А все же чем вас git-svn не устроил? Он ведь поддерживает ветвление. Да и работает достаточно шустро даже для больших svn-репозиториев. Я им конвертировал репозиторий с двенадцатилетней историей и все замечательно отработало.
Вот почему не стоит писать посты «через ночь» – забыл написать.
Я имел в виду простой выход: дать вычислениям больше памяти. А сделать это можно, например, организовав кластер из нескольких машин при помощи модулей snow и doSnow.
# get hg status
function parse_hg_status {
# clear hg variables
HG_BRANCH=
HG_DIRTY=
# exit if no hg found in system
local HG_BIN=$(which hg 2>/dev/null)
[[ -z $HG_BIN ]] && return
# check we are in hg repo
local CUR_DIR=$PWD
while [ ! -d ${CUR_DIR}/.hg ] && [ ! $CUR_DIR = "/" ]; do CUR_DIR=${CUR_DIR%/*}; done
[[ ! -d ${CUR_DIR}/.hg ]] && return
# 'hg repo for dotfiles' fix: show git status only in home dir and other hg repos
[[ $CUR_DIR == $HOME ]] && [[ $PWD != $HOME ]] && return
# get hg branch
HG_BRANCH=$($HG_BIN branch 2>/dev/null)
[[ -z $HG_BRANCH ]] && return
#HG_BRANCH=${HG_BRANCH#refs/heads/}
# get hg status
local HG_STATUS=$($HG_BIN status 2>/dev/null)
[[ -n $HG_STATUS ]] && HG_DIRTY=1
}
Чуваки, на самом деле статус «Без отключения» означает, что горячей воды в доме вообще нет. В принципе. Для центра Питера это вообще норма, почти везде стоят колонки или водонагреватели. Так что да, формально воду не отключают =)
«Условные рубли» — это как? Это такие новые условные единицы? =) От души порадовался =)
Если прибыль за несколько месяцев всего 20 «условных рублей», то какова же должна быть стоимость этого «условного рубля», чтобы такая штука деньги приносила?
И я правильно понял, что эксперимент проходит на одном лоте?
+1. Такая оценка просто не проходит, то есть в эксперименте зарабатываем миллиарды, а на практике сливаем. Даже оценка следующей свечей работает плохо. Хотя от интервала зависит, конечно.
+2. Кроме того, как учитывается спред? Видимо, никак? Да и вообще, хорошо бы в результатах выдать некоторый набор характеристик, хотя бы прибыль на сделку (сразу видно, можем мы в принципе бороться со спредом или нет) и средний интервал времени между сделками.
+3. Раз уж зашел разговор про характеристики, то что вообще изображено на рис. 10? Это прибыль 130 рублей? Или процентное увеличение капитала? Какой начальный капитал? Что по горизонтальной оси?
Вывод: результата нет, точнее, он не представлен как следует. Но логика пункта один говорит как раз о том, что это не взлетит. По крайней мере, обратное не доказано.
N.B. Пробовал подобный подход год назад, правда, использовал Reinforcement Learning. Не полетело, RI не содержит в себе достаточно информации о будущем, автокорреляции нет. Пробовали на секундных барах и на трейдах (то есть совсем на микроуровне). Есть зависимости между индексами на различных торговых площадках (РТС-ММВБ-Лондон-Америка-Токио), но их еще поди поищи. Я в прошлом году нашел одну такую, но пока писал стратегию, зависимость потеряла силу.
Автор — молодец, искренне желаю удачи, но помните, для того, чтобы эта штука реально заработала придется вложить еще очень и очень много.
Сергей, спасибо, статьи очень в тему и невероятно вовремя!
И да, хорошо бы все это масштабировать на «очень дофига данных». Ведь насколько я понимаю, рекомендательные системы наиболее часто работают именно с большими коллекциями.
Все это, конечно, хорошо. Вот только непонятно, зачем.
Дельных работ единицы, а остальные — вода. При этом дельные тоже читать невозможно, потому что тоже вода.
Еще один хинт — очень удобно писать работу от презентации. То есть всю дорогу пилится именно презентация, доводится до состояния «дураку понятно». А потом на ее основе как на канве пишется пояснительная записка. Этот подход хорош, потому что на презентацию смотрят, а нормально прочитать 100 страниц текста ПЗ никто не успевает. Соответственно, качество первой должно быть сильно выше.
Еще хорошо бы посмотреть на среднюю прибыль сделки (это скорее для прибыльных стратегий). То есть если стратегия имеет среднюю прибыль на трейд порядка комиссионных, то оно того не стоит. А если больше, то сразу понятно, насколько хорошо стратегия может быть масштабирована применением больших объемов.
Насколько я знаю, большинство работает на анализе микроструктуры рынка. Ну или арбитражит. Это не технический анализ. Хотя его элементы без сомнений могут использоваться.
Я имел в виду простой выход: дать вычислениям больше памяти. А сделать это можно, например, организовав кластер из нескольких машин при помощи модулей snow и doSnow.
neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%97%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0
Интересна именно проверяемая часть конспектов, потому что она заведомо хорошая.
И еще для любителей Mercurial:
аналогично git функция
# get hg status
function parse_hg_status {
# clear hg variables
HG_BRANCH=
HG_DIRTY=
# exit if no hg found in system
local HG_BIN=$(which hg 2>/dev/null)
[[ -z $HG_BIN ]] && return
# check we are in hg repo
local CUR_DIR=$PWD
while [ ! -d ${CUR_DIR}/.hg ] && [ ! $CUR_DIR = "/" ]; do CUR_DIR=${CUR_DIR%/*}; done
[[ ! -d ${CUR_DIR}/.hg ]] && return
# 'hg repo for dotfiles' fix: show git status only in home dir and other hg repos
[[ $CUR_DIR == $HOME ]] && [[ $PWD != $HOME ]] && return
# get hg branch
HG_BRANCH=$($HG_BIN branch 2>/dev/null)
[[ -z $HG_BRANCH ]] && return
#HG_BRANCH=${HG_BRANCH#refs/heads/}
# get hg status
local HG_STATUS=$($HG_BIN status 2>/dev/null)
[[ -n $HG_STATUS ]] && HG_DIRTY=1
}
Во всех местах, где есть git можно добавить и hg по аналогии
Если прибыль за несколько месяцев всего 20 «условных рублей», то какова же должна быть стоимость этого «условного рубля», чтобы такая штука деньги приносила?
И я правильно понял, что эксперимент проходит на одном лоте?
+2. Кроме того, как учитывается спред? Видимо, никак? Да и вообще, хорошо бы в результатах выдать некоторый набор характеристик, хотя бы прибыль на сделку (сразу видно, можем мы в принципе бороться со спредом или нет) и средний интервал времени между сделками.
+3. Раз уж зашел разговор про характеристики, то что вообще изображено на рис. 10? Это прибыль 130 рублей? Или процентное увеличение капитала? Какой начальный капитал? Что по горизонтальной оси?
Вывод: результата нет, точнее, он не представлен как следует. Но логика пункта один говорит как раз о том, что это не взлетит. По крайней мере, обратное не доказано.
N.B. Пробовал подобный подход год назад, правда, использовал Reinforcement Learning. Не полетело, RI не содержит в себе достаточно информации о будущем, автокорреляции нет. Пробовали на секундных барах и на трейдах (то есть совсем на микроуровне). Есть зависимости между индексами на различных торговых площадках (РТС-ММВБ-Лондон-Америка-Токио), но их еще поди поищи. Я в прошлом году нашел одну такую, но пока писал стратегию, зависимость потеряла силу.
Автор — молодец, искренне желаю удачи, но помните, для того, чтобы эта штука реально заработала придется вложить еще очень и очень много.
$lambda1и$lambda2в коде — нули. Причем первый вообще не используется.К чему бы это?..
И да, хорошо бы все это масштабировать на «очень дофига данных». Ведь насколько я понимаю, рекомендательные системы наиболее часто работают именно с большими коллекциями.
Дельных работ единицы, а остальные — вода. При этом дельные тоже читать невозможно, потому что тоже вода.
Еще один хинт — очень удобно писать работу от презентации. То есть всю дорогу пилится именно презентация, доводится до состояния «дураку понятно». А потом на ее основе как на канве пишется пояснительная записка. Этот подход хорош, потому что на презентацию смотрят, а нормально прочитать 100 страниц текста ПЗ никто не успевает. Соответственно, качество первой должно быть сильно выше.
raw.github.com/mir-nomer-nol/Kotlin/master/romeNumbers
raw.github.com/mir-nomer-nol/Kotlin/master/longString
Натолкнулся на невозможность итерироваться по строке через
for (c in str) {}