Diskussion zum Artikel "Implementierung des Truncated-Newton-Conjugate-Gradient-Algorithmus in MQL5"
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuer Artikel Implementierung des Truncated-Newton-Conjugate-Gradient-Algorithmus in MQL5 :
Die Truncated-Newton-Konjugierte-Gradienten-Methode (TNC) ist ein Optimierungsalgorithmus zweiter Ordnung, der das Verhalten der Newton-Methode approximiert. Im Zusammenhang mit der Optimierung ist die Newton-Methode ein Verfahren, mit dem das Minimum einer Funktion ermittelt wird. Das allgemeine Verfahren besteht aus einer Anfangsschätzung, gefolgt von der Berechnung des Gradienten und der Hessematrix der Funktion, bevor die Variablen bzw. die Lösungsschätzung aktualisiert werden. Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis Konvergenz erreicht ist.
Der Gradient einer Funktion (die erste Ableitung) gibt Auskunft über die Steigung und zeigt die Richtung des steilsten Anstiegs an. Die Hessematrix (die zweite Ableitung in Matrixform) liefert Informationen über die Form, insbesondere über die Krümmung der Funktion an einem bestimmten Punkt. Wenn die Hessematrix in allen Richtungen eine positive Krümmung aufweist, deutet dies auf ein lokales Minimum (einen Tiefpunkt) hin. Ist die Krümmung in allen Richtungen negativ, handelt es sich bei dem Punkt um ein lokales Maximum (einen Scheitelpunkt). Wenn die Hessematrix Bewegungen erst in die eine und dann in die andere Richtung anzeigt, deutet dies auf einen Sattelpunkt hin.
Autor: Francis Dube