Секреты заработка на Форексе
04.08.2020

Банкротство брокеров форекс

Так же, как и GenoMerging, является комбинаторным механизмом поиска. Хромосома потомка будет состоять из родительских частей хромосом. Механизм проще всего проиллюстрировать рисунком: Рисунок 8. Механизм обмена участками хромосом Целесообразно применять при количестве генов больше одного. Иначе стоит отключить, так как оператор будет генерировать дубликаты хромосом.

Отбор двух родителей Для предотвращения обеднения генофонда введен запрет на скрещивание сам с собой. Делается 10 попыток найти разных родителей, если так и не удалось найти пару, дается добро на скрещивание особи сам с собой.

С одной стороны, уменьшается вероятность клонирования особей, с другой – не допускается возможность зацикливания поиска, так как может возникнуть ситуация, когда это сделать практически невозможно (выбрать разных родителей) за приемлемое количество шагов. Используется в операторах Replication, ArtificialMutation, CrossingOver. Отбор одного родителя Здесь всё просто — из всей популяции отбирается один родитель. Используется в операторах NaturalMutation и GenoMerging. Естественный отбор Естественный отбор — процесс, приводящий к выживанию и преимущественному размножению более приспособленных к данным условиям среды особей, обладающих полезными наследственными признаками. Оператор похож на традиционный оператор "Рулетка" (Roulette-wheel selection – отбор особей с помощью n "запусков" рулетки.

Колесо рулетки содержит по одному сектору для каждого члена популяции. Размер i-ого сектора пропорционален соответствующей величине приспособленности), но имеет существенные отличия. Он учитывает положение особей относительно самой приспособленной и наименее приспособленной.

Причем, даже особь, имеющая самые плохие гены, имеет шанс оставить потомка. Хотя дело не в справедливости, а в том, что в природе все особи имеют возможность оставить потомка. Для примера, возьмем 10 особей, имеющие такие VFF диапазонные стратегии форекс в задаче максимизации: 256, 128, 64, 32, 16, 8, 4, 2, 0,-1 - где наибольшее значение соответствует лучшей приспособленности. Такой пример взят для того, что бы было видно, что "расстояние" между соседними особями в 2 раза больше, чем между двумя предыдущими банкротство брокеров форекс. Однако на круговой диаграмме вероятность того, что каждая особь оставит потомка выглядит так: Рисунок 9. Диаграмма вероятности отбора дукаскопи форекс отзывы родительский особей на ней видно, что с приближением положения особей к наихудшей их шансы уравниваются с наихудшей. И наоборот - чем ближе к лучшей особи, тем более равные с лучшей имеет шансы на размножение особь: Рисунок 10. Банкротство брокеров форекс вероятности отбора родительский особей 3.15.

Удаление дубликатов Функция удаляет дубликаты хромосом в популяции, а оставшиеся уникальные хромосомы (уникальные для популяции текущей эпохи) сортируются по VFF в порядке, определяемым типом оптимизации, т.е. Ранжирование популяции Сортировка производится по VFF. Метод похож на "пузырьковый" (Алгоритм состоит в повторяющихся проходах по сортируемому массиву.

За каждый проход элементы последовательно сравниваются попарно и, если порядок в паре неверный, выполняется обмен элементов. Проходы по массиву повторяются до тех пор, пока на очередном проходе не окажется, что обмены больше не нужны, что означает — массив отсортирован. При проходе алгоритма, элемент, стоящий не на своём месте, «всплывает» до нужной позиции как пузырёк в воде, отсюда и название алгоритма, но есть отличие - сортируются только индексы массива, а не содержимое всего массива. Этот способ быстрее, и ненамного отличается по скорости от простого копирования одного массива в другой. И чем больше размер сортируемого массива, тем разница меньше.

Генератор случайных чисел из заданного интервала Просто удобная функция.

Выбор в дискретном пространстве Служит для уменьшения пространства поиска. При параметре step=0.0 поиск осуществляется в непрерывном пространстве (ограничено лишь языковыми ограничениями, в MQL до 15-го значащего знака включительно). Для использования алгоритма ГА с большей точностью, понадобится писать дополнительную библиотеку для работы с длинными числами. Работу функции при RoundMode=1 можно проиллюстрировать следующим рисунком: Рисунок 11.

Работа функции SelectInDiscreteSpace при RoundMode=1 3.19. В функцию передается индекс положения хромосомы в популяции, для которой будет рассчитано VFF.

VFF записывается в нулевой индекс передаваемой хромосомы. Код этой функции индивидуален для каждой конкретной задачи. Может применяться для осуществления контроля над эпохами.

Например, для того чтобы вывести на экран лучшее VFF для текущей эпохи.

Примеры работы UGA Все задачи оптимизации, решаемые с помощью ЭА, делятся на два типа: Генотип соответствует фенотипу. Значения генов хромосом напрямую назначаются аргументам оптимизируемой функции.

Требуется интерпретация значений генов хромосом для вычисления оптимизируемой функции. Рассмотрим задачу с заранее известным ответом, для того, что бы убедится, что алгоритм работает, а уже затем решим задачку, решение которой интересует многих трейдеров. Задача: Найти минимум и максимум функции "Skin": Ответ: fmin(3.07021,3.315935)= -4.3182, fmax(-3.315699;-3.072485)= 14.0606. График функции "Skin" на участке [-5;5] Для решения задачи напишем такой скрипт: Вот и весь код скрипта для решения задачи. Запустив его, получим информацию, выданную функцией Comment() : Рисунок 13. Результат решения задачи Посмотрев на полученные результаты, убеждаемся, что алгоритм работает. Широко распространено мнение, что индикатор ZZ показывает идеальные входы переворотной торговой системы. Индикатор очень популярен среди “волновиков” и тех, кто пользуется им для определения размера “фигур”. Задача: Выяснить, существуют ли иные точки входов для переворотной торговой системы на исторических данных, отличные от вершин ZZ, дающие в сумме больше пунктов теоретической прибыли? Для экспериментов выберем пару GBPJPY на M1 100 баров.

Примем спред равным 80 пунктам (пятизначные котировки). Для начала, нужно определить наилучшие параметры ZZ. Для этого простым перебором найдем лучшее значение параметра ExtDepth с помощью нехитрого скрипта: Запустив скрипт, получили 4077 пунктов при ExtDepth=3.

С увеличением ExtDepth количество вершин ZZ уменьшается, уменьшается и прибыльность. Теперь найдем вершины альтернативного ZZ с помощью UGA. У вершин ZZ может быть три положения на каждом баре: 1) High, 2) Low, 3) Отсутствие вершины.

Признак наличия и положения вершины и будет нести каждый ген для каждого бара.

По моим расчетам (а при необходимости математики меня поправят) на 100 барах можно построить 3^100, или 5.15378e47 вариантов альтернативных “зигзагов”. Именно столько вариантов нужно рассмотреть, используя прямой перебор. При вычислениях со скоростью 100000000 вариантов в секунду, понадобится 1.6e32 года! Тут у меня возникли сомнения в возможности решения этой задачки. Так как UGA использует представление хромосомы вещественными числами, нам нужно как-то закодировать положения вершин. Это как раз тот случай, когда генотип хромосомы не соответствует фенотипу. Условимся считать интервал [0;1] соответствием вершине ZZ на High, интервал [4;5] соответствием вершине на Low, и интервал (1;4) соответствием отсутствия вершины. Так как протопопуляция генерируется с генами случайно в заданном интервале, первые особи будут с очень плохими результатами, может быть даже с несколькими сотнями пунктами со знаком минус. Через несколько поколений появится (хотя есть вероятность появления сразу в первом поколении) особь, у которой будут гены, соответствующие отсутствию вершин вообще. Это означало бы отсутствие торговли и уплаты неизбежного спреда. Как говорят некоторые бывшие трейдеры: “Лучшая стратегия торговли – не торговать”. Что бы заставить эту “настольную” эволюцию рождать торгующих особей, т.е. заставить расставлять вершины альтернативного ZZ, назначим приспособленность особи с отсутствием вершин значение “-10000000.0”, заведомо поставить её на самую низшую ступеньку эволюции по сравнению с любыми другими особями.

Вот код скрипта, использующего UGA для нахождения вершин альтернативного ZZ: Запустив скрипт, получаем вершины, с банкротство брокеров форекс профитом в 4939 пунктов. Причем, понадобилось всего лишь 17929 раз посчитать пункты против 3^100 прямого перебора, на моем компьютере 21,7 секунды против 1.6e32 года! Отрезки черного цвета – альтернативный ZZ, небесного цвета – индикатор ZZ Итак, ответ на вопрос задачи будет звучать следующим образом: “Существуют”. Рекомендации по работе с UGA Старайтесь корректно задавать оценочные условия в FF, чтобы ожидать адекватный результат работы алгоритма. Не используйте слишком малое значение параметра Precision. Хотя алгоритм и способен работать с шагом 0, банкротство брокеров форекс же, следует требовать разумную точность решения задачи. Именно для снижения размерности задач и задуман этот параметр. Варьируйте размер популяции и пороговое значение количества эпох.

Хорошим решением будет назначать параметр Epoch в два раза большим, чем показал MaxOfCurrentEpoch.

Не стоит выбирать слишком большие значения, это не ускорит решение задачи. Экспериментируйте с параметрами генетических операторов. Универсальных параметров нет, и нужно задавать их исходя из условий поставленной комиссионные брокеров форекс задачи. Выводы Наряду с очень мощным штатным тестером стратегий терминала, язык MQL5 позволяет создавать не менее мощные инструменты для работы трейдера, позволяющие решать поистине грандиозные поставленные задачи. Получен очень гибкий и масштабируемый алгоритм оптимизации. И я, без стеснения, горжусь своим “велосипедом”, открытым заново. Поскольку UGA изначально разрабатывался так, что бы иметь возможность легкой модификации и расширения за счет дополнительных операторов и расчетных блоков, читатель с легкостью сможет сделать свой вклад в развитие “настольной” эволюции. Желаю читателю успехов в поиске оптимальных решений. Лицензии: Исходные коды, прилагаемые к статье (код UGA), распространяются на условиях BSD. Генетические алгоритмы Генетические алгоритмы (ГА) — это стохастические, эвристические оптимизационные методы, впервые предложенные Джоном Холландом в 1975 году. Они основываются на идее эволюции с помощью естественного отбора. Кроме более быстрого нахождения экстремума, к положительным свойствам генетических алгоритмов можно отнести и нахождение «глобального» экстремума. В задачах, где целевая функция имеет значительное количество локальных экстремумов, в отличие от градиентного метода, генетические алгоритмы не «застревают» в точках локального экстремума, а позволяют найти «глобальный» минимум. Генетические алгоритмы работают с совокупностью особей – популяцией , где каждая особь представляет возможное решение данной проблемы. Она оценивается мерой ее «приспособленности» согласно тому, насколько «хорошо» соответствующее ей решение задачи. В природе это эквивалентно оценке того, насколько эффективен организм при конкуренции за ресурсы. Наиболее приспособленные особи получают возможность «воспроизводить» потомство с помощью «перекрестного скрещивания» с другими особями популяции.

Это приводит к появлению новых особей, которые сочетают в себе некоторые характеристики, наследуемые ими от родителей.

Наименее приспособленные особи с меньшей вероятностью смогут воспроизвести потомков, так что те свойства, которыми они обладали, будут постепенно исчезать из популяции в процессе эволюции. Иногда происходят мутации, или спонтанные изменения в генах. Таким образом, из поколения в поколение, хорошие характеристики распространяются по всей популяции. Скрещивание наиболее приспособленных особей приводит к тому, что наследуются наиболее перспективные участки пространства поиска. В конечном итоге популяция будет сходиться к оптимальному решению задачи. Преимущество ГА состоит в том, что он находит приблизительные оптимальные решения за относительно короткое время.

ГА оперирует следующей терминологией: Хромосома – решение рассматриваемой проблемы, носитель наследственной информации. Совокупность хромосом (значений параметров целевой функции) характеризует особь. Гены – элементы кодирования наследственной информации (параметров целевой функции). В качестве генов чаще всего выступает битовое кодирование информации.

Особь – набор хромосом (совокупность параметров, для которой ищется значение целевой функции). Приспособленность особи – значение целевой функции для данного набора параметров по отношению к требуемому значению. ГА производит над особями следующие действия Генерация начальной популяции хромосом – случайным образом выбираются значения параметров целевой функции и для этих значений параметров находится значение целевой функции. Селекция – выбор особей с наилучшей приспособленностью для воспроизводства (сортировка по значению целевой функции). Чем лучше приспособленность особи, тем выше ее шансы на скрещивание и наследование ее генов следующим поколением. Случайным образом выбирается точка разрыва – участок между соседними битами в строке. Обе родительские структуры разрываются на два сегмента по этой точке. Затем, соответствующие сегменты различных родителей склеиваются и получаются два генотипа потомков.

Случайным образом выбранный ген с некоторой вероятностью меняется на другой. Инверсия – изменение порядка следования частей кода.

Случайным образом выбирается точка разрыва – участок между соседними битами в строке. Обе части родительские структуры, разорванной по этой точке, меняются местами, после чего склеиваются. Вначале ГА-функция генерирует определенное количество возможных решений (особей), а затем вычисляет для каждого приспособленность – близость к истине. Эти решения дают потомство (производится операция кроссовера). Более приспособленные решения имеют больший шанс к воспроизводству, а «слабые» особи постепенно «отмирают». На определенных этапах данного процесса происходят спонтанные изменения банкротство брокеров форекс (мутации и инверсии).

Полезные изменения, приводящие к увеличению приспособленности особи, дают свое потомство, в то время как «бесполезные» изменения «отмирают». После скрещивания, мутаций и инверсий снова определяется приспособленность особей нового брокеров банкротство форекс. Процесс повторяется до тех пор, пока не найдено решение или не получено достаточное к нему приближение. В качестве примера применения генетического алгоритма рассмотрим задачу численного поиска решения, рассмотренную в этой статье. Целевая функция будет иметь вид В вознаграждение брокеров форекс качестве функции кроссовера будем использовать операцию нахождения среднего арифметического двух рассматриваемых точек.

Для скрещивания выбираются несколько точек с наилучшим решением (со значением целевой функции, наиболее близким к нулю). Мутацией будет являться операция генерации нового случайного числа рассматриваемой популяции. Инверсия будет изменять значение хромосомы на некоторую небольшую величину, таким образом осуществляя поиск в окрестностях точки с наилучшим решением.

Реализация на C++ Применение генетических алгоритмов не всегда дает лучший результат по сравнению с другими методами. Однако этот метод имеет бесспорное преимущество при решении многомерных задач поиска глобального экстремума, содержащих значительное количество локальных экстремумов. Генетический алгоритм — наглядная реализация Года четыре назад, в универе услышал о таком методе оптимизации, как генетический алгоритм.

О нем везде сообщалось ровно два факта: он клёвый и он не работает.

Вернее, работает, но медленно, ненадежно, и нигде его не стоит использовать. Зато он красиво может продемонстрировать механизмы эволюции. В этой статье я покажу красивый способ вживую посмотреть на процессы эволюции на примере работы этого простого метода. Нужно лишь немного математики, программирования и все это приправить воображением. Банкротство брокеров форекс об алгоритме Итак, что же такое генетический алгоритм? Это, прежде всего, метод многомерной оптимизации, т.е. Потенциально этот метод можно использовать для глобальной оптимизации, но с этим возникают сложности, опишу их позднее. Сама суть метода заключается в том, что мы модулируем эволюционный процесс: у нас есть какая-то популяция (набор векторов), которая размножается, на которую воздействуют мутации и производится естественный отбор на основании минимизации целевой функции. Итак, прежде всего наша популяция должна размножаться. Основной принцип размножения — потомок похож на своих родителей. И лучше будет, если он будет включать элемент случайности.

Но скорость развития таких систем очень низкая — разнообразие генетическое падает, популяция вырождается. Для решения этой проблемы был введен механизм мутации, который заключается в случайном изменении каких-то особей. Этот механизм позволяет привнести что-то новое в генетическое разнообразие. Как было сказано, селекция — отбор особей (можно из только родившихся, а можно из всех — практика показывает, что это не играет решающую роль), которые лучше минимизируют функцию. Обычно отбирают столько особей, сколько было до размножения, чтобы из эпохи в эпоху у нас было постоянное количество особей в популяции.

Также принято отбирать «счастливчиков» — какое-то число особей, которые, возможно, плохо минимизируют функцию, но зато внесут разнообразия в последующие поколения. Этих трех механизмов чаще всего недостаточно, чтобы минимизировать функцию. Так популяция вырождается — рано или поздно локальный минимум забивает своим значением всю популяцию.

Когда такое происходит, проводят процесс, называемый встряской (в природе аналогии — глобальные катаклизмы), когда уничтожается почти вся популяция, и добавляются новые (случайные) особи. Вот описание классического генетического алгоритма, он прост в реализации и есть место для фантазии и исследований. Постановка задачи Итак, когда я уже решил, что хочу попробовать реализовать этот легендарный (пусть и неудачливый) алгоритм, речь зашла о том, что же я буду минизимировать?

Обычно берут какую-нибудь страшную многомерную функцию с синусами, косинусами и т.д. Пришла одна незатейливая идея — для отображения многомерного вектора отлично подходит изображение, где значение отвечает за яркость.

Таким образом, мы можем ввести простую функцию — расстояние до нашего целевого изображения, измеряемое в разности яркости пикселей. Для простоты и скорости я взял изображения с яркостью 0, либо 255. С точки зрения математики такая оптимизация — сущий пустяк. График такой функции представляет собой огромную многомерную «яму» (как трехмерный парабалоид на рисунке), в которую неизбежно скатишься, если идти по градиенту. Единственный локальный минимум является глобальным.

Проблема только в том, что уже близко к минимуму количество путей, по которым можно спуститься вниз сильно сокращается, а всего у нас столько направлений, сколько измерений (т.е. Очевидно, что решать эту задачу при помощи генетического алгоритма не стоит, но мы можем посмотреть на интересные процессы, протекающие в нашей популяции. Реализация Были банкротство брокеров форекс все механизмы, описанные в первом параграфе. Размножение проводилось простым скрещиванием случайных пикселей от «мамы» и от «папы». Мутации производились путем изменения значения случайного пикселя у случайной особи на противоположное. А встряска производилась, если минимум не меняется на протяжении пяти шагов. Тогда производится «экстремальная мутация» — замена происходит более интенсивно, чем обычно. В качестве исходных картинок я брал нонограмы («японские сканворды»), но, по правде говоря, можно брать просто черные квадраты — нет абсолютно никакой разницы. Ниже показаны результаты для нескольких изображений. Здесь для всех, кроме «домика», количество мутаций было 100 в среднем на каждую особь, особей в популяции было 100, при размножении популяция увеличивалась в 4 раза. Для домика значения были выбраны меньшие (30 особей в популяции, мутаций по 50 на особь). Экспериментально я установил, что использование «счастливчиков» в селекции понижает скорость стремления популяции к минимуму, но зато помогает выбираться из стагнации — без «счастливчиков» стагнация будет постоянна. Что можно увидеть из графиков: левый график — развитие популяции «фараона» со счастливчиками, правый — без счастливчиков. Таким образом, мы видим, что этот алгоритм позволяет решить поставленную задачу, пусть и за очень долгое надежность форекс брокеров время.



Индикатор направления, разворота тренда без перерисовки trend trading
Кому принадлежит форекс
The secret system - торговая система для скальпинга


Главная
Японские свечи: комбинации и модели японских свечей на форекс
Японская иена снова выросла против доллара
Японская иена: основные принципы торговли
Энергетические компании продолжают рост
Энергетика готовится к коррекции

Карта сайта

Рубрики

Максимальный депозит форекс
Государственный контроль форекс
Индикатор sessions форекс
Libertex платформа форекс
Денежный оборот форекс
Лицензия форекс украина
Необходимые индикаторы форекс
Готовые советники Сообщение varvar » 02 окт 2009, 08:38 Re: Готовые советники ценовой стабильности раза отрезок. Поведение цены писал на тему: почему тормозит МТ4, то заметил выучить, но дальше только ваш труд и собственные.


catalogfactory.ru