Optimizasyon Algoritmaları Şampiyonası. - sayfa 108
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
İyi. Montaj, optimizasyon problemlerinin sadece özel bir durumu olduğundan, hız ve verimlilik nasıl gerekli olmayabilir. Algoritmanın aradığından daha hızlı değişiyorsa, maksimumu bulmanın faydası nedir? Dakikaları doğru bir şekilde tahmin etmek için bir mekanizmanız olduğunu hayal edin (yani, zamanın en az yüzde 60'ı), ancak hesaplama bir dakikadan daha uzun bir süre için yapılır ve bu tür tahminlerin ne işe yaradığını. Ve bu, aslında tahminlerin doğru olmasına rağmen. Yani burada da.
Ve genel olarak, benim anlayışımda optimize etmek, iki veya daha fazla değer / parametrenin veya başka bir şeyin (örneğin fiyat-kalite) oranını en iyi seçeneğe getirmektir. Veya ticaretle ilgiliyse, önceden hazırlanmış karlı bir TS'yi (muhtemelen) optimal parametrelerine (TS veya mm) risk / ) karlılığına veya bunun gibi bir şeye getirin. Öyle ya da böyle, optimizasyon zaten var olana ince ayar yapmaya hizmet eder. Ve pozitif mo ile bu TS başlangıçta mevcut değilse, o zaman neyi optimize ediyorsunuz. Rastgele bir diziyi en azından hızlı, en azından yavaş bir optimizasyona optimize ederseniz, çıktının da rastgele olması durumunda bunların bir anlamı yoktur. Sanırım Andrey Zelinsky, uygulamanın bu anlamlarından bahsetmişti. Yanılıyor olabilirim. Maksimumun anlamlı olduğunu bildiğinizde maksimumu bulmak anlamlıdır. Aksi takdirde, neden hiç arıyorsunuz. Ve bu gibi durumlarda hız önemlidir. Ve bu önemi nasıl tanımlayacağınızı biliyorsanız, o zaman bu zaten pozitif bir TS'dir. Ve optimizasyon sadece ince ayardır. Yani birincil değildir. Ve burada bize optimizasyonun hızının ilk ve hatta ondan daha fazla olduğu söylendi. Diğer algoritmaların eklenmesiyle optimizasyon algoritmaları aracılığıyla MO ile TS elde etmek muhtemelen mümkündür, ancak bu artık en saf haliyle optimizasyon olmayacaktır. Dick'in böyle bir simbiyoza, yani genel bir optimizasyon algoritmasına eklenebilecek karlı bir algoritmaya sahip olduğu varsayılmalıdır, o zaman bu genel optimizasyon algoritmalarının (esas olarak sadece sarmalayıcılar) olup olmadığını öğrenmek onun için ilginç olacaktır. onunkinden daha hızlı. Katılımcıların geri kalanı sadece yarışma için yarışır. Çünkü böyle bir ortak yaşamları yoktur ve safça rekabetin kendilerine bir şeyler vereceğini düşünürler.
Örnek numarası 1. Kendi kendine öğrenen bir sinir ağı (herhangi bir ağ veya başka bir benzer teknoloji) danışmanı. Böyle bir danışman, bağımsız olarak çalışabilir, nihai ticaret istatistiklerini kontrol edebilir ve gerekirse kendi kendine optimizasyonu başlatabilir.
Örnek 2. Portföy ticareti. Gerekli özelliklere sahip bir portföyü derlemek için yüzlerce alım satım enstrümanını sıralamak gerekir.
Örnek numarası 3. Temel olarak, göstergelerden gelen doğrudan sinyalleri kullanan TS'nin sık sık optimize edilmesi gerekir ve bu, gelecekte kârı garanti etmez. Ancak göstergelerin doğrudan bir sinyal kaynağı olmadığı, ancak TS'nin dayandığı bir tür destek olduğu ve serinin stat özelliklerinden dolayı karlılığın elde edildiği bir yaklaşım var. Bu durumda, stat dönüşümü için en uygun parametreleri bulmak gerekir. seri karakteristikleri sinyallere dönüştürür.
Örnek numarası 4. Tüccarlar genellikle Uzman Danışmanların optimizasyonunun, örneğin kâr için, sadece uygun olduğunu ve gelecekte böyle bir Uzman Danışmandan kârlılık beklemenin aptalca olduğunu iddia ederler. Ve bu doğru bir ifadedir. Ancak bazı nedenlerden dolayı, TS'nin parametrelerini değil, optimizasyon kriterlerini optimize etmenin yollarını aramıyorlar. Optimizasyon kriterlerinin optimizasyonu, birinci türev gibidir.
Optimizasyon algoritmalarının pratik uygulamalarının sonsuz örnekleri vardır, her gün tüccarların fikirleri vardır ve aynı zamanda bu fikirleri uygulamanın en iyi yolunu aramaları gerekir. Tüccarlar için doğru optimizasyon algoritmalarına olan acil ihtiyacı yalnızca dar görüşlü insanlar inkar edebilir, umarım böyle insanlara ait değilsinizdir .
Örnek numarası 1. Kendi kendine öğrenen bir sinir ağı (herhangi bir ağ veya başka bir benzer teknoloji) danışmanı. Böyle bir danışman, bağımsız olarak çalışabilir, nihai ticaret istatistiklerini kontrol edebilir ve gerekirse kendi kendine optimizasyonu başlatabilir.
Örnek 2. Portföy ticareti. Gerekli özelliklere sahip bir portföyü derlemek için yüzlerce alım satım enstrümanını sıralamak gerekir.
Örnek numarası 3. Temel olarak, göstergelerden gelen doğrudan sinyalleri kullanan TS'nin sık sık optimize edilmesi gerekir ve bu, gelecekte kârı garanti etmez. Ancak göstergelerin doğrudan bir sinyal kaynağı olmadığı, ancak TS'nin dayandığı bir tür destek olduğu ve serinin stat özelliklerinden dolayı karlılığın elde edildiği bir yaklaşım var. Bu durumda, stat dönüşümü için en uygun parametreleri bulmak gerekir. seri karakteristikleri sinyallere dönüştürür.
Örnek numarası 4. Tüccarlar genellikle Uzman Danışmanların optimizasyonunun, örneğin kâr için, sadece uygun olduğunu ve gelecekte böyle bir Uzman Danışmandan kârlılık beklemenin aptalca olduğunu iddia ederler. Ve bu doğru bir ifadedir. Ancak bazı nedenlerden dolayı, TS'nin parametrelerini değil, optimizasyon kriterlerini optimize etmenin yollarını aramıyorlar. Optimizasyon kriterlerinin optimizasyonu, birinci türev gibidir.
Optimizasyon algoritmalarının pratik uygulamalarının sonsuz örnekleri vardır, her gün tüccarların fikirleri vardır ve aynı zamanda bu fikirleri uygulamanın en iyi yolunu aramaları gerekir. Tüccarlar için doğru optimizasyon algoritmalarına olan acil ihtiyacı yalnızca dar görüşlü insanlar inkar edebilir, umarım böyle insanlara ait değilsinizdir .
İlginç örnekler vermişsiniz.
Ancak, maksimum elde etmek için ticaret stratejisi parametrelerinin değerlerini ayarlayarak. test edilen ticaretin karlılığı. seçilen tarihsel stratejiler Dönemde gelecek kar beklentisi ile aynı değerleri cari ticarette kullanırken her zaman aptalca bir şey değildir.
Her şey ticaret stratejisinin kendisine ve optimize edilen parametrelere bağlıdır. Kendi başlarına "aptal" değillerse, böyle bir ayarlama mevcut ticaret için gerçekten yararlı olabilir.
Örneğin, bir tüccar, üç aylık cari dönemin ortalama seviyesine göre hacimdeki sıçramanın değerini hesaplarsa. Optimizasyon sonuçlarına göre, bir anlaşma açmanın en başarılı olduğu böyle bir atlama değeri (yüzde olarak) bulur, çünkü bu tür anlaşmalar en karlı olduğu ortaya çıkar.
Sanırım "aptalca" olmayan daha fazla örnek bulabilirsiniz.
Son zamanlarda, sinir ağlarına olan ilgi azaldı, çünkü tüccarlar için eğitim örneği dışında karlı bir strateji bulması çok zor. Aynısı göstergelerdeki klasik araçlar için de geçerlidir. Ancak sorun sinir ağlarında ve göstergelerde değil, sorun kriterlerin ve optimizasyon hedeflerinin yanlış seçilmesidir. Çoğu zaman, tüccarlar optimizasyon alanının dışında birleştikleri için TS fikirlerini reddederler, ancak fikirlerin karlı olduğunu bile bilmezler, ancak optimizasyon kriterleri yanlış seçilmiştir. İki Mashka'daki en basit araçların bile karlı olabileceği ortaya çıktı, evet, evet, onlara farklı bir açıdan bakmanız, "akıllı" bir durağı vidalamanız, bir iz eklemeniz, yetkin bir MM sağlamanız yeterlidir, tüm bunlar doğru şekilde optimize edildi ve işte! - çalışan araç. Çorba bir baltadan bile pişirilebilir, bildiğiniz gibi ana bileşen aşçının yaratıcılığıdır.
Optimizasyon algoritmasının kendisi sadece bir araçtır, bir bilim insanının hünerli ellerinde bir mikroskop, ama eğer bir bilim insanının beyni yoksa, o zaman hiçbir mikroskop, hatta en doğru olanı bile ona yardımcı olacaktır.
" Optimizasyon kriterleri " ile ne demek istiyorsunuz? Bana sadece bir optimizasyon kriteri varmış gibi geldi - bu bir dizi optimizasyon parametresidir (sayıları ne kadar küçükse - o kadar iyi ve ideal olarak bir - periyot), CF kurtarma faktörünün maksimum değerini sağlar = oranı maksimum düşüşe net kar.
Yapabilir. Ancak, çizelge dışı girişler için çabalıyorsak, yani tahmin içinde en küçük durağı koyabileceğiniz yerler gibi, o zaman küçük bir TF'de (yaşlınızın tahmini dahilinde) bir tahmin alma hızı da önemlidir. . Bu bir pipleme değil ve pozlar eski TF'ye göre uzun sürüyor, ancak poza girme anı da önemli. Ve m5 için tahminin doğruluğunu artırmak mümkün değilse, neden m1 için benzer bir tahmine bakmıyorsunuz? Ve sonra doğruluk sadece hıza bağlıdır.
Birçok değişkenli bir fonksiyonun ekstremumunu aramak için bir klasik yöntemin ilkelerine göre bir program yaptım.
F(x1,x2,x3)=exp(x1+x2+x3)/(x1*x2*x2*x3*x3*x3);
Bu sonuçları aldım.
Belirtilen arama hatası 0.01
Başlangıç parametreleri (ilk arama) x1=x2=x3=0.5;
Arama aralığı 0-100
İşlev çağrısı sayısı - 51
Minimum Fmin=3.76210
x1=1.1; x2=2.1; x3=3.1;
Herkes minimum kontrol edebilir mi?
Kendi başına, hayır. Ancak ev optimizasyonu olmadan ve sadece giderler değil, örneğin daha da fazlası.
Her neyse, optimizasyona ihtiyacınız yoksa - bu konu sizin için değil.
Her neyse, eğer ... - bu konu sizin için değil.
"Usta" ve "optimizasyon" sistemlerinde büyük bir "uzman" ın bu sözleriyle - herhangi bir tartışma sona erer