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Se utilizasse uma matriz dinâmica longa como esta, provavelmente mudaria muito. Assumindo a função FF mais lenta, não estragaria demasiado o algoritmo. Essa é a verdade, sem ter verificado o algoritmo em si, é difícil dizer quão complexa será a remodelação.
Já a pensar em expandir a gama.
Encontrei isto, não é um mau artigo sobre a GA híbrida http://masters.donntu.edu.ua/2006/kita/bashev/library/hybrid.html
Em poucas palavras: GA binária + regras do método de optimização quasi-Newtoniano.
E seleccionei alguns parâmetros, cliquei no teste... de manhã, contei o número de corridas e quantas restaram. calculou que faltaram 50 dias para o fim da optimização. o meu computador tem 4 núcleos + 2 agentes centrais... Que se lixe esta optimização, desliguem-na...
Os parâmetros claramente não são 5-6 e o seu período não é de um ano :)))) E, em geral, o tempo que resta antes do fim da optimização é sempre errado (pelo menos era assim em MT4), quanto mais optimização diminui mais rapidamente o tempo até ao fim da optimização, escrevi originalmente 450 horas em MT5, mas na realidade gastei cerca de 100 horas.
Aqui encontrei um bom artigo sobre a GA híbrida http://masters.donntu.edu.ua/2006/kita/bashev/library/hybrid.html
Em poucas palavras: GA binária + regras do método de optimização quasi-Newtoniano.
Boa ideia, mas os autores deixaram de lado uma pequena característica de métodos gradientes que leva a sérios problemas na implementação - cálculo da derivada parcial da função alvo para cada parâmetro adaptativo )))
Mas sim, é uma solução genial ))))
Supondo que este problema está resolvido, ainda há uma questão de escolher o degrau de mudança ao longo do declive
A mesma AG com elementos de "elitismo" e grande número de indivíduos na população encerra estes problemas num período de tempo razoável
Estamos a falar de um espaço de busca da ordem de algumas dezenas. Qualquer coisa maior é uma perda de tempo (por experiência pessoal, afirmo que a optimização de múltiplos TS com 30 parâmetros adaptativos sobre um histórico >100 mil barras estupidamente levou à requalificação).
Já estamos a pensar em alargar a gama.
Optimizer não consegue lidar com 64 parâmetros, o máximo é 62, aos 63 já morre (n/a) :)
Verificar perito em reboque. Aí também se pode fazer o set-file. Tive de o gerar para evitar escrever.
Resolve o problema da geração de oito vectores ortogonais.
A função fitness calcula todos os produtos escalares em pares e soma os seus valores absolutos com sinal oposto.
Talvez eu tenha tido estupidamente sorte, mas um par de vezes em quatro obtive um resultado de pleno direito (correcto-zero).
Também é divertido fixar vários (2-3) vectores e observar os outros a tentar alinhar perpendicularmente... :)
Resolve-o rapidamente, o que é sem dúvida uma coisa boa.
Não gostei que exibisse no separador"Resultados da optimização" um máximo de 20 parâmetros a serem optimizados.
// O outro erro apareceu durante o trabalho - com 64 parâmetros de entrada já não são destacados no MetaEditor. São apenas apresentadas como variáveis habituais.
--
O gerador de guiões também está em reboque.
Gera Expert Advisor e set-file de "dimensionalidade" apropriada, a dimensionalidade é especificada no parâmetro durante a geração.
Encontra-se na pasta ...MetaTrader 5 MQL5 Ficheiros, claro.
Também se pode brincar com vectores de menor dimensão.
// Ainda sem sorte com as maiores. Estamos à espera. :)
A propósito, o optimizador não resolveu o problema para cinco vectores nem uma única vez. O melhor resultado para cinco vectores é CustomMax == -10
p.s. Mais tarde: bem, sim, sou burro, o resultado máximo para vectores estranhos == -n*(n-1)/2 nas condições especificadas no set-file,
para que tudo esteja correcto, o algoritmo do gene encontra sempre os máximos com sucesso. // bem, quase :)
Já a pensar em expandir a gama.
Viva! Ainda bem que os programadores finalmente perceberam que as pessoas precisam de um testador sem limitações, se o mt5 está posicionado como uma nova etapa no comércio automático, então porque é que sistemas com grandes cálculos deixariam um obstáculo de 64, quer seja NS ou outra coisa qualquer.
Aguardo com expectativa uma construção com uma correcção e a capacidade de continuar os meus projectos no testador padrão. (porque é demasiado caro para escrever o seu próprio testador a partir do zero...).
Ideia fixe, mas os autores deixaram de lado uma pequena característica de métodos gradientes que leva a sérios problemas na implementação - cálculo da derivada privada da função alvo para cada parâmetro adaptativo )).
Mas sim, é uma solução genial ))))
Supondo que este problema está resolvido, ainda há uma questão de escolher o degrau de mudança ao longo do declive
A mesma AG com elementos de "elitismo" e grande número de indivíduos na população encerra estes problemas num período de tempo razoável
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Ao calcular um gradiente sem uma derivada parcial, serão necessários vários pontos de teste nas proximidades. Tendo-os FF pode também calcular o valor do passo mínimo para cada parâmetro. Depois o passo pode ser duplicado (começando pelo mínimo) até ao próximo ponto por FF será menor do que o anterior. Se o encontrarmos no anterior, calcularemos novamente o gradiente. E continue.
Todos são tão espertos - é horrível!
Oh, teria a gentileza de me dizer como adicionar mais Agentes ao meu dual-core.
Em algum lugar vi no teste (3D, ou algo assim) todos a voar e a esvoaçar e agentes em metade do ecrã.
Bem, é difícil para mim tolerar um teste de 2 cenários (algures por volta das 1200 passagens) durante meia hora ou mais. Obrigado.
Todos são tão espertos - é horrível!
Oh, teria a gentileza de me dizer como adicionar mais Agentes ao meu dual-core.
Em algum lugar vi num teste (3D ou algo parecido) tudo voou e vibrou e agentes em meio ecrã.
Bem, é difícil para mim tolerar um teste de 2 parâmetros (cerca de 1200 passes) durante meia hora ou mais. Obrigado.
Chat neste tópico --> Rede de testes multi-core para todos os participantes,
Há um número suficiente de pessoas que já estudaram esta questão em pormenor.