|
12+ yıl
deneyim
|
5
ürünler
|
87
demo sürümleri
|
|
15
işler
|
0
sinyaller
|
0
aboneler
|
A group for communication on optimization and free product testing://t.me/+vazsAAcney4zYmZi
Attention! My Telegram doppelgangers have appeared, my real nickname is @JQS_aka_Joo
My github with optimization algorithms: https://github.com/JQSakaJoo/Population-optimization-algorithms-MQL5
All my publications: https://www.mql5.com/en/users/joo/publications
I have been developing systems based on machine learning technologies since 2007 and in the field of artificial
intelligence, optimization and forecasting.
I took an active part in the development of the MT5 platform, such as the introduction of support for universal parallel
computing on the GPU and CPU with OpenCL, testing and backtesting of distributed
computing in the LAN and cloud during optimization in MT5, my test functions are included in the standard delivery of the terminal.
⭐⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐
My Products:
https://www.mql5.com/en/users/joo/seller
Recommended Brokers:
https://rbfxdirect.com/ru/lk/?a=dnhp
Bu makalede, düzgün fonksiyonlar üzerinde iyi yakınsama gösteren yarasa algoritmasını inceleyeceğiz.
Bu makalede ateş böceği algoritması (Firefly Algorithm, FA) optimizasyon yöntemini ele alacağız. Yapılan değişiklik sayesinde algoritma, dışarıdan bakan bir oyuncudan gerçek bir derecelendirme tablosu liderine dönüştü.
Balık sürüsü arama (Fish School Search, FSS) algoritması, %80'e varan çoğunluğu türdeş organize topluluklar halinde yüzen balıkların sürü içerisindeki davranışlarından esinlenen yeni bir optimizasyon algoritmasıdır. Balık kümelerinin, yiyecek arama ve avcılardan korunma verimliliğinde önemli bir rol oynadığı kanıtlanmıştır.
İnceleyeceğimiz bir sonraki algoritma, Levy uçuşlarını kullanan guguk kuşu arama optimizasyonudur. Bu, en yeni optimizasyon algoritmalarından biridir ve derecelendirme tablosunda yeni bir liderdir.
Bu makalede en yeni modern optimizasyon algoritmalarından biri olan gri kurt optimizasyonunu ele alacağız. Test fonksiyonları üzerindeki orijinal davranışı, bu algoritmayı daha önce incelenenler arasında en dikkat çekici olanlardan biri haline getirmektedir. Bu, sinir ağlarının, çok değişkenli düzgün fonksiyonların eğitiminde kullanılan en iyi algoritmalardan biridir.
Bu makalede, yapay arı kolonisi algoritmasını inceleyeceğiz ve bilgi birikimimizi fonksiyon uzaylarıyla çalışmanın yeni ilkeleriyle destekleyeceğiz. Ayrıca algoritmanın klasik versiyonuna yorumumuzu katarak değiştirilmiş bir versiyonunu uygulayacağız.
Bu sefer karınca kolonisi optimizasyonu algoritmasını analiz edeceğiz. Bu algoritma çok ilginç ve karmaşıktır. Makalede, yeni bir ACO türü oluşturma girişiminde bulunacağız.
Bu makalede, popüler parçacık sürüsü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) algoritmasını ele alacağız. Bir önceki makalede, optimizasyon algoritmalarının yakınsama, yakınsama oranı, kararlılık, ölçeklenebilirlik gibi önemli özelliklerini tartıştık, ayrıca bir test ortamı geliştirdik ve en basit RNG algoritmasını inceledik.
https://www.mql5.com/ru/market/product/86687
Thanks for the discussion. I will be glad to receive any feedback.:)
https://www.mql5.com/ru/market/product/86716
в составе простенького советника:
A professional tool for trading - the divergence indicator between the AO and the price, which allows you to receive a signal about a trend reversal in a timely manner or catch price pullback movements (depending on the settings). The indicator settings allow you to adjust the strength of the divergence due to the angle of the AO peaks and the percentage change in price, which makes it possible to fine-tune the signal strength. The indicator code is optimized and is tested very quickly as part
A professional tool for trading - the divergence indicator between the RSI and the price, which allows you to receive a signal about a trend reversal in a timely manner or catch price pullback movements (depending on the settings). The indicator settings allow you to adjust the strength of the divergence due to the angle of the RSI peaks and the percentage change in price, which makes it possible to fine-tune the signal strength. The indicator code is optimized and is tested very quickly as
https://www.mql5.com/ru/market/product/86687
Bu makale, optimizasyon algoritması sınıflandırmasına giriş niteliğinde bir makaledir. Makalede, optimizasyon algoritmalarını karşılaştırmaya ve belki de yaygın olarak bilinen algoritmalar arasından en evrensel olanını belirlemeye hizmet edecek bir test ortamı (bir fonksiyon kümesi) oluşturmaya odaklanılmaktadır.
Description. The basis for the formation of the Renko chart is the price range. If the price goes beyond its limits, the chart shows a box above or below the previous one. As a result, we see price movement without additional "noise" and important support and resistance levels. Features. For use in conjunction with the Expert Advisor, an additional buffer is implemented-a box counter. For convenience and to increase the speed of testing, the user can use the "new box" event, which the indicator