Обсуждение статьи "Алгоритм оптимизации одуванчика — Dandelion Optimizer (DO)"
Здравствуйте, автор. Не могли бы вы написать простой пример советника (EA), использующий ваш алгоритм оптимизации?
hini #:
Здравствуйте, автор. Не могли бы вы написать простой пример советника (EA), использующий ваш алгоритм оптимизации?
Здравствуйте, автор. Не могли бы вы написать простой пример советника (EA), использующий ваш алгоритм оптимизации?
Здравствуйте.
Конечно, вот:
Советник на базе универсального аппроксиматора MLP
Andrey Dik, 2024.12.13 13:09
В статье представлен простой и доступный способ использования нейронной сети в торговом советнике, который не требует глубоких знаний в машинном обучении. Метод исключает нормализацию целевой функции и устраняет проблемы "взрыва весов" и "ступора сети", предлагая интуитивное обучение и наглядный контроль результатов.Использование алгоритмов оптимизации для настройки параметров советника "на лету"
Andrey Dik, 2024.02.16 10:33
В статье рассматриваются практические аспекты использования алгоритмов оптимизации для поиска наилучших параметров советников "на лету", виртуализация торговых операций и логики советника. Данная статья может быть использована как своеобразная инструкция для внедрения алгоритмов оптимизации в торгового советника.
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
Опубликована статья Алгоритм оптимизации одуванчика — Dandelion Optimizer (DO):
Алгоритм оптимизации одуванчика DO превращает простой полёт семени по ветру в стратегию математического поиска. Три фазы - вихревой подъём, дрейф к центру популяции и приземление по траектории Леви - формируют изящную метафору, которая на практике показывает интересные результаты.
Каждый из нас видел, как ветер подхватывает пушистые семена одуванчика и разносит их по округе. Этот простой природный процесс оказался интересной стратегией поиска, которую исследователи превратили в алгоритм оптимизации.
Представьте себе поляну, где растёт одуванчик. Его задача — найти лучшие места для прорастания своих семян. Семена не могут выбирать направление сами, но ветер, турбулентность воздуха и особая форма пушистого парашюта (паппуса) создают сложные траектории полёта. В результате семена распределяются по большой территории, и некоторые из них находят идеальные условия для роста.
Алгоритм DO моделирует этот процесс. Каждое «семя» — это потенциальное решение задачи оптимизации. Координаты семени в пространстве — это значения оптимизируемых параметров. «Качество почвы» в точке приземления — это значение целевой функции.
Три фазы полёта семени. Полёт семени одуванчика разделён на три последовательные фазы, каждая из которых выполняет свою роль в поиске оптимального решения.
Автор: Andrey Dik