AO Core
- Bibliotecas
- Andrey Dik
- Versión: 1.8
- Actualizado: 14 julio 2023
- Activaciones: 20
AO Core es el núcleo del algoritmo de optimización, es una biblioteca construida sobre el algoritmo HMA (algoritmo metaheurístico híbrido) del autor.
Preste atención al productoMT5 Optimization Booster , que facilitaen granmedida la gestión del optimizadornormal MT5 .
En el artículo se describe un ejemplo de utilización de AO Core:
https://www.mql5.com/ru/articles/14183
https://www.mql5.com/en/blogs/post/756510
Este algoritmo híbrido está basado en un algoritmo genético y contiene las mejores cualidades y propiedades de los algoritmos poblacionales.
La alta velocidad de cálculo de HMA garantiza una precisión insuperable y una alta capacidad de búsqueda, permite ahorrar el tiempo total de optimización, donde la mejor solución se encontrará en menos iteraciones. El rendimiento de este algoritmo supera a todos los algoritmos de optimización poblacional conocidos.
Qué proyectos pueden utilizar esta biblioteca y mejorar los resultados:
1. Autooptimización automática en Asesores Expertos.
2. Búsqueda de la relación óptima beneficio/riesgo para la implementación de una gestión monetaria flexible.
3. Optimización de carteras, incluida la autooptimización de carteras.
4. Utilización de soluciones ya encontradas como parte del optimizador.
5. Aplicación en aprendizaje automático y junto con redes neuronales.
Especificaciones técnicas:
1. El número de parámetros optimizados: ilimitado.
2. El paso de los parámetros optimizados: ilimitado, a partir de 0,0.
3. Alta escalabilidad y estabilidad de los resultados.
¡Importante!
Por favor, no compre la biblioteca si no entiende completamente qué hacer con ella y cómo utilizarla .
La biblioteca no tiene ningún parámetro de ajuste (reducir los grados de libertad aumenta la estabilidad de los resultados). Sólo es necesario establecer el tamaño de la población (puede ser muy útil a la hora de organizar la paralelización de ejecuciones históricas en dispositivos OpenCL).
Funciones de biblioteca exportadas:
//------------------------------------------------------------------------------ #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 //------------------------------------------------------------------------------
Artículos publicados por el autor:
Los algoritmos genéticos son fáciles: https://www.mql5.com/ru/articles/55Algoritmos de optimización de poblaciones: https://www.mql5.com/en/articles/8122
Algoritmos de optimización de poblaciones: Enjambre de partículas (PSO): https://www.mql5.com/ru/articles/11386
Algoritmos de optimización de poblaciones: Optimización de colonias de hormigas (ACO): https://www.mql5.com/en/articles/11602
Algoritmos de optimización de poblaciones: Artificial Bee Colony (ABC): https://www.mql5.com/ru/articles/11736
Algoritmos de optimización de poblaciones: Optimizador Lobo Gris (GWO): https://www.mql5.com/en/articles/11785
Algoritmos de optimización de poblaciones: Algoritmo de optimización del cuco (COA): https://www.mql5.com/en/articles/11786
Algoritmos de optimización de poblaciones: Fish School Search (FSS): https://www.mql5.com/ru/articles/11841
Algoritmos de optimización de poblaciones: Algoritmo Firefly (FA): https://www.mql5.com/ru/articles/11873
Algoritmos de optimización de poblaciones: Algoritmo del murciélago (BA): https: //www.mql5.com/ru/articles/11915
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