Обсуждение статьи "Методы оптимизации библиотеки ALGLIB (Часть I)"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Методы оптимизации библиотеки ALGLIB (Часть I):

В статье познакомимся с методами оптимизации библиотеки ALGLIB для MQL5. Статья включает простые и наглядные примеры применения ALGLIB для решения задач оптимизации, что сделает процесс освоения методов максимально доступным. Мы подробно рассмотрим подключение таких алгоритмов, как BLEIC, L-BFGS и NS, и на их основе решим простую тестовую задачу.

В стандартной поставке терминала MetaTrader 5 имеется библиотека ALGLIB, представляющая собой мощный инструмент для численного анализа, который может быть полезен разработчикам торговых систем. Библиотека ALGLIB предлагает пользователю обширный арсенал методов численного анализа, включая:

  • Линейную алгебру — решение систем линейных уравнений, вычисление собственных значений и векторов, разложение матриц.
  • Оптимизацию — методы одномерной и многомерной оптимизации.
  • Интерполяцию и аппроксимацию — полиномиальная и сплайн-интерполяция, аппроксимация функций с использованием методов наименьших квадратов.
  • Численное интегрирование и дифференцирование — методы интегрирования (трапеции, Симпсона и др.), численное дифференцирование.
  • Численные методы решения дифференциальных уравнений — обыкновенные дифференциальные уравнения и численные методы.
  • Статистические методы — оценка параметров, регрессионный анализ, генерация случайных чисел.
  • Фурье-анализ: быстрое преобразование Фурье.

Детерминированные методы оптимизации, представленные в ALGLIB, основаны на различных вариациях градиентного спуска и позволяют использовать как аналитические, так и численные подходы. В этой статье мы сосредоточимся на численных методах, поскольку они наиболее подходят для практических задач трейдеров.

Автор: Andrey Dik

 
Спасибо, интересно.
Новый комментарий