自动搜索战略。 - 页 2

新评论
 
需要一个矿工，但搜索仍将在既定条件下进行。从狭义上讲，优化也是一种策略搜索。这个问题提得不对。
 
Yuriy Asaulenko:

在我看来，这个问题完全正确。在制定策略之前，最好先了解它是否可行。

有两种方法可以做到这一点。

1.Excel--我们在其中编写策略并进行检查。是的，还有 VBA。

2.MatLab - 将报价上传到数据库，连接到 MatLab 并在其中建立策略模型。比 Excel 更简单。

直接在 MT4/5 中操作不是更简单吗？如果搜索的目的是优化策略组合，为什么还要使用第三方程序？虽然我不确定这是否是问题所在？
 
Stanislav Korotky:
直接在 MT4/5 中操作不是更简单吗？如果搜索的目的是优化策略组合，为什么还要使用第三方程序？虽然我不确定这是否是问题所在？
如果您搜索的是一个策略，这并不容易。其他的我就不知道了，我还没想过。不过，任何建模都是在特殊环境下更容易，而不是在 MT 中。MT 是最终产品，不是为研究设计的，也不太适合研究。
 
Youri Tarshecki:

每次我把变体装入自动测试仪时，我都会考虑这个问题。我是这么想的

1.策略生成器的工作原理应该是从简单到复杂的进化树。

2.2. 应立即在 volking-forward 中检查变体并将其淘汰。

3.函数应手动准备，生成器应只计算它们相互作用的变体，即创建相互依存关系。

顺便说一下，我在英文主题中看到过一个保加利亚软件，其中有类似的内容。但由于它是在 MT4 上运行的，所以我对它不感兴趣。

这里还有一个德国软件，也是在 MT4 http://darwins-fx-tools.com/ 上运行的。

在这个变体中，开发工作正在进行...建立了一个函数交互图，搜索空间是无限的...

函数之间的连接将更加 "有意义"，例如，"开>低 "的表达有意义，但 "开>量 "则没有意义，还有其他细微差别....。

 
下面是另一个无意义表达的例子：=High>（Open-Close），也无法通过。
 
Aliaksandr Hryshyn:
这里还有一个无意义表达的例子：=High>（Open-Close），也不会通过。

你会被这样的琐事淹没。我所说的函数是指事先准备好的一段内部一致的代码，它在指标的帮助下或独立地对 EA 的某些属性负责。也就是某种想法。

例如，定义历史分形的代码。或者，计算你不给它的一切。或者定义变化率。或者确定等级。

生成器的任务就是将这些不同的部件组合成一个工程解决方案。例如，计算水平线上分形的数量，并根据结果确定买入或卖出的优先顺序。或者，我们确定水平面上的加速度总和，将其与历史上的加速度进行比较，并在另一个函数中进行修正。等等等等。

也就是说，如果我们用生物进化来类比的话--有两类突变为选择提供了素材。第一种是点突变，事实上，点突变占基因组变化的绝大多数。问题是，它们通常不会导致任何结果。但由于这个过程已经持续了数十亿年，而且统计数字庞大，因此不断有幸运儿出现。就我个人而言，我没有一百万年、一百年甚至一打的时间来做愚蠢的搜索。

第二种类型的突变更为罕见，但也更有趣，那就是当重组发生时，也是自发的，但已经有了整体的解决方案。例如，在形成一个新的有性生物体时，父亲和母亲的不同基因会发生重组。或者在基因组中加入病毒。或者，一个独立的外来生物的整个基因组被接管。或者是整条染色体融合，形成一个新的物种（顺便说一下，类人猿）。

因此，这种发生器的任务就是按照一定的算法重新组合这些功能。只有这样，才有可能出现新的东西

通过将交易者从例行工作中解放出来，这样的生成器将留给他创造性的部分--专注于新想法的机会。此外，机械化总是能降低主观性的风险，并有助于摆脱印章。

 
Youri Tarshecki:

您将被细节淹没。我所说的功能，是指事先准备好的一段内部一致的代码，它在指标的帮助下或独立地负责 Expert Advisor 的某种属性。也就是某个想法。

例如，定义历史分形的代码。或者，计算您不给它的一切。或定义变化率。或者确定等级。

生成器的任务就是将这些不同的部件组合成一个工程解决方案。例如，计算水平线上分形的数量，并根据结果确定买入或卖出的优先顺序。或者，我们确定水平面上的加速度总和，将其与历史上的加速度进行比较，并在另一个函数中进行修正。等等等等。

因此，这种生成器的任务就是按照一定的算法重新组合这些函数。只有这样，才有可能出现新的东西

如果一段代码（函数）提出买入，另一段代码提出卖出。生成器如何将这些代码组合成一个综合解决方案？

或者，假设一个函数 A 认为价格下跌的概率为 P(A)，而另一个函数 B 认为价格上涨的概率为 P(B)，然后呢？我们应该应用概率论的公式吗？

 
Yuriy Asaulenko:
如果你在寻找策略，那就不容易了。其他的我就不知道了，我还没想过。不过，任何建模在特殊环境下都更容易，在 MT 中则不然。MT 是最终产品，不是为研究设计的，也不太适合研究。
这要看情况。对我来说，在 MT 中建立策略模型更容易，在此基础上添加任何估计算法都不成问题。
 
Yuri Evseenkov:

如果一段代码（函数）提供买入，另一段代码提供卖出，该怎么办？生成器如何将这些代码组合成一个综合解决方案？

或者，假设一个函数 A 认为价格下跌的概率为 P(A)，而另一个函数 B 认为价格上涨的概率为 P(B)，那么该怎么办？我们应该应用概率论的公式吗？

据我所知，这些代码（函数）的输出需要模拟值，而二进制值--买入/卖出--将在基因选择的帮助下在由这些函数组合而成的交易策略中出现。
 
Youri Tarshecki:

你会被细节淹没的。我所说的功能，是指事先准备好的一段内部一致的代码，它在指标的帮助下或独立地负责 Expert Advisor 的某种属性。也就是某个想法。

例如，定义历史分形的代码。或者，计算您不给它的一切。或定义变化率。或者确定等级。

生成器的任务就是将这些不同的部件组合成一个工程解决方案。例如，计算水平线上分形的数量，并根据结果确定买入或卖出的优先顺序。或者，我们确定水平面上的加速度总和，将其与历史上的加速度进行比较，并在另一个函数中进行修正。等等等等。

也就是说，如果我们用生物进化来类比的话--有两类突变为选择提供了素材。第一种是点突变，事实上，点突变占基因组变化的绝大多数。问题是，它们通常不会导致任何结果。但由于这个过程已经持续了数十亿年，而且统计数字庞大，因此不断有幸运儿出现。就我个人而言，我没有一百万年、一百年甚至一打的时间来做愚蠢的搜索。

第二种类型的突变更为罕见，但也更有趣，那就是当重组发生时，也是自发的，但已经有了整体的解决方案。例如，在形成一个新的有性生物体时，父亲和母亲的不同基因会发生重组。或者在基因组中加入病毒。或者，一个独立的外来生物的整个基因组被接管。或者是整条染色体融合，形成一个新的物种（顺便说一下，类人猿）。

因此，这种发生器的任务就是按照一定的算法重新组合这些功能。只有这样，才有可能出现新的东西

通过将交易者从例行工作中解放出来，这样的生成器将留给他创造性的部分--专注于新想法的机会。此外，机械化总是能降低主观性风险，有助于将自己从印章中解放出来。

确实有很多小事。

我试图建立一个通用的系统，这样就能以最小的代价增加分析指标、蜡烛图等的不同可能性。每个函数都有关于它可以处理哪些数据以及将输出哪些数据的信息。此外，还将介绍指标及其提供的数据类型。数据分为简单和复杂两种类型，例如{double}和{int,double}；数据分为不同类别，例如 "价格 "和 "图表上的位置"，又例如 "直线"（可用于定义通道）等。按 "刻度类型 "分类，例如 "常数"（策略参数）、"指数"（有最小值和最大值）、"比率"（只有一个参考点，如价格、成交量）等。有必要以一致的方式修改策略，这其中存在细微差别，在一个地方修改会影响另一个地方的修改条件。

没错...为了减少搜索组合的数量，并使用了上述限制（类型、规模、类别），目前这就足够了，并进行了点修改（增加/删除一个/几个功能）。

"重组也是自发的，但重组的是整个现成的解决方案"--我想到了这一点），很难想象如何才能实现。一组组合函数与 "外部世界 "的联系很可能比单个函数要多，因此将其全部楔入的机会就会减少。算法会变得非常复杂，让我们留到更好的时候再说吧））。

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