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以下のデータ操作のためにJavaでクラスの観点から私のプログラムを設計する方法に関するトップレベルのOOP理論を探している個人的なプロジェクト:

  1. 複数の履歴データを CSV ファイルとして保存します。（他には何もありません）。
  2. 履歴データはハードドライブにあります。
  3. 履歴データは次のタイプで構成されます
    。通貨 (複数の通貨) はすべて同じ形式です。
    b. 先物 (複数の先物) は、通貨とは異なるティック形式です。
    c. 金属 (複数の金属) 通貨と同じティック形式。

  4. メソッドを介して次のようなデータ操作を実行したい すべての履歴データに対する共通の統計分析。
    b. 履歴データに対する特定の独自のアルゴリズム分析。
  5. 表形式の上記の結果

先物データやメソッドの記述などでこれを開始しましたが、たとえば、非常に手続き的
でした。たとえば
、2つのクラスがあり、1つはすべてのメソッドで、もう1つは作成したオブジェクトを介してメソッドを呼び出すテストクラスでした。
各プロシージャの tickdata を格納する同じ配列を呼び出し続けましたが、これはあまり効率的ではありませんでした。
これを行うには、継承の原則、ポリモーフィズム コードの再利用などを使用したいと考えています。

現時点では、速度やパフォーマンスなどには関心がありませんが、プログラミングの観点からできることだけです。私はこれに非常に慣れていないので、これがそれを学ぶための最良の方法だと思います.
数ギガのデータでそれを実行できれば、それは素晴らしいことです!
私のシステムには 12 ギガのメモリがあります。

どんな助けでも素晴らしいでしょう！

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「java-money」と呼ばれる今後の JSR があることに注意してください: http://jcp.org/en/jsr/detail?id=354 ( https://github.com/JavaMoney )

残念ながら、それはまだ正式に利用可能ではないため、今のところ別のフレームワークを使用することをお勧めします: https://github.com/JodaOrg/joda-money

于 2013-05-26T16:37:00.057 に答える
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メソッドの重複を防ぐためだけに基本クラスという考えは好きではありません。通貨はどのように履歴データになりますか? それはそれについて何と言っていますか？何もない。

これは、多くのプログラマーが決してうまくいかない難しい問題です。プロシージャルなグーを生成するだけでなく、この問題でトラフィックを増やしたいと考えているあなたにとっては良いことです。

どんな種類の統計分析をしたいのか、あなたは本当に言いません。私は確率で多くの仕事をしました。確率モデルは、「特徴」を分類に集約し、どの分類器の新しいインスタンスが最もよく似ているかを確認することによって将来を予測するという概念を中心に展開します。たとえば、私が知っている Future で何が起こるかを推測するために、論理モデルを構築する場合は、分類器を構築します。ほとんどの場合、成功したものと失敗したものを表す 2 つの分類があり、過去のデータでトレーニングします。トレーニングには、各特徴の値を抽出し、それらを分類の分布に入れることが含まれます。ものすごく単純。また、基本クラスは必要ありません。また、型階層に分類が必要ないことは確かです。

分析は定義上パースペクティブであるため、分析アーティファクトをタイプ階層に構築し始めることは常に悪い考えです。明日、同じタイプでまったく異なることをしたり、まったく異なるケースでそれらをテストしたりしたい場合があります。たとえば、どの Future が不正であるかを予測します。 .

于 2013-05-26T16:45:13.240 に答える