MetaTrader 5 Strategy Tester! - страница 45

 
Andrey Dik:

Я ж сказал - оптимизатор МТ самый эффективный из всех свободно доступных в мире

Как выше показали, это совсем не так.
 
fxsaber:

Просьба приложить ex5-алгоритма (если исходники закрыты) и пример Script OAC Dik его использования на данной FF.

Хочется погонять Ваш алгоритм.

Это невозможно, к сожалению, по лицензионным соображениям.

 
Alexey Burnakov:
> library(GenSA)
Error in library(GenSA) : нет пакета под названием ‘GenSA’
Какая команда закачки этой библы?
 
fxsaber:
Как выше показали, это совсем не так.
Вы лично понимаете, что там в коде? - я нет. Поэтому не факт.
 
Andrey Dik:

Это невозможно, к сожалению, по лицензионным соображениям.

Тогда остается только верить Вам наслово.
 
fxsaber:
> library(GenSA)
Error in library(GenSA) : нет пакета под названием ‘GenSA’
Какая команда закачки этой библы?
Это  R. Почитайте
 
Andrey Dik:

Результаты и само решение непонятно. Поясните пожалуйста.

ЗЫ. не вижу в коде использование библиотеки задачи, посему не факт, что ФФ считается идентично. 

Там приведена fitness_f. подсчет совпадений элементов векторов.
 
fxsaber:
Тогда остается только верить Вам наслово.

Конечно, только верить на слово. Когда был шанс проверить мои слова - не нашлось никого готового это сделать, а теперь мне уже пофиг. В моей статье есть описание ГА, он попроще но тоже очень хорош, можете попробовать его.

 

fxsaber:

Какая команда закачки этой библы?  

 Вы понимаете, что делает код R? Где там зашит текст? Каким образом подсчитываются совпадения, где вывод результата?

 
Andrey Dik:

Результаты и само решение непонятно. Поясните пожалуйста.

ЗЫ. не вижу в коде использование библиотеки задачи, посему не факт, что ФФ считается идентично. 

 есть алфавит длиной 41 уникальных значений стринг. Генерируется случайная последовательность длиной 49 из элементов алфавита с повторениями. Генерируется слуйная последовательность индексов вхождения элементов.
 Методом simulated annealing подбираются индексы входящих в последовательность значений. Максимизируется количество совпадений значений векторов попарно. То есть один в один.
Полный аналог вашей задачки. Только метод и язык другой.
Задачка очень легкая. В частности из-за дешевой фитнесс функции. Обычно я вожусь с ФФ которая занимает до секунды на итерацию.
Причина обращения: