Discussion de l'article "Bibliothèque d'analyse numérique ALGLIB en MQL5"
Je me suis toujours interrogé sur "ALgLIB in MQL" - dans quelle mesure est-il proche de l'original et y correspond-il ?
Si je comprends bien, la pire chose qui puisse arriver est d'obtenir des résultats différents en utilisant AlgLIB par exemple en C/C++ et en MQL.
La question de "ALgLIB in MQL" a toujours été intéressante : dans quelle mesure est-elle proche de l'original et y correspond-elle ?
Si l'on comprend bien, la pire chose qui puisse arriver est d'obtenir des résultats différents en utilisant AlgLIB par exemple en C/C++ et en MQL.
Quelques liens pour élargir vos horizons.
les deux dernières lignes concernant les cas de test de l'AlgLIB originale. Il n'y a pas de tests dans l'adaptation MQL5.
Tous les cas de test étendus d'Alglib ont toujours été à partir de la toute première version portée de la bibliothèque MQL5(octobre 2012) :
\MQL5\Scripts\UnitTests\Alglib\ TestClasses.mq5 TestInterfaces.mq5 TestClasses.mqh TestInterfaces.mqh
Maintenant, c'est 3,850 kb de tests dans le code source et 105,000 lignes de code couvrant presque toutes les fonctionnalités.
Tout le monde peut compiler les tests unitaires TestClasses.mq5 / TestInterfaces.mq5 et les exécuter dans le terminal.
- 2012.10.12
- www.mql5.com
En plus d'Alglib, il existe des cas de test pour d'autres bibliothèques mathématiques :
Après la mise à jour, le réseau neuronal a cessé de fonctionner.
Je suis revenu à l'ancienne version d'ALGLIB. Si vous en avez besoin - ci-joint.
Bonjour !
Est-ce que quelqu'un a réussi à comprendre comment utiliser l'optimisation non-linéaire ISC ?
Voici un exemple tiré du site Alglib https://www.alglib.net/translator/man/manual.cpp.html#example_lsfit_d_nlf
Pourriez-vous me dire ce que je fais de travers ?
//+------------------------------------------------------------------+ //|Optim.mq5 | //|vp | //| https ://www.mql5.com //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "vp" #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include <Math\Alglib\alglib.mqh> void function_cx_1_func(double &c[],double &x[],double &func,CObject &obj) { // ce callback calcule f(c,x)=exp(-c0*sqr(x0)) // où x est une position sur l'axe X et c est un paramètre réglable func = MathExp(-c[0]*MathPow(x[0],2)); } void OnStart() { int info; CObject obj; vector v = {-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0}; double y[] = {0.223130, 0.382893, 0.582748, 0.786628, 0.941765, 1.000000, 0.941765, 0.786628, 0.582748, 0.382893, 0.223130}; double c[] = {0.3}; CMatrixDouble x; x.Col(0,v); double epsx = 0.000001; int maxits = 0; double diffstep = 0.0001; // // Ajustement sans poids // CLSFitStateShell state; CAlglib::LSFitCreateF(x,y,c,diffstep,state); CAlglib::LSFitSetCond(state,epsx,maxits); CNDimensional_Rep rep; CNDimensional_PFunc function_cx_1_func; CAlglib::LSFitFit(state,function_cx_1_func,rep,0,obj); CLSFitReportShell grep; CAlglib::LSFitResults(state,info,c,grep); ArrayPrint(c); // ATTENDU : [1.5] Print(grep.GetIterationsCount()); Print(grep.GetRMSError()); }
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Un nouvel article Bibliothèque d'analyse numérique ALGLIB en MQL5 a été publié :
L'article présente rapidement la bibliothèque d'analyse numérique ALGLIB 3.19, ses applications et les nouveaux algorithmes qui peuvent améliorer l'efficacité de l'analyse des données financières.
Pourquoi choisir ALGLIB pour travailler avec des données financières ?
Voici les principaux avantages de la bibliothèque :
La bibliothèque contient de plus une vaste collection de cas de test couvrant la majeure partie des fonctionnalités des méthodes proposées. Cela vous permettra de réaliser les tests et de transmettre les erreurs détectées aux auteurs du projet. Des informations plus détaillées sur la bibliothèque sont disponibles sur le site web du projet https://www.alglib.net/.
Auteur : MetaQuotes