갖고 있음을 알게하는 빠른 업데이트 게시물입니다. 이것은 250 페이지에 현재 릴리스의 최대을 제공합니다. 새로운 콘텐츠에 액세스하기 위해 고객은 단순히 제품을 구입 이메일에 수신 된 다운로드 링크를 따라야합니다. 다운로드 이메일이 잘못되었습니다 경우 지원 quantstart 이메일을 보내 업데이트 된 버전은 밖으로 전송됩니다. 자세한 내용을 읽어 보시기 바랍니다. 6 월 20 일 2016 년에 마이클 홀 - 무어에 의해 공적분 증강 턱받이 풀러 (CADF) 시험에 이전 기사에서 우리는 시험의 가장 큰 단점 중 하나는 두 개의 분리 된 시계열에 적용되는 만 할 수있는 것이 었습니다 지적했다. 그러나, 우리는 분명히 기본 공적분 관계를 공유 할 수있는 세 개 이상의 금융 자산의 집합을 상상할 수있다. 자세한 내용을 읽어 보시기 바랍니다. 6 월 14에 마이클 홀 - 무어, 2016 년 R에 공적분의 이전 기사에서 우리는 특정 선형 조합 아래 공적분 쌍의 형성이 비 고정 시계열을 시뮬레이션. 우리는 단위 뿌리 공적분의 존재를 통계 증강 디키 - 풀러, 필립스 페론과 필립스 Ouliaris 시험 사용했다. 자세한 내용을 읽어 보시기 바랍니다. 6 월 2의 마이클 홀 - 무어에 의해 2016 년 A는 다시 동안 우리는 매일 S의 P500 데이터에 아리마의 응용 프로그램과 GARCH 시계열 모델을 기반으로 무역 모델을 고려했다. 우리는 우리가 결국 평균 복귀 거래 전략을 고려하는 방법을 구성하는 것 그 기사뿐만 아니라 다른 이전의 시계열 분석 기사에서 언급했다. 자세한 내용을 읽어 보시기 바랍니다.