Ninjatrader数据Feed比较
之前训练的几个神经网络使用的数据集比较小，一个服务器节点自带64G内存 + 虚拟内存基本上可以保证训练过程正常运行。最近终于用到了将近两百万个样例的2维训练数据，一次读入几乎把内存占满，神经网络的训练无以… Elasticsearch执行过程，是先使用圆的外切正方形快速筛选出点，在判断正方形内的每个点与圆心的距离，由此可见如果能使用倒排索引的range查询同样可以提高查询效率，所以，在设计索引和数据格式的时候，使用单值、对象方式存储经纬度数据，是比较理想的。 数据量暴增，迁移数据. 庞大的数据是一大困难阿。不像一个论坛一个博客，最大也不过几十个g, 可是现在数据已经是百G级别了。任何的错误导致的数据恢复都要2小时以上，不过所幸azreader 从未出过数据库错误，希望以后一不要出错。 20160603 三年多过去，现在的news feed ads已经是日入4000万刀的现金牛了[1]。作为主要成长时期在这个团队里工作过的成员，回想起来感概多多。 Feed Ads有很多种形式，但是最为主要的是如下四种。 1. 2017年7月2日 NinjaTrader于2004年首次发布，主要用于高性能交易和市场数据市场。 NinjaTrader的订单功能是用户比较喜欢的一个功能之一，NinjaTrader同样提供 另外，该平台还允许客户将RSS feed（信息订阅）功能聚集到平台中，使得
2011年5月26日 除了自带data feed的thinkorswim, 这两个都需要你有data feed, 我用的是interactive brokers的数据提供. 跟IB连上后, 历史数据和实时数据就开始接收了, 就跟国内股票 软件一样. Ninjatrader Net framework支持, 比较麻烦. 其实v6.5
See who you know at NinjaTrader Group, LLC, leverage your professional network, and the exclusive market data feed optimized for the NinjaTrader platform. 2018年11月2日 NinjaTrader于2004年首次发布，主要用于高性能交易和市场数据市场。NinjaTrader 专注于支持股票、期货以及外汇交易，提供专业的交易账户。 2011年5月26日 除了自带data feed的thinkorswim, 这两个都需要你有data feed, 我用的是interactive brokers的数据提供. 跟IB连上后, 历史数据和实时数据就开始接收了, 就跟国内股票 软件一样. Ninjatrader Net framework支持, 比较麻烦. 其实v6.5
如果您在7月之前购买了在任何经纪公司使用的NinjaTrader许可证密钥多经纪人 租赁或终身使用权，则可以将数据Feed更改为CQG Rithmic或Trading Technologies.
Tensor 的比较运算 在Tensorflow中提供了六个Tensor大小比较的函数分别如下；其中，第一个参数是比较符号前的Tensor，第二个是符号后的Tensor。compa=tf.less(A,B) ## <#compa=tf.greater(A,B) ## >#compa=tf.greater_equal(A,B) 【文章作者】 王江【作者简介】 达观数据自然语言处理工程师，负责达观NLP底层开发、私有化应用系统开发等工作。主要参与大型系统的开发，对机器学习、NLP等领域有浓厚兴趣。 fastText是Facebook于2016年开源的一… 下面用四款应用来分析看看他们如何运用feed流页面的： 1. 微信朋友圈. Timeline，是Feed流设计中最基础的一种的形式呈现。 根据去年官方数据，朋友圈基本还是已展示个人情况为主，65%的朋友圈为原创，而浏览朋友圈也不是强目的性的。 关于时间的分区，需要根据数据量，用户访问特点进行一个合理的切分。如果数据发表量非常大，可以进行更多的分区。 上面介绍的 推模式和拉模式 都有各自的特点，个人觉得 时间分区拉模式 弥补了图四的拉模式的很大的不足，是一个成本比较低廉的解决 将rosbag的数据feed给lego-loam，输出地图。另外写了一个滤波节点，订阅地图，进行滤波操作，再发布出来。 由于输入给lego-loam的数据来自于rosbag，所以需要rosbag提供时间信息。 总之，Feed Wrangler 处于一个比较尴尬的境地：对于高级用户而言，它的定制能力明显不足，而对于日常用户，它又显得过于简陋、不够人性化。 Feed Wrangler 似乎瞄准的是那些希望定价低廉而又有一定高级功能的用户，但这种过于垂直的定位或许也是它上线多年却 在每一步训练过程中，首先会根据训练数据生成一个feed dictionary，这里面会包含本次循环中使用到的训练数据集。 feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train, images_placeholder, labels_placeholder) fill_feed_dict方法如下，每次从训练数据集中根据batch_size取出指定数量的images_feed和
关于时间的分区，需要根据数据量，用户访问特点进行一个合理的切分。如果数据发表量非常大，可以进行更多的分区。 上面介绍的 推模式和拉模式 都有各自的特点，个人觉得 时间分区拉模式 弥补了图四的拉模式的很大的不足，是一个成本比较低廉的解决
比较是在10个季节时间序列数据集上进行的，这些数据集是从不同的领域中挑选出来的。我们证明了预测网在所有数据集上都是准确和可靠的。在10个数据集中的8个数据集上，它在MASE和SMAPE方面优于其他模型，并在Borda计数中被评为整体性能最好的模型。 NinjaTrader Group, LLC Affiliates: NinjaTrader, LLC is a software development company which owns and supports all proprietary technology relating to and including the NinjaTrader trading platform. NinjaTrader Brokerage™ is an NFA registered introducing broker (NFA #0339976) providing brokerage services to traders of futures and foreign 总之，Feed Wrangler 处于一个比较尴尬的境地：对于高级用户而言，它的定制能力明显不足，而对于日常用户，它又显得过于简陋、不够人性化。 Feed Wrangler 似乎瞄准的是那些希望定价低廉而又有一定高级功能的用户，但这种过于垂直的定位或许也是它上线多年却 没区别可能是训练数据比较小或者模型计算很复杂，IO不是训练时间的瓶颈。 模型训练的过程中可以简单看成两个步骤，一是训练数据的处理和传输，二是根据当前的数据计算损失来调整权重参数。feed_dict IO速度比较慢，训练过程中可能很多时候等在等数据，特别是当模型计算比较简单时，很大一 有时在写代码时会不小心在比较String与String值相等，char与char值相等时会没弄清楚”==”与equals()两种比较方法的区别就直接选一个用上了，最后在Debug时才发现以为是true的地方却是false，以为是false的地方却是true。写这篇文章只是为了记录平时写代码时可能会犯的一些小错误，如下先预先说明： String NinjaTrader (NT) 从其运营的模式看还是和交易商的联系比较密切，数据源不开放是很大的缺点。有人评论说NT的方向是做交易平台，而在开发和测试方面，基于.Net的NT5太耗费资源了。这也是我使用NT5的感觉，每次装入都很慢。NinjaTrader不用考虑。
【文章作者】 王江【作者简介】 达观数据自然语言处理工程师，负责达观NLP底层开发、私有化应用系统开发等工作。主要参与大型系统的开发，对机器学习、NLP等领域有浓厚兴趣。 fastText是Facebook于2016年开源的一…
Tensor 的比较运算 在Tensorflow中提供了六个Tensor大小比较的函数分别如下；其中，第一个参数是比较符号前的Tensor，第二个是符号后的Tensor。compa=tf.less(A,B) ## <#compa=tf.greater(A,B) ## >#compa=tf.greater_equal(A,B) 【文章作者】 王江【作者简介】 达观数据自然语言处理工程师，负责达观NLP底层开发、私有化应用系统开发等工作。主要参与大型系统的开发，对机器学习、NLP等领域有浓厚兴趣。 fastText是Facebook于2016年开源的一… 下面用四款应用来分析看看他们如何运用feed流页面的： 1. 微信朋友圈. Timeline，是Feed流设计中最基础的一种的形式呈现。 根据去年官方数据，朋友圈基本还是已展示个人情况为主，65%的朋友圈为原创，而浏览朋友圈也不是强目的性的。 关于时间的分区，需要根据数据量，用户访问特点进行一个合理的切分。如果数据发表量非常大，可以进行更多的分区。 上面介绍的 推模式和拉模式 都有各自的特点，个人觉得 时间分区拉模式 弥补了图四的拉模式的很大的不足，是一个成本比较低廉的解决 将rosbag的数据feed给lego-loam，输出地图。另外写了一个滤波节点，订阅地图，进行滤波操作，再发布出来。 由于输入给lego-loam的数据来自于rosbag，所以需要rosbag提供时间信息。 总之，Feed Wrangler 处于一个比较尴尬的境地：对于高级用户而言，它的定制能力明显不足，而对于日常用户，它又显得过于简陋、不够人性化。 Feed Wrangler 似乎瞄准的是那些希望定价低廉而又有一定高级功能的用户，但这种过于垂直的定位或许也是它上线多年却