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A CUDA da GPU da NVIDIA pode ser usada para o teste de suporte do MT4?

CUDA de GPU de NVIDIA pode ser usado para o teste de suporte de MT4, não MT5?

Ensine o método se você pode usar CUDA.

Pode CUDA de GPU de NVIDIA ser usado para o teste de suporte de MT4, não MT5?

Ensine o método se você pode usar CUDA.

Por favor, veja o meu perfil aqui no fórum. Em um site do meu perfil, você pode encontrar o especialista acelerado CUDA-GPU do primeiro-em-mundo para o MT4. E no "Mercado" aqui você pode encontrar agora meu especialista, o mesmo que CUDA-GPU-DLL, mas construído no MQL4.

Surpreendentemente, o MT4 é muito amigável mesmo para uma DLL muito complicada, como o CUDA-GPU.

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Surpreendentemente, o MT4 é muito amigável mesmo para uma DLL muito complicada, como o CUDA-GPU.

Você dará mais informações sobre esta questão ou você está apenas postando aqui para anunciar seus produtos?

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Respondi à primeira pergunta. A referência ao meu perfil é uma PROVA da minha resposta.

Esta é também uma prova de que o programa MQL4 é executado exatamente como na linguagem C, bem como na linguagem CUDA-C.

Eu acho que essa foi uma pergunta.

Vários detalhes deste desenvolvimento CUDA para MT4 e problemas de programação numérica também estão aqui:

O que é "Por favor, ensine o método se você pode usar o CUDA". O que isso significa?

Pode CUDA de GPU de NVIDIA ser usado para o teste de suporte de MT4, não MT5?

Ensine o método se você pode usar CUDA.

Tanto quanto eu sei, o MT4 não suporta gpu.

Isso não é 100% correto. Se você desenvolveu DLL, que está usando o CUDA, o MT4 suporta perfeitamente esta aceleração DLL e CUDA-GPU nesta DLL.

O MT4 não suporta GPU diretamente. Suporta GPU indiretamente, através da DLL do cliente. Não há problemas aqui.

Em vez disso, o MT5 suporta diretamente um dos métodos de aceleração GPU - tecnologia OpenCL de baixo nível. O MT5 suporta OpenCL diretamente, sem a necessidade de escrever suas próprias funções de wrapper (kernel launch), exigidas na tecnologia CUDA.

Isso não é 100% correto. Se você desenvolveu DLL, que está usando o CUDA, o MT4 suporta perfeitamente esta aceleração DLL e CUDA-GPU nesta DLL.

O MT4 não suporta GPU diretamente. Suporta GPU indiretamente, através da DLL do cliente. Não há problemas aqui.

Em vez disso, o MT5 suporta diretamente um dos métodos de aceleração GPU - tecnologia OpenCL de baixo nível. O MT5 suporta OpenCL diretamente, sem a necessidade de escrever suas próprias funções de wrapper (kernel launch), exigidas na tecnologia CUDA.

Olá, meu amigo, tenho essa dúvida há muito tempo e não consegui encontrar uma boa resposta.

Todos os dias eu faço muitos "backtesting (otimização)" usando o MetaTester do MT5. Algumas otimizações gastam cerca de 40 minutos.

Se eu estiver usando MT5 e OpenCL combinado, o MT5 poderia reconhecer minha GPU e começar a usá-la para acelerar o processo de otimização no MetaTester? Não é necessário alterar o código DLL ou ter conhecimento de programação?

Olá, meu amigo, tenho essa dúvida há muito tempo e não consegui encontrar uma boa resposta.

Todos os dias eu faço muitos "backtesting (otimização)" usando o MetaTester do MT5. Algumas otimizações gastam cerca de 40 minutos.

Se eu estiver usando MT5 e OpenCL combinado, o MT5 poderia reconhecer minha GPU e começar a usá-la para acelerar o processo de otimização no MetaTester? Não é necessário alterar o código DLL ou ter conhecimento de programação?

Não exatamente, nem 100% dessa maneira.

Você não precisa de nenhuma DLL personalizada no MT5 para utilizar a tecnologia OpenCL. MT5 faz isso para você dentro do MT5. Mas o que você precisa fazer - para acelerar backtesting - é RE-ESCRITA o CORE do seu algoritmo, (convertê-lo do MQL5 para OpenCL, este subprograma no mundo OpenCL e CUDA é chamado de "kernel") e apresentá-lo para MT5 por funções especiais MT5-API-OpenCL.

O MT5 lança para você, por comunicação direta com o driver OpenCL.

Sem voltar a escrever partes do seu programa MQL5 em "kernels" do estilo OpenCL, o MT5 não poderá acelerar o teste.

E agora a boa notícia:

1). as novas versões futuras do compilador MQL5 x64 (não x32) parecem ser muito mais rápidas nos cálculos (discutidos com Renat no fórum russo).

2). Você pode usar facilmente "agentes" da computação em nuvem para acelerar o backtesting dos programas MQL5 puros.

Respondi à primeira pergunta. A referência ao meu perfil é uma PROVA da minha resposta.

Esta é também uma prova de que o programa MQL4 é executado exatamente como na linguagem C, bem como na linguagem CUDA-C.

Eu acho que essa foi uma pergunta.

Vários detalhes deste desenvolvimento CUDA para MT4 e problemas de programação numérica também estão aqui:

O que é "Por favor, ensine o método se você pode usar o CUDA". O que isso significa?

Obrigado pela sua contribuição interessante para este tópico.

Está bem. Eu penso e estou certo de que a questão sobre a aceleração de backtesting e otimização será um tópico quente nos próximos anos. Os algos realmente lucrativos são muito apimentados com poder de computação.

Por exemplo, o famoso e muito rentável fundo de hedge RenTec tem o melhor no centro de informática da indústria financeira, melhor do que no melhor dos bancos.

Os usuários do MQL4-5 são um tipo de sorte neste aspecto: o MT4 oferece suporte muito amigável e transparente para a aceleração CUDA-DLL.

E o MQL5 no MT5 está oferecendo o compilador MQL5 de alta velocidade, a computação em nuvem pronta para uso e o suporte OpenCl pronto para uso, ou novamente o suporte CUDA-DLL.

Finanças computacionais.

Os aceleradores GPU NVIDIA® Tesla® oferecem às empresas de serviços financeiros a capacidade de dirigir seus negócios mais rapidamente, com melhores análises a menor custo. As GPUs permitem que os cálculos de risco complexos no nível do comerciante sejam executados em segundos, permitindo que o risco em tempo real seja comercial como de costume. O valor em risco, o risco de contraparte e os cálculos de Margining inicial e de vida são alguns dos tipos de cálculos que se beneficiam da aceleração de GPU - permitindo o aumento do número de cenários e sensibilidades, com modelos mais complexos - ao mesmo tempo em que reduz os custos globais em até 80%. A tecnologia é complementada por um rico ecossistema de fornecedores de soluções - ISVs, vendedores de bibliotecas, consultores e empresas de treinamento - o que torna as GPUs ainda mais acessíveis.

OUÇA POR ESTES PRÁTICOS POR QUE ELES ESCOLHEM DESENVOLVER NO GPUS:

Testemunho: Pierre Spatz, chefe de pesquisa quantitativa, Murex.

Testemunho: Mike Giles, Professor de Matemática, Universidade de Oxford.

DESCARREGUE O COMPUTACIONAL.

Para obter informações sobre os principais aplicativos de finanças computacionais, visite a página Aplicativos GPU.

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Iván Contreras Yiyi Jiang J. Ignacio Hidalgo Email autor Laura Núñez-Letamendia.

O uso de sistemas de negociação mecânica permite gerenciar uma enorme quantidade de dados relacionados aos fatores que afetam o desempenho do investimento (variáveis ​​macroeconômicas, informações da empresa, indicadores industriais, variáveis ​​de mercado, etc.), evitando as reações psicológicas dos comerciantes quando investem nos mercados financeiros. Quando a negociação é executada em uma freqüência intra-diária em vez de uma freqüência diária, os sistemas de negociação mecânica precisam ser suportados por motores muito poderosos, uma vez que a quantidade de dados para lidar com o crescimento, enquanto o tempo de resposta necessário para suportar negócios é mais curto. Numerosos estudos documentam o uso de algoritmos genéticos (GAs) como o motor que conduz sistemas mecânicos de negociação. As informações empíricas fornecidas neste artigo demonstram que o uso combinado de GA junto com uma arquitetura GPU-CPU acelera enormemente a capacidade de energia e pesquisa do GA para este tipo de aplicações financeiras. Além disso, a paralelização nos permite implementar e testar aproximações de GA anteriores. No que diz respeito aos resultados do investimento, podemos reportar 870% do lucro para as empresas S & P 500 em um período de 10 anos (1996-2006), quando o lucro médio do S & P 500 no mesmo período foi de 273%.

Referências.

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Autores e afiliações.

Iván Contreras 1 Yiyi Jiang 1 J. Ignacio Hidalgo 2 Email autor Laura Núñez-Letamendia 1 1. IE Business School Madrid Espanha 2. Departamento de Arquitetura de Computadores, Facultad de Informática Universidade Complutense de Madrid Madrid Espanha.

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