Discussão do artigo "Biblioteca de análise numérica ALGLIB em MQL5"
Sempre me perguntei sobre o "ALgLIB em MQL" - quão próximo ele é do original e corresponde a ele?
Se você entender corretamente, a pior coisa que pode acontecer é obter resultados diferentes usando o AlgLIB, por exemplo, em C/C++ e em MQL.
A pergunta sobre o "ALgLIB in MQL" sempre foi interessante: o quanto ele se aproxima do original e corresponde a ele?
Se você entender corretamente, a pior coisa que pode acontecer é obter resultados diferentes usando o AlgLIB, por exemplo, em C/C++ e em MQL.
Alguns links para ampliar seus horizontes.
- Comparação de bibliotecas de álgebra linear.
-
Benchmarks de multiplicação de matrizes com um único núcleo de CPU.
as duas últimas linhas sobre o caso de teste do AlgLIB original. Não há testes na adaptação para MQL5.
Todos os extensos casos de teste da Alglib sempre foram da primeira versão portada da biblioteca MQL5(outubro de 2012):
\MQL5\Scripts\UnitTests\Alglib\ TestClasses.mq5 TestInterfaces.mq5 TestClasses.mqh TestInterfaces.mqh
Agora são 3.850 kb de testes no código-fonte e 105.000 linhas de código que abrangem quase todas as funcionalidades.
Qualquer pessoa pode compilar os testes unitários TestClasses.mq5 / TestInterfaces.mq5 e executá-los no terminal.
- 2012.10.12
- www.mql5.com
Além da Alglib, há casos de teste para outras bibliotecas de matemática:
Após a atualização, a rede neural parou de funcionar.
Voltei para a versão antiga do ALGLIB. Se você precisar dela - em anexo.
Boa tarde!
Alguém conseguiu descobrir como usar a otimização não linear do ISC?
Aqui está um exemplo do site da Alglib https://www.alglib.net/translator/man/manual.cpp.html#example_lsfit_d_nlf
Poderia me dizer o que estou fazendo de errado?
//+------------------------------------------------------------------+ //|Otimizar.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) { // essa chamada de retorno calcula f(c,x)=exp(-c0*sqr(x0)) // em que x é uma posição no eixo X e c é um parâmetro ajustável 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; // // Ajuste sem pesos // 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); // EXPECTATIVA: [1.5] Print(grep.GetIterationsCount()); Print(grep.GetRMSError()); }
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Novo artigo Biblioteca de análise numérica ALGLIB em MQL5 foi publicado:
Neste artigo, vamos brevemente revisar a biblioteca de análise numérica ALGLIB 3.19, suas aplicações e novos algoritmos que aumentam a eficácia da análise de dados financeiros.
Por que escolher o ALGLIB ao trabalhar com dados financeiros?
Aqui estão as principais vantagens desta biblioteca:
Além disso, a biblioteca ALGLIB contém um vasto conjunto de casos de teste, cobrindo ao máximo as funcionalidades dos métodos oferecidos. Isso permite que você faça seus próprios testes e relate quaisquer erros encontrados aos autores do projeto. Mais informações sobre a biblioteca podem ser encontradas no site do projeto https://www.alglib.net/
Autor: MetaQuotes