C# и NMATH для вычислительных финансов и эконометрики

Question

В настоящее время я (в основном) использую C ++ для вычислительной интенсивной эконометрики в моем исследовании. Я хотел перейти в более продуктивную среду. D звучит многообещающе, но, возможно, недостаточно взрослой, чтобы я был полностью продуктивным в настоящее время. Я недавно наткнулся на C# и библиотеку NMATH. Это кажется очень впечатляющим. Кто -нибудь использует это до такого конца? Какой у вас опыт? Я готов отказаться от некоторой скорости времени выполнения, если это повышает мою производительность в целом (часы владения тикают). Вы мысли и предложения оценены!

Answer 1

Я предполагаю, что вы имеете в виду NMATH в центре пространства товар?

Недавно мы начали использовать их в производственном приложении; хотя до сих пор очень легко (выполнение линейной регрессии, чтобы определить взаимосвязь между GJ входом газа в газовую турбину против MW; технически это является особенностью статистики NMATH). До сих пор было приятно использовать, и их поддержка была очень быстрой, отвечая на истекстую лицензию на оценку, ожидая, когда наш финансовый отдел обработает свой счет.

Что касается производительности, она использует Библиотека ядра Intel Math Где это может, поэтому производительность должна быть хорошей; Это не вызвало негативного воздействия на производительность для нашего ограниченного использования.

Я с нетерпением жду возможности использовать библиотеку в другом месте в нашем приложении, поскольку это уместно!

Answer 2

Я работаю в экономической фирме (Эмси) и мы используем D для большинства наших высокопроизводительных потребностей в вычислении. Нативная скорость и эффективность имеют решающее значение, но она обеспечивает более высокий уровень абстракции, чем C и меньше GotChas, чем C ++ (IMHO). Очень просто взаимодействовать с BLAS, Intel MKL и т. Д., Которые мы используем для питания массивных операций матрицы, стоящих за нашими моделями ввода -вывода в реальном времени. Одна приятная вещь о повышении производительности D, которую часто упускают из виду,-это ярко-быстрый компилятор-я никогда не беспокоюсь о прогрессивных сборках, даже на очень крупных проектах.

Answer 3

Моя рекомендация идет на Ильнумерика. Анкет Кажется, это одна из самых быстрых библиотек. Это прошло коммерческое несколько месяцев назад, но я уже много лет использовал его, ранее в качестве библиотеки с открытым исходным кодом.

Мы должны были преобразовать массы кода MATLAB для развертывания приложения для клиентов. Ilnumerics была нашим первым (и в основном единственным) выбором, поскольку он использует тот же синтаксис, что и Matlab. Кроме того, его классы массива могут обрабатывать N -размеры и множество материалов Subarray, которые также были важны для нас. Вы найдете хороший образец кода здесь.

По моему мнению, единственный недостаток: отсутствие специализированных функций для инженерирования и единственная статистика. Таким образом, очень удобно создавать свой собственный алгоритм (используя STD, COV, VAR, среднее, ABS и т. Д.), а затем распаковывать любой индикатор HILO-Stover из коробки.