В статье рассмотрим принцип построения многопопуляционных алгоритмов и в качестве примера такого вида алгоритмов разберём Эволюцию социальных групп (ESG), новый авторский алгоритм. Мы проанализируем основные концепции, механизмы взаимодействия популяций и преимущества этого алгоритма, а также рассмотрим его производительность в задачах оптимизации.
В этой статье мы рассмотрим использование трейлинг-стопа в торговле — насколько он полезен и эффективен, и как его можно использовать. Эффективность трейлинг-стопа во многом зависит от волатильности цены и подбора уровня стоп-лосса. Для установки стоп-лосса могут использоваться самые разные подходы.
В этой статье мы рассмотрим бинарный генетический алгоритм (BGA), который моделирует естественные процессы, происходящие в генетическом материале у живых существ в природе.
В статье рассмотрим рисование стрелочных мультисимвольных мультипериодных индикаторов. Доработаем методы класса для корректного отображения стрелок, отображающих данные стрелочных индикаторов, рассчитанных на символе/периоде, не соответствующих символу/периоду текущего графика.
В этой статье мы проведем исследование различных методов, применяемых в бинарных генетических алгоритмах и других популяционных алгоритмах. Мы рассмотрим основные компоненты алгоритма, такие как селекция, кроссовер и мутация, а также их влияние на процесс оптимизации. Кроме того, мы изучим способы представления информации и их влияние на результаты оптимизации.
В этой статье мы исследуем практическую реализацию эластичной чистой регрессии (elastic net regression), чтобы минимизировать переобучение и в то же время автоматически отделять полезные предикторы от тех, которые имеют небольшую прогностическую силу.
Статья рассказывает о методе оптимизации, основанном на принципах функционирования иммунной системы организма — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — модификацию AIS. Micro-AIS использует более простую модель иммунной системы и простые операции обработки иммунной информации. Статья также обсуждает преимущества и недостатки Micro-AIS по сравнению с обычным AIS.
В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.
В этой статье будет рассмотрена группа алгоритмов оптимизации, известных как "Эволюционные стратегии" (Evolution Strategies или ES). Они являются одними из самых первых популяционных алгоритмов, использующих принципы эволюции для поиска оптимальных решений. Будут представлены изменения, внесенные в классические варианты ES, а также пересмотрена тестовая функция и методика стенда для алгоритмов.
В статье рассмотрим вариант получения информации о закрытых позициях по истории их сделок. Создадим простой индикатор, отображающий в виде диаграммы приблизительный профит/убыток позиций на каждом баре.
В данной статье исследуется влияние изменения формы распределений вероятностей на производительность алгоритмов оптимизации. Мы проводим эксперименты на тестовом алгоритме 'Умный головастик' (SC), чтобы оценить эффективность различных распределений вероятностей в контексте оптимизационных задач.
Первая часть статьи была посвящена известному и популярному алгоритму - имитации отжига, были рассмотрены его достоинства и подробно описаны недостатки. Вторая часть статьи посвящена кардинальному преобразованию алгоритма, его перерождению в новый алгоритм оптимизации "имитации изотропного отжига, SIA".
В статье пересмотрим структуру индикаторного буфера в мультисимвольных мультипериодных индикаторах и организуем вывод на график цветных буферов этих индикаторов.
Алгоритм имитации отжига (Simulated Annealing) является метаэвристикой, вдохновленной процессом отжига металлов. В нашей статье проведем тщательный анализ алгоритма и покажем, как многие распространенные представления и мифы, вокруг этого наиболее популярного и широко известного метода оптимизации, могут быть ошибочными и неполными. Анонс второй части статьи: "Встречайте собственный авторский алгоритм имитации изотропного отжига (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который может торговать (открывать/закрывать ордера, управлять ордерами и т. д.) более чем одной парой символов с одного графика.
Статья представляет полное исследование метода Нелдера-Мида объясняя, как симплекс — пространство параметров функции — изменяется и перестраивается на каждой итерации для достижения оптимального решения, а также описывает способ улучшения этого метода.
Эта статья является вводной для целого цикла статей о программировании. Здесь предполагается, что читатель вообще не сталкивался с программированием раньше. Поэтому начинаю я с самых основ. Уровень знания программирования: абсолютный новичок.
В этой статье поговорим об алгоритме, который демонстрирует самые противоречивые результаты из всех рассмотренных ранее, алгоритм дифференциальной эволюции (DE).
В статье представлен алгоритм оптимизации, основанный на закономерностях построения спиральных траекторий в природе, таких как раковины моллюсков - алгоритм оптимизации спиральной динамики, SDO. Алгоритм, предложенный авторами, был мной основательно переосмыслен и модифицирован, в статье будет рассмотрено, почему эти изменения были необходимы.
В статье рассматривается интересный алгоритм - интеллектуальные капли воды, IWD, подсмотренный у неживой природы, симулирующий процесс формирования русла реки. Идеи этого алгоритма позволили значительно улучшить прошлого лидера рейтинга - SDS, а нового лидера (модифицированный SDSm), как обычно, найдёте в архиве к статье.
В этой статье мы объясним, как разработать показатель качества, который ваш советник сможет отображать в тестере стратегии. Мы познакомимся с двумя известными методами расчета (Ван Тарп и Санни Харрис).
Здесь мы увидим, как реализовать что-то действительно интересное, но в то же время очень сложное из-за отдельных моментов, которые многих смущают. И самое худшее, что может случиться - это то, что некоторые трейдеры, считающие себя профессионалами, ничего не знают о важности этих понятий на рынке капитала. Да, хотя основное внимание здесь уделяется программированию, но понимание некоторых вопросов, связанных с торговлей на рынках, имеет первостепенное значение для того, что мы собираемся здесь реализовать.
В статье рассматривается стохастический диффузионный поиск, SDS, это очень мощный и эффективный алгоритм оптимизации, основанный на принципах случайного блуждания. Алгоритм позволяет находить оптимальные решения в сложных многомерных пространствах, обладая высокой скоростью сходимости и способностью избегать локальных экстремумов.
В данной статье мы рассмотрим применение всех классификационных моделей пакета Scikit-learn для решения задачи классификации ирисов Фишера, попробуем их сконвертировать в ONNX-формат и использовать полученные модели в программах на MQL5. Также мы сравним точность работы оригинальных моделей и их ONNX-версий на полном наборе Iris dataset.
В этой статье мы кратко рассмотрим библиотеку численного анализа ALGLIB 3.19, ее приложения и новые алгоритмы, позволяющие повысить эффективность анализа финансовых данных.
В данной статье рассматривается алгоритм семейства MEC, называемый простым алгоритмом эволюции разума (Simple MEC, SMEC). Алгоритм отличается красотой заложенной идеи и простотой реализации.
В этой справочной статье рассмотрим стандартные индикаторы из категории "Трендовые индикаторы". Создадим готовые к применению шаблоны использования этих индикаторов в советниках — объявление и установка параметров, инициализация и деинициализация индикаторов и получение данных и сигналов из индикаторных буферов в советниках.
ДРАКОН — язык визуального программирования, специально разработанный для упрощения взаимодействия между специалистами разных отраслей (биологами, физиками, инженерами...) с программистами в российских космических проектах (например, при создании создание комплекса "Буран"). В этой статье я расскажу о том, как ДРАКОН делает создание алгоритмов доступным и интуитивно понятным, даже если вы никогда не сталкивались с кодом, а также - как заказчику легче объяснить свои мысли при заказе торговых роботов, а программисту - совершать меньше ошибок в сложных функциях.
В статье рассмотрим стандартные индикаторы из категории Объемов и индикаторов Билла Вильямса. Создадим готовые к применению шаблоны использования индикаторов в советниках — объявление и установка параметров, инициализация, деинициализация индикаторов и получение данных и сигналов из индикаторных буферов в советниках.
Статья представляет подробное описание алгоритма прыгающих лягушек (SFL) и его возможности в решении задач оптимизации. SFL-алгоритм вдохновлен поведением лягушек в естественной среде и предлагает новый подход к оптимизации функций. SFL-алгоритм является эффективным и гибким инструментом, способным обрабатывать разнообразные типы данных и достигать оптимальных решений.
Для того, чтобы использовать данные, формирующие бары, мы должны отказаться от репликации и заняться разработкой симулятора. Мы будем использовать 1-минутные бары именно потому, что они предлагают минимальный уровень сложности.
В статье рассмотрим стандартные индикаторы из категории осцилляторов. Создадим готовые к применению шаблоны их использования в советниках — объявление и установка параметров, инициализация, деинициализация индикаторов и получение данных и сигналов из индикаторных буферов в советниках.
Здесь мы рассмотрим, как более надежные данные (торгуемые тики) можно использовать в системе репликации, не беспокоясь о том, скорректированы они или нет.
Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. Здесь мы рассмотрим, как теория графов может быть интегрирована с моноидами и другими структурами данных при разработке стратегии закрытия торговой системы.
Здесь мы увидим, как активировать пользовательские события и проработать вопрос о том, как индикатор сообщает о состоянии сервиса репликации/моделирования.
В статье рассмотрим создание класса информационной панели для использования её в индикаторах и советниках. Это вводная статья в небольшой серии статей с шаблонами подключения и использования стандартных индикаторов в советниках. Начнем мы с создания панели — аналога окна данных MetaTrader 5.
В предыдущей статье мы внесли исправления в некоторые моменты и добавили тесты в нашу систему репликации для обеспечения максимально возможной стабильности. Мы также начали создавать и использовать конфигурационный файл для данной системы.
