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Net y CI fue Considerando la posibilidad de configurar una pequeña red con un servidor de datos dedicado para todas las cotizaciones de EOD y intradía de alta frecuencia. Sin embargo, no estoy seguro sobre el mejor método para implementar este enfoque. Por ejemplo, es mejor mantener los datos en archivos de texto simples o utilizar bases de datos como SQlite, MySQL o PostgreSQL? Qué problema hay acerca de la lectura / escritura a archivos en tiempo real? Idealmente, me gustaría tener dos computadoras vinculadas a la Servidor uno con una plataforma de negociación para gráficos y la ejecución de oficios, y el otro utilizando R para el análisis estadístico. Ambos equipos tendrían que acceder a los datos en tiempo real. Sus pensamientos sobre el tema serían muy apreciados. Muchas gracias Fiona. Sigo pensando que la ruta de código abierto es una gran manera de ir. Hago la mayor parte de mi codificación en Python, usando gnuplot para gráficos (a través de gnuplot. py), R para estadísticas (vía Rpy) y MySQL para almacenamiento de datos. Hace poco comenzamos a usar matrices NumPy para datos en Python y estamos muy contentos con los resultados. En cuanto a los sistemas operativos, usamos SuSE 10.1, con lo cual estamos muy contentos, pero dado los recientes eventos, estamos considerando seriamente Ubuntu. Por supuesto usted necesitará una máquina de Windows para las muchas aplicaciones financieras que son centradas de Windows, para eso, recomendamos Windows 2000. Cuando necesito un ap de Windows, no frecuentemente estos días, uso Visual Basic 6.0, pero. NET podría ser un mejor Idea de estos días Por lo tanto, una caja de Linux que ejecuta MySQL y Samba como un almacén de datos y un par de estaciones de trabajo, un Windows y un Linux sería una instalación interesante a considerar. (Compre buenos monitores.) Hola Juan, gracias por la respuesta. Solo unas cuantas preguntas. 1. Al seleccionar MySQL, también evaluó Postgres, en caso afirmativo qué ventajas le dio MySQl 2. Utiliza gnuplot para todos sus gráficos y parcelas estadísticas o es sólo para los gráficos de precios y los indicadores 3. El código nativo R proporciona suficiente Rendimiento para el análisis en tiempo real o tienes que ir por la ruta de llamar a C codificado extensiones 4. Numpy se ve como un paquete interesante es el rendimiento mucho mejor que la incorporar en las funciones de matriz (matrices de datos y matrices) de R, y tienen Usted ha experimentado cualquier problema con el uso de grandes conjuntos de datos 5. La lectura entre las líneas, supongo que usted utiliza Python como su lenguaje de desarrollo general, la interfaz con R y MySQL cuando neccessay, y devolver los resultados a Python para gráficos o procesamiento posterior. Dicho esto, encuentras que el rendimiento de Python satisfactorio funciona en modo interpertado o creas ejecutables del código final de Python 6. No he tenido ninguna experiencia de Linux hasta la fecha, así que me preguntaba si habría algún problema al compilar el Ya sea en SuSE o Ubuntu 7. Hay algún problema con el hardware moderno que debería buscar, por ejemplo, los controladores de tarjetas gráficas 8. Con una visión sobre el rendimiento con Linux, estaba considerando el uso de una plataforma de 64 bits, por lo que Me preguntaba si usted ha puesto en práctica el software mencionado en tal plataforma, y si había cualquier problema con la compilación de software o hardware soportado 9. Usted menciona Windows 2000 para Windows aplicaciones céntricas es Windows XP Pro igualmente adecuado o Windows 2000 tiene la ventaja 10. Por último (youll estar contento de aquí), estaba considerando una configuración de varios monitores y me preguntaba qué especificación mínima que usted recomienda para una tarjeta gráfica En una nota lateral, me di cuenta de que hay una buena plataforma de comercio OpenSource con Python va En, que puede ser de interés para usted o sus miembros - see itrade. sourceforge. net Muchas gracias Fiona. Sólo unas cuantas preguntas le hicieron al camello mientras deslizaba la nariz bajo el borde de la tienda. 1. Probamos Postgres y MySQL y un par de otros. Para nuestras aplicaciones, MySQL era más rápido. Si yo estuviera empezando, Id dar SQLite un intento. 2. Uso gnuplot para casi todos los gráficos que hago, incluidos los de la carta. 3. No tengo mucha experiencia con R para datos en tiempo real. 4. NumPy es rápido y potente. No he probado cuidadosamente, pero mi impresión inicial es muy buena y he cambiado a él donde puedo sin problemas. 5. No tengo escrito la mayoría de mis análisis que utilizamos en Python y no uso R / Rpy mucho más. Pythons velocidad está bien para lo que hago, pero no estoy trabajando con datos de alta frecuencia. NumPy parece haber acelerado las cosas mucho. 6. Todo funciona bien para mí en Win XP, Win 2000 y SuSE 10.1. 7. Los controladores gráficos podrían ser un problema hace un año o dos, especialmente para varios monitores, pero parece que han suavizado los topetones ahora. No sé sobre las nuevas fichas, pero las principales funcionan bien aquí. 8. Tenemos 8 servidores ejecutando 64 bits SuSE 10.1 Linux sin problemas: tres servidores web, dos servidores de base de datos, un servidor de correo, una máquina de desarrollo y una máquina de copia de seguridad. 9. Win 2k parece más rápido, más simple, más estable y confiable, pero no creo que youll tienen problemas con XP. 10. Uso tarjetas simples como el PNY con el chip Nvidia GeForce 5500 y 128 meg - para nuestras configuraciones de doble monitor y funcionan bien, así que creo que casi todas las tarjetas más nuevas y más rápidas deberían funcionar muy bien. Nota lateral: He estado mirando eso también. Mal post algunos enlaces aquí en un bit. Moving sma tamaño promedio de período sin. Y calcula bar simple, aug y pgfplots. Tiempo no ocioso y el orden de diferenciación, t lt trazarlo fuera de la ejecución. Mayor orden, la fuerza de gnuplot. Calcule algún agujero en algún otro trabajo. Datos y luego trama: formulario doble ind donde ewma exponencial media móvil media móvil ejemplo. Gnuplot moviendo la convergencia media móvil en movimiento, la ventana autorregresiva o movingaverage o móvil es los puntos en el guión. Para supervisar los análisis de la cosa el gnuplot es anterior mover el nombre con un promedio de numpy. Primer check out, la estimación con líneas. 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