Diskussion zum Artikel "Parallele Partikelschwarmoptimierung"
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Neuer Artikel Parallele Partikelschwarmoptimierung :
Der Artikel beschreibt eine Methode zur schnellen Optimierung unter Verwendung des Partikelschwarm-Algorithmus. Er stellt auch die Implementierung der Methode in MQL vor, die sowohl im Single-Thread-Modus innerhalb eines Expert Advisors als auch in einem parallelen Multi-Thread-Modus als Add-on, das auf lokalen Tester-Agenten läuft, verwendet werden kann.
Aus algorithmischer Sicht ist die PSO-Methode relativ einfach. Die Hauptidee besteht darin, einen Satz virtueller "Partikel" im Raum der Eingabeparameter des Expert Advisors zu erzeugen. Die Partikel bewegen sich dann und ändern ihre Geschwindigkeit in Abhängigkeit von den Handelsmetriken des EA an den entsprechenden Punkten im Raum. Der Prozess wird so oft wiederholt, bis sich die Performance nicht mehr verbessert. Der Pseudocode des Algorithmus ist unten dargestellt:
Der Pseudo-Code der Partikelschwarmoptimierung
Gemäß diesem Code hat jedes Partikel eine aktuelle Position, Geschwindigkeit und eine Erinnerung an seinen "besten" Punkt in der Vergangenheit. Dabei bedeutet der "beste" Punkt den Punkt (ein Satz von EA-Eingangsparametern), an dem der höchste Wert der Zielfunktion für dieses Partikel erreicht wurde. Lassen Sie uns dies in einer Klasse beschreiben.
Autor: Stanislav Korotky