C# y nmath para finanzas computacionales y econometría

Question

Actualmente (principalmente) estoy usando C ++ para econometría computacionalmente intensiva en mi investigación. He estado queriendo mudarme a un entorno más productivo. D suena prometedor, pero quizás no sea lo suficientemente maduro como para ser completamente productivo actualmente. Me encontré con C# y la Biblioteca NMATH recientemente. Parece muy impresionante. ¿Alguien está usando estos hasta tal fin? ¿Cuáles son tus experiencias? Estoy dispuesto a renunciar a una velocidad de tiempo de ejecución si aumenta mi productividad en general (el reloj de tenencia está marcando). ¡Ustedes pensamientos y sugerencias apreciadas!

Answer 1

Supongo que te estás refiriendo Nmath del espacio de centros ¿producto?

Recientemente hemos comenzado a usarlos en una aplicación de producción; Aunque hasta ahora, realizando una regresión lineal para determinar la relación entre GJ de entrada de gas a una turbina de gas frente a MW; técnicamente esta es una característica de las estadísticas NMATH). Ha sido un placer usar hasta ahora, y su apoyo fue muy rápido para responder a una licencia de evaluación vencida mientras esperaba que nuestro departamento de finanzas procese su factura.

En lo que respecta al rendimiento, utiliza el Biblioteca de kernel de Intel Math donde pueda, por lo que el rendimiento debería ser bueno; No ha causado ningún impacto negativo en el rendimiento para nuestro uso limitado.

¡Espero usar la biblioteca en otra parte de nuestra aplicación, ya que es apropiada!

Answer 2

Trabajo para una empresa de economía (EMSI) y usamos D para la mayoría de nuestras necesidades de cálculo de alto rendimiento. La velocidad y la eficiencia nativa son críticos, pero proporciona un nivel superior de abstracción que C y menos gotchas que C ++ (IMHO). Es muy simple interactuar con BLAS, Intel MKL, etc. que usamos para alimentar las operaciones de matriz masivas detrás de nuestros modelos de E/S en tiempo real. Una buena cosa sobre el refuerzo de la productividad que a menudo se pasa por alto es el compilador de rápido rápido: nunca me molesto con las construcciones progresivas, incluso en proyectos muy grandes.

Answer 3

Mi recomendación va hacia Ilnumerics. Parece ser una de las bibliotecas más rápidas. Fue comercial hace varios meses, pero lo he estado usando desde años ya, anteriormente como Biblioteca de código abierto.

Tuvimos que convertir masas de código MATLAB para implementar una aplicación a los clientes. Ilnumerics fue nuestra primera (y básicamente la única) opción, ya que usa la misma sintaxis que MATLAB. Además, sus clases de matriz pueden manejar n dimensiones y muchas cosas de subarrías que también fueron importantes para nosotros. Encontrarás una buena muestra de código aquí.

En mi opinión, el único inconveniente: la falta de funciones especializadas para la ingle y solo estadísticas básicas implementadas. Por lo tanto, es muy conveniente construir su propio algoritmo (usando STD, CoV, VAR, MEDIA, ABS, etc.) y luego desempacar cualquier indicador de Hilo.