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R を使用して MCMC のサンプルを生成しようとしていますが、興味深い点が見つかりました。

i 番目のステップごとに、次のように新しいサンプルを追加します

結果として、M(10^8) の長さを生成できましたが、3 日ほど時間がかかりました。

うっかり二重のforループ文に変更してしまいました

2 番目のコードは効率が悪いと思っていましたが、K*L=(10000*10000) サンプルを生成するのに 1 時間しかかかりません。

比較的長いベクトルを扱うと計算コストが指数関数的に増加するようです。

私は正しいですか？

C で書かれたこのバージョンを参照して、指値注文ブックの Haskell バージョンを作成しました。

https://github.com/jordanbaucke/Limit-Order-Book/blob/master/Others/C%2B%2B/engine.c

リミット オーダー ブックは、通貨と株式の取引を計算するために多くの株式および通貨取引所が使用するメカニズムです。

この Haskell バージョン (ソース コードはさらに下) は、2000 のランダムな指値注文をオーダーブックに送信し、平均約定価格を計算します。

-O2 でコンパイルしたところ、プロファイリングなしでプログラムを実行すると、ほぼ 10 秒かかりました。

10000 件の注文を 160 秒で処理するようにプログラムを設定しようとしました。

機能を犠牲にすることなく劇的に高速化するにはどうすればよいですか? 毎秒10000件の注文を処理できるようになると思いますか?

+RTS hc/hd/hy および hp2ps で生成されたメモリ使用量チャート (2000 オーダー) は次のとおりです。

ソースコードは次のとおりです。

プロファイリング レポートは次のとおりです。

私はHaskellの初心者です。これらのレポートをどのように解釈すればよいですか? レポートの意味とコードを高速化するにはどうすればよいですか?

データベースで XML を使用して非常に複雑なオブジェクト グラフをモデル化し、残りのシステムをリレーショナル テーブルに残すことは容認できますか?

少し難問にぶつかったので、これについて意見を述べたいと思います。

どうもありがとう

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バックグラウンド

私は金融アプリケーションを構築していますが、データ ストレージの点ではまったく大きくありませんが (<= 最初は数十メガバイト)、非常に複雑なデータ モデルを持ちます。

具体的には、ユーザーは、さまざまなサブエンティティとリストを含む「プロジェクト」エンティティのコンテキスト内で作業します。ユーザーは、このオブジェクト グラフのさまざまな部分に式を追加でき、リアルタイムで継続的に再計算されます。

複雑さは次の 2 つの部分に分けられます。

1. クラス階層のどこに式が配置されていても、パスのような構文を使用して、同じ親プロジェクト エンティティの他の部分に到達できます。これには、他の数式の結果が含まれます。これらすべてを、中間層のメモリ内依存関係ツリーで実装します。

2. すべての数式に同じ基本構造、メタデータなどを持たせたいと考えています。これを実現するには、データ グラフのどの部分に関連付けられているかに関係なく、すべての数式をコード内で同じクラス構造で表します。

すべてをドキュメントにまとめたほうがよいでしょう。データベース設計に費やす時間が大幅に短縮され、同じ量の労力でより豊富なオブジェクト モデルを作成できるようになるからです。リレーショナルの整合性については心配ですが、静的データをリレーショナル テーブルに格納したいと考えています。

テクノロジー

• SQL サーバー 2012。
• .Net 4.5 (C#経由)
• 中間層の Entity Framework (データベースが最初)
• サービス用の WCF を介した単純な自動生成 DTO
• クライアント上の Prism を使用した WPF。

私は NoSQL ストレージのアイデアを検討したことがありません。主な理由は、タイムラインがタイトなプロジェクトの経験が十分にないためです。同じ理由で、Entity Framework のコード ファーストも考慮していません。

Apache ストームについて読み、いくつかの基本的なチュートリアルを行いました。次のトポロジを念頭に置いて、ストームで実装したいのですが、データ配布の処理方法がわかりません。ビジネス要件は、顧客のポートフォリオをリアルタイムで評価することです。1) 市場価格 (通貨、コモディティなど) のライブ ストリームを受け入れる 2) 価格ティックごとに、すべてのポジションの現在の利益を計算し、それを顧客アカウントの通貨に変換する 3) 合計 p/l を分析するおよび顧客ごとのすべてのポジションのボリュームと、必要に応じてシグナルを生成します。つまり、すべてのポジションは、システムに入力された注文のすべてのティックで評価する必要があり、顧客が数百のポジションを持っている場合でも、同じ価格に基づいて合計を計算する必要があります。

すべての注文が実行され、rdbms に保存されます。私の主な質問は、すべてのノードが独自の部分を処理するさまざまなノード上のストーム ボルトに何十万ものポジションを分散する方法です。Modulo を使用すると、顧客を分割するのに十分ですが、どのようにボルトのすべてのインスタンスに id を提供して、それぞれが顧客の等しい部分のみを処理することができますか? それを行うためのStormのすぐに使えるものはありますか? 別の質問は、上記の集計を効率的に行う方法ですか?

Python で三項ツリーを実装するのに苦労してい ます。二項ツリーの非常に優れたソリューション (およびベクトル化されたバージョン) を見つけたので、それを三項の場合に変更しようとしています。
これが私が持っているものです：

もちろん、意図したとおりに機能しません。たとえば、呼び出し

39 から 40 の間の何かを出力する必要があります
。

と

初期ツリーに正しくデータを入力しているかどうかはわかりませんが、リバース コンピューティング オプションの価格が機能していないことは 100% 確信しています。最初にリンクしたpdfから式[10]を実装する方法がわかりません。
ベクトル化されたバージョンではできないかもしれませんが、単純なツリーで試してみましたが、同様に失敗しました。
この場合、2 項または BS 価格は使用していません。

EventProfiler チュートリアルを実行するとQSTK、次の警告が表示され、myEventStudy.pdfグラフを取得することさえできません。

コードはそこに詰まっていました。問題を除外するのが難しい。ここで何が問題なのかを理解してくれる人はいますか? ありがとう

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/QSTK-0.2.8-py2.7.egg/QSTK/qstkutil/qsdateutil.py:36: FutureWarning: TimeSeries is deprecated. Please use Series

同様の問題は、次のリンクを介して見つけることができますQSTK's eventprofiler function doesn't plot correctly