Обсуждение статьи "Генетические алгоритмы - это просто!" - страница 6
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Понимаю, что очень важно оценить достоверность подгонки. Одним из методов видится добавление шума к исходным данным.
Исходные коды альтернативных методов оптимизации можно найти здесь (http://alglib.sources.ru/optimization/) и здесь (http://ool.sourceforge.net/).
Очевидно, каждый оптимизационный алгоритм показывает лучшие результаты на своих классах целевых функций.
Какие целевые функции вы используете на практике?
При разработке и отладке UGA я пользовался тестовыми целевыми функциями в той ветке, которую Вы указали. Они разные по характеру своих ландшафтов - есть и гладкие и с острыми переломами. UGA справляется со всеми ними.
Плохо сформулировал свой вопрос. Какие оптимизационные задачи решаете, применительно к фин. рынкам? Понимаю, что решать можно, что угодно. Интересует именно, что Вы решаете.
Просто ваша вторая задача (её) решение, необходима для решения вот этой задачи
https://www.mql5.com/ru/forum/123072/page6#254964 (кстати очень интересная ветка)
в свое время я хотел (соединить эти две задачи) и посчитать, посмотреть, подумать, но руки как всегда не дошли (времени как всегда в сутках мало).
Обновил библиотеку UGA и примеры к статье. Текущая свободная авторская версия 1.3.1.
Выражаю благодарность shurick, mrProF, Serj_Che, Urain за найденные ошибки, ценные советы и пожелания. Вы очень помогли сделать алгоритм лучше, спасибо.
Отличная статья! Спасибо.
Как я вижу, вы хотели использовать UGA для оптимизации обучения NN. Удалось ли это сделать? Каковы были гены хромосомы в этом случае? Вы также разработали свою собственную библиотеку NN или нашли какую-либо существующую реализацию NN, поддерживающую интеграцию с MT5 и GA?