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BI 전문 지식과 검색 엔진을 이해하는 많은 사람들을 주장 사람들이 많이 있습니다. 우리는 검색 결과에 실제적이고 실행 가능한 개선을 제공하기 위해 함께 두 가져온다. 우리는 대부분의 컨설턴트는 볼 수 없을 것입니다 않습니다 유용한 데이터를 찾을 수 있도록 우리는 매우 자주 기존 저장소를 통해 동굴 탐험하여 중요한 데이터를 찾을 수 있습니다. 는 자주 우리 자신의 추출 및 분석 작업을 작성할 필요하며 이러한 대역폭, 용량 또는 내부 BI의 초점을 넘어 대부분이다. 기술을 우리의 경험을 제공 비즈니스를 경청하는 것은 우리에게 비즈니스 사용자를 듣고 자신의 기본 요구를 충족 요구 사항을 도출 할 수있는 기능을 제공합니다. 우리가 자주 어떤 임원이 정말로 필요로하는 것은 경영진과 좌절 기술 팀 모두 떠나 번역 분실 찾을 수 있기 때문에 중요하다. 우리는 그 다음 회전하고, 필요한 경우 배포를 통해 모든 방법을이 솔루션을 제공하고 안내하는 기술을 설계. 이 배포 시스템을 제공 할 수없는 조언을 많이 제공하는 대부분의 전략 컨설턴트보다 근본적으로 다르다. 우리는 탄성 검색, 상품 검색, 상품 검색, SP 검색, 통계 엔진과 지리적 상황에 맞는 검색에 대한 전문가 수준의 컨설팅 서비스를 제공합니다. 실제 결과는 빨리 우리의 고객은 우리가 그들의 IT 팀이 년 동안 제공하는 데 실패했던 목표를 달성 할 수 있는지 우리에게 제공합니다. 하나의 클라이언트에서 우리는 모든 요청의 80 미만 1.5 초에 응답하는 모든 요청의 98 이상 팔초했다 검색 경험을했다. 우리는 극적으로 검색 결과의 품질 향상이 동안했던 1 년 미만에 살고있는 전체 새로운 아키텍처를했다. 이 변경 한 후 검색 파이프 라인은 2 년 기간에 제로 중단에 대한 책임있는 사이트 중단의 주요 원인 중 하나 갔다. 고성능, 고 가용성은 우리의 고객의 대부분은 검색을 시작하고 너무 느리다 경험을 찾습니다. 이 같은 단일 페이지 RIA (리치 인터넷 애플리케이션)으로 높은 응답 차세대 웹 경험을 제공 할 수있는 능력을 제한한다. 그들이 기능을 추가로 그들은 또한 일반적으로 성능 저하와 투쟁. 우리는 우리가 루트 성능 문제를 해결하는 것이 훨씬 저렴 때 느린 검색 해결하기 위해 복잡한 구조에 사람이 수십 년을 투자 한 고객에 걸을 때 그것은 아주 놀랍습니다. 성능 문제를 해결하기위한 하나의 트릭은 빠르게 증가 확장 성을 허용 아키텍처를 사용할 수 있습니다. 우리는이 기술의 전문가들과 자주 사용합니다. 우리가 다시 엔지니어링 검색 스키마해야 할 수 있도록 종종 근본적인 문제는 데이터의 부적절한 모델링에 의해 발생합니다. 다른 경우에 보조 웹 서비스 호출 및 오프 박스 데이터 종속성 성능을 죽일 수 있습니다. 우리는 주요 성능 살인범을 식별에 초점을 잘 그들 각자를 해결하는 데 사용할 기술을 입증했다. 고성능, 고 가용성, 고 신뢰성 : 우리는 함께 검색의 제공하는 입증 된 분산 기술을 사용하여에 크게 초점을 맞추고있다. 이자가 치유 아키텍처의 많은 주장하지만 최고의 기업이 따라 이들에 가까운 마법의 주장의 많은 믿지 않는 입증 된 기술을 사용합니다. 우리는 새로운 기술을 사랑하지만 우리는 우리가 잘 여러 년 동안이 제공하는 검증 된 아키텍처를 선호하는 경향이 있으므로 우리의 시스템은 성능 문제 또는 중단에 대한 책임을지지해서는 안 목표를 가지고있다. 어떤 경우에는 새로운 기술이 제공하는 단순 운영 비용 절감을 위해 약간의 탄력성을 거래 그것은 가치가 만들 수 있지만 사이트의 가용성이 중요 할 때 잘 입증 된 기술은 여전히 최고입니다. 많은 경우에 고성능 코드 모듈 우리는 새로운 스키마 다른 쿼리 또는 수정 된 쿼리 경로가 검색 엔진의 성능 문제를 해결할 수있다. 다른 상황에서, 우리는 하둡과 같은 기술을 이용하여 병렬 실행 영리한 구조 문제를 해결할 수있다. 마이크로 최적화 임계 5 고성능 코드가 필수적이며, 재기록 고성능 C에 중요한 코드가 필요한 경우에도 몇 가지 경우가있을 때가있다. 대부분의 경우 우리는 평균 C, 자바, 파이썬 코드를 취할 수 및 실행 속도 20 배 향상에 배를 얻을 수 있습니다. 당신은 정말 C에 중요한 로직 포팅 매우 고속 액세스를 위해 데이터를 구성과 경쟁하는 것은 어렵다 CPU 파워의 사용을 최대화하기 위해 필요시 긴급 C 층은 실제로 필요할 때. 우리가 같은 것은 하드웨어의 2,000 가치에 30초 아래에서 실행할 수있는 곳을 실행하기 위해 2 시간에 걸쳐 클러스터 하드웨어 200,000 가치 이상 필요 걸렸 프로젝트를 촬영 한이 기술을 사용하여. 이 작업은 하루에 수천 번을 실행하는 데 필요한 때문에 이전보다 빠르게 기업에 중요한 데이터를 제공하는 동안이 거대한 저축을 전달했다. 우리는 또한 하드웨어의 5,000에서 가치에 2 일 내에 곳은 수에 AWS 클러스터에서 20,000 3 일을 소비하는 작업을 수행했다. 이 일 때문에 데이터 볼륨에 조금 더 도전했지만 우리는 단일 코어를 통해 하나의 경로에 고속으로 실행할 수있는 중요한 코드를 다시 엔지니어링 할 수 있었다 다음 8 코어 사이의 작업을 분할합니다. 우리는 아마 우리가 충분히 좋았다 전달 무엇 때문에 CPU 특정 연산자를 사용하여 다른 300 향상을 압착 한 수있는 곳 우리는 여전히 완벽하게 최적화 도착하지 않았습니다. 비밀은 내가 위의 작업의 일부를 genericize 수 밖에 없었다 고객의 비밀을 보호하기 위해. 나는 더 많은 세부 정보를 표시 할 수없는 것에 대해 사과하지만 우리의 고객은 우리가 영업 비밀로 처리 전략적 경쟁 블러로 그들을 위해 할 일을 고려합니다. 우리의 작업은 꽤 자주 새로운 주요 비즈니스 이니셔티브 앵커 원동력이다. 당신의 작품이 CEO까지 모든 방법을 평가하는 수준에서 일을 위대하지만 우리는 매출 만 300여와 기업 대부분 작동하기 때문에 그들은 또한 질투 자신의 경쟁력을 보호. (C) 조셉 엘스 워드 판권 소유 유월 2016 206-601-2985 나는 최근에 그들의 순이익의 15를 지불 할 것에 동의 일반 조건에 따라 고급 사용자를위한 외환 마이크로 전략을 사용할 수 있도록 시작 정교한 사용자가 사용할 외환 마이크로 전략. 지불 자들은 또한 지속적인 개선과 새로운 마이크로 전략의 혜택을 얻게 될 것이다. 액세스를 위해 저희에게 연락하십시오. 가장 일반적인 질문 : 나는 전략을 명시 할 수는 정확히 93이었다 또는 시간의 93 원하지만 시간의 특정 범위에서 특정 조건에 해당하는 때문에 오해의 소지가 될 것이다. 사소한 구성 변경과 같은 전략은 높은 정밀도하지만 낮은 순이익에 도달 할 수 있습니다 또는 다른 변화는 낮은 정확도가 발생할 수 있습니다. 93 정확한 전략 구성 아래의 샘플에 나타낸 바와 같이는 100 정확한 구성보다 500 이상의 순이익을 전달했다. 또한 앞으로 거래보고를 위해 그것을 사용하여 더 많은 자신감을 충분히 추가 거래를 전달했다. 각 사용자가 자신의 구성에 대한 책임이 있기 때문에 정확도는 잘못된 것입니다. 또한 손실 대 승리의 크기를 이해할 필요가있다. 당신은 몇 가지 매우 큰 손실 90 승리 비율이 여전히 순 손실을 생성 할 수 있습니다. 결국 우리는 드로우 다운을 최소화하면서 순이익을 극대화하기 위해 찾고 있습니다. 아래에 설명 된 바와 같이, 우리는 우리가 역사의 성능이 유사한 성능에 대한 표시를 제공해야 동일한 미래의 성과를 보장하지 않을 수 있다는 사실을 알고도 - 비록 미래 성과를 예측하는 법 큰 숫자에 따라 달라집니다. 이 같은 무역 주파수, 무역 정확도, 순이익, 그리기 다운, 연속 손실, 수수료 비용 및 합성 등 여러 요소 사이의 궁극적 무역 꺼져 있기 때문에 궁극적 인 대답은 더 깊은 대화가 필요합니다. 완벽한 답은 없습니다 만 특정 사용자에 대해 더 잘 작동 답이있다. 최대 3 라이브 데이터를 193 PIP 이득의 총 거래 3 주에 대한 양자화 된 외환 예측 엔진. 시험 기간 거래 오랜 만 EURUSD 외환 17 승 25 거래. 나는 1 월 2015 년 첫 주에 라이브 데이터를 사용하여 새로운 양자화 외환 예측 엔진을 거래 테스트를 시작했다. 그것은 조정 기본적으로 작업 물건을 얻기 위해 몇 주를했다. 우리가 하나의 계정에 한 번에 최소 1 주일 동안 냉동 물건을 유지 어디 1 월 29 일에 형식적인 테스트를 시작했다. 그 이후로 우리는 아래로 평평하고있다 시장에서 유일한 매수 포지션을 복용 이익의 3 주 경험했다. 아래로 시장 중 이익을 생성 할 수있는 능력은 유망한 미래를 나타냅니다. 양자화 외환 예측 엔진에 대한 2015년 2월 외환 결과를 계속 읽고 우리는 이번 주에 새로운 공기 태양열 사이트를 시작했다. 이 사이트는 태양 대기 물 발전기들에 대한 우리의 주력 기술을 제공합니다. 에어 태양열 기술은 유일하게 지하수를 사용할 수없는 원격 오프 그리드 위치에서 작동하도록 설계되었습니다. 기본 에너지가 심지어는 유기 한 건조 지역에서 작동 할 수 있습니다 그것은 소금을 기반으로 건조 설계 및 태양열의 사용을이야. 마른 통나무 집에 대한 a2wh-83s 태양 물 메이커 물은 공기 태양열 모델은-83s a2wh 원격 위치 또는에는 지하수를 사용할 수없는 연구 사이트에서 건조 캐빈 물을 추가하는 완벽한 적합합니다. 적당량을 알아 내기 위해 켈리 기준을 사용하는 루아 소스 데모는 현재의 자본에 기반한 하나의 무역, 승리의 가능성에 대한 위험과 손실 지급 대 승리. 켈리 기준에서 권장하는 전체 부분의 위험은 많은 투자자들이 너무 위험으로 간주됩니다. 그 투자자는 켈리 공식 에드 소프의 백서 부분 켈리 거래 자본의 성장에 미치는 영향에 대해 설명하는 것이 좋습니다 무엇 1/2 또는 1/3을 투자하기로 결정하는 경향이있다. 어떤 약속은 어떠한 보증도이 같은 예에 불과하고 사용하지 독립적으로는 원하는 결과를 생산하고 있음을 확인하시기 바랍니다. 루아 켈리 기준 자료 참고 항목 valueinvestingworld 앤 켈리 드 소프 잭 - schwager edwardothorp /sitebuildercontent/sitebuilderfiles/Column23understandingthekellycriterion. doc의 investopedia의 /articles/trading/04/091504.asp의 ELEM이 / I 토론 자동화를 기록 / 05 / / 2013 내가 더 활발한 토론을 기대 3000 추종자가 연결된에서의 성공적인 수동 무역 전략. 우리는 전체 스트림이 곳에서 링크에서 자신의 의견을 추가하십시오. 문제의 본질은 : 우리의 기술과 기존 거래 코드를 적용하고 성공적으로 거래되고 수동 전략을 다른 사람을 자동화하는 데 사용할 및 그것은을 가진 많은 상인 것 같다 자동화 된 거래에서 이익의 공유를 통해 돈을 받고 그에게 좋은 생각이다 3 수동 전략에 의해 거래되는 자본 10 만 전략을 자동화의 위험을 감당할 수 없습니다. 그들은 또한 무제한 유지 보수 오버 헤드가 발생 주저 할 것이다. 우리는 전략을 자동화 및 배관 및 연결 관련된 기존의 우리의 코드베이스를 활용하여 노동 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 우리는 복잡한 자동화 정확히 이런 종류의 전문가는 정말 복잡한 어려운 문제를 즐길 절대적으로 매력적인 거래 알고리즘을 찾을 수 있습니다. 나는 소비 우리의 활동보다는 노동의 결과에 묶여 이익과 비즈니스 모델을 좋아한다. 다음은 EMA-크로스 긴 외환 거래 로봇이나 미니 전략에 대한 우리의 마지막 변경 이후에 발생하는 라이브 현금 거래 결과의 가치가 처음 삼주 있습니다. 많은 분들이 이미 내가 백 테스트는 실제 시장 상황 및 거래 이러한 예측에 전략을 수행 할 경우에 당신이 정말 알고 처음입니다 기반 가능성이 있지만 만드는 예측에 최적화 힌트에 대한 좋은 생각 알다시피 액세스를 위해 저희에게 연락하십시오. 가상은 OK하지만 거래 라이브 현금의 경우 더. 4/24 통해 4/6는 13.71의 순이익과 균형 244.51를 시작 EMA-간 90 일 라이브 현금 결과는 19 일 또는 거래의 달 (63)을 커버하는 기간 동안 5.6의 이득을 나타냅니다. 이 시간 동안은 75의 승리 비율 15 승 20 거래를 수행. 가장 큰 승리는 2.24의 가장 큰 손실 4.22의 순이었다. 평균 손실이 1.90 동안 평균 승리는 1.54이었다. 전략은 무역 당 자본의 1을 위험에 국한하는 동안 이것은 하였다. 무역 당 자본의 5 위험은 같은 십구일 기간 동안 가까운 30 이익을 산출 한 것입니다. 우리의 외환 미니 전략을 테스트하는 사람들을 위해 당신은 회계 연도 첫 거래를하기 전에 당신의 세금 전문가에게 이야기해야합니다. 거기에 당신이해야하는 내부 선거는 당신이 t를 걸치는 경우에 당신은 당신이 좋아하지 않는 세금 처리에 붙어있을 수 있습니다. 이것은 우리가 정교한 상인의 작은 번호의 순 이익 공유에 기초하여 사용할 수 있도록되어 우리의 EMATrend 마이크로 전략 이정표 주 당신의 첫 번째 외환 거래를하기 전에 세금 전문가와 상담을 계속 읽기. 이러한 전략은 사용자가 사람의 개입없이 자동 거래 설정 파라미터를 설정하도록하면 자동 100이다. 이 / 긴 혼합 계정이 전략에 대한 짧은 두 거래의 창립 주 그래서 우리는 이전에 주 예비 최적화와 함께 1 단계 단기 전략을 마쳤다. 우리는 백 테스트하고 WFA하지만 실제 시장 상황에 대한 전략을 테스트 할 때 실제 증거이다 사용합니다. 현재의 추세가 소진 및 역방향 가능성이 때 미니 전략 FX 결과 일주일에 4 월 5 일 2015 68.8 윈 속도 월터스 벌거 벗은 무역 전략은 투자자 피로와 방법을 검출하는 방법의 개념을 중심으로 계속 읽기. 나는 전략을 시험하지 않았다 그러나 나는이 만남 그룹 투자를위한 기계 학습 적용을 위해 도움이 될 수 잘 경계 ML 문제에 대한 좋은 프레임 워크를 제공합니다 생각합니다. 내 필수 운동 시간 어제 동안이 프리젠 테이션을 보았다. 다양한 ML 아이디어를 테스트하기 시작 잘 경계 만이 아닌 사소한 방법처럼 보인다. 나는 아래 ML에 대한 자동화에 대해 생각하는 방법에 대한 내 생각을했다. 기본 루아 코딩 및 GC 속도 처벌을 최소화하면서 ML 기술은 LuaJIT에서 20 기가비트 이상의 액세스 사용하여 자동화 벌거 벗은 거래에 대한 아이디어를 계속 읽기. 내가 먼저 주식 및 외환 관련 예측 작업을 위해 F, 파이썬, 줄리아와 C를 사용 후 LuaJIT을 사용하기 시작했다. 나는 낮은 수준의 C에 모든 시간을 작성하지 않고도 C에 얻을 수있는 가까운 높은 속도 인 언어의 경계에 항상입니다. 루아는 BASIC과 루비 사이의 십자가처럼 약간 느낌과 오랜 시간 동안 주변되었습니다 언어입니다. 루아는 내장 또는 단독 사용 할 수 있습니다. 이것은 스크립팅 언어 많은 게임, 엔터테인먼트 콘솔 등의 장치에 내장하고있다. LuaJIT는 새로운 컴파일러 기술과 빠른 해석 언어로 우리의 테스트 중 일부는 더 빨리 80X에 도달하는 몇 가지 검사와 빠른 20X를 통해 실행했다 이미 무엇합니다. 그것은 어떤 루비 나 파이썬 프로그래머가 빠른 시작 시간, 우수한 런타임 속도와 좋은 오류 메시지와 함께 읽을 찾을 것이라고 언어를 제공하기 때문에 LuaJIT은 이상적인 조합처럼 보였다. LuaJIT 액세스 (20) 공연을 계속 읽기 이상의 메모리 나는 우리 AI / ML 예측 엔진이 액세스 할 수있는 곳 형태로 일분 바 데이터 틱 데이터를 저장하는이 유틸리티를 필요로했다. 나는 역사를 필요로하지만 더 중요한 나는 그들이 가능하게되었다 고속으로 예측 엔진에 새로운 틱을 제공 할 수있는 뭔가가 필요했다. 나는이 유틸리티를 사기 및 공유 모드에서 파일을 엽니 다. 이 데이터는 전통적인 파이프에 의해 전달 된 것처럼 그들이 사용할 수있게 나의 루아 코드는 새로운 라인을 읽을 수 있습니다. 나는 파일의 마지막에 읽은 다음 새 데이터가 단순히 읽기 프로세스를 계속하여 사용할 수있을 때 인식 루아 코드를 테스트했다. 데이터는 오픈을 다시하거나하지 않고 매우 저렴한 비용으로 설문 조사를 할 수 있도록 즉시 반환을 사용할 수없는 경우 파일의 어떤 부분을 다시 읽어보십시오. 내가 리눅스로 이동하면 내가 명명 된 파이프 파일을 대체 디스크에 쓰기의 오버 헤드를 제거 할 수 있습니다. 아니 우아한 건축 접근하지만 내 독점 코드와 내가 미래에 쉽게 브로커를 변경할 수 있습니다 가능한 한 얇은 제 3 자 cAlgo 제품 사이의 인터페이스를 유지한다. 나는 월 2011 년 내가 그 많은 데이터를 발견 한 최고의 소스로 다시 1 분 바 데이터를 전달받을 수 있었다. 아직도 내가 변호사에 대한 실제 거래량을 계산하지만 중요한 것과 컴백입니다 때 어떻게 알아낼 수 있다는 점에서 결함이있다. 나는 우리 AI / ML 예측 엔진이 액세스 할 수있는 곳 형태로 틱 데이터를 저장하려면이 필요했습니다. 나는 역사를 필요로하지만 더 중요한 나는 그들이 가능하게되었다 고속으로 예측 엔진에 새로운 틱을 제공 할 수있는 뭔가가 필요했다. 나는이 유틸리티를 사기 및 공유 모드에서 파일을 엽니 다. 이것은 그들이 파일이 전통적인 파이프 것처럼 사용할 수있게 나의 루아 코드는 새로운 라인을 읽을 수 있습니다. 완벽하지만 가능한 한 작은 cAlgo의 코드를 유지하기 위해 내가 미래에 쉽게 브로커를 변경할 수 있습니다 싶어하지 않습니다. 그것은 단지 다시 틱 데이터의 해에 대해 제공하지만 데이터의 공연을 통해 아직도있다. 이 코드의 버전은 우리의 외환 예측 엔진에서 우리의 생산 Forex 무역에서 사용된다. 줄리아 지지자가 통역 루프가 거의 빠른 C이었다 주장과 내가 사랑하지만 파이썬 개념과 유사했기 때문에 주식 예측 엔진의 빠른 줄리아보다 루아 JIT 테스트 나는 가능한 대안으로 줄리아 테스트를 시작하는 것은 우리의 응용 프로그램에 대해 너무 느린했다 . 나는 최근에 새로운 루아 지트을 언급 블로그 항목을 가로 질러 달렸다. 나는 흥미로운 루아 테스트 우리의 마지막 라운드 동안 아주 잘했기 때문에 발견했다. 루아 지트 상대 실행 시간 대 성능 비교 줄리아. 낮은 기준 루아에서 슬라이스를 구현하지 않았다 더 나은로 루아 지트 때문에 중첩 루프 버전에서 타이밍을 다시 사용했다. 응답 시간은 초 단위입니다. 만 1 줄리아 작업이 줄리아 밖으로 루아 지트 테스트 다른 모든 항목이 느린 있었다 SMA (14)에 있었다 수행하는 유일한 기능 루아 JIT보다 빨랐다 테스트. 나는 더 나은이 경우에했던 이유는 SMA 함수는 결과를 저장하기 위해 71K 행에 새로운 배열을 할당해야한다고 생각합니다. 줄리아에서는 부동의 입력 배열로이 작업을 수행 할 수 있습니다. 루아에서이 작은 조각 그래서 할당 된 메모리를 나열하는 APPEND로 수행됩니다. 이 메모리 할당 오버 헤드에 꽉 루프 상대적으로 더 많은 작업의 계산을하고 있기 때문에 SMA (600)에 루아 JIT 빨리 다시이었다. 예측 거래 시스템을 위해 선택된 프로그래밍 언어는 라이프 사이클에있는 위치에 따라 달라집니다. 어떤 시스템이나 방법 적 이익을 보장하거나 손실로부터의 자유를 보장 할 수있는 개발 없습니다. 실제 성능 기록과는 달리, 시뮬레이션 결과는 실제 거래를 대변하지 않습니다. 일반적인 시뮬레이션 거래 프로그램은 이들이 뒤늦게 이득으로 설계된다는 사실이 적용된다.
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