Portfolio-Optimierung. Real-Time After Hours Pre-Market News. Flash Zitat Zusammenfassung Zitat Interaktive Charts Standardeinstellung. Bitte beachten Sie, dass, sobald Sie Ihre Auswahl treffen, wird es für alle zukünftigen Besuche gelten, wenn Sie zu jeder Zeit interessiert sind, um zurückzukehren Zu unseren Standardeinstellungen wählen Sie bitte die Standardeinstellung oben. Wenn Sie irgendwelche Fragen haben oder irgendwelche Probleme bei der Änderung Ihrer Standardeinstellungen treffen, bitte mailen. Bitte bestätigen Sie Ihre Auswahl. Sie haben ausgewählt, um Ihre Standardeinstellung für die Zitat-Suche zu ändern. Dies wird nun sein Ihre Standard-Zielseite, es sei denn, Sie ändern Ihre Konfiguration erneut, oder Sie löschen Ihre Cookies Sind Sie sicher, dass Sie Ihre Einstellungen ändern möchten. Bitte deaktivieren Sie Ihre Anzeigenblocker oder aktualisieren Sie Ihre Einstellungen, um sicherzustellen, dass Javascript und Cookies aktiviert sind, damit wir weitergehen können Bieten Ihnen die erstklassigen Marktnachrichten und Daten, die Sie von uns erwarten können. DEFINITION der Optimierung. In dem Kontext der technischen Analyse-Optimierung ist der Prozess der Anpassung eines tr Ading-System in einem Versuch, es effektiver zu machen Diese Anpassungen beinhalten die Änderung der Anzahl der Perioden, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, ändern die Anzahl der verwendeten Indikatoren oder einfach wegnehmen, was doesn t Arbeit. Zum Beispiel, wenn ein Investor ein einfaches Handelssystem hat Das ist nur aus einem Crossover von Schlusskurs und einem gleitenden Durchschnitt durch die Änderung der Perioden des gleitenden Durchschnitts zusammengesetzt, wird der Trader erhalten unterschiedliche Gewinne, Risiko, Kapitalabbau usw. So optimiert die Optimierung Ihnen, die optimalen Parameter zu wählen, um zu handeln. BREAKING DOWN Optimierung. Wenn ein Trading-System entwickelt wird, ist der nächste Schritt vor der Implementierung Back-Testing und Optimierung Die Suche nach der bestmöglichen Kombination von Einstellungen für die Parameter des Trading-Systems ist entscheidend für den Gewinn generierenden Erfolg eines Handelssystems Es gibt viele Fallstricke und Fallen, die Händler manchmal versehentlich übersehen Überoptimierung und zu groß oder zu klein ein Beispiel Daten Zeitraum sind nur ein paar der subtilen Fehler, die zu Handelssystemen fehlschlagen. Ein Handelssystem wird verwendet, um einen Satz von Regeln zu definieren, der die Eintragung und den Ausstieg eines Handels bestimmt, der konsistente Gewinne liefert. Bei jeder Regel, die innerhalb eines Systems angewendet wird, wird die Anzahl der Signale in der Reihenfolge verringert Um die kollektiven Kriterien zu erfüllen, die sich aus der Gesamtheit der Regeln ergeben. Die Anwendung zu vieler Regeln, um Rücktestergebnisse zu erzielen, die höhere Gewinne erzielen, kann zu einer sogenannten Kurvenanpassung führen. Dies ist, wenn die Ergebnisse eines Rücktests in einem Zeit-Zeit zeigt Profitabilität, aber kollabiert, wenn das gleiche System und Einstellungen auf eine andere Zeitspanne angewendet werden. Beispielsweise stellen Sie sich ein Handelssystem vor, das im Laufe des vergangenen Jahres eine Tageskarte verwendet und wählt den Monat und Tag, an dem eine Hauptumkehr erfolgt Fand statt, um ein Signal in Richtung der Umkehrung anzuzeigen, die einen gewinnbringenden Handel ergibt. Die Regeln dieses hypothetischen, aber unpraktischen Systems wären die Liste der Monats - und Tagestermine ohne Jahr, die dazu führen würden Der höchste Nettogewinn für dieses Jahr Die Optimierung würde zum präzisen Timing jeder Umkehrung führen und zu einer perfekten Kurvenanpassung führen. Wenn jedoch das System auf ein anderes Jahr oder die Zukunft angewendet wird, wird es sehr wahrscheinlich fehlschlagen. Sample Data Period. Die Datenperiodendauer, auf der die Backtests durchgeführt werden, um die Einstellungen eines Handelssystems zu optimieren, variiert je nach System. Einige Systeme erzeugen mehrere Handelssignale pro Tag und einige erzeugen ein Signal pro Monat oder weniger. In jedem Fall ist die Rückseite - test sollte mindestens eine Reihe von Handelssignalen enthalten, die Ergebnisse darstellen, die statistisch signifikant sind. Es ist darauf zu achten, dass die Stichprobenperiode alle allgemeinen Marktbedingungen umfasst, einschließlich der Trends, Abwärtstrends und der Handelsabwicklung Helfen zu verhindern Optimierung Ergebnisse, die in nur einer Art von Marktbedingung arbeiten. Wie zu optimieren Handelssystem. HINWEIS Dies ist ziemlich fortgeschrittenen Thema Bitte lesen Sie vorherige AFL Tutorials fi Die Idee hinter einer Optimierung ist einfach Zuerst müssen Sie ein Handelssystem haben, das kann ein einfaches gleitendes durchschnittliches Crossover sein. Beispielsweise In fast jedem System gibt es einige Parameter als Mittelungszeitraum, die entscheiden, wie sich das System verhält, dh es ist gut geeignet Für langfristige oder kurzfristige, wie reagiert auf hochvolatile Aktien, etc. Die Optimierung ist der Prozess der Suche nach optimalen Werten dieser Parameter, die höchsten Gewinn aus dem System für ein bestimmtes Symbol oder ein Portfolio von Symbolen AmiBroker ist einer der sehr Wenige Programme, mit denen Sie Ihr System auf mehreren Symbolen auf einmal optimieren können. Um Ihr System zu optimieren, müssen Sie von einem bis zu zehn zu optimierenden Parametern definieren Sie entscheiden, was ein minimaler und maximal zulässiger Wert des Parameters ist und in welchen Inkrementen dieser Wert Sollte aktualisiert werden AmiBroker führt dann mehrere Back-Tests das System mit ALL möglichen Kombinationen von Parametern Werte Wenn dieser Prozess beendet ist AmiBroker zeigt die Liste Der Ergebnisse nach Nettogewinn sortiert Sie sind in der Lage, die Werte der Optimierung Parameter, die das beste Ergebnis zu sehen. Writing AFL formula. Optimierung in Back-Tester wird über neue Funktion namens optimiert Die Syntax dieser Funktion ist wie folgt. variable optimize Beschreibung, Default min max step. variable - ist die normale AFL-Variable, die den von der Optimierungsfunktion zurückgegebenen Wert zugewiesen wird. Bei normaler Backtest-, Scan-, Explorations - und Comentary-Modi gibt die Optimierungsfunktion den Standardwert zurück, so dass der obige Funktionsaufruf dem Variablen-Default entspricht Mode optimize function gibt sukzessive Werte von min bis max inkl. Mit step stepping zurück. Description ist ein String, der zur Identifizierung der Optimierungsvariablen verwendet wird und als Spaltenname in der Optimierungsergebnisliste angezeigt wird. Defaultfault ist ein Standardwert, der die Funktion wiedergibt Exploration, Indikator, Kommentar, Scan und normale Back Test Modes. min ist ein Minimalwert der Variablen o Ptimized. max ist ein Maximalwert der Variablen, die optimiert wird. step ist ein Intervall, das für die Erhöhung des Wertes von min bis max verwendet wird. AmiBroker unterstützt bis zu 64 Anrufe zur Optimierung der Funktion bis zu 64 Optimierungsvariablen, beachten Sie, dass, wenn Sie eine ausführliche Optimierung verwenden Es ist wirklich eine gute Idee, die Anzahl der Optimierungsvariablen auf nur wenige zu begrenzen. Jeder Aufruf zur Optimierung generieren Maximale Schrittoptimierungsschleifen und Mehrfachanrufe zur Optimierung der Anzahl der benötigten Läufe Zum Beispiel die Optimierung von zwei Parametern mit 10 Schritten erfordert 10 10 100 Optimierung Loops. Call optimieren Funktion nur ONCE pro Variable am Anfang Ihrer Formel, da jeder Aufruf eine neue Optimierungsschleife erzeugt. Multiple-Symbol-Optimierung wird voll unterstützt von AmiBroker. Maximum Suchraum ist 2 64 10 19 10.000.000.000.000.000 Kombinationen.1 Einzelne Variable Optimierung. sigavg Optimize Signal Durchschnitt 9 2 20 1.Buy Cross MACD 12 26, Signal 12 26 sigavg Verkauf Cross Signal 12 26 Sigavg, MAC D 12 26.2 Zwei-Variable-Optimierung geeignet für 3D-Charting. per Optimize pro 2 5 50 1 Level Optimize Level 2 2 150 4.Buy Cross CCI per, - Level Selling Cross Level, CCI per.3 Multiple 3 Variable Optimierung. mfast Optimieren MACD Fast 12 8 16 1 mslow Optimieren MACD Langsam 26 17 30 1 sigavg Optimize Signal Durchschnitt 9 2 20 1.Buy Cross MACD mfast, mslow Signal mfast, mslow, sigavg Sellqual, mslow, sigavg, MACD mfast, mslow. Nach dem Eingeben Die Formel klicken Sie einfach auf die Schaltfläche "Optimieren" im Fenster "Automatische Analyse". AmiBroker startet alle möglichen Kombinationen von Optimierungsvariablen und meldet die Ergebnisse in der Liste. Nach der Optimierung wird die Ergebnisliste nach dem Nettogewinn sortiert, wie Sie die Ergebnisse sortieren können Jede Spalte in der Ergebnisliste ist es einfach, die optimalen Werte der Parameter für den niedrigsten Drawdown, die geringste Anzahl von Trades, den größten Gewinnfaktor, das niedrigste Marktrisiko und die höchste risikoadjustierte Jahresrendite zu erhalten. Die letzten Spalten des Ergebnisses li St präsentieren die Werte der Optimierungsvariablen für den gegebenen Test. Wenn Sie entscheiden, welche Kombination von Parametern Ihren Bedürfnissen entspricht, ist das Beste, was Sie tun müssen, um die Standardwerte bei der Optimierung von Funktionsaufrufen mit den optimalen Werten zu ersetzen. Im aktuellen Stadium müssen Sie sie eingeben Von Hand in der Formel bearbeiten Fenster der zweite Parameter der Optimierung der Funktion Aufruf. Displaying 3D animierte Optimierung Charts. Um 3D-Optimierung Diagramm anzeigen, müssen Sie zwei-Variable Optimierung zuerst ausführen Zwei variable Optimierung braucht eine Formel, die 2 Optimieren von Funktionsaufrufen Ein Beispiel Zwei-Variable-Optimierung Formel sieht aus wie this. per Optimize pro 2 5 50 1 Level Optimize Level 2 2 150 4.Buy Cross CCI per, - Level Selling Cross Level, CCI per. Nach dem Betreten der Formel müssen Sie auf Optimize button. Once klicken Optimierung abgeschlossen ist, sollten Sie auf den Dropdown-Pfeil klicken auf Optimize-Schaltfläche und wählen Sie Ansicht 3D-Optimierung Diagramm In ein paar Sekunden eine bunte dreidimensionale Oberfläche Plot erscheint in einem 3D-Diagramm-Viewer-Fenster Ein Beispiel-3D-Diagramm, das mit der obigen Formel erstellt wurde, ist unten dargestellt. Mit der Standardeinstellung zeigen die 3D-Diagramme Werte des Nettogewinns gegen Optimierungsvariablen Sie können jedoch 3D-Oberflächendiagramm für jede Spalte in der Optimierungsergebnistabelle anzeigen. Klicken Sie einfach auf die Spaltenüberschrift Um zu sortieren, wird ein blauer Pfeil angezeigt, der anzeigt, dass die Optimierungsergebnisse nach der ausgewählten Spalte sortiert werden und dann die Ansicht 3D-Optimierungsgrafik erneut anzeigen. Wenn man visualisiert, wie sich die Systemparameter auf die Handelsleistung auswirken, können Sie leichter entscheiden, welche Parameterwerte zerbrechlich erzeugen und robust produzieren Systemleistung Robuste Einstellungen sind Bereiche im 3D-Graphen, die allmähliche und nicht abrupte Änderungen im Oberflächenplot zeigen 3D-Optimierungsdiagramme sind ein großartiges Werkzeug, um eine Kurvenanpassung zu verhindern. Kurvenanpassung oder Überoptimierung erfolgt, wenn das System komplexer ist als es braucht Sein, und all diese Komplexität konzentrierte sich auf Marktbedingungen, die nie wieder passieren können Radikale Veränderungen oder Spike S in der 3D-Optimierung Charts zeigen deutlich über-Optimierung Bereichen Sie sollten wählen, Parameter-Region, die eine breite und breite Plateau auf 3D-Diagramm für Ihren realen Leben Handel Parametersätze produzieren Gewinn Spikes wird nicht zuverlässig in echten trading.3D Chart Viewer Kontrollen. AmiBroker s 3D-Karten-Viewer bietet Gesamtbetrachtungsmöglichkeiten mit voller Graphenrotation und Animation Jetzt können Sie Ihre Systemergebnisse aus jeder denkbaren Perspektive anzeigen Sie können die Position und andere Parameter des Diagramms mit der Maus, der Symbolleiste und den Tastenkombinationen steuern, was auch immer Sie einfacher finden Für Sie Unten finden Sie die Liste.- zu drehen - halten Sie die linke Maustaste gedrückt und bewegen Sie sich in XY Richtungen - zum Vergrößern, Verkleinern - Halten Sie die RECHTS Maustaste gedrückt und bewegen Sie sich in XY Richtungen - zum Verschieben nach unten - gedrückt halten LINKE Maustaste und STRG-Taste und bewegen sich in XY Richtungen - zum Animieren - Halten Sie die linke Maustaste gedrückt, ziehen Sie schnell und lassen Sie den Knopf los, während Sie ziehen. SPACE - animieren auto-rotieren LEFT ARRO W KEY - drehen Sie sich nach links RECHTS PFEILTASTE - drehen Sie sich nach rechts PFEILTASTE - drehen Sie den Horizont nach unten PFEILTASTE - drehen Sie den Horizont nach unten NUMPAD PLUS - Nahe Zoom in NUMPAD - MINUS - Weit verkleinern NUMPAD 4 - nach links bewegen NUMPAD 6 - nach rechts bewegen NUMPAD 8 - nach oben NUMPAD 2 - nach unten verschieben PAGE UP - Wasserstand nach oben PAGE DOWN - Wasserstand nach unten. Schnee nicht erschöpfende Optimierung. AmiBroker bietet nun eine intelligente, nicht erschöpfende Optimierung neben einer regelmäßigen, erschöpfenden Suche. Nicht erschöpfende Suche ist nützlich Wenn die Anzahl aller Parameterkombinationen des gegebenen Handelssystems einfach zu groß ist, um für eine abschließende Suche möglich zu sein. Eine erschöpfende Suche ist vollkommen in Ordnung, solange es vernünftig ist, es zu benutzen. Sagen wir, dass Sie 2 Parameter haben, die jeweils von 1 bis 100 Schritt 1 reichen Das ist 10000 Kombinationen - perfekt ok für abschließende Suche Jetzt mit 3 Parametern bekommst du 1 Million Kombinationen - es ist immer noch OK für eine abschließende Suche, aber kann lang sein Mit 4 Parametern haben Sie 100 Millionen Kombinationen und mit 5 Parametern 1 100 y Ou haben 10 Milliarden Kombinationen In diesem Fall wäre es zu zeitraubend, um alle von ihnen zu überprüfen, und dies ist der Bereich, in dem nicht erschöpfende intelligente Suchmethoden das Problem lösen können, das in einer angemessenen Zeit nicht mit einer erschöpfenden Suche lösbar ist Absolut die SIMPLEST Instruktion, wie man in diesem Fall neue, nicht erschöpfende Optimierer einsetzt CMA-ES.1 Öffne deine Formel im Formel-Editor.2 Füge diese einzelne Zeile an die Oberseite deines formula. OptimizerSetEngine cmae kannst du hier auch Spso oder Tribut verwenden .3 Optional Wählen Sie Ihr Optimierungsziel in Automatische Analyse, Einstellungen, Vorwärts-Vorwärts-Registerkarte, Optimierungszielfeld Wenn Sie diesen Schritt überspringen, optimiert es für CAR-MDD-zusammengesetzte jährliche Rückkehr geteilt durch maximales Drawdown. Jetzt, wenn Sie Optimierung mit dieser Formel laufen lassen Wird neue evolutionäre nicht erschöpfende CMA-ES-Optimierer verwenden. Wie funktioniert es. Die Optimierung ist der Prozess der Suche nach Minimum oder Maximum der gegebenen Funktion Jedes Handelssystem kann als eine Funktion bestimmter Anzahl betrachtet werden Von Argumenten Die Eingaben sind Parameter und Zitat Daten die Ausgabe ist Ihr Optimierungsziel sagen, CAR MDD Und Sie sind auf der Suche nach maximaler Funktion. Einige der intelligenten Optimierung Algorithmen basieren auf Natur Tier Verhalten - PSO-Algorithmus oder biologischen Prozess - Genetische Algorithmen, Und einige basieren auf mathematischen Konzepten, die von Menschen abgeleitet werden - CMA-ES. Diese Algorithmen werden in vielen verschiedenen Bereichen verwendet, darunter Finanzierung Geben Sie PSO Finanzen oder CMA-ES Finanzen in Google und Sie finden viele info. Non-erschöpfende oder intelligente Methoden Wird globales oder lokales Optimum finden Das Ziel ist natürlich, globales zu finden, aber wenn es einen einzigen scharfen Höhepunkt aus zillions Parameterkombinationen gibt, können nicht erschöpfende Methoden diesen einzigen Peak nicht finden, aber er nimmt den Trader s perspektiv, Die Suche nach einem einzigen scharfen Peak ist nutzlos für den Handel, weil dieses Ergebnis instabil wäre zu zerbrechlich und nicht replizierbar im realen Handel Im Optimierungsprozess sind wir eher auf der Suche nach Plateau Regionen mit st Fähige Parameter und das ist der Bereich, in dem intelligente Methoden glänzen. Zu einem Algorithmus, der von einer nicht erschöpfenden Suche verwendet wird, sieht es wie folgt aus: Wenn der Optimierer eine gewöhnlich zufällige Startpopulation von Parametersätzen erzeugt, wird der Backtest von AmiBroker für jeden Parametersatz aus dem Bevölkerung c die Ergebnisse der Backtests werden nach der Logik des Algorithmus ausgewertet und neue Population wird auf der Grundlage der Evolution der Ergebnisse, d, wenn neue am besten gefunden wird - speichern Sie es und gehen Sie zu Schritt b, bis Stop-Kriterien erfüllt sind. Beispiel Stop-Kriterien können Beinhalten eine Erreichung der angegebenen maximalen Iterationen b stop, wenn der Bereich der besten objektiven Werte der letzten X-Generationen Null c Stop ist, wenn das Hinzufügen von 0 1 Standardabweichungsvektor in jeder Hauptachsenrichtung den Wert des objektiven Wertes d andere nicht ändert Nicht-erschöpfender Optimierer in AmiBroker müssen Sie die Optimierer-Engine, die Sie in der AFL-Formel verwenden möchten, mit der OptimizerSetEngine-Funktion angeben. Die Funktion wählt externe op Timing-Engine definiert durch den Namen AmiBroker wird derzeit mit 3 Motoren ausgeliefert Standard Particle Swarm Optimizer Spso, Tribes Trib und CMA-ES cmae - die Namen in Klammern sind in OptimizerSetEngine Anrufe verwendet werden. Zusätzlich zur Auswahl Optimierer-Engine können Sie einige einstellen Der internen Parameter So verwenden Sie die OptimizerSetOption-Funktion. OptimizerSetOption-Name, Wert-Funktion. Die Funktion setzt zusätzliche Parameter für externe Optimierungs-Engine Die Parameter sind motorabhängig Alle drei Optimierer, die mit AmiBroker SPSO, Trib, CMAE ausgeliefert werden, unterstützen zwei Parameter Läuft die Anzahl der Läufe Und MaxEval Maximale Auswertungstests pro Einzellauf Das Verhalten jedes Parameters ist motorabhängig, so dass gleiche Werte und können in der Regel unterschiedliche Ergebnisse mit verschiedenen verwendeten Motoren ergeben. Die Differenz zwischen Runs und MaxEval ist wie folgt Auswertung oder Test ist Single Backtest oder Evaluation Des objektiven Funktionswertes RUN ist ein Volllauf des Algorithmus, der einen optimalen Wert findet - in der Regel invo Ich habe viele Tests Auswertungen. Jede laufen einfach RESTARTS die gesamte Optimierung Prozess aus dem Neubeginn neue anfängliche zufällige Population Daher jeder Lauf kann dazu führen, dass die Suche nach verschiedenen lokalen max min, wenn es nicht finden, global Ein So Runs Parameter definiert die Anzahl der nachfolgenden Algorithmen läuft MaxEval ist Die maximale Anzahl von Auswertungen bactests in jedem einzelnen run. If das Problem ist relativ einfach und 1000 Tests reichen aus, um globale max zu finden, 5x1000 ist eher zu globalen Maximum zu finden, weil es weniger Chancen gibt, in lokalem Maximum zu stecken, wie nachfolgende Läufe Wird von verschiedenen anfänglichen zufälligen Bevölkerung beginnen. Choosing Parameter Werte können schwierig sein Es hängt von Problem unter Test, seine Komplexität, etc, etc Jede stochastische nicht-erschöpfende Methode gibt Ihnen keine Garantie für die Suche nach globalen max min, unabhängig von der Anzahl der Tests, wenn Es ist kleiner als erschöpfend Die einfachste Antwort ist es, eine so große Anzahl von Tests anzugeben, wie es für Sie angemessen ist, Ein weiterer einfacher Rat ist, um die Anzahl der Tests mit dem Hinzufügen neuer Dimension zu multiplizieren, was dazu führen kann, dass die Anzahl der benötigten Tests überschätzt wird, aber es ist ziemlich sicher. Versendete Motoren sind so konzipiert, dass sie einfach zu bedienen sind, daher werden angemessene Standard-automatische Werte so optimiert Kann in der Regel laufen ohne Angabe von etwas akzeptieren Defaults. Es ist wichtig zu verstehen, dass alle intelligenten Optimierung Methoden am besten in kontinuierlichen Parameter Räume und relativ reibungslose objektive Funktionen Wenn Parameter Raum ist diskrete evolutionäre Algorithmen können Schwierigkeiten bei der Suche nach optimalen Wert Es ist vor allem für binäre On off Parameter - sie sind nicht geeignet für jede Suchmethode, die Gradienten der objektiven Funktionsänderung verwendet, da die meisten intelligenten Methoden tun Wenn Ihr Trading System viele Binärparameter enthält, sollten Sie kein Smart Optimizer direkt auf ihnen verwenden Stattdessen versuchen, nur kontinuierliche Parameter zu optimieren Smart-Optimierer und schalten Sie binäre Parameter manuell oder über externa L script. SPSO - Standard Particle Swarm Optimizer. Standard Particle Swarm Optimizer basiert auf SPSO2007 Code, der gute Ergebnisse liefern soll, vorausgesetzt, dass korrekte Parameter dh Runs, MaxEval für ein bestimmtes Problem zur Verfügung gestellt werden. Die Auswahl der richtigen Optionen für den PSO-Optimierer kann daher schwierig sein Die Ergebnisse können von Fall zu Fall erheblich variieren. Kommt mit vollständigen Quellcodes in ADK Unterordner. Example Code für Standard Particle Swarm Optimizer finden optimalen Wert in 1000 Tests innerhalb der Suchfläche von 10000 Kombinationen. OptimizerSetEngine Spso OptimizerSetOption Läuft, 1 OptimizerSetOption MaxEval, 1000.sl Optimieren Sie s, 26, 1, 100, 1 fa Optimieren Sie f, 12, 1, 100, 1.Buy Cross MACD fa, sl, 0 Verkaufen Kreuz 0, MACD fa, sl. TRIBES - Adaptive Parameter-weniger Partikel Swarm Optimizer. Tribes ist eine adaptive, parameterlose Version von PSO Partikel-Schwarm-Optimierung nicht-erschöpfende Optimierer Für wissenschaftlichen Hintergrund see. In Theorie sollte es besser als normale PSO, denn es kann automatisch die Schwarm Größen und Algorithmus-Strategie auf das Problem zu lösen. Practice zeigt, dass seine Leistung ist ganz ähnlich wie PSO. Das Plugin implementiert Tribes-D dh dimensionslose Variante Basiert auf Maurice Clerc Original Quellcodes mit Genehmigung des Autors verwendet. Kommt mit vollem Quellcode in ADK-Ordner. Unterstützte Parameter MaxEval - maximale Anzahl von Auswertungen Backtests pro Laufzeit Standard 1000.Sie sollten die Anzahl der Auswertungen mit zunehmender Anzahl von Dimensionen erhöhen Anzahl der Optimierungsparams Die Voreinstellung 1000 ist gut für 2 oder maximal 3 Dimensionen. Runs - Anzahl der Läufe startet die Voreinstellung 5 Sie können die Anzahl der Läufe auf den Standardwert von 5. verlassen. Die Standardnummer der Läufe oder Neustarts ist auf 5 gesetzt. Um Tribes Optimizer zu verwenden, müssen Sie nur eine Zeile zu Ihrem Code hinzufügen. OptimizerSetOption MaxEval, 5000 5000 Auswertungen max. CMA-ES - Kovarianz Matrix Anpassung Evolutionäre Strategie Optimierer. CMA-ES Kovarianz Matrix Anpassung Evolutionäre Strategie ist fortgeschrittene nicht erschöpfende Optimierung Für wissenschaftliche Hintergrund siehe Nach wissenschaftlichen Benchmarks übertrifft neun anderen, beliebtesten evolutionären Strategien wie PSO, genetische und differenzielle Evolution. Das Plugin implementiert Globale Variante der Suche mit mehreren Neustarts mit zunehmender Pop Ulation Größe kommt mit voller Quellcode in ADK-Ordner. By Standard-Anzahl von Läufen oder Neustarts ist auf 5 gesetzt Es wird empfohlen, die Standard-Nummer von restarts. You können Sie variieren mit OptimizerSetOption Runs, N-Aufruf, wobei N in Reichweite sein sollte 1 10 Die Angabe von mehr als 10 Läufen wird nicht empfohlen, obwohl möglich Beachten Sie, dass jeder Run TWICE die Größe der Population des vorherigen Laufs verwendet, so dass es exponentiell wächst. Daher mit 10 Läufen Sie am Ende mit Population 2 10 größer 1024 mal als der erste Run. There Ist ein weiterer Parameter MaxEval Der Standardwert ist ZERO, was bedeutet, dass das Plugin automatisch maximiert wird MaxEval erforderlich Es wird empfohlen, NICHT zu definieren MaxEval von selbst als Standard funktioniert gut. Der Algorithmus ist schlau genug, um die Anzahl der Auswertungen zu minimieren und es konvergiert sehr schnell Zu Lösungspunkt, so oft findet es Lösungen schneller als andere Strategien. Es ist normal, dass das Plugin einige Auswertungen Schritte überspringen wird, wenn es erkennt, dass Lösung gefunden wurde, dafür E Sie sollten nicht überrascht sein, dass Optimierung Fortschrittsbalken kann sich sehr schnell an einigen Punkten bewegen Das Plugin hat auch die Fähigkeit, die Anzahl der Schritte über zunächst geschätzten Wert zu erhöhen, wenn es benötigt wird, um die Lösung zu finden Aufgrund seiner adaptiven Natur, die geschätzte Zeit übrig und Oder die Anzahl der Schritte, die durch den Fortschrittsdialog angezeigt werden, ist nur am besten erraten und kann während des Optimierungskurses variieren. Um den CMA-ES-Optimierer zu verwenden, musst du nur eine Zeile zu deinem Code hinzufügen. Dies führt die Optimierung mit den Standardeinstellungen aus Sind für die meisten Fälle gut. Es ist zu beachten, wie es bei vielen Continuous-Space-Suchalgorithmen der Fall ist, dass der absteigende Schrittparameter bei der Optimierung von funciton-Anrufen die Optimierungszeiten nicht wesentlich beeinflusst. Das einzige, was zählt, ist die Problemdimension, dh die Anzahl der verschiedenen Parameter Anzahl der optimierten Funktionsaufrufe Die Anzahl der Schritte pro Parameter kann eingestellt werden, ohne die Optimierungszeit zu beeinflussen. Verwenden Sie daher die feinste Auflösung, die Sie wollen Y der Algorithmus sollte in der Lage sein, Lösung in höchstens 900 N 3 N 3 Backtests zu finden, wo N die Dimension ist. In der Praxis konvergiert es ein LOT schneller Zum Beispiel die Lösung in 3 N 3 dimensionalen Parameter Raum sagen 100 100 100 1 Million erschöpfende Schritte können Finden Sie in so wenigen wie 500-900 CMA-ES-Schritten. Multi-threaded individuelle Optimierung. Starting von AmiBroker 5 70 zusätzlich zu Multi-Symbol Multithreading können Sie Multi-Thread-Single-Symbol-Optimierung Durchführen Um auf diese Funktionalität zugreifen, klicken Sie auf drop Pfeil neben der Schaltfläche "Optimieren" im Fenster "Neue Analyse" und wählen Sie "Individuelles Optimieren". Individual Optimize wird alle verfügbaren Prozessorkerne verwendet, um die Einsymboloptimierung durchzuführen. Damit ist es viel schneller als die reguläre Optimierung. Im aktuellen Symbolmodus wird die Optimierung auf einem Symbol durchgeführt In allen Symbolen und Filter-Modi wird es alle Symbole sequentiell verarbeiten, dh die erste Komplettoptimierung für das erste Symbol, dann die Optimierung auf das zweite Symbol, etc. Limitationen 1 Custo M Backtester wird noch nicht unterstützt 2 Smart Optimierungs-Engines werden NICHT unterstützt - nur EXHAUSTIVE-Optimierung funktioniert. Eventually können wir die Beschränkung 1 - wenn AmiBroker geändert wird, so benutzerdefinierte Backtester nicht verwenden OLE mehr Aber 2 ist wahrscheinlich hier für lange bleiben.
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