Andrey Dik
Andrey Dik
4.4 (26)
  • Информация
12+ лет
опыт работы
5
продуктов
87
демо-версий
15
работ
0
сигналов
0
подписчиков
РАССМОТРЮ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ИЗДАНИЮ КНИГИ (УЧЕБНОГО ПОСОБИЯ) ОБ АЛГОРИТМАХ ОПТИМИЗАЦИИ.

Группа для общения по вопросам оптимизации и бесплатного тестирования продуктов: https://t.me/+vazsAAcney4zYmZi
Внимание! Появились мои двойники в телеграм, мой настоящий ник @JQS_aka_Joo

Мой github с алгоритмами оптимизации: https://github.com/JQSakaJoo/Population-optimization-algorithms-MQL5

Все мои публикации: https://www.mql5.com/en/users/joo/publications

Разрабатываю системы по технологиям машинного обучения с 2007 года и в области искусственного
интеллекта, оптимизации и прогнозирования.

Принимал активное участие в развитии платформы МТ5, таких как введение поддержки универсальных параллельных
вычислений на GPU и CPU с OpenCL, тестирование и бектестинг распределённых
вычислений в локальной сети и облаке при оптимизации в МТ5, мои тестовые функции входят в штатную поставку терминала.
⭐⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐
Мои продукты:
https://www.mql5.com/en/users/joo/seller

Рекомендуемые брокеры:
https://rbfxdirect.com/ru/lk/?a=dnhp
Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм гравитационного поиска (Gravitational Search Algorithm - GSA)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм гравитационного поиска (Gravitational Search Algorithm - GSA)

GSA — популяционный алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой. Высокая достоверность моделирования взаимодействия физических тел, благодаря закону гравитации Ньютона в алгоритме, позволяет наблюдать феерический танец планетарных систем и галактических скоплений, который завораживает своим представлением на анимации. Сегодня рассмотрим один из самых интересных и оригинальных алгоритмов оптимизации. Симулятор движения космических объектов прилагается.

Andrey Dik
Andrey Dik
AO Core is now available for MT4!
The product has been updated to version 1.6 (including for MT5), in which the already incredible search capabilities have become even cooler! Owners of purchased licenses for AO Core can always be sure that they have the best solution search thanks to the author's constant research in the field of optimization. Follow my news and read my articles, I wish you all success in all your endeavors!
Andrey Dik
Andrey Dik
AO Core:
1. Increased the speed of the library.
2. The scheme of checking for duplicates has been improved.
https://www.mql5.com/ru/market/product/92455
Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации бактериального поиска пищи (Bacterial Foraging Optimization — BFO)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации бактериального поиска пищи (Bacterial Foraging Optimization — BFO)

Основа стратегии поиска пищи бактерией E.coli (кишечная палочка) вдохновила ученых на создание алгоритма оптимизации BFO. Алгоритм содержит оригинальные идеи и перспективные подходы к оптимизации и достоин дальнейшего изучения.

Andrey Dik
Andrey Dik
Новый продукт AO Core (основан на hybrid metaheuristic algorithm - HMA) - безграничные возможности оптимизации! Воспользуйтесь подпиской на 1 месяц за 30$, чтобы попробовать библиотеку а заодно и решить все Ваши самые сложные задачи оптимизации.
https://www.mql5.com/ru/market/product/92455
Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация инвазивных сорняков (Invasive Weed Optimization - IWO)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация инвазивных сорняков (Invasive Weed Optimization - IWO)

Удивительная способность сорняков выживать в самых разнообразных условиях послужило идеей создания мощного алгоритма оптимизации. IWO — один из лучших среди рассмотренных ранее.

Andrey Dik Выставил продукт
Отзывов: 3
120.00 USD

AO Core - ядро алгоритма оптимизации, это библиотека, построенная на авторском алгоритме HMA (hybrid metaheuristic algorithm). Обратите внимание на продукт  MT5 Optimization Booster , который позволяет очень просто управлять штатным оптимизатором МТ5. Пример применения AO Core описан в статье: https://www.mql5.com/ru/articles/14183 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/756509 Данный гибридный алгоритм основан на генетическом алгоритме и содержит лучшие качества и свойства популяционных

Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA)

Сегодня изучим алгоритм летучих мышей (Bat algorithm - BA), который отличается удивительной сходимостью на гладких функциях.

Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Светлячковый алгоритм (Firefly Algorithm - FA)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Светлячковый алгоритм (Firefly Algorithm - FA)

Рассмотрим метод оптимизации "Поиск с помощью светлячкового алгоритма" (FA). Из аутсайдера путем модификации алгоритм превратился в настоящего лидера рейтинговой таблицы.

Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Поиск косяком рыб (Fish School Search — FSS)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Поиск косяком рыб (Fish School Search — FSS)

Поиск косяком рыб (FSS) — новый современный алгоритм оптимизации, вдохновленный поведением рыб в стае, большинство из которых, до 80%, плавают организовано в сообществе сородичей. Доказано, что объединения рыб играют важную роль в эффективности поиска пропитания и защиты от хищников.

Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации с кукушкой (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации с кукушкой (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)

Следующий алгоритм, который рассмотрим — оптимизация поиском кукушки с использованием полётов Леви. Это один из новейших алгоритмов оптимизации и новый лидер в рейтинговой таблице.

Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация Стаей Серых Волков (Grey Wolf Optimizer - GWO)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Оптимизация Стаей Серых Волков (Grey Wolf Optimizer - GWO)

Рассмотрим один из новейших современных алгоритмов оптимизации "Стаи серых волков". Оригинальное поведение на тестовых функциях делает этот алгоритм одним из самых интересных среди рассмотренных ранее. Один из лидеров для применения в обучении нейронных сетей, гладких функций с многими переменными.

Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Искуственная Пчелиная Колония (Artificial Bee Colony - ABC)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Искуственная Пчелиная Колония (Artificial Bee Colony - ABC)

Сегодня изучим алгоритм искусственной пчелиной колонии. Дополним наши знания новыми принципами исследования функциональных пространств. В данной статье я расскажу о моей интерпретации классического варианта алгоритма.

Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Муравьиная Колония (Ant Colony Optimization - ACO)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Муравьиная Колония (Ant Colony Optimization - ACO)

В этот раз разберём алгоритм оптимизации Муравьиная Колония. Алгоритм очень интересный и неоднозначный. Попытка создания нового типа ACO.

Andrey Dik
Опубликовал статью Популяционные алгоритмы оптимизации: Рой частиц (PSO)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Рой частиц (PSO)

В данной статье рассмотрим популярный алгоритм "Рой Частиц" (PSO — particle swarm optimisation). Ранее мы обсудили такие важные характеристики алгоритмов оптимизации как сходимость, скорость сходимости, устойчивость, масштабируемость, разработали стенд для тестирования, рассмотрели простейший алгоритм на ГСЧ.

Andrey Dik
Andrey Dik
Оптимизация внутренних параметров паттернов в безиндикаторном советнике Geometry.
https://www.mql5.com/ru/market/product/86687
Andrey Dik
Andrey Dik
Спасибо за обсуждение. Буду рад любым фидбэкам.
Thanks for the discussion. I will be glad to receive any feedback.:)
Andrey Dik
Andrey Dik
Пример работы индикатора
https://www.mql5.com/ru/market/product/86716
в составе простенького советника:
Andrey Dik Выставил продукт
Отзывов: 2
FREE

Профессиональный инструмент для торговли  - индикатор дивергенции между AO и ценой, позволяющий своевременно получать сигнал о развороте тренда или ловить движения откатов цены (в зависимости от настроек). Настройки индикатора позволяют регулировать силу дивергенции за счет угла наклона пиков AO и процентного изменения цены, что даёт возможность тонко настроить силу сигнала. Код индикатора оптимизирован и в составе советника очень быстро тестируется.  Индикатор не перерисовывает