Diskussion zum Artikel "Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus in MQL5"
![MQL5 - Sprache von Handelsstrategien, eingebaut ins Kundenterminal MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuer Artikel Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus in MQL5 :
In diesem Artikel beschreiben wir die Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus der Gruppenmethode der Datenverarbeitung in MQL5.
Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung ist eine Art Algorithmus, der für die Datenanalyse und -vorhersage verwendet wird. Es handelt sich um eine Technik des maschinellen Lernens, die darauf abzielt, das beste mathematische Modell zur Beschreibung eines bestimmten Datensatzes zu finden. GMDH wurde in den 1960er Jahren von dem sowjetischen Mathematiker Alexey Ivakhnenko entwickelt. Es wurde entwickelt, um die Herausforderungen zu bewältigen, die mit der Modellierung komplexer Systeme auf der Grundlage empirischer Daten verbunden sind. GMDH-Algorithmen verwenden einen datengesteuerten Ansatz zur Modellierung, bei dem Modelle auf der Grundlage von Beobachtungsdaten und nicht von vorgefassten Meinungen oder theoretischen Annahmen erstellt und verfeinert werden.
Einer der Hauptvorteile von GMDH ist, dass es den Prozess der Modellerstellung automatisiert, indem es iterativ Kandidatenmodelle generiert und bewertet, die leistungsfähigsten Modelle auswählt und sie auf der Grundlage des Datenfeedbacks verfeinert. Diese Automatisierung verringert den Bedarf an manuellen Eingriffen und Fachwissen bei der Erstellung des Modells.
Der Grundgedanke von GMDH besteht darin, durch iterative Auswahl und Kombination von Variablen eine Reihe von Modellen mit zunehmender Komplexität und Genauigkeit zu erstellen. Der Algorithmus beginnt mit einer Reihe einfacher Modelle (in der Regel lineare Modelle) und erhöht schrittweise deren Komplexität durch Hinzufügen zusätzlicher Variablen und Terme. Bei jedem Schritt bewertet der Algorithmus die Leistung der Modelle und wählt die besten aus, die die Grundlage für die nächste Iteration bilden. Dieser Prozess wird so lange fortgesetzt, bis ein zufriedenstellendes Modell erhalten wird oder bis ein Abbruchkriterium erfüllt ist.
Autor: Francis Dube