Discussão do artigo "Usando algoritmos de otimização para configurar parâmetros de EA em tempo real" - página 2

[Andrey Dik]

Aleksey Vyazmikin #:

Artigo interessante, que deve despertar interesse na série de artigos que você publica!

Obviamente, a desvantagem da implementação proposta é a falta de universalidade da abordagem, ou seja, é necessário reescrever completamente o Expert Advisor existente e introduzir um testador virtual com muitas funções. Obviamente, a vantagem da abordagem é a velocidade de trabalho aceitável devido aos indicadores virtuais.

Obrigado por seu comentário.

Há desvantagens nessa implementação, com certeza. Mas, neste artigo, eu queria me concentrar mais no conceito de usar algoritmos de otimização propriamente ditos. De fato, os esquemas de uso de algoritmos podem ser muito diversos, a arquitetura universal dos algoritmos permite implementar qualquer ideia em que algo precise ser pesquisado ou otimizado.

Quanto à auto-otimização como um processo de execução da estratégia do EA no histórico, seria ideal ter uma função MQL5 padrão como HistoricalSelfRun (startDate, endDate, params), que executa o EA no histórico em uma versão leve do testador. Agora você pode executar o testador a partir da linha de comando, mas esse é um processo separado e essas soluções não são adequadas para o mercado.

Você já tentou usar não intervalos de gráficos para otimização, mas conjuntos dessas configurações previamente selecionadas para cada indicador/previsor? Essa abordagem reduz significativamente a área de pesquisa, mas entendo que nem todos os algoritmos funcionarão corretamente, pois não há mudança suave de parâmetro para parâmetro, ou isso não é crucial?

Entendo o que você está dizendo, acho que quer dizer que a alteração dos parâmetros de opção em alguns algoritmos deve ser feita pelo próprio algoritmo e que a interferência externa é indesejável? Alguns algoritmos realmente não gostam que você interfira no trabalho deles de fora, fornecendo-lhes coordenadas, mas a maioria dos algoritmos tolera essa interferência. Estou preparando um artigo sobre o comportamento dos algoritmos nesse cenário. Mas, sim, às vezes pode ser muito útil iniciar um algoritmo a partir de uma determinada posição no espaço de busca.

Há algum artigo planejado sobre outras aplicações de algoritmos, de acordo com as linhas descritas neste artigo?

• Gerenciamento de portfólio. Os algoritmos de otimização podem ajudar a determinar a alocação ideal de ativos em um portfólio para atingir determinados objetivos. Por exemplo, as técnicas de otimização, como a otimização de média-variância (matriz de média-variância), podem ser usadas para encontrar o conjunto mais eficiente de ativos, considerando os retornos e os riscos esperados. Isso pode incluir a determinação da combinação ideal de ações, títulos e outros ativos, bem como a otimização do tamanho das posições e a diversificação do portfólio.

• Selecionar os melhores instrumentos de negociação. Os algoritmos de otimização podem ajudar a selecionar os melhores instrumentos de negociação ou ativos a serem negociados. Por exemplo, você pode usar algoritmos de otimização para classificar ativos com base em vários critérios, como retorno, volatilidade ou liquidez.

O campo da otimização ainda não foi explorado e esses tópicos são muito interessantes. Espero, sim, continuar com esses tópicos.

[Andrey Dik]

LUIS ALBERTO BIANUCCI rede neural ou de autoaprendizagem) deve ir, com uma estratégia lógica, e adicionamos isso, que é realmente benéfico, a auto-otimização, que é o que nos aproximará do modo de inteligência humana, pois nos permite tomar decisões a curto prazo e com base no que está acontecendo no momento. o momento, tendo as melhores condições instantâneas. o momento, tendo as melhores condições instantâneas.

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[Roman Poshtar]

Muito obrigado. Vou verificar novamente todos os algoritmos. Qual deles você acha que é o melhor?

[Andrey Dik]

Roman Poshtar #:
Muito obrigado. Vou verificar novamente todos os algoritmos. Qual deles você acha que é o melhor?

O que exatamente você quer verificar?

Cada um deve decidir por si mesmo qual algoritmo é melhor. Todos os algoritmos têm vantagens e desvantagens, tentei mostrar os prós e os contras. Além disso, há uma tabela de classificação, que fala muito.

[Rorschach]

Você perguntou sobre as distribuições uma vez, é interessante verificar a estratificação

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3395#comment_51967665

https://habr.com/ru/articles/496750/

[Andrey Dik]

Rorschach #:

Você perguntou sobre as distribuições uma vez, o que é interessante para verificar a estratificação

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3395#comment_51967665

https://habr.com/ru/articles/496750/

Por favor, explique o contexto.

[Rorschach]

Houve uma pergunta: há algum interesse em testar o efeito de diferentes distribuições em algoritmos de otimização, ou algo do gênero.

[Andrey Dik]

Rorschach #:

Você perguntou sobre as distribuições uma vez, o que é interessante para verificar a estratificação

Não estou entendendo, onde e quando perguntei?

Qualquer algoritmo de otimização é baseado em jogos com distribuições de probabilidade. Portanto, as distribuições desempenham um papel fundamental no funcionamento dos algoritmos.

Se você está falando sobre a uniformidade da geração de HF, então, em relação à otimização, provavelmente é mais apropriado falar sobre o efeito da qualidade do HF nas propriedades de pesquisa. E esse tópico está nos planos de cobertura.

As distribuições foram abordadas neste artigo.

[Rorschach]

Andrey Dik #: sobre a influência da qualidade do DST nas propriedades de pesquisa.

Essa é uma possibilidade.

A pergunta estava no carrinho do Saber, mas agora não está mais lá.

[Andrey Dik]

Rorschach #:

Pode ser isso.

A pergunta estava no carrinho do Saber, mas não está lá agora.

Bem, se houver interesse no tópico da influência da qualidade do HCS nos algoritmos de otimização de mecanismos de pesquisa, um artigo sobre esse tópico será útil. Eu mesmo estou interessado nessa questão, cuja resposta não é óbvia.