Обсуждение статьи "Эволюция городских советов — City Councils Evolution (CCE)"
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 Эволюция городских советов — City Councils Evolution (CCE):
Выполняем каноническую реализацию CCE в рамках C_AO, воспроизводим тесты и показываем ключевой дефект: аддитивный покоординатный оператор тянет решения к нулю и деградирует на смещенных диапазонах. Предлагаем простой контрольный тест со сдвигом области поиска и модификацию на основе разностей, применяемую по всем координатам. В результате — исходники MQL5, методика проверки и улучшенная версия алгоритма.
Социальная метафора этого алгоритма привлекла мое внимание для рассмотрения в задачах оптимизации для торговых роботов. В чем суть: город устроен иерархически: сначала есть мельчайшие кварталы, у каждого свой совет. Лучший член квартального совета становится его главой и входит в совет района. Лучший в районном совете идёт выше, и так до верховного совета города. Члены совета стараются улучшить свои показатели, чтобы быть избранными и подняться на уровень выше. Автор — Einollah Pira опубликовал алгоритм City Councils Evolution в 2022 году.
Заинтересовала меня в CCE больше не метафора, а иерархия с локальным обменом. Подавляющее большинство алгоритмов серии устроены по одной из двух схем: либо все агенты тянутся к одному глобальному лидеру, либо каждый общается со случайным соседом. Первая схема быстро схлопывает популяцию, вторая размывает найденное. Древовидная структура обещала третий вариант: агент подтягивается только к своему непосредственному начальнику, начальник — к своему, и хорошее решение распространяется по популяции постепенно, слой за слоем, не уничтожая разнообразие на нижних уровнях.
Такая топология в рейтинге серии встречается редко, и было любопытно, даёт ли она что-то на практике. Вторая приманка — экономная схема пробы: четыре кандидата на одно изменение и жадный приём лучшего. Это дёшево реализуется и хорошо ложится на дискретные пространства, которых в трейдинге большинство.
Далее по порядку: реализую каноническую версию в C AO, протестирую на стенде, проверю гипотезу о скрытых преимуществах и затем попробую устранить выявленные проблемы. Все промежуточные результаты по ходу работы будут приведены.
Автор: Andrey Dik