C # e NMath for Computational Finanze e Econometria

Question

Attualmente sono (soprattutto) in C ++ per econometria computazionalmente intensive nella mia ricerca. Ho voglia di passare a un ambiente più produttivo. D sembra promettente, ma forse non abbastanza maturo per me essere pienamente produttivi attualmente. Mi sono imbattuto in C # e la biblioteca NMath di recente. Sembra molto impressionante. È chiunque utilizzi questi a tal fine? Quali sono le vostre esperienze? Sono disposto a rinunciare a un po 'di velocità in fase di esecuzione se si aumenta la mia produttività complessiva (orologio sta ticchettando mandato). È pensieri e suggerimenti apprezzato!

Answer 1

presumo si sta riferendo a prodotto di CenterSpace NMath ?

Abbiamo recentemente iniziato a utilizzare loro in un'applicazione di produzione; seppur molto leggermente finora (utilizzando un'interpolazione per determinare il rapporto tra GJ di ingresso gas per una turbina a gas vs MW su; tecnicamente questa è una caratteristica di NMath Statistiche). E 'stato un piacere da usare finora, e il loro supporto è stato molto veloce nel rispondere ad una licenza di valutazione scaduta mentre aspettate il nostro dipartimento finanziario per elaborare la loro fattura.

Per quanto riguarda le prestazioni è interessato, lo fa utilizzare il Intel Math Kernel Library dove può, quindi le prestazioni dovrebbe essere buona; non ha causato alcun impatto negativo le prestazioni per il nostro uso limitato.

Non vedo l'ora di utilizzare la libreria altrove nella nostra applicazione in quanto è appropriato!

Answer 2

Io lavoro per una società di economia ( EMSI ) e usiamo D per la maggior parte delle nostre esigenze di calcolo ad alte prestazioni. La velocità e l'efficienza nativo sono critiche, ma fornisce un livello superiore di astrazione di C e un minor numero di trucchi di C ++ (IMHO). E 'molto semplice interfacciarsi con BLAS, Intel MKL, ecc, che usiamo per alimentare le operazioni di matrice massicce dietro i nostri modelli in tempo reale di I / O. Una cosa bella di D aumento della produttività che viene spesso trascurato è il compilatore incredibilmente-veloce -. Non ho mai perdere tempo con costruisce progressiva, anche su progetti di grandi dimensioni

Answer 3

La mia raccomandazione va verso ILNumerics . Sembra essere una delle biblioteche tempo e vicino. E 'andato commerciali diversi mesi fa, ma mi è stato usando da anni già, in precedenza come libreria open source.

Abbiamo dovuto convertire le masse di codice Matlab per la distribuzione di un'applicazione per i clienti. ILNumerics stato il nostro primo (e fondamentalmente l'unica) scelta, dal momento che utilizza la stessa sintassi di Matlab. Inoltre, le sue classi di array in grado di gestire n dimensioni e molte cose sottoarray che era importante per noi. Troverete un bel esempio di codice qui .

A mio parere, l'unico inconveniente: la mancanza di funzioni specializzate per ingegneria e statistiche di base solo implmented. Quindi è molto conveniente per costruire il proprio algoritmo (usando std, COV, var, media, abs ecc), allora l'estrazione, qualsiasi HILO-qualunque sia l'indicatore fuori dalla scatola.