Andrey Dik
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I WILL CONSIDER PROPOSALS FOR THE PUBLICATION OF A BOOK (TEXTBOOK) ON OPTIMIZATION ALGORITHMS.

A group for communication on optimization and free product testing://t.me/+vazsAAcney4zYmZi
Attention! My Telegram doppelgangers have appeared, my real nickname is @JQS_aka_Joo

My github with optimization algorithms: https://github.com/JQSakaJoo/Population-optimization-algorithms-MQL5

All my publications: https://www.mql5.com/en/users/joo/publications

I have been developing systems based on machine learning technologies since 2007 and in the field of artificial
intelligence, optimization and forecasting.

I took an active part in the development of the MT5 platform, such as the introduction of support for universal parallel
computing on the GPU and CPU with OpenCL, testing and backtesting of distributed
computing in the LAN and cloud during optimization in MT5, my test functions are included in the standard delivery of the terminal.
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My Products:
https://www.mql5.com/en/users/joo/seller

Recommended Brokers:
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Hat den Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC) veröffentlicht
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC)

In diesem Artikel werden wir den Algorithmus eines künstlichen Bienenvolkes untersuchen und unser Wissen durch neue Prinzipien zur Untersuchung funktionaler Räume ergänzen. In diesem Artikel werde ich meine Interpretation der klassischen Version des Algorithmus vorstellen.

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Hat den Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Ameisenkolonie-Optimierung (ACO) veröffentlicht
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Ameisenkolonie-Optimierung (ACO)

Dieses Mal werde ich den Algorithmus der Ameisenkolonie-Optimierung analysieren. Der Algorithmus ist sehr interessant und komplex. In diesem Artikel versuche ich, eine neue Art von ACO zu schaffen.

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Hat den Artikel Algorithmen zur Populationsoptimierung Partikelschwarm (PSO) veröffentlicht
Algorithmen zur Populationsoptimierung Partikelschwarm (PSO)

In diesem Artikel werde ich den beliebten Algorithmus der Partikelschwarm-Optimierung (PSO) besprechen. Zuvor haben wir wichtige Eigenschaften von Optimierungsalgorithmen wie Konvergenz, Konvergenzrate, Stabilität und Skalierbarkeit erörtert, einen Prüfstand entwickelt und den einfachsten RNG-Algorithmus betrachtet.

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Оптимизация внутренних параметров паттернов в безиндикаторном советнике Geometry.
https://www.mql5.com/ru/market/product/86687
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Спасибо за обсуждение. Буду рад любым фидбэкам.
Thanks for the discussion. I will be glad to receive any feedback.:)
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Пример работы индикатора
https://www.mql5.com/ru/market/product/86716
в составе простенького советника:
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Ein professionelles Werkzeug für den Handel - der Divergenzindikator zwischen der AO und dem Kurs, der es Ihnen ermöglicht, rechtzeitig ein Signal über eine Trendumkehr zu erhalten oder Kursrücksetzer abzufangen (abhängig von den Einstellungen). Die Einstellungen des Indikators erlauben es Ihnen, die Stärke der Divergenz aufgrund des Winkels der AO-Spitzen und der prozentualen Veränderung des Preises anzupassen, was eine Feinabstimmung der Signalstärke ermöglicht. Der Code des Indikators ist