AO Core
- Bibliotheken
- Andrey Dik
- Version: 1.8
- Aktualisiert: 14 Juli 2023
- Aktivierungen: 20
AO Core ist das Herzstück des Optimierungsalgorithmus. Es handelt sich um eine Bibliothek, die auf dem HMA-Algorithmus (Hybrid Metaheuristic Algorithm) des Autors aufbaut.
Beachten Sie das ProduktMT5 Optimierung Booster , das die Verwaltung des regulären MT5 Optimiererssehreinfachmacht.
Ein Beispiel für die Verwendung von AO Core wird in diesem Artikel beschrieben:
https://www.mql5.com/ru/articles/14183
https://www.mql5.com/en/blogs/post/756510
Dieser hybride Algorithmus basiert auf einem genetischen Algorithmus und enthält die besten Qualitäten und Eigenschaften von Populationsalgorithmen.
Die Hochgeschwindigkeitsberechnung in HMA garantiert eine unübertroffene Genauigkeit und hohe Suchkapazitäten und ermöglicht es Ihnen, die Gesamtzeit für die Optimierung zu sparen, wobei die beste Lösung in weniger Iterationen gefunden wird. Die Leistung dieses Algorithmus übertrifft alle bekannten Populations-Optimierungsalgorithmen.
Welche Projekte können diese Bibliothek nutzen und die Ergebnisse verbessern:
1. Automatische Selbstoptimierung in Expert Advisors.
2. Suche nach dem optimalen Gewinn/Risiko-Verhältnis für die Implementierung eines flexiblen Money-Managements.
3. Portfolio-Optimierung, einschließlich Portfolio-Selbstoptimierung.
4. Die Verwendung bereits gefundener Lösungen als Teil des Optimierers.
5. Anwendung im maschinellen Lernen und in Verbindung mit neuronalen Netzen.
Technische Spezifikationen:
1. Anzahl der optimierten Parameter: unbegrenzt.
2. Schrittweite der optimierten Parameter: unbegrenzt, beginnend bei 0.0.
3. Hohe Skalierbarkeit und Stabilität der Ergebnisse.
Wichtig!
Bitte kaufen Sie die Bibliothek nicht, wenn Sie nicht vollständig verstehen, was Sie damit tun und wie Sie sie verwenden können .
Die Bibliothek hat keinerlei Abstimmungsparameter (eine Verringerung der Freiheitsgrade erhöht die Stabilität der Ergebnisse). Es ist nur notwendig, die Populationsgröße einzustellen (dies kann sehr nützlich sein, wenn man die Parallelisierung von historischen Läufen auf OpenCL-Geräten organisiert).
Exportierte Bibliotheksfunktionen:
//------------------------------------------------------------------------------ #import "MQL5\\Scripts\\Market\\AO Core.ex5" bool Init (int colonySize, double &range_min [] , double &range_max [] , double &range_step []); //------------------------------------------------------------------------------ void Preparation (); void GetVariantCalc (double &variant [], int pos); void SetFitness (double value, int pos); void Revision (); //------------------------------------------------------------------------------ void GetVariant (double &variant [], int pos); double GetFitness (int pos); #import //------------------------------------------------------------------------------
Veröffentlichte Artikel des Autors:
Genetische Algorithmen sind einfach!: https://www.mql5.com/ru/articles/55Populationsoptimierungsalgorithmen: https://www.mql5.com/en/articles/8122
Populationsoptimierungsalgorithmen: Partikelschwarm (PSO): https://www.mql5.com/ru/articles/11386
Populationsoptimierungsalgorithmen: Ameisenkolonie-Optimierung (ACO): https://www.mql5.com/en/articles/11602
Algorithmen zur Bevölkerungsoptimierung: Artificial Bee Colony (ABC): https://www.mql5.com/ru/articles/11736
Algorithmen zur Bevölkerungsoptimierung: Gray Wolf Optimizer (GWO): https://www.mql5.com/en/articles/11785
Algorithmen zur Bevölkerungsoptimierung: Kuckucks-Optimierungs-Algorithmus (COA): https://www.mql5.com/en/articles/11786
Populations-Optimierungs-Algorithmen: Fish School Search (FSS): https://www.mql5.com/ru/articles/11841
Populationsoptimierungsalgorithmen: Firefly-Algorithmus (FA): https://www.mql5.com/ru/articles/11873
Populationsoptimierungsalgorithmen: Fledermaus-Algorithmus (BA): https: //www.mql5.com/ru/articles/11915
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