متغير المتوسط المتحرك أميبروكر

من الناحية المثالية، كنت ترغب في أن تصفيتها إشارة على حد سواء على نحو سلس وخالية من التأخير. يتسبب التأخر في حدوث تأخيرات في صفقاتك، ويؤدي التأخير المتزايد في مؤشراتك عادة إلى انخفاض الأرباح. وبعبارة أخرى، فإن الوافدين في وقت متأخر الحصول على ما ترك على الطاولة بعد العيد قد بدأت بالفعل. ولهذا السبب يطلب المستثمرون والبنوك والمؤسسات في جميع أنحاء العالم لمتوسط ​​جوريك المتحرك المتحرك (جما). يمكنك تطبيقه تماما كما تفعل أي متوسط ​​متحرك شعبي آخر. ومع ذلك، جما تحسين توقيت ونعومة سوف يذهل لك. خط رمادي خشنة في الرسم البياني يحاكي تحرك السعر الذي يبدأ في نطاق تداول منخفض، ثم الثغرات إلى نطاق تداول أعلى. وبما أن أحدا لا يحب الانتظار على الهامش، فإن المرشح المثالي للحد من الضوضاء (الخط الأخضر) سيتحرك بسلاسة على طول مركز النطاق التجاري الأول ثم يقفز إلى مركز النطاق التجاري الجديد على الفور تقريبا. المعدلات المتحركة التكيفية تؤدي إلى تحسين النتائج المتوسطات المتحركة هي أداة مفضلة للتجار النشطين. ومع ذلك، عندما تعزز الأسواق، هذا المؤشر يؤدي إلى العديد من الصفقات السائبة، مما أدى إلى سلسلة محبطة من انتصارات وخسائر صغيرة. وقد أمضى المحللون عقودا في محاولة لتحسين المتوسط ​​المتحرك البسيط. في هذه المقالة، ننظر إلى هذه الجهود ونجد أن بحثهم أدى إلى أدوات تداول مفيدة. (للحصول على قراءة خلفية عن المتوسطات المتحركة البسيطة، تحقق من المتوسطات المتحركة البسيطة جعل الاتجاهات الوقوف.) إيجابيات وسلبيات المتوسطات المتحركة تم تلخيص مزايا وعيوب المتوسطات المتحركة من قبل روبرت إدواردز وجون ماجي في الطبعة الأولى من التحليل الفني من اتجاهات الأسهم. عندما قالوا، وظهرت في عام 1941 أننا سعداء الاكتشاف (على الرغم من العديد من الآخرين قد جعلت من قبل) أنه من خلال متوسط ​​البيانات لعدد محدد من دايسون يمكن أن تستمد نوعا من خط الاتجاه الآلي الذي من شأنه أن يفسر بالتأكيد التغييرات من ترينديت يبدو تقريبا جيدة جدا ليكون صحيحا. والواقع أنه من الجيد جدا أن يكون صحيحا. مع عيوب تفوق المزايا، إدواردز و ماجي بسرعة التخلي عن حلمهم من التداول من طابق واحد الشاطئ. ولكن بعد 60 عاما من كتابة تلك الكلمات، لا يزال آخرون يحاولون إيجاد أداة بسيطة من شأنها أن تساهم في توفير ثروات الأسواق دون عناء. المتوسطات المتحركة البسيطة لحساب متوسط ​​متحرك بسيط. إضافة أسعار الفترة الزمنية المطلوبة وتقسيم حسب عدد الفترات المحددة. وسيتطلب إيجاد متوسط ​​متحرك لمدة خمسة أيام تلخيص أسعار الإقفال الخمسة الأخيرة وتقسيمها إلى خمسة. إذا كان الإقفال الأخير فوق المتوسط ​​المتحرك، فسيعتبر السهم في اتجاه صاعد. يتم تحديد الاتجاه الهبوطي من خلال تداول الأسعار تحت المتوسط ​​المتحرك. (للمزيد من المعلومات، انظر البرنامج التعليمي للمتوسطات المتحركة). هذه الخاصية التي تحدد الاتجاه تجعل من الممكن تحريك المتوسطات لتوليد إشارات التداول. في أبسط تطبيقاته، يشتري المتداولون عندما تتحرك الأسعار فوق المتوسط ​​المتحرك وتبيع عندما تعبر الأسعار تحت هذا الخط. ويضمن نهج مثل هذا لوضع التاجر على الجانب الأيمن من كل التجارة الهامة. لسوء الحظ، في حين تمهيد البيانات، فإن المتوسطات المتحركة سوف تتخلف عن عمل السوق وسيعطي التاجر دائما تقريبا جزءا كبيرا من أرباحه حتى في أكبر الصفقات الفائزة. المتوسطات المتحركة الأسية يبدو أن المحللين يحبون فكرة المتوسط ​​المتحرك وقد أمضوا سنوات في محاولة للحد من المشاكل المرتبطة بهذا الفارق الزمني. واحد من هذه الابتكارات هو المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما). ويعطي هذا النهج ترجيح أعلى نسبيا للبيانات الحديثة، ونتيجة لذلك فإنه يبقى أقرب إلى حركة السعر من المتوسط ​​المتحرك البسيط. الصيغة المستخدمة لحساب المتوسط ​​المتحرك الأسي هي: إما (الوزن إغلاق) ((الوزن 1) إيمي) حيث: الوزن هو ثابت التمهيد المحدد من قبل المحلل إيمي هو المتوسط ​​المتحرك الأسي من أمس قيمة الترجيح الشائعة هي 0.181، والتي بالقرب من المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 20 يوما. آخر هو 0.10، وهو ما يقرب من المتوسط ​​المتحرك لمدة 10 أيام. على الرغم من أنه يقلل من التأخر، فإن المتوسط ​​المتحرك الأسي فشل في معالجة مشكلة أخرى مع المتوسطات المتحركة، وهو أن استخدامها لإشارات التداول سيؤدي إلى عدد كبير من الصفقات الخاسرة. في مفاهيم جديدة في أنظمة التداول التقنية. ويقدر ويلس وايلدر أن الأسواق فقط الاتجاه ربع الوقت. وينحصر ما يصل إلى 75 من إجراءات التداول في نطاقات ضيقة، عندما تتولد إشارات متوسطية للشراء والبيع بشكل متكرر مع تحرك الأسعار بسرعة فوق المتوسط ​​المتحرك وتحته. لمعالجة هذه المشكلة، اقترح العديد من المحللين تغيير عامل الترجيح لحساب إما. (لمزيد من المعلومات، انظر كيف تتحرك المتوسطات المستخدمة في التداول) تكييف المتوسطات المتحركة لإجراءات السوق طريقة واحدة لمعالجة مساوئ المتوسطات المتحركة هي ضرب عامل الترجيح من خلال نسبة التذبذب. وهذا يعني أن المتوسط ​​المتحرك سيكون أكثر من السعر الحالي في الأسواق المتقلبة. وهذا من شأنه أن يسمح للفائزين لتشغيل. كما يأتي الاتجاه إلى نهايته وتدعيم الأسعار. فإن المتوسط ​​المتحرك سوف يقترب من إجراءات السوق الحالية، ومن الناحية النظرية، السماح للتاجر للحفاظ على معظم المكاسب التي تم التقاطها خلال هذا الاتجاه. في الممارسة العملية، يمكن أن تكون نسبة التقلب مؤشرا مثل عرض النطاق الترددي بولينجر، الذي يقيس المسافة بين البولنجر باند المعروفة. (لمزيد من المعلومات حول هذا المؤشر، انظر أساسيات بولينجر باندز). اقترح بيري كوفمان استبدال متغير الوزن في صيغة إما مع ثابت على أساس نسبة الكفاءة في كتابه، نظم التداول الجديدة وطرق. تم تصميم هذا المؤشر لقياس قوة الاتجاه، المعرفة ضمن نطاق من -1.0 إلى 1.0. يتم حسابها بصيغة بسيطة: إير (تغير السعر الإجمالي للفترة) (مجموع التغيرات المطلقة في السعر لكل شريط) النظر في المخزون الذي يحتوي على مجموعة من خمس نقاط كل يوم، وفي نهاية خمسة أيام اكتسبت المجموع من 15 نقطة. وهذا من شأنه أن يؤدي إلى إير من 0.67 (15 نقطة في الاتجاه التصاعدي مقسوما على مجموع مجموعة 25 نقطة). إذا انخفض هذا السهم 15 نقطة، فإن إير سيكون -0.67. (لمزيد من المشورة التجارية من بيري كوفمان، اقرأ لوسينغ تو وين الذي يحدد استراتيجيات للتعامل مع الخسائر التجارية). ويستند مبدأ كفاءة الاتجاهات على مدى حركة الاتجاه (أو الاتجاه) تحصل على وحدة من حركة السعر على مدى فترة زمنية محددة. وتشير النتيجة المتوقعة من 1.0 إلى أن السهم في الاتجاه الصعودي المثالي -1.0 يمثل الاتجاه الهبوطي المثالي. ومن الناحیة العملیة، نادرا ما یتم الوصول إلی الحالات المتطرفة. لتطبيق هذا المؤشر للعثور على المتوسط ​​المتحرك التكيفي (أما)، سوف يحتاج التجار لحساب الوزن مع الصيغة التالية، المعقدة نوعا ما: C (إير (سف سس)) سس 2 حيث: سف هو ثابت الأسي لأسرع سما المسموح به (عادة 2) سس هو ثابت أسي لأبطأ إما المسموح به (غالبا 30) إير هو نسبة الكفاءة التي لوحظت أعلاه يتم استخدام القيمة ل C في صيغة إما بدلا من متغير الوزن الأبسط. على الرغم من صعوبة حساب باليد، يتم تضمين المتوسط ​​المتحرك التكيفي كخيار في جميع حزم البرامج التجارية تقريبا. (لمزيد من المعلومات عن المتوسط ​​المتحرك المتوسط، اقرأ قراءة المتوسط ​​المتحرك المتحرك أضعافا مضاعفة). ويبين الشكل 1 أمثلة على المتوسط ​​المتحرك البسيط (الخط الأحمر)، والمتوسط ​​المتحرك الأسي (الخط الأزرق)، والمتوسط ​​المتحرك التكيفي (الخط الأخضر). الشكل 1: أما في اللون الأخضر ويظهر أكبر درجة من تسطيح في العمل مجموعة محددة ينظر إليها على الجانب الأيمن من هذا المخطط. في معظم الحالات، يكون المتوسط ​​المتحرك الأسي الموضح بالخط الأزرق أقرب إلى إجراء السعر. يظهر المتوسط ​​المتحرك البسيط كخط أحمر. المتوسطات المتحركة الثلاثة المبينة في الشكل هي كلها عرضة للاتجار بالمنشار في أوقات مختلفة. وقد أصبح من المستحيل إزالة هذا العيب إلى المتوسطات المتحركة. الخلاصة قام روبرت كولبي باختبار مئات أدوات التحليل الفني في موسوعة مؤشرات السوق الفنية. واختتم قائلا: "على الرغم من أن المتوسط ​​المتحرك التكيفي هو فكرة جديدة مثيرة للاهتمام مع نداء فكري كبير، فشلت اختباراتنا الأولية في إظهار أي ميزة عملية حقيقية لهذا الأسلوب أكثر تعقيدا اتجاه التمهيد. وهذا لا يعني أن التجار يجب أن يتجاهلوا الفكرة. ويمكن الجمع بين هذا المؤشر ومؤشرات أخرى لتطوير نظام تجاري مربح. (لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع، اقرأ اكتشاف قنوات كيلتنر ومذبذب تشايكين). يمكن استخدام إير كمؤشر اتجاه مستقل لتحديد الفرص التجارية الأكثر ربحية. وكمثال على ذلك، فإن النسب فوق 0.30 تشير إلى اتجاهات صعودية قوية وتمثل عمليات شراء محتملة. بدلا من ذلك، منذ يتحرك التقلب في دورات، والأسهم مع أدنى نسبة كفاءة يمكن أن ينظر إليها كفرص الاختراق. كيفية تحسين نظام التداول ملاحظة: هذا موضوع متقدم إلى حد ما. يرجى قراءة دروس أفل السابقة أولا. الفكرة وراء التحسين هو بسيط. أولا يجب أن يكون لديك نظام التداول، وهذا قد يكون بسيط المتوسط ​​المتحرك كروس على سبيل المثال. في كل نظام تقريبا هناك بعض المعلمات (كمتوسط ​​الفترة) التي تقرر كيف يتصرف النظام (أي هو مناسبة تماما على المدى الطويل أو القصير الأجل، كيف هو رد فعل على الأسهم شديدة التقلب، الخ). التحسين هو عملية إيجاد القيم المثلى لتلك المعلمات (إعطاء أعلى ربح من النظام) لرمز معين (أو مجموعة من الرموز). أميبروكر هي واحدة من عدد قليل جدا من البرامج التي تسمح لك لتحسين النظام الخاص بك على رموز متعددة في آن واحد. لتحسين النظام لديك لتحديد من واحد تصل عشرة معلمات إلى أن يكون الأمثل. عليك أن تقرر ما هو الحد الأدنى والحد الأقصى المسموح به للقيمة المعلمة وفي ما الزيادات هذه القيمة يجب تحديث. أميبروكر ثم ينفذ اختبارات الظهر متعددة النظام باستخدام جميع توليفات الممكنة من قيم المعلمات. عند الانتهاء من هذه العملية أميبروكر يعرض قائمة النتائج مرتبة حسب صافي الربح. كنت قادرا على رؤية قيم المعلمات الأمثل التي تعطي أفضل نتيجة. كتابة صيغة أفل يتم دعم التحسين في اختبار الظهر عن طريق وظيفة جديدة تسمى الأمثل. بناء جملة هذه الدالة كما يلي: المتغير الأمثل (كوت الوصف كوت، ديفولت. مين. ماكس ستيب) فاريابل - هو متغير أفل العادي الذي يحصل على تعيين القيمة التي تم إرجاعها عن طريق تحسين الدالة. مع باكتستينغ العادي، والمسح الضوئي، واستكشاف وسائط كومنتاري وظيفة الأمثل ترجع القيمة الافتراضية، وبالتالي فإن الدعوة وظيفة أعلاه ما يعادل: الافتراضي المتغير في وضع الأمثل وظيفة تحسين ترجع القيم المتتالية من دقيقة إلى أقصى حد (إينكلوسيفيلي) مع خطوة يخطو. كوت دسكريبتيونوت هو عبارة عن سلسلة تستخدم لتحديد متغير التحسين ويتم عرضها كاسم عمود في قائمة نتائج التحسين. الافتراضي هو القيمة الافتراضية التي تحسن عوائد الدالة في الاستكشاف والمؤشر والتعليق والمسح الضوئي وطبيعية وسائط اختبار الظهر دقيقة هي قيمة الحد الأدنى للمتغير يجري الأمثل ماكس هو الحد الأقصى لقيمة المتغير يجري خطوة الأمثل هو الفاصل الزمني المستخدم لزيادة قيمة من دقيقة إلى ماكس يدعم أميبروكر تصل 64 مكالمات لتحسين وظيفة (وبالتالي تصل 64 متغيرات التحسين)، لاحظ أنه إذا كنت تستخدم الأمثل شامل ثم انها فكرة جيدة حقا للحد من عدد من المتغيرات الأمثل لعدد قليل فقط. كل دعوة لتحسين توليد (ماكس - دقيقة) حلقات تحسين الخطوة ومكالمات متعددة لتحسين مضاعفة عدد من أشواط اللازمة. على سبيل المثال تحسين معلمتين باستخدام 10 خطوات تتطلب 1010 100 حلقات التحسين. استدعاء وظيفة تحسين فقط مرة واحدة لكل متغير في بداية الصيغة الخاصة بك كما كل مكالمة يولد حلقات التحسين الجديدة يتم دعم الأمثل رمز متعددة بشكل كامل من قبل أميبروكر أقصى مساحة البحث هو 2 64 (10 19 10،000،000،000،000،000،000) مجموعات 1. واحد الأمثل المتغير: سيغافغ الأمثل (سيغافغ)، ماسد (12) 26). (1) شراء عبر (ماسد (12. 26)، إشارة (12. 26. سيغافغ) 2. الأمثل اثنين متغير (مناسبة لرسم 3D) في تحسين (لكل 2. 2. 50. 1) مستوى تحسين (مستوى 2. 2. 2. 150. 4) شراء الصليب (تسي (لكل)، مستوى) بيع الصليب (المستوى، تسي (لكل)) 3. متعددة (3) الأمثل المتغير: فاست تحسين (ماسد سريع 12. 8. 1) مسلو الأمثل (ماسد بطيء 26. 17. 1) سيغافغ تحسين (إشارة (.MFfast، مسلو، سيغافغ) إشارة (مفاست، مسلو، سيغافغ)) بيع عبر (إشارة (مفاست، مسلو، سيغافغ)، ماسد (مفاست، مسلو)) بعد دخول و أورمولا فقط انقر على زر التحسين في تحليل تلقائي. سيبدأ أميبروكر اختبار جميع التوليفات الممكنة من متغيرات التحسين والإبلاغ عن النتائج في القائمة. بعد إجراء التحسين يتم عرض قائمة النتيجة مرتبة حسب صافي الربح. كما يمكنك فرز النتائج من قبل أي عمود في قائمة النتائج فمن السهل للحصول على القيم المثلى للمعلمات لأدنى تراجع، أدنى عدد من الصفقات، أكبر عامل ربح، أدنى تعرض السوق وعالية المخاطر العائد السنوي المعدل. تعرض الأعمدة الأخيرة لقائمة النتائج قيم متغيرات التحسين للاختبار المعطى. عندما تقرر أي مجموعة من المعلمات تناسب احتياجاتك أفضل ما عليك القيام به هو استبدال القيم الافتراضية في تحسين المكالمات وظيفة مع القيم المثلى. في المرحلة الحالية تحتاج إلى كتابتها باليد في نافذة تحرير الصيغة (المعلمة الثانية من تحسين استدعاء وظيفة). عرض مخططات تحسين الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد لعرض مخطط التحسين ثلاثي الأبعاد، تحتاج إلى تشغيل التحسين ثنائي المتغير أولا. يحتاج تحسينين متغيرين إلى صيغة تحتوي على 2 استدعاءات الدالة (). على سبيل المثال صيغة التحسين ثنائية المتغير تبدو كما يلي: لكل تحسين (لكل 2. 2. 50. 1) تحسين مستوى (مستوى 2. 2. 150. 4) شراء الصليب (تسي (لكل)، - Level) بيع الصليب (المستوى، تسي (لكل)) بعد دخول الصيغة تحتاج إلى النقر فوق زر كوتوبتيميزكوت. بعد اكتمال التحسين، يجب النقر على السهم المنسدل على زر التحسين واختيار عرض الرسم البياني للتحسين ثلاثي الأبعاد. في بضع ثوان سوف تظهر مؤامرة سطح ثلاثي الأبعاد الملونة في إطار عارض الرسم البياني 3D. على سبيل المثال، يظهر الرسم البياني ثلاثي الأبعاد الذي تم إنشاؤه باستخدام الصيغة أعلاه. بشكل افتراضي، تعرض المخططات ثلاثية الأبعاد قيم صافي الربح مقابل متغيرات التحسين. ومع ذلك يمكنك رسم مخطط سطح ثلاثي الأبعاد لأي عمود في جدول نتيجة التحسين. ما عليك سوى النقر على رأس العمود لفرزه (سيظهر السهم الأزرق يشير إلى أن نتائج التحسين مرتبة حسب عمود محدد)، ثم اختر عرض الرسم البياني للتحسين ثلاثي الأبعاد مرة أخرى. من خلال تصور كيف تؤثر معلمات الأنظمة الخاصة بك على أداء التداول، يمكنك بسهولة تحديد أي القيم المعلمة تنتج كوتفراجيليكوت والتي تنتج أداء النظام كروبوستكوت. إعدادات قوية هي المناطق في الرسم البياني 3D التي تظهر تغييرات تدريجية بدلا من التغيرات المفاجئة في مؤامرة سطحية. 3D الرسوم البيانية الأمثل هي أداة عظيمة لمنع منحنى المناسب. يحدث الانحناء المناسب (أو الإفراط في التحسين) عندما يكون النظام أكثر تعقيدا مما يجب أن يكون، وكل ذلك التعقيد كان يركز على ظروف السوق التي قد لا تحدث مرة أخرى. التغييرات الجذرية (أو طفرات) في المخططات الأمثل 3D تظهر بوضوح المناطق الإفراط في التحسين. يجب عليك اختيار منطقة المعلمة التي تنتج هضبة واسعة واسعة على الرسم البياني 3D لتداول حياتك الحقيقية. مجموعات المعلمة إنتاج الأرباح الربح لن تعمل بشكل موثوق في التداول الحقيقي. 3D الرسم البياني المشاهد يتحكم أميبروكيرز 3D الرسم البياني المشاهد يوفر قدرات مشاهدة كاملة مع دوران الرسم البياني الكامل والرسوم المتحركة. الآن يمكنك عرض نتائج النظام الخاص بك من كل منظور يمكن تصوره. يمكنك التحكم في الموقف والمعلمات الأخرى من المخطط باستخدام الماوس، شريط الأدوات واختصارات لوحة المفاتيح، كل ما تجد أسهل بالنسبة لك. أدناه سوف تجد القائمة. - لتدوير - اضغط باستمرار على زر الماوس الأيسر والانتقال في اتجاهات زي - للتكبير، تصغير - اضغط باستمرار على زر الماوس رايت والانتقال في الاتجاهات زي - لنقل (ترجمة) - اضغط باستمرار على زر الماوس الأيمن ومفتاح كترل التحرك في اتجاهات زي - للتحريك - اضغط باستمرار على زر الماوس الأيسر، اسحب بسرعة والافراج عن زر أثناء سحب سباس - تحريك (لصناعة السيارات في تدوير) مفتاح السهم الأيسر - تدوير الرأس. ليفت رايت أرو كي - تدوير الدوار. الحق لأعلى مفتاح السهم - تدوير هوريز. فوق السهم لأسفل كي - روتيت هوريز. أسفل (نومباد) - قرب (تكبير) نومباد - (مينوس) - الأقصى (تصغير) نومباد 4 - تحرك اليسار نومباد 6 - تحرك الحق نومباد 8 - نقل ما يصل نومباد 2 - التحرك لأسفل بادج أوب - مستوى المياه أعلى بادج دون - مستوى المياه أسفل التحسين الذكي (غير الشامل) الأمثل يقدم أميبروكر الآن تحسينا ذكيا (غير شامل) بالإضافة إلى بحث شامل وشامل. ومن المفيد إجراء بحث غير شامل إذا كان عدد جميع توليفات المعلمات لنظام التداول المعطى أكبر من أن يكون مجديا للبحث الشامل. البحث الشامل على ما يرام تماما طالما أنه من المعقول استخدامه. دعونا نقول لديك 2 معلمات كل تتراوح من 1 إلى 100 (الخطوة 1). ثاتس 10000 تركيبات - موافق تماما للبحث شامل. الآن مع 3 المعلمات التي حصلت على 1 مليون تركيبات - فإنه لا يزال موافق للبحث شامل (ولكن يمكن أن يكون لينغتي). مع 4 معلمات لديك 100 مليون تركيبات ومع 5 معلمات (1..100) لديك 10 مليار تركيبات. في هذه الحالة سيكون وقتا طويلا جدا للتحقق من كل منهم، وهذا هو المجال حيث طرق البحث الذكية غير شاملة يمكن أن تحل المشكلة التي ليست قابلة للحل في وقت معقول باستخدام بحث شامل. هنا على الاطلاق تعليمات أبسط كيفية استخدام محسن جديد غير شامل (في هذه الحالة سما-إس). 1. افتح الصيغة الخاصة بك في محرر الصيغة 2. أضف هذا السطر الواحد في أعلى الصيغة: أوبتميزيرزيتنجين (كوتسماكوت) يمكنك أيضا استخدام كوتسوكوت أو كوتريبكوت هنا 3. (اختياري) حدد هدف التحسين الخاص بك في التحليل التلقائي، الإعدادات، كووالك - Forwardquot علامة التبويب، حقل الهدف الأمثل. إذا تخطيت هذه الخطوة فإنه سيتم تحسين ل كارمد (العائد السنوي المركب مقسوما على الحد الأقصى للسحب). الآن إذا قمت بتشغيل التحسين باستخدام هذه الصيغة، فإنه سيتم استخدام تطور جديد (غير شامل) سما-إس محسن. كيف يعمل التحسين هو عملية إيجاد الحد الأدنى (أو الحد الأقصى) من وظيفة معينة. ويمكن اعتبار أي نظام تجاري دالة لعدد معين من الحجج. المدخلات هي المعلمات وبيانات الاقتباس. الناتج هو هدف التحسين الخاص بك (ويقول كارمد). وأنت تبحث عن أقصى وظيفة معينة. وتستند بعض خوارزميات التحسين الذكية على الطبيعة (السلوك الحيواني) - خوارزمية بسو، أو العملية البيولوجية - الخوارزميات الجينية، وبعضها يقوم على المفاهيم الرياضية المستمدة من قبل البشر - سما-إس. وتستخدم هذه الخوارزميات في العديد من المجالات المختلفة، بما في ذلك التمويل. أدخل كوتسو فينانسكوت أو كوتسما-إس فينانسكوت في جوجل وسوف تجد الكثير من المعلومات. طرق غير حصرية (أو كوتسمارتكيوت) سوف تجد العالمية أو المحلية الأمثل. والهدف هو بالطبع العثور على واحدة عالمية، ولكن إذا كان هناك ذروة حادة واحدة من مجموعات المعلمة زيليونس، قد تفشل طرق غير شاملة للعثور على هذه الذروة واحدة، ولكن أخذها شكل التجار المنظور، وإيجاد ذروة حادة واحدة لا طائل منه ل لأن هذه النتيجة ستكون غير مستقرة (هشة جدا) ولا يمكن تكرارها في التداول الحقيقي. في عملية التحسين نحن بدلا من البحث عن مناطق الهضبة مع المعلمات مستقرة وهذا هو المجال حيث أساليب ذكية تألق. أما الخوارزمية المستخدمة من قبل البحث غير الشامل فهي تبدو كما يلي: أ) المحسن يولد بعض (عادة عشوائية) بدء مجموعة من مجموعات المعلمات ب) يتم تنفيذ باكتست من قبل أميبروكر لكل مجموعة المعلمة من السكان ج) نتائج باكتيستس هي يتم تقييمها وفقا لمنطق الخوارزمية ويتم توليد السكان الجدد بناء على تطور النتائج، د) إذا وجدت أفضل جديد - حفظه والذهاب إلى الخطوة ب) حتى يتم الوفاء بمعايير التوقف يمكن أن تشمل معايير التوقف التالية: أ) الوصول المحدد الحد الأقصى للتكرار ب) يتوقف إذا كان المدى من أفضل القيم الموضوعية للأجيال X الأخيرة هو صفر ج) توقف إذا كان إضافة 0.1 ناقلات الانحراف المعياري في أي اتجاه محور رئيسي لا يغير قيمة القيمة الموضوعية د) الآخرين لاستخدام أي الذكية (غير - شاملة) في أميبروكر تحتاج إلى تحديد محرك محسن تريد استخدامها في صيغة أفل باستخدام وظيفة أوبتميزيرسيتنجين. تقوم الدالة باختيار محرك التحسين الخارجي المحدد بالاسم. أميبروكر حاليا السفن مع 3 محركات: محسن سرب الجسيمات القياسية (كوتسوكوت)، القبائل (كوتريبكوت)، و سما-إس (كوتسمايكوت) - أسماء في الأقواس لاستخدامها في المكالمات أوبتميزيرزيتنجين. بالإضافة إلى اختيار محرك محسن قد ترغب في تعيين بعض المعلمات الداخلية. للقيام بذلك استخدام وظيفة أوبتميزيرزيتوبتيون. أوبتميزيرزيتوبتيون (كوتونكوت، قيمة) وظيفة تعيين وظيفة معلمات إضافية لمحرك التحسين الخارجي. المعلمات تعتمد على المحرك. كل ثلاثة أمثلية شحنها مع أميبروكر (سبسو، تريب، كمي) دعم معلمتين: كوتونسكوت (عدد من أشواط) و كوتاكسيفالكوت (أقصى التقييمات (اختبارات) في تشغيل واحد). سلوك كل معلمة يعتمد على المحرك، لذلك قد القيم نفسها وعادة ما تسفر عن نتائج مختلفة مع محركات مختلفة المستخدمة. الفرق بين تشغيل و ماكسفال كما يلي. التقييم (أو الاختبار) هو باكتست واحد (أو تقييم قيمة وظيفة موضوعية). رن هو تشغيل واحد كامل من الخوارزمية (إيجاد القيمة المثلى) - وعادة ما تنطوي على العديد من الاختبارات (التقييمات). كل تشغيل ببساطة ريستارتس عملية التحسين بأكملها من بداية جديدة (جديدة عشوائية السكان عشوائي). لذلك كل تشغيل قد يؤدي إلى إيجاد ماكسمين المحلية المختلفة (إذا لم تجد العالمية واحدة). حتى يعمل معلمات يحدد عدد خوارزميات لاحقة يعمل. ماكسيفال هو الحد الأقصى لعدد التقييمات (باكتيستس) في أي تشغيل واحد. إذا كانت المشكلة بسيطة نسبيا و 1000 الاختبارات تكفي للعثور على ماكس العالمية، 5x1000 هو أكثر عرضة للعثور على الحد الأقصى العالمي لأن هناك فرص أقل أن تكون عالقة في ماكس المحلية، كما تشغيل لاحق سوف تبدأ من مختلف عشوائي عشوائي السكان اختيار قيم المعلمة يمكن تكون صعبة. ذلك يعتمد على المشكلة تحت الاختبار، وتعقيدها، وما إلى ذلك. أي طريقة عشوائية غير شاملة لا تعطيك ضمان العثور على ماكسمين العالمي، بغض النظر عن عدد من الاختبارات إذا كان أصغر من شاملة. أسهل الجواب هو. تحديد عدد كبير من الاختبارات كما هو معقول بالنسبة لك من حيث الوقت اللازم لإكمال. نصيحة بسيطة أخرى هي مضاعفة من قبل 10 عدد من الاختبارات مع إضافة بعدا جديدا. وهذا قد يؤدي إلى المبالغة في تقدير عدد الاختبارات المطلوبة، ولكنها آمنة تماما. تم تصميم محركات شحنها لتكون بسيطة للاستخدام، وبالتالي يتم استخدام قيم ديفولتاوتوماتيك كوترياسونابلكوت لذلك يمكن تشغيل الأمثل عادة دون تحديد أي شيء (قبول افتراضيات). من المهم أن نفهم أن جميع أساليب التحسين الذكية تعمل بشكل أفضل في مساحات المعلمة المستمرة والوظائف الموضوعية على نحو سلس نسبيا. إذا كانت مساحة المعلمة خوارزميات تطورية منفصلة قد تواجه صعوبة في إيجاد القيمة المثلى. وهو صحيح خاصة بالنسبة للمعلمات الثنائية (أونوف) - فهي ليست مناسبة لأي طريقة البحث التي تستخدم التدرج من تغيير وظيفة موضوعية (كما تفعل معظم الأساليب الذكية). إذا كان نظام التداول الخاص بك يحتوي على العديد من المعلمات الثنائية، يجب أن لا تستخدم محسن الذكية مباشرة عليها. بدلا من ذلك محاولة لتحسين المعلمات المستمرة فقط باستخدام محسن الذكية، والتبديل المعلمات الثنائية يدويا أو عن طريق النصي الخارجي. سبسو - محسن سرب الجسيمات القياسي يستند سرب محسن الجسيمات القياسي إلى رمز SPSO2007 الذي من المفترض أن ينتج نتائج جيدة شريطة أن يتم توفير المعلمات الصحيحة (أي تشغيل، ماكسيفال) لمشكلة معينة. اختيار الخيارات الصحيحة للمحسن بسو يمكن أن تكون خادعة وبالتالي النتائج قد تختلف بشكل كبير من حالة إلى أخرى. SPSO. dll يأتي مع رموز المصدر الكامل داخل كوتادكوت الفرعية. رمز المثال لمحسن سرب الجسيمات القياسية: (إيجاد القيمة المثلى في 1000 اختبار داخل مساحة البحث من 10000 مجموعات) أوبتميزيرزيتنجين (كوتسوكوت) أوبتميزيرزيتوبتيون (كوتونسكوت، 1) أوبتميزيرزيتوبتيون (كوتاكسيفالكوت، 1000) سي تحسين (كوتسكوت، 26، 1، 100، 1 (فا، سل)، 0) بيع عبر (0، ماسد (فا، سي)) ترابيس - التكيف المعلمات أقل الجسيمات سرب محسن القبائل هو التكيف ، المعلمة أقل نسخة من بسو (الجسيمات سرب الأمثل) محسن غير شاملة. للحصول على خلفية علمية انظر: acidleswarm. infoTribes2006Cooren. pdf من الناحية النظرية ينبغي أن تؤدي أفضل من بسو العادية، لأنه يمكن ضبط تلقائيا أحجام سرب واستراتيجية خوارزمية للمشكلة التي يجري حلها. وتظهر الممارسة أن أدائها يشبه إلى حد بعيد بسو. و Tribes. DLL المساعد ينفذ كوتريبس-دكوت (أي البعد بلا حدود) البديل. استنادا إلى clerc. maurice. free. frpsoTribesTRIBES-D. zip التي كتبها موريس كليرك. رموز المصدر الأصلي المستخدمة مع إذن من المؤلف Tribes. DLL يأتي مع شفرة المصدر الكامل (داخل مجلد كوتادكوت) المعلمات المعتمدة: كوتاكسيفالكوت - الحد الأقصى لعدد التقييمات (باكتيستس) لكل تشغيل (الافتراضي 1000). يجب زيادة عدد التقييمات مع عدد متزايد من الأبعاد (عدد من معلمات التحسين). الافتراضي 1000 هو جيد لمدة 2 أو 3 أبعاد كحد أقصى. كوتونسكوت - عدد من أشواط (إعادة تشغيل). (الافتراضي 5) يمكنك ترك عدد من أشواط القيمة الافتراضية 5. يتم افتراضيا تعيين عدد من تشغيل (أو إعادة تشغيل) إلى 5. لاستخدام محسن القبائل، تحتاج فقط لإضافة سطر واحد إلى التعليمات البرمجية الخاصة بك: أوبتميزيرزيتوبتيون (كوتاكسيفالكوت ، 5000) 5000 تقييم كحد أقصى سما-إس - التباين المتزامن مصفوفة التكيف استراتيجية التحسين التطوري سما-إس (مصفوفة التغايرية التكيف استراتيجية تطورية) هو محسن غير شاملة متقدمة. للحصول على خلفية علمية انظر: bionik. tu-berlin. deusernikocmaesintro. html وفقا للمعايير العلمية يتفوق على تسع استراتيجيات أخرى تطورية شعبية (مثل بسو، التطور الوراثي والتفاضلي). bionlin. tu-berlin. deusernikocec2005.html البرنامج المساعد CMAE. DLL ينفذ كوتغلوبالكوت البديل من البحث مع عدة إعادة تشغيل مع زيادة حجم السكان CMAE. DLL يأتي مع التعليمات البرمجية المصدر الكامل (داخل مجلد كوتادكوت) يتم تعيين افتراضيا عدد من تشغيل (أو إعادة تشغيل) إلى 5. ينصح لترك العدد الافتراضي من إعادة التشغيل. قد تختلف ذلك باستخدام أوبتيميزيرزيتوبتيون (كورتونسكوت، N)، حيث يجب أن يكون N في النطاق 1..10. تحديد أكثر من 10 أشواط غير مستحسن، وإن كان ذلك ممكنا. لاحظ أن كل تشغيل يستخدم تويس حجم السكان من تشغيل السابقة حتى ينمو أضعافا مضاعفة. لذلك مع 10 أشواط في نهاية المطاف مع السكان 210 أكبر (1024 مرات) من المدى الأول. هناك معلمة أخرى كوتاكسيفالكوت. القيمة الافتراضية هي صفر وهو ما يعني أن البرنامج المساعد سوف تلقائيا حساب ماكسيفال المطلوبة. وينصح بعدم تعريف ماكسيفال من قبل نفسك كما الافتراضي يعمل بشكل جيد. خوارزمية ذكية بما فيه الكفاية لتقليل عدد من التقييمات المطلوبة وتتقارب سريع جدا إلى نقطة الحل، في كثير من الأحيان يجد الحلول أسرع من الاستراتيجيات الأخرى. فمن الطبيعي أن البرنامج المساعد سوف تخطي بعض خطوات التقييم، إذا كان يكتشف أن تم العثور على حل، لذلك يجب أن لا يفاجأ أن شريط التقدم الأمثل قد تتحرك بسرعة كبيرة في بعض النقاط. البرنامج المساعد لديه أيضا القدرة على زيادة عدد الخطوات على القيمة المقدرة في البداية إذا كان هناك حاجة للعثور على الحل. نظرا لطبيعة تكيفها، و كوتستيماتد الوقت ليفتكووت أندور كوتنومبر من ستارسكوت المعروضة من قبل الحوار التقدم هو فقط اقتبس تخمين في تيمكوت وقد تختلف خلال دورة التحسين. لاستخدام محسن سما-إس، تحتاج فقط لإضافة سطر واحد إلى التعليمات البرمجية الخاصة بك: وهذا سيتم تشغيل التحسين مع الإعدادات الافتراضية التي هي على ما يرام بالنسبة لمعظم الحالات. وتجدر الإشارة إلى ذلك، كما هو الحال مع العديد من خوارزميات البحث كونتينو-الفضاء، أن انخفاض معلمة كوتستيبكوت في تحسين () مكالمات فونسيتون لا يؤثر بشكل كبير مرات التحسين. الشيء الوحيد الذي يهم هو مشكلة كوتديمنزيونكوت، أي عدد من المعلمات المختلفة (عدد من المكالمات وظيفة الأمثل). يمكن تعيين عدد كوستيبسكوت لكل معلمة دون التأثير على الوقت الأمثل، وذلك باستخدام أفضل دقة تريد. من الناحية النظرية يجب أن تكون الخوارزمية قادرة على إيجاد حل في معظم 900 (N3) (N3) باكتيستس حيث كوتنوت هو البعد. في الممارسة أنه يتلاقى الكثير أسرع. على سبيل المثال الحل في 3 (N3) الأبعاد المعلمة الفضاء (نقول 100100100 1 مليون خطوات شاملة) يمكن العثور عليها في عدد قليل من الخطوات 500-900 سما-إس. التحسين الفردي متعدد الخيوط بدءا من أميبروكر 5.70 بالإضافة إلى تعدد تعدد الرموز. يمكنك تنفيذ متعددة الخيوط رمز واحد الأمثل. للدخول إلى هذه الوظيفة، انقر على السهم المنسدل بجوار زر كوتوبتيميزكوت في نافذة "تحليل جديد" وحدد "تحسين فردي". سوف كوتيمديفيدوال أوبتيميزكوت استخدام كل النوى المعالج المتاحة لأداء الأمثل رمز واحد، مما يجعلها أسرع بكثير من الأمثل العادية. في كوتكونت سيمبلكوت وضع فإنه سيتم إجراء التحسين على رمز واحد. في كوتال سيمبولسكوت و كوتفيلتركوت وسائط فإنه سيتم معالجة جميع الرموز بالتتابع، أي أول الأمثل الكامل للرمز الأول، ثم الأمثل على الرمز الثاني، الخ القيود: 1. مخصص باكتستر غير معتمد (حتى الآن) 2. محركات التحسين الذكية غير معتمدة - يعمل فقط إكساوستيف الأمثل. في نهاية المطاف قد نتخلص من الحد (1) - عندما يتم تغيير أميبروكر لذلك مخصص باكتستر لا تستخدم أولي بعد الآن. ولكن (2) هو على الارجح هنا للبقاء لفترة طويلة.