Контроль процессов оптимизации в реальном режиме времени и передача массивных данных от агентов в MetaTrader 5 - страница 4
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Такая гибкость получалась из-за того, что в самом TradeStation оптимизация делалась по одному параметру - счетчику цикла, а генерация всего множества состояний, мутации и прочее делалось в отдельной надстройке. Если бы сделать в МТ5 возможность передачи произвольных параметров агенту, руки у комьюнити были бы развязаны, и могло бы появиться много альтернативных ГА или нейросетей.
Именно так.
Сейчас, при ограниченной размерности поиска штатного ГА, можно создать пользовательский внешний ГА исполняющийся в виде скрипта на чарте и управляющий параметрами оптимизации тестера (локальные агенты берут параметры из файла или из file mapping, а тестер просто перебирает по порядку один единственный input-счетчик. Сделать это достаточно просто, но есть одно НО - работать будет только на локальных агентах, так как нет возможности передать облачным агентам данные (в нашем случае оптимизируемые параметры).
Поэтому для MQ есть два варианта, которые могут быть реализованы сразу вместе или по отдельности (во втором случае будет меньше простора для фантазии MQL-писателей):
1. Снять ограничения на пространство поиска путём перехода на непрерывный ГА и реализации input-параметра в виде массива.
2. Решить задачу по возможности передачи пользовательских данных в облачные агенты.
Понятия не имею, что реализовать проще, но в обоих случаях требуется дюжая изобретательность разработчиков.
ЗЫ Воспользуюсь подходящим случаем:
Предлагаю MQ заключить договор со мной, согласно которому я буду выступать в качестве концепт-консультанта (навряд ли MQ будут показывать кому нибудь код тестера и тем более терминала) в разработке нового поколения ГА для штатного оптимизатора. Новый ГА позволит работать с неограниченными размерностями задач, позволит решать многокритериальные задачи оптимизации (каждый критерий будет учитываться раздельно а не в виде интегрального показателя нескольких критериев как сейчас).
Смею надеяться, что мой опыт, исчисляемый годами исследований ГА ориентированными на прикладное его использование, даёт мне право предлагать подобные услуги по ведению подобных совместных разработок.
Предлагаю MQ заключить договор со мной...
Тогда уж идите туда. Там ваше предложение не потеряется.
Сходил, оставил предложение.
По генетике все понятно, решение тоже понятно.
Дело только за тем, чтобы принять политическое решение, так как это затронет всю основу системы генетики.
По генетике все понятно, решение тоже понятно.
Дело только за тем, чтобы принять политическое решение, так как это затронет всю основу системы генетики.
Ваши слова означают "мы сами справимся"? - или что то другое?
другое. написано ж "Дело только за тем, чтобы принять политическое решение, так как это затронет всю основу системы генетики."
другое. написано ж "Дело только за тем, чтобы принять политическое решение, так как это затронет всю основу системы генетики."
Да, такие вещи потребуют перехода к фенотипу как основе поиска. Бинарный же алгоритм всё же тяготеит к генотипу, и принципиально не замечат надсущности фенотипа.
Так же до поры до времени висит заявочка на Walk-Forward тестирование, наверно тоже нужно политическое решение.
По генетике все понятно, решение тоже понятно.
Дело только за тем, чтобы принять политическое решение, так как это затронет всю основу системы генетики.
Предлагаю пока не трогать бинарный алгоритм, а ввести ещё один экспериментальный как режим вычислений (по типу мат режима).
особый режим позволит не гробить то что есть и обкатать новый алгоритм. А же когда всё будет нормально, включить его как альтернативный по выбору.
Кстати пока вы принимаете политическое решение, вопрос уже не стоит только в много параметрической оптимизации...
мысль бежит дальше и на повестке дня уже много критериальная оптимизация, в этой плоскости тоже лежит много вкусного.Предлагаю пока не трогать бинарный алгоритм, а ввести ещё один экспериментальный как режим вычислений (по типу мат режима).
особый режим позволит не гробить то что есть и обкатать новый алгоритм. А же когда всё будет нормально, включить его как альтернативный по выбору.
Именно так.
Сейчас, при ограниченной размерности поиска штатного ГА, можно создать пользовательский внешний ГА исполняющийся в виде скрипта на чарте и управляющий параметрами оптимизации тестера (локальные агенты берут параметры из файла или из file mapping, а тестер просто перебирает по порядку один единственный input-счетчик. Сделать это достаточно просто, но есть одно НО - работать будет только на локальных агентах, так как нет возможности передать облачным агентам данные (в нашем случае оптимизируемые параметры).
Поэтому для MQ есть два варианта, которые могут быть реализованы сразу вместе или по отдельности (во втором случае будет меньше простора для фантазии MQL-писателей):
1. Снять ограничения на пространство поиска путём перехода на непрерывный ГА и реализации input-параметра в виде массива.
2. Решить задачу по возможности передачи пользовательских данных в облачные агенты.
Понятия не имею, что реализовать проще, но в обоих случаях требуется дюжая изобретательность разработчиков.
ЗЫ Воспользуюсь подходящим случаем:
Предлагаю MQ заключить договор со мной, согласно которому я буду выступать в качестве концепт-консультанта (навряд ли MQ будут показывать кому нибудь код тестера и тем более терминала) в разработке нового поколения ГА для штатного оптимизатора. Новый ГА позволит работать с неограниченными размерностями задач, позволит решать многокритериальные задачи оптимизации (каждый критерий будет учитываться раздельно а не в виде интегрального показателя нескольких критериев как сейчас).
Смею надеяться, что мой опыт, исчисляемый годами исследований ГА ориентированными на прикладное его использование, даёт мне право предлагать подобные услуги по ведению подобных совместных разработок.
Мы начинаем исследования по расширению количества оптимизируемых параметров в генетике (то есть, выходим за пределы LONG_MAX общего количества проходов)
После этого будем исследовать возможность пользовательского алгоритма генетики.