Andrey Dik / Profilo
- Informazioni
|
12+ anni
esperienza
|
5
prodotti
|
87
versioni demo
|
|
15
lavori
|
0
segnali
|
0
iscritti
|
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.
⭐⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐
My Products:
https://www.mql5.com/en/users/joo/seller
Recommended Brokers:
https://rbfxdirect.com/ru/lk/?a=dnhp
In questo articolo prenderò in considerazione l'algoritmo Bat (BA), che mostra una buona convergenza sulle funzioni regolari.
In questo articolo prenderò in considerazione il metodo di ottimizzazione dell'Algoritmo Firefly(FA). Grazie alla modifica, l'algoritmo si è trasformato da outsider a vero leader della classifica.
La Ricerca del Banco di Pesci (FSS) è un nuovo algoritmo di ottimizzazione ispirato al comportamento dei pesci in un banco, la maggior parte dei quali (fino all'80%) nuota in una comunità organizzata di affini. È stato dimostrato che le aggregazioni dei pesci svolgono un ruolo importante nell'efficienza del foraggiamento e nella protezione dai predatori.
Il prossimo algoritmo che considererò è l'ottimizzazione della ricerca del cuculo utilizzando i voli di Levy. Si tratta di uno dei più recenti algoritmi di ottimizzazione e di un nuovo leader in classifica.
Prendiamo in considerazione uno dei più recenti algoritmi di ottimizzazione moderni - l'ottimizzazione Grey Wolf. Il comportamento originale sulle funzioni test rende questo algoritmo uno dei più interessanti tra quelli considerati in precedenza. Si tratta di uno dei principali algoritmi per l'addestramento di reti neurali e funzioni regolari con molte variabili.
In questo articolo studieremo l'algoritmo di una colonia di api artificiali e integreremo le nostre conoscenze con nuovi principi dello studio degli spazi funzionali. In questo articolo presenterò la mia interpretazione della versione classica dell'algoritmo.
Questa volta analizzerò l'algoritmo di ottimizzazione Ant Colony. L'algoritmo è molto interessante e complesso. Nell'articolo, provo a creare un nuovo tipo di ACO.
In questo articolo, prenderò in considerazione il famoso algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO). In precedenza, abbiamo discusso caratteristiche così importanti degli algoritmi di ottimizzazione come convergenza, tasso di convergenza, stabilità, scalabilità, nonché sviluppato un banco di prova e considerato il più semplice algoritmo RNG..
https://www.mql5.com/ru/market/product/86687
Thanks for the discussion. I will be glad to receive any feedback.:)
https://www.mql5.com/ru/market/product/86716
в составе простенького советника:
A professional tool for trading - the divergence indicator between the AO and the price, which allows you to receive a signal about a trend reversal in a timely manner or catch price pullback movements (depending on the settings). The indicator settings allow you to adjust the strength of the divergence due to the angle of the AO peaks and the percentage change in price, which makes it possible to fine-tune the signal strength. The indicator code is optimized and is tested very quickly as part
A professional tool for trading - the divergence indicator between the RSI and the price, which allows you to receive a signal about a trend reversal in a timely manner or catch price pullback movements (depending on the settings). The indicator settings allow you to adjust the strength of the divergence due to the angle of the RSI peaks and the percentage change in price, which makes it possible to fine-tune the signal strength. The indicator code is optimized and is tested very quickly as
https://www.mql5.com/ru/market/product/86687
Questo è un articolo introduttivo sulla classificazione dell'algoritmo di ottimizzazione (OA). L'articolo tenta di creare un banco di prova (un insieme di funzioni), che deve essere utilizzato per confrontare gli OA e forse, identificare l'algoritmo più universale tra tutti quelli ampiamente conosciuti.
Description. The basis for the formation of the Renko chart is the price range. If the price goes beyond its limits, the chart shows a box above or below the previous one. As a result, we see price movement without additional "noise" and important support and resistance levels. Features. For use in conjunction with the Expert Advisor, an additional buffer is implemented-a box counter. For convenience and to increase the speed of testing, the user can use the "new box" event, which the indicator


