CUDA

Да, понимаю эта статья не совсем в формате Смартлаба. Но решил поделиться экспериментом, который, на мой взгляд, перекликается с нашей общей темой — безопасностью и технологиями. Обычно мощные компьютеры ассоциируются с бэктестингом стратегий, анализом котировок или, в худшем случае, с компьютерными играми.

Каждый день мимо двери моего подъезда проходят десятки людей. Иногда это знакомые соседи, но чаще — курьеры или случайные гости.

Домофонная камера всё записывает, но вручную пересматривать часы видео бессмысленно. Мне стало интересно: можно ли разово прогнать архив записей через алгоритмы компьютерного зрения и посмотреть, как быстро GPU справится с такой задачей.

Это был чисто экспериментальный проект: не «система слежки», а тест производительности и возможностей CUDA в связке с dlib и face_recognition.

На словах всё выглядело просто, а на деле пришлось пройти целый квест из несовместимых программ, капризных драйверов и упрямой библиотеки распознавания лиц. Но в итоге я собрал рабочее окружение и хочу поделиться опытом — возможно, это поможет тем, кто столкнётся с похожими проблемами.

( Читать дальше )

Смотрю некоторые люди интересуются темой как же скрестить питон и с++.

Так получилось что у меня есть ответ на этот вопрос. Не так давно я тут даже видео по этому поводу замутил, для примера был взят практический пример расчета ожидаемой максимальной просадки при условии что рынок будет обладать похожими характеристиками.



( Читать дальше )

Прибыльный советник Graalino-Pro. v.1.88 для терминала MT4.



— Трендовый, долгосрочный, открывает сделки на развороте тренда.
— Оптимальный таймфрейм = H4.
— Одна-две сделки в месяц по каждой паре.
— Уверенно работает НА ВСЕХ основных парах, на металлах, на большинстве CFD акций.
— Первый и единственный в мире советник, который использует CUDA ускорение на видео-карте с чипом от nVidia.
— Требует небольшой пере-оптимизации каждые 1-2 месяца.
— В комплекте идёт таблица с готовыми оптимальными параметрами для основных пар по состоянию на май-2016.
— В комплекте есть подробное руководство на русском языке и на английском.
— Советник имеет почти строгое математическое обоснование и использует робастную статистику.

Мониторинг демо-счёта на Альпари (740 дней) на 25...30 валютных парах:
https://www.fxblue.com/users/7915287
Риск на сделку = 1.5%.
Нынешняя просадка объясняется большой тягомотиной с налоговой реформой Трампа. Все форекс-рынки сейчас или во флете, или в неопределённости, без глобальных трендов. Эта неопределённость закончится примерно 5...10 января 2018 года, после подписания Трампом закона. Тогда и можно будет возобновлять торговлю.

( Читать дальше )

Результат алгоритмической торговли за 2016 год.
Советник «Graalino-Pro» учитывает все долгосрочные факторы случайного рынка спот-форекса и может работать на любом финансовом инструменте:
форекса или стоков, фьючерсов или опционов — причём forever (при наличии хоть каких-нибудь трендов, при кое-каком ручном управлении и периодической пере-оптимизации).
Работа почти полностью автоматическая. Работает одновременно на 25-30 валютных парах. Переоптимизация параметров советника — один раз в 3-6 месяцев.
Советники работают на терминале MT4. Брокер данных счетов — Альпари. В разработке использую также брокеров ОАНДА и ИнстаФорекс и другие.
Советники преднамеренно не выключались в период истерики BREXIT, хотя так надо делать при нормальной работе.
Вот результат демо-счёта за 2016 год, +25% за год:


Работа на реальном центовом («nano») счёте  — немного похуже, так как на таких счетах — хуже исполнение, шире спреды, большие свопы.

( Читать дальше )

Ситуация такая: скучно мне стало трейдингом заниматься,
новых идей пока не приходит в голову,
да и слегка бессмысленное это времяпрепровождение.
Решил тряхнуть стариной и поудовлетворять свое любопытство
(за свой счет) в области которой когда-то занимался,
а именно сворачивание белков (мол. биология).
Ученый из меня не вышел, а любопытство осталось,
да и задача считается до сих пор нерешенной.
Вот ученые они удовлетворяют свое любознательность либо за счет бюджета,
либо за счет грантодателей. А я вот за счет рынка, хехе.

Короче, решил переписать часть алгоритмов на CUDA,
чтобы считать на видеокарте некоторые места быстрее.
И выходит у меня, что на видеокарте ускорение примерно в 100 раз (т.е. два порядка)
по сравнению с обычным 4.0 ГГц Core i7-4790K (8 ядер).
На двухпроцессорной станции с зионам ситуация не лучше, видеокарта рвет даже зионы.
В алгоритме много матричных операций, что очень удобно для видеокарт и не очень для
универсальных процессоров.

( Читать дальше )