Данные

Kaggle Bitcoin Historical Data

Исходные данные хранят информацию по каждой минуте. Чтобы увеличить объём данных для более наглядной демонстрации эффективности параллельных вычислений и вычислений на GPU, с помощью линейной интерполяции данные были преобразованы из данных о каждой минуте в данные о каждых 10 секундах, то есть объём данных увеличился в 6 раз.

python3 upsample.py -i ./data/data.csv -o ./data/data_10s.csv -s 10

Задание

Группируем данные по дням (Timestamp), за каждый день вычисляем среднюю цену (мат. ожидание по значениям Low и High), выводим в файл интервалы дат (начиная с начальной даты в наборе данных), за которые средняя дневная цена менялась не менее чем на 10% от даты начала интервала, вместе с минимальными и максимальными значениями Open и Close за все дни внутри интервала.

Сборка

Проект обязательно должен быть расположен в общей директории для всех узлов, например, в /mnt/shared/supercomputers/build. Перед запуском указать актуальный путь в run.slurm.

make
make run

Обязательно должны быть запущены все 4 нода. Результат будет в out.txt.

Description
No description provided
Readme 113 KiB
Languages
C++ 43.7%
Jupyter Notebook 22.4%
Cuda 21.3%
Python 10.4%
Shell 1.2%
Other 1%