Обсуждение статьи "Алгоритм оптимизации скопы — Osprey Optimization Algorithm(OOA)"
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 скопы — Osprey Optimization Algorithm(OOA):
Алгоритм оптимизации скопы (OOA) — ещё один представитель метаэвристик с красивой метафорой и первыми местами на бенчмарках. Проверка на стенде показывает другое. В статье разбираем, какие две формулы ломают канон, исправляем их по одной с измерением вклада каждой правки и доводим алгоритм с 30% до 60%. На выходе — готовая реализация в C_AO с тремя параметрами для оптимизации торговых систем и понятный способ проверить любой новый алгоритм, прежде чем ему доверять.
Трейдер, который самостоятельно оптимизирует параметры торговой системы, регулярно сталкивается с одной и той же ситуацией: в научных публикациях появляется новый алгоритм, он показывает первые места на бенчмарках. Возникает вопрос, можно ли этому верить и стоит ли тратить время на реализации в MQL5. У читателя нет ни стенда, ни времени проверять формулы, и как алгоритм поведёт себя на 15 параметрах советника с несимметричными диапазонами и ступенчатой целевой функцией заранее неизвестно.
После ознакомления с материалом читатель получит готовую реализацию алгоритма OOA и его модификации OOAm в рамках C_AO с измеренными результатами по каждой функции стенда. Их можно подставить в свой оптимизатор без переделки. Также станет понятно, почему канонический OOA на задачах типичной для трейдинга размерности, порядка 10–50 параметров, за исключением одной функции, практически превращается в случайный поиск. Будет показано, какие именно две формулы за это отвечают. Кроме того, будет предложен воспроизводимый способ проверки, позволяющий отделить в чужом алгоритме реально работающие механизмы от декоративных, прежде чем строить на нём собственные решения.
Скопа, или osprey (Pandion haliaetus), — крупная хищная птица, почти полностью специализирующаяся на ловле рыбы. Во время охоты она сначала обследует водоём с высоты, выбирая потенциальную добычу, а затем резко пикирует к цели и захватывает её когтями. Такое поведение естественным образом раскладывается на две стадии, хорошо знакомые в задачах глобальной оптимизации: исследование пространства поиска и последующее уточнение найденного решения. Именно эта аналогия легла в основу Osprey Optimization Algorithm.
Автор: Andrey Dik