Diskussion zum Artikel "Verwendung von Optimierungsalgorithmen zur Konfiguration von EA-Parametern im laufenden Betrieb" - Seite 2

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Aleksey Vyazmikin #:

Interessanter Artikel, der das Interesse an der von Ihnen veröffentlichten Artikelserie wecken dürfte!

Der Nachteil der vorgeschlagenen Implementierung ist natürlich die fehlende Universalität des Ansatzes, d.h. es ist notwendig, den bestehenden Expert Advisor komplett umzuschreiben und einen virtuellen Tester mit vielen Funktionen darin einzuführen. Der Vorteil des Ansatzes ist natürlich die akzeptable Arbeitsgeschwindigkeit dank der virtuellen Indikatoren.

Vielen Dank für Ihren Kommentar.

Sicherlich gibt es auch Nachteile dieser Implementierung. Aber in diesem Artikel wollte ich mich mehr auf das Konzept der Verwendung von Optimierungsalgorithmen an sich konzentrieren. In der Tat können die Schemata der Verwendung von Algorithmen sehr vielfältig sein, die universelle Architektur von Algorithmen ermöglicht die Umsetzung jeder Idee, bei der etwas gesucht oder optimiert werden muss.

Was die Selbstoptimierung als Prozess der Ausführung der EA-Strategie auf der Historie betrifft, wäre es ideal, eine Standard-MQL5-Funktion wie HistoricalSelfRun (startDate, endDate, params) zu haben, die den EA auf der Historie in einer leichtgewichtigen Version des Testers ausführt. Jetzt können Sie den Tester von der Kommandozeile aus starten, aber das ist ein separater Prozess und solche Lösungen sind nicht für den Markt geeignet.

Haben Sie schon einmal versucht, für die Optimierung nicht Chartbereiche zu verwenden, sondern Sets von solchen vorher ausgewählten Einstellungen für jeden Indikator/Prädiktor? Dieser Ansatz verkleinert den Suchbereich erheblich, aber ich verstehe, dass nicht alle Algorithmen richtig funktionieren werden, da es keinen fließenden Wechsel von Parameter zu Parameter gibt, oder ist das nicht entscheidend?

Ich verstehe, was Sie sagen. Sie meinen wohl, dass die Änderung von Opt-Parametern bei einigen Algorithmen vom Algorithmus selbst vorgenommen werden sollte und eine Einmischung von außen unerwünscht ist? Einige Algorithmen mögen es wirklich nicht, wenn man von außen in ihre Arbeit eingreift, indem man ihnen Koordinaten vorgibt, aber die meisten Algorithmen sind tolerant gegenüber solchen Eingriffen. Ich bereite einen Artikel über das Verhalten von Algorithmen in einem solchen Szenario vor. Aber ja, manchmal kann es sehr nützlich sein, einen Algorithmus von einer bestimmten Position im Suchraum aus zu starten.

Sind weitere Artikel über andere Anwendungen von Algorithmen geplant, die sich an den in diesem Artikel beschriebenen orientieren?

  • Portfolio-Management. Optimierungsalgorithmen können dabei helfen, die optimale Vermögensaufteilung in einem Portfolio zu bestimmen, um bestimmte Ziele zu erreichen. So können beispielsweise Optimierungstechniken wie die Mean-Variance-Optimierung (Mean-Variance-Matrix) eingesetzt werden, um die effizienteste Zusammenstellung von Vermögenswerten angesichts der erwarteten Erträge und des Risikos zu finden. Dies kann die Bestimmung der optimalen Mischung aus Aktien, Anleihen und anderen Vermögenswerten sowie die Optimierung der Positionsgrößen und der Portfoliodiversifizierung umfassen.

  • Auswahl der besten Handelsinstrumente. Optimierungsalgorithmen können bei der Auswahl der besten Handelsinstrumente oder Vermögenswerte für den Handel helfen. Sie können beispielsweise Optimierungsalgorithmen verwenden, um Vermögenswerte nach verschiedenen Kriterien wie Rendite, Volatilität oder Liquidität einzustufen.

Das Feld der Optimierung ist noch ungepflügt und diese Themen sind sehr interessant. Ich hoffe, dass ich diese Themen weiter verfolgen kann.

 
LUIS ALBERTO BIANUCCI neuronale Netze oder selbstlernende Systeme handelt) mit einer logischen Strategie gehen sollte, und wir fügen dies hinzu, und es ist wirklich vorteilhaft, Selbstoptimierung, das ist es, was uns näher an den menschlichen Intelligenzmodus bringt, weil es uns erlaubt, Entscheidungen kurzfristig zu treffen, und auf der Grundlage dessen, was im Moment passiert. der Moment, mit den besten, momentanen Bedingungen.
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Ich danke Ihnen. Ich werde alle Algorithmen noch einmal überprüfen. Welcher ist Ihrer Meinung nach der beste?
 
Roman Poshtar #:
Ich danke Ihnen. Ich werde alle Algorithmen noch einmal überprüfen. Welcher ist Ihrer Meinung nach der beste?

Was genau wollen Sie doppelt prüfen?

Welcher Algorithmus besser ist, muss jeder für sich selbst entscheiden, alle Algorithmen haben sowohl Vor- als auch Nachteile, ich habe versucht, die Vor- und Nachteile aufzuzeigen. Außerdem gibt es eine Bewertungstabelle, die Bände spricht.

 

Sie haben einmal nach Verteilungen gefragt, interessant, die Schichtung zu überprüfen

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3395#comment_51967665

https://habr.com/ru/articles/496750/

 
Rorschach #:

Sie haben einmal nach Verteilungen gefragt, interessant, die Schichtung zu überprüfen

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3395#comment_51967665

https://habr.com/ru/articles/496750/


Bitte erklären Sie den Zusammenhang.
 
Es gab eine Frage, ob Interesse daran besteht, die Auswirkungen verschiedener Verteilungen auf Optimierungsalgorithmen zu testen, oder etwas Ähnliches.
 
Rorschach #:

Sie haben einmal nach Verteilungen gefragt, interessant, die Schichtung zu überprüfen

Ich verstehe das nicht, wo und wann habe ich danach gefragt?

Jeder Optimierungsalgorithmus basiert auf dem Spiel mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Daher spielen Verteilungen eine Schlüsselrolle für das Funktionieren von Algorithmen.

Wenn Sie über die Gleichmäßigkeit der HF-Generierung sprechen, dann ist es im Zusammenhang mit der Optimierung wahrscheinlich angemessener, über die Auswirkungen der Qualität der HF auf die Sucheigenschaften zu sprechen. Und dieses Thema ist in den Plänen für die Abdeckung enthalten.

Die Verteilungen wurden in diesem Artikel angesprochen.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Изменяем форму и смещаем распределения вероятностей и тестируем на "Умном головастике" (Smart Cephalopod, SC)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Изменяем форму и смещаем распределения вероятностей и тестируем на "Умном головастике" (Smart Cephalopod, SC)
  • www.mql5.com
В данной статье исследуется влияние изменения формы распределений вероятностей на производительность алгоритмов оптимизации. Мы проводим эксперименты на тестовом алгоритме 'Умный головастик' (SC), чтобы оценить эффективность различных распределений вероятностей в контексте оптимизационных задач.
 
Andrey Dik #: über den Einfluss der Qualität des DST auf die Sucheigenschaften.

Das ist eine Möglichkeit.

Die Frage war in Sabers Warenkorb, jetzt ist sie nicht mehr da.

 
Rorschach #:

Es könnte dies sein.

Die Frage stand auf Sabers Wagen, jetzt ist sie nicht mehr da.

Nun, wenn es ein Interesse an dem Thema des Einflusses der Qualität von HCS auf die Algorithmen der Suchmaschinenoptimierung gibt, dann ist ein Artikel zu diesem Thema nützlich. Ich selbst interessiere mich für diese Frage, auf die die Antwort nicht offensichtlich ist.
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