Diskussion zum Artikel "Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus in MQL5"
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Neuer Artikel Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus in MQL5 :
In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung der Algorithmenfamilie Group Method of Data Handling mit der Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus und seiner verfeinerten Variante, dem Kombinatorischen Selektiven Algorithmus in MQL5 fort.
Der Kombinatorische Algorithmus oder GMDH, oft auch als COMBI bezeichnet, ist die Grundform der GMDH und dient als Grundlage für komplexere Algorithmen innerhalb der Familie. Genau wie der Multilayered Iterative Algorithm (MIA) arbeitet er mit einer Eingabedatenprobe, die als Matrix dargestellt wird und Beobachtungen über eine Reihe von Variablen enthält. Die Datenstichprobe wird in zwei Teile unterteilt: eine Trainingsstichprobe und eine Teststichprobe. Die Trainingsstichprobe wird verwendet, um die Koeffizienten des Polynoms zu schätzen, während die Teststichprobe verwendet wird, um die Struktur des optimalen Modells auf der Grundlage des minimalen Wertes des ausgewählten Kriteriums auszuwählen. In diesem Artikel werden wir die Berechnung des COMBI-Algorithmus beschreiben. Außerdem stellen wir seine Implementierung in MQL5 vor, indem wir die im vorherigen Artikel beschriebene Klasse „GmdhModel“ erweitern. Später werden wir auch den eng verwandten Combinatorial Selective Algorithmus und seine MQL5-Implementierung diskutieren.
Autor: Francis Dube