C# und NMATH für Computerfinanzierung und Ökonometrie

Question

Ich verwende derzeit (meistens) C ++ für rechenintensive Ökonometrie in meiner Forschung. Ich wollte in eine produktivere Umgebung wechseln. D klingt vielversprechend, aber vielleicht nicht reif genug, damit ich derzeit voll produktiv bin. Ich bin kürzlich auf C# und die NMATH -Bibliothek gestoßen. Es scheint sehr beeindruckend. Verwendet jemand diese zu einem solchen Ende? Was sind deine Erfahrungen? Ich bin bereit, etwas Laufzeit aufzugeben, wenn sie meine Produktivität insgesamt steigert (Tenure Clock tickt). Sie Gedanken und Vorschläge geschätzt!

Answer 1

Ich gehe davon aus, dass Sie sich darauf beziehen NMATH des Zentrenspace Produkt?

Wir haben kürzlich angefangen, sie in einer Produktionsanwendung zu verwenden. wenn auch sehr leicht (bisher eine lineare Regression durchführen, um die Beziehung zwischen GJ des Gaseingangs zu einer Gasturbine gegenüber MW zu bestimmen; technisch ist dies ein Merkmal von NMATH -Statistiken). Es war eine Freude, bisher zu verwenden, und ihre Unterstützung war sehr schnell auf eine abgelaufene Bewertungslizenz reagiert, während sie darauf wartete, dass unsere Finanzabteilung ihre Rechnung verarbeitet.

Was die Leistung betrifft, verwendet es die Intel Math Kernel Library wo es kann, also sollte die Leistung gut sein; Es hat keine negativen Auswirkungen auf die Leistung für unsere begrenzte Verwendung verursacht.

Ich freue mich darauf, die Bibliothek an anderer Stelle in unserer Bewerbung zu verwenden, da sie angemessen ist!

Answer 2

Ich arbeite für ein Wirtschaftsbüro (EMSI) Und wir verwenden D für die meisten unserer Hochleistungsberechnungsbedürfnisse. Die native Geschwindigkeit und Effizienz sind kritisch, bieten jedoch eine höhere Abstraktion als C und weniger Gotchas als C ++ (IMHO). Es ist sehr einfach, mit BLAS, Intel MKL usw. zu verknüpfen, mit dem wir die massiven Matrixoperationen hinter unseren Echtzeit -E/A -Modellen mit Strom versorgen. Eine schöne Sache an D-Produktivitätsstärken, die oft übersehen wird, ist der hellbraune Compiler-ich kümmere mich nie um progressive Builds, selbst bei sehr großen Projekten.

Answer 3

Meine Empfehlung geht auf Ilnumeriker. Es scheint eine der schnellsten Bibliotheken zu sein. Es ging vor einigen Monat kommerziell, aber ich benutze es seit Jahren bereits, früher als Open -Source -Bibliothek.

Wir mussten Massen von MATLAB -Code umwandeln, um eine Anwendung für Kunden bereitzustellen. Ilnumerics war unsere erste (und im Grunde genommen die einzige) Wahl, da es die gleiche Syntax wie MATLAB verwendet. Außerdem können seine Array -Klassen mit N -Dimensionen und vielen Subareray -Dingen umgehen, was uns auch wichtig war. Sie finden ein schönes Code -Beispiel hier.

Meiner Meinung nach der einzige Nachteil: Mangel an spezialisierten Funktionen für Engütern und nur grundlegende Statistiken implementiert. Es ist also sehr bequem, Ihren eigenen Algorithmus (unter Verwendung von STD, COV, VAR, Mittelwert, ABS usw.) zu erstellen und dann jeden Hinweis auf die Hilo-was auch immer aus der Box zu packen.