"MQL5'te ALGLIB sayısal analiz kütüphanesi" makalesi için tartışma
"MQL'de ALgLIB" hakkında hep merak etmişimdir - orijinaline ne kadar yakın ve ona karşılık geliyor?
Doğru anlaşıldığında, olabilecek en kötü şey, örneğin C/C++ ve MQL'de AlgLIB kullanarak farklı sonuçlar elde etmektir.
Ufkunuzu genişletmek için birkaç bağlantı.
Orijinal AlgLIB'nin test durumuyla ilgili son iki satır. MQL5 uyarlamasında herhangi bir test bulunmamaktadır.
Tüm kapsamlı Alglib test durumları her zaman MQL5 kütüphanesinin ilk taşınan sürümünden(Ekim 2012) itibaren olmuştur:
\MQL5\Scripts\UnitTests\Alglib\ TestClasses.mq5 TestInterfaces.mq5 TestClasses.mqh TestInterfaces.mqh
Şu anda kaynak kodda 3.850 kb test ve neredeyse tüm işlevleri kapsayan 105.000 satır kod bulunmaktadır.
TestClasses.mq5 / TestInterfaces.mq5 birim testlerini herkes derleyebilir ve terminalde çalıştırabilir.
- 2012.10.12
- www.mql5.com
Alglib'e ek olarak, diğer matematik kütüphaneleri için de test örnekleri bulunmaktadır:
Güncellemeden sonra sinir ağı çalışmayı durdurdu.
ALGLIB'in eski sürümüne geri döndüm. Eğer ihtiyacınız varsa - ektedir.
İyi günler!
Doğrusal olmayan ISC optimizasyonunun nasıl kullanılacağını bulabilen var mı?
İşte Alglib sitesinden bir örnek https://www.alglib.net/translator/man/manual.cpp.html#example_lsfit_d_nlf
Lütfen bana neyi yanlış yaptığımı söyler misiniz?
//+------------------------------------------------------------------+ //|Optim.mq5 | //|vp | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "vp" #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #include <Math\Alglib\alglib.mqh> void function_cx_1_func(double &c[],double &x[],double &func,CObject &obj) { // bu geri arama f(c,x)=exp(-c0*sqr(x0)) hesaplar // burada x, X ekseni üzerindeki bir konum ve c ayarlanabilir bir parametredir func = MathExp(-c[0]*MathPow(x[0],2)); } void OnStart() { int info; CObject obj; vector v = {-1,-0.8,-0.6,-0.4,-0.2,0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0}; double y[] = {0.223130, 0.382893, 0.582748, 0.786628, 0.941765, 1.000000, 0.941765, 0.786628, 0.582748, 0.382893, 0.223130}; double c[] = {0.3}; CMatrixDouble x; x.Col(0,v); double epsx = 0.000001; int maxits = 0; double diffstep = 0.0001; // // Ağırlıksız fitting // CLSFitStateShell state; CAlglib::LSFitCreateF(x,y,c,diffstep,state); CAlglib::LSFitSetCond(state,epsx,maxits); CNDimensional_Rep rep; CNDimensional_PFunc function_cx_1_func; CAlglib::LSFitFit(state,function_cx_1_func,rep,0,obj); CLSFitReportShell grep; CAlglib::LSFitResults(state,info,c,grep); ArrayPrint(c); // BEKLENEN: [1.5] Print(grep.GetIterationsCount()); Print(grep.GetRMSError()); }
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Yeni makaleye göz atın: MQL5'te ALGLIB sayısal analiz kütüphanesi.
Bu makalede, finansal veri analizinin verimliliğini artırabilecek ALGLIB 3.19 sayısal analiz kütüphanesini, uygulamalarını ve yeni algoritmalarını kısaca gözden geçireceğiz.
Finansal verilerle çalışırken neden ALGLIB'i seçmelisiniz?
Kütüphanenin temel faydaları:
Ayrıca kütüphane, sunulan yöntemlerin işlevselliğinin büyük bir kısmını kapsayan geniş bir test senaryosu koleksiyonu da içermektedir. Bu, testler gerçekleştirmenize ve tespit edilen hataları proje yazarlarına bildirmenize olanak tanır. Kütüphane hakkında daha ayrıntılı bilgiye https://www.alglib.net/ adresindeki proje web sitesinden ulaşabilirsiniz.
Yazar: MetaQuotes