Diskussion zum Artikel "ALGLIB Bibliothek für numerische Analysen in MQL5"
Ich habe mich immer über "ALgLIB in MQL" gewundert - wie nah ist es am Original und entspricht es diesem?
Verstehen Sie richtig, das Schlimmste, was passieren kann, ist, unterschiedliche Ergebnisse mit AlgLIB zum Beispiel in C/C++ und in MQL zu erhalten.
Die Frage nach "ALgLIB in MQL" war schon immer interessant - wie nah ist es am Original und entspricht es diesem?
Richtig verstanden, ist das Schlimmste, was passieren kann, unterschiedliche Ergebnisse mit AlgLIB zum Beispiel in C/C++ und in MQL zu erhalten.
Ein paar Links zur Erweiterung Ihres Horizonts.
die letzten beiden Zeilen über Testfälle der ursprünglichen AlgLIB. In der MQL5-Anpassung gibt es keine Tests.
Alle umfangreichen Alglib-Testfälle stammen aus der allerersten portierten Version der MQL5-Bibliothek(Oktober 2012):
\MQL5\Scripts\UnitTests\Alglib\ TestClasses.mq5 TestInterfaces.mq5 TestClasses.mqh TestInterfaces.mqh
Jetzt sind es 3.850 kb Tests im Quellcode und 105.000 Zeilen Code, die fast alle Funktionen abdecken.
Jeder kann die Unit-Tests TestClasses.mq5 / TestInterfaces.mq5 kompilieren und sie im Terminal ausführen.
- 2012.10.12
- www.mql5.com
Zusätzlich zu Alglib gibt es Testfälle für andere Mathematikbibliotheken:
Nach der Aktualisierung funktionierte das neuronale Netz nicht mehr.
Ich habe auf die alte Version der ALGLIB zurückgesetzt. Wenn Sie es brauchen - beigefügt.
Guten Tag!
Hat jemand herausfinden können, wie man die nicht-lineare ISC-Optimierung einsetzt?
Hier ist ein Beispiel von der Alglib-Seite https://www.alglib.net/translator/man/manual.cpp.html#example_lsfit_d_nlf
Könnten Sie mir bitte sagen, was ich falsch mache?
//+------------------------------------------------------------------+ //|Optim.mq5 | //|vp | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "vp" #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include <Math\Alglib\alglib.mqh> void function_cx_1_func(double &c[],double &x[],double &func,CObject &obj) { // dieser Callback berechnet f(c,x)=exp(-c0*sqr(x0)) // wobei x eine Position auf der X-Achse und c ein einstellbarer Parameter ist func = MathExp(-c[0]*MathPow(x[0],2)); } void OnStart() { int info; CObject obj; vector v = {-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0}; double y[] = {0.223130, 0.382893, 0.582748, 0.786628, 0.941765, 1.000000, 0.941765, 0.786628, 0.582748, 0.382893, 0.223130}; double c[] = {0.3}; CMatrixDouble x; x.Col(0,v); double epsx = 0.000001; int maxits = 0; double diffstep = 0.0001; // // Anpassungen ohne Gewichte // CLSFitStateShell state; CAlglib::LSFitCreateF(x,y,c,diffstep,state); CAlglib::LSFitSetCond(state,epsx,maxits); CNDimensional_Rep rep; CNDimensional_PFunc function_cx_1_func; CAlglib::LSFitFit(state,function_cx_1_func,rep,0,obj); CLSFitReportShell grep; CAlglib::LSFitResults(state,info,c,grep); ArrayPrint(c); // ERWARTET: [1.5] Print(grep.GetIterationsCount()); Print(grep.GetRMSError()); }
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Neuer Artikel ALGLIB Bibliothek für numerische Analysen in MQL5 :
Der Artikel wirft einen kurzen Blick auf die numerische Analysebibliothek ALGLIB 3.19, ihre Anwendungen und neue Algorithmen, die die Effizienz der Finanzdatenanalyse verbessern können.
Warum sollte man sich bei der Arbeit mit Finanzdaten für ALGLIB entscheiden?
Hier sind die wichtigsten Vorteile der Bibliothek:
Daneben enthält die Bibliothek eine große Menge von Testdaten, die den Hauptteil der Funktionalität der vorgeschlagenen Methoden abdecken. So können Sie die Tests und erkannte Fehler an die Autoren eines Projekts weiterleiten. Ausführlichere Informationen über die Bibliothek finden Sie auf der Projektwebsite https://www.alglib.net/
Autor: MetaQuotes