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Interesado Visita sucuri / web-servidor de seguridad Derechos de autor 2016, Sucuri LLC. Todos los derechos reservados. Términos de uso Política de privacidad Preguntas cloudproxy sucuri OpenQuant Introducción OpenQuant es una plataforma de desarrollo (ATS) sistema de comercio automatizado diseñado en torno a la conocida Marco SmartQuant análisis de datos financieros y comerciales. El marco ha estado en desarrollo desde 1997 y actualmente es utilizado por las principales instituciones financieras en todo el mundo. Características OpenQuant - OpenQuant se desarrolla en la parte superior del marco institucional que conduce el comercio - lenguajes de desarrollo de estrategia real: C y VisualBasic - sin secuencias de comandos. OpenQuant siempre se ejecuta el código compilado, que le proporciona el más alto rendimiento posible - backtesting sistema de nivel de cartera y de comercio - múltiples clases de activos (acciones, futuros, opciones, ETF, FOREX) - contabilidad multi-moneda y simulaciones - verdaderamente arquitectura orientada a eventos. No hay artificial para bucle de backtesting. Las estrategias se ejecutan en el modo de simulación exactamente de la misma manera que se ejecutan en el modo de operación en vivo - múltiples sistemas de comercio - backtesting intradía y de comercio automatizado con datos de la garrapata - escáner de mercado - la profundidad del mercado y de apoyo cartera de pedidos - tiempo, tick, el volumen y las barras del intervalo - soporte de calendario múltiple - biblioteca de análisis técnico con más de cien indicadores - indicadores definidos por el usuario - matemáticas financieras y la biblioteca de análisis cuantitativo (valoración de derivados, la volatilidad implícita, etc.) - biblioteca álgebra lineal (operaciones vectoriales y matriciales) - optimización de la estrategia, incluyendo la optimización estocástica - backtesting alto rendimiento y simulaciones, hasta 1.000.000 de pulsaciones por segundo y más impulsado por una función de QuantServer motor de datos - mercado, parada, límite, deje de órdenes de límite. OCA (una cancela Todos los grupos). OCA grupos simulados internamente para los corredores que no soporta de forma nativa OCA - gestión de pedidos directo: Enviar, Cancel, se órdenes - autoejecución, enrutamiento de órdenes, FIX apoyo, Quickfix incorporado en el motor. Un interruptor de clic de la simulación al modo en vivo de comercio compatibles feeds de datos y corredores IB, PATS, TAL, eSignal, Fotón comerciante, MB Trading, TAQ, YAHOO, Google, CSI, abierta Tick, IQ RSS, QuoteTracker, génesis de Valores, Bolsa de Comercio de los países nórdicos , Open e Cry, New Edge, Morgan Stanley, TT X comerciante a través del adaptador FIX TT y XTAPI, CQG FIX, Lightspeed, HotSpot FIX, Currenex FIX, FIX Integral, DB (Deutsche Bank) FIX, proveedores de FIX soporte genérico de AlfaDirect, ItInvest, QUIK, FIX OSL, QUIK FIX, FINAM TRANSAQ, Plaza II Una interfaz abierta para desarrollar datos personalizados y el proveedor de la ejecución de plugins OpenQuant demo Descargar Descargar 30 días versión de evaluación de OpenQuant. OpenQuant Comunidad y el apoyo que son bienvenidos para discutir OpenQuant en los foros públicos SmartQuant Contactos OpenQuant Flash Video Tutoriales Video 1 - Este video muestra cómo ejecutar una estrategia de demostración en el modo de simulación y la forma de ver y analizar la producción startegy. Video 2 - Este video muestra cómo crear un instrumento, los datos históricos de importación para este instrumento a partir de un archivo de texto usando importación Vizard y la forma de ver y analizar los datos importados. Video 3 - Este video muestra cómo configurar el instrumento (acciones y futuros) propiedades de solicitar y controlar la alimentación de datos en tiempo real a partir de Interactive Brokers. Video 4 - Este video muestra cómo desarrollar una estrategia simple código que controla e imprime los datos de la barra del comercio y de Interactive Brokers en tiempo real. Video 5 - Este video muestra cómo descargar definiciones de instrumentos, monitorear datos en tiempo real y ejecutar órdenes con Open E Cry. Video 6 - Este video muestra cómo descargar definiciones de instrumentos y datos de mercado histórica con OpenTick. Video 7 - Este video muestra cómo conectarse a TT XTrader API / TTSIM (datos del mercado y la ejecución de la orden). Video 8 - Este video muestra cómo conectarse a TT FIX Adapter / TTSIM (datos del mercado y la ejecución de la orden). Video 9 - Este video demuestra cómo monitorear datos en tiempo real y ejecutar órdenes con MB Trading. Video 10 - Este video muestra cómo capturar los datos de garrapatas y de barras en tiempo real de IB de OpenQuant histórica base de datos del mercado. Video 11 - Este video muestra cómo utilizar las funciones de escáner mercado de OpenQuant. Video 12 - Este video muestra cómo depurar estrategias OpenQuant con Microsoft Visual Studio. OpenQuant Imágenes OpenQuant Documentación OpenQuant Guía de introducción OpenQuant Estrategia exterior Cómo optimizar el sistema de comercio NOTA: Este tema es bastante avanzada. Por favor, lea anteriores tutoriales AFL primero. La idea detrás de una optimización es simple. En primer lugar usted tiene que tener un sistema de comercio, esto puede ser un simple cruce de media móvil, por ejemplo. En casi todos los sistemas hay algunos parámetros (como período de promedio) que deciden cómo se comporta el sistema dado (es decir, es es muy adecuado para largo plazo o corto plazo, ¿cómo se reacciona a las poblaciones altamente volátiles, etc.). La optimización es el proceso de encontrar los valores óptimos de los parámetros (dando mayor beneficio del sistema) para un símbolo dado (o una cartera de símbolos). AmiBroker es uno de los pocos programas que le permiten optimizar su sistema en múltiples símbolos a la vez. Para optimizar su sistema tiene que definir de una upto diez parámetros a optimizar. Usted decide lo que es un valor mínimo y máximo admisible del parámetro y en lo que incrementa este valor debe ser actualizada. AmiBroker a continuación, realiza múltiples volver a prueba el sistema con todas las posibles combinaciones de valores de los parámetros. Cuando termina este proceso, AmiBroker muestra la lista de resultados ordenados por el beneficio neto. Usted es capaz de ver los valores de los parámetros de optimización que le dan el mejor resultado. Escribiendo AFL fórmula Optimización en probador de nuevo se apoya a través de la nueva función llamada a optimizar. La sintaxis de esta función es la siguiente: Optimizar la variable (variable - es normal variable de AFL que se le asigna el valor devuelto por la función a optimizar Con backtesting normales, la exploración, la exploración y modos comentary el valor por defecto devuelve la función a optimizar, por lo que la llamada a la función anterior. es equivalente a:. predeterminado variables en función del modo de optimización optimizar la rentabilidad valores sucesivos del mínimo al máximo (inclusive) con el paso paso a paso es una cadena que se utiliza para identificar la variable de optimización y se muestra como un nombre de columna en la lista de resultados de la optimización por defecto. es un valor predeterminado que optimizar los rendimientos de función en la exploración, el indicador, comentario, escanear y normal de nuevo modos de prueba min es un valor mínimo de la variable que se está optimizada max es un valor máximo de la variable que se está optimizado paso es un intervalo utilizado para aumentar el valor del mínimo al máximo AmiBroker soporta hasta 64 llamadas a la función de optimizar (por lo tanto, hasta 64 variables de optimización), tenga en cuenta que si está utilizando la optimización exhaustiva entonces es muy buena idea para limitar el número de variables de optimización a solo unos pocos. Cada llamada a optimizar generar (max - min) / bucles de optimización de paso y varias llamadas para optimizar multiplicar el número de carreras necesarias. Por ejemplo la optimización de dos parámetros mediante 10 pasos requerirán 10 10 100 loops de optimización. Llame a la función a optimizar una sola vez por la variable al principio de su fórmula, ya que cada llamada genera bucles de una nueva optimización optimización-símbolo múltiple es totalmente compatible con el espacio de búsqueda AmiBroker máxima es de 2 64 (10) 19 10,000,000,000,000,000,000 combinaciones 1. Single optimización de variables: Optimizar SIGAVG (promedio de la señal. 9. 2. 20. 1) Comprar Cruz (MACD (12. 26), la señal (12. 26. SIGAVG)) Vender Cruz (señal (12. 26. SIGAVG), el MACD (12. 26)) 2. optimización de dos variables (apto para gráficos 3D) por Optimizar (por. 2. 5. 50. 1) nivel Optimizar (nivel. 2. 2. 150. 4) Comprar Cruz (CCI (per), - Nivel) Vender Cruz (Nivel, CCI (per)) 3. múltiple (3) la optimización de variables: (. MACD lenta 26. 17. 30. 1) Optimizar mfast (. MACD rápido 12. 8. 16. 1) Optimizar mslow SIGAVG Optimizar (señal promedio. 9. 2. 20. 1) Comprar Cruz (MACD (mfast, mslow). señal (mfast, mslow, SIGAVG)) venta cruzada (señal (mfast, mslow, SIGAVG), el MACD (mfast, mslow)) Después de entrar la fórmula basta con hacer clic en el botón Optimizar en la ventana. AmiBroker comenzará a probar todas las combinaciones posibles de variables de optimización e informar de los resultados en la lista. Después de la optimización se realiza la lista de resultado se presenta ordenado por el beneficio neto. Como se puede ordenar los resultados por cualquier columna en la lista de resultados es fácil de conseguir los valores óptimos de los parámetros para la reducción más bajo, más bajo número de operaciones, el factor de ganancia más grande, la exposición más bajo del mercado y la más alta rentabilidad ajustada a riesgo anual. Las últimas columnas de la lista de resultados presentan los valores de las variables de optimización para la prueba dada. Cuando decida qué combinación de parámetros se adapte a sus necesidades el mejor todo lo que necesita hacer es reemplazar los valores predeterminados en función de optimizar la llama con los valores óptimos. En la etapa actual tiene que escribir a mano en la ventana de edición fórmula (el segundo parámetro de la llamada a la función optimizar). La visualización de gráficos animados en 3D de optimización Para visualización de cartas optimización 3D, es necesario ejecutar la optimización de dos variables en primer lugar. Dos variables de optimización necesita una fórmula que tiene 2 llamadas de función Optimizar (). Un ejemplo de dos variables fórmula optimización se ve así: por Optimizar (por 2. 5. 50. 1.) Nivel Optimizar Comprar Cruz (CCI (per), - Nivel) Vender Cruz (nivel 2. 2. 150. 4). (Nivel, CCI (per)) Después de introducir la fórmula que necesita para hacer clic en el botón. Una vez que se haya completado la optimización debe hacer clic en la flecha desplegable en el botón Optimizar y elija el gráfico optimización de Vista 3D. En unos pocos segundos una parcela de superficie tridimensional colorido aparecerá en una ventana del visor gráfico 3D. Un ejemplo gráfico de 3D generados utilizando la fórmula anterior se muestra a continuación. Por defecto, los valores de visualización en 3D gráficos de la ganancia neta en contra de las variables de optimización. Sin embargo, puede trazar gráfico de superficie 3D para cualquier columna de la tabla de resultados de optimización. Basta con hacer clic en el encabezado de columna para ordenar que (aparecerá la flecha azul que indica que los resultados de la optimización están ordenadas según la columna seleccionada) y luego elegir gráfico de optimización Vista 3D de nuevo. Al visualizar cómo los parámetros de su sistema s afectan el rendimiento de la negociación, puede más fácilmente decidir qué parámetro de los valores producen el rendimiento del sistema. configuraciones robustas son las regiones en la gráfica en 3D que muestran cambios graduales en lugar de abruptos en el diagrama de la superficie. gráficos 3D de optimización son gran herramienta para prevenir ajuste de curvas. De ajuste de curvas (o sobre-optimización) se produce cuando el sistema es más complejo de lo que debe ser, y toda esa complejidad se centra en las condiciones de mercado que puede que nunca vuelva a ocurrir. Los cambios radicales (o picos) en las listas de optimización 3D muestran claramente sobre-optimización áreas. Debe elegir región parámetro que produce una meseta ancha y amplia en el gráfico 3D para su comercio de la vida real. Los conjuntos de parámetros que producen picos de ganancias no van a funcionar de forma fiable en el comercio real. visor gráfico 3D controla AmiBroker s visor gráfico 3D ofrece capacidades totales de visualización gráfica con rotación completa y animación. Ahora se puede ver los resultados del sistema desde todas las perspectivas posibles. Se puede controlar la posición y otros parámetros de la tabla utilizando los atajos de ratón, la barra de herramientas y el teclado, lo que le resulte más fácil para usted. A continuación encontrará la lista. - Para girar - mantenga pulsado el botón izquierdo del ratón y mover en X direcciones / Y - to Zoom-in, zoom-out - mantenga pulsado el botón derecho del ratón y mover en X direcciones / Y - to Move (traducir) - mantenga pulsado el botón izquierdo del ratón y la tecla CTRL y mover en X / y - direcciones para animar - mantenga pulsado el botón izquierdo del ratón, arrastre rápidamente y suelte el botón mientras arrastra el espacio - animado (auto-rotación) tecla de flecha izquierda - giran vert. izquierda Flecha derecha - gire vert. derecha tecla de flecha - girar horiz. hasta tecla de flecha - girar horiz. abajo Numérico (PLUS) - Cerca de (zoom in) Numérico - (menos) - Lejos (alejar) Numérico 4 - mover a la izquierda T. numérico 6 - mover Numérico derecha 8 - moverse hacia arriba Numérico 2 - mover hacia abajo PÁG - el nivel del agua hasta PÁG - nivel del agua inteligente (no exhaustiva) de optimización AmiBroker ofrece ahora optimización inteligente (no exhaustiva), además de regular, búsqueda exhaustiva. búsqueda no exhaustiva es útil si el número de todas las combinaciones de parámetros del sistema comercial dado es simplemente demasiado grande como para ser viable para la búsqueda exhaustiva. búsqueda exhaustiva es perfectamente bien, siempre y cuando sea razonable para usarlo. Vamos s decir que tiene 2 parámetros de cada uno varía de 1 a 100 (paso 1). Que s 10000 - combinaciones perfectamente bien para la búsqueda exhaustiva. Ahora con 3 parámetros que recibió 1 millón de combinaciones - que todavía está bien para la búsqueda exhaustiva (pero puede ser lenghty). Con 4 parámetros que tienen 100 millones de combinaciones y con 5 parámetros (1..100) tiene 10 mil millones de combinaciones. En ese caso, sería consumir para comprobar todos ellos demasiado tiempo, y esta es la zona en la que no exhaustivos métodos inteligentes de búsqueda pueden resolver el problema que no tiene solución en un tiempo razonable mediante la búsqueda exhaustiva. Aquí es absolutamente la instrucción SIMPLE cómo utilizar la nueva optimizador no exhaustiva (en este caso CMA-ES). 1. Abra su fórmula en el editor de fórmulas 2. Añadir esta sola línea en la parte superior de la fórmula: OptimizerSetEngine (aquí 3. (Opcional) Seleccione su objetivo la optimización de análisis automático, Configuración, pestaña, campo de destino Optimización Si se salta este. paso se optimizará para el coche / TDM (rendimiento anual compuesto dividido por una aspiración máxima). Ahora bien, si se ejecuta la optimización del uso de esta fórmula, se utilizará nueva evolutiva (no exhaustiva) CMA-eS optimizador. ¿Cómo funciona la optimización es la proceso de búsqueda de mínimo (o máximo) de función dada. Cualquier sistema de comercio puede ser considerada como una función de cierto número de argumentos. las entradas son parámetros y datos de cotización. la salida es su objetivo de optimización (decir CAR / MDD). y busca el máximo de la función dada algunos de los algoritmos de optimización inteligentes se basan en la naturaleza (comportamiento animal) -. algoritmo PSO, o proceso biológico - Los algoritmos genéticos, y algunos se basan en conceptos matemáticos derivados por los seres humanos - CMA-ES. Estos algoritmos se utilizan en muchas áreas diferentes, incluyendo las finanzas. Introduce en Google y encontrará un montón de información. No exhaustivos (o) los métodos encontrarán óptimo global o local. El objetivo es, por supuesto, para encontrar uno mundial, pero si hay un solo pico agudo de tropecientos combinaciones de parámetros, métodos no exhaustivos puede fallar para encontrar este único pico, pero teniendo que forman Perspecive, la búsqueda de pico agudo único comerciante s es inútil para el comercio, porque ese resultado sería inestable (demasiado frágil) y no replicable en el comercio real. En proceso de optimización que estamos buscando en lugar de las mesetas con parámetros estables y esta es la zona en la que brillan métodos inteligentes. En cuanto al algoritmo utilizado por la búsqueda no exhaustiva se ve de la siguiente manera: a) el optimizador genera algunos (por lo general al azar) la población a partir de los conjuntos de parámetros b) backtest es realizada por AmiBroker para cada juego de parámetros de la población c) los resultados de las pruebas retrospectivas son evaluadas de acuerdo a la lógica del algoritmo y nueva población se genera en función de la evolución de los resultados, d) si el nuevo se encuentra mejor - guardarlo y vaya al paso b) hasta que se cumplan criterios de parada Ejemplo detener criterios pueden incluir: a) que alcanza especifica iteraciones máximas b) se detienen si el rango de los mejores valores objetivos de las últimas generaciones X es cero c) detendrá si la adición de 0,1 vector de desviación estándar en cualquier dirección eje principal no cambia el valor del valor objetivo d) otros a utilizar cualquier inteligente (no exhaustiva) optimizador en AmiBroker se necesita especificar el motor optimizador que desea utilizar en la fórmula AFL utilizando la función OptimizerSetEngine. La función selecciona motor de optimización externa definida por su nombre. AmiBroker actualmente se distribuye con 3 motores estándar: enjambre de partículas Optimizer () - los nombres de los apoyos se van a utilizar en las llamadas OptimizerSetEngine. Además de seleccionar el motor optimizador es posible que desee ajustar algunos de los parámetros internos. Para hacerlo utilice la función OptimizerSetOption. OptimizerSetOption (valor) La función establece parámetros adicionales para la optimización del motor externo. Los parámetros son dependiente del motor. Los tres optimizadores enviados con AmiBroker (SPSO, Trib, CMAE) soportan dos parámetros: (máximo evaluaciones (pruebas) por solo plazo). El comportamiento de cada parámetro es dependiente del motor, por lo que puede mismos valores y por lo general va a dar resultados diferentes con diferentes motores utilizados. La diferencia entre ejecuciones y MaxEval es como sigue. Evaluación (o prueba) es sencillo backtest (o evaluación del valor de la función objetivo). RUN es una carrera completa del algoritmo (encontrar el valor óptimo) - por lo general implica muchas pruebas (evaluaciones). Cada corrida entera simplemente se reinicia el proceso de optimización del nuevo comienzo (nueva población aleatoria inicial). Por lo tanto cada ejecución puede dar lugar a la búsqueda de diferentes locales max / min (si no encuentra uno mundial). Así reza parámetro define el número de carreras posteriores del algoritmo. MaxEval es el número máximo de evaluaciones (bactests) en cualquier sola carrera. Si el problema es relativamente sencillo y 1000 pruebas son suficientes para encontrar un máximo global, 5x1000 es más probable encontrar máximo global debido a que hay menos posibilidades de ser atrapado en un máximo local, ya que las ejecuciones subsiguientes empezarán a partir de diferentes valores de los parámetros de población aleatoria Selección inicial puede ser complicado. Depende de un problema que se está probando, su complejidad, etc, etc Cualquier método no exhaustiva estocástico no le da garantías de conseguir mundial max / min, independientemente del número de pruebas si es más pequeña que exhaustiva. La respuesta más fácil es. especifique como gran número de pruebas, ya que es razonable para usted en términos de tiempo necesario para completar. Otro consejo simple es multiplicar por 10 el número de pruebas con la adición de nueva dimensión. Que pueden llevar a sobrestimar el número de pruebas requeridas, pero es bastante seguro. Enviado motores están diseñados para ser fácil de usar, por lo tanto, por defecto / valores automáticos se utilizan de manera optimización se puede ejecutar por lo general, sin especificar nada (por defecto) que acepten. Es importante entender que todos los métodos de optimización inteligentes funcionan mejor en los espacios de parámetros continuos y funciones objetivo relativamente suaves. Si el espacio de parámetros es discreta algoritmos evolutivos pueden tener problemas para encontrar un valor óptimo. Esto es especialmente cierto para los parámetros binario (encendido / apagado) - no son adecuados para cualquier método de búsqueda que utiliza gradiente de cambio de función objetivo (como la mayoría de los métodos inteligentes hacen). Si su sistema de comercio contiene muchos parámetros binarios, no se debe utilizar el optimizador inteligente directamente sobre ellas. En lugar de tratar de optimizar los parámetros de sólo continuas utilizando optimizador inteligente, y cambiar los parámetros binarios de forma manual o por medio de script externo. SPSO - Estándar Estándar enjambre de partículas Optimizer Optimizador de enjambre de partículas se basa en el código de SPSO2007 que se supone que produce buenos resultados, siempre que se proporcionan parámetros correctos (es decir, los funcionamientos, MaxEval) para un problema particular. Recogiendo las opciones correctas para el optimizador PSO puede ser complicado, por tanto, los resultados pueden variar considerablemente de un caso a otro. SPSO. dll viene con códigos fuente completos dentro subcarpeta. Código de ejemplo para Standard enjambre de partículas Optimizer: (encontrar el valor óptimo en 1000 pruebas dentro del espacio de búsqueda de 10.000 combinaciones) OptimizerSetEngine (sl Optimizar (Comprar Cruz (MACD (fa, sl), 0) Vender Cruz (0, el MACD (fa, sl) .) TRIBUS - adaptable sin parámetros tribus enjambre de partículas Optimizer es adaptativa, la versión sin parámetros de PSO (partícula optimización enjambre) optimizador no exhaustiva Para ver antecedentes científicos: particleswarm. info/Tribes 2006 Cooren. pdf En teoría debería funcionar mejor que PSO regular, ya que puede ajustar automáticamente el tamaño del enjambre y la estrategia de algoritmo para el problema a resolver. la práctica demuestra que su rendimiento es bastante similar a las OSP. los instrumentos de plugin Tribes. DLL (es decir, sin dimensiones) variante. sobre la base de clerc. maurice. . free. fr/pso/Tribes/TRIBES-D. zip por Maurice Clerc códigos de origen usado con el permiso del autor Tribes. DLL viene con el código fuente completo (dentro de la carpeta) parámetros admitidos: - número máximo de evaluaciones (pruebas retrospectivas) por ejecutar (por defecto 1000). Debe aumentar el número de evaluaciones con el aumento de número de dimensiones (número de parametros de optimización). El valor por defecto 1000 es bueno para 2 o máximo 3 dimensiones. - Número de carreras (reinicia). (Por defecto 5) Se puede dejar el número de carreras a su valor por defecto de 5. Por número predeterminado de carreras (o se reinicia) se establece en 5. Para utilizar tribus optimizador, sólo tiene que añadir una línea a su código: OptimizerSetOption (/ / 5000 max evaluaciones CMA-eS - Matriz de Covarianza adaptación evolutiva Estrategia optimizador CMA-eS (matriz de covarianza Adaptación estrategia evolutiva) es avanzado optimizador no exhaustiva Para ver antecedentes científicos: bionik. tu-berlin. de/user/niko/cmaesintro acuerdo. los puntos de referencia científicos supera a otros nueve estrategias evolutivas, el más popular (como PSO, la evolución genética y diferencial). bionik. tu-berlin. de/user/niko/cec2005 El plugin implementa CMAE. DLL carpeta) Por número predeterminado de carreras (o se reinicia ) se establece en 5. se recomienda dejar el número predeterminado de reinicios. Puede variar usando OptimizerSetOption llamada (, N), donde N debe estar en el rango 1..10. Especificación de más de 10 carreras, no se recomienda, aunque posible. Tenga en cuenta que cada ejecución utiliza dos veces el tamaño de la población de ejecución anterior por lo que crece de forma exponencial. Por lo tanto, con 10 carreras que terminan con la población 2 10 mayores (1024 veces) que la primera ejecución. Hay otro parámetro. El valor por defecto es cero, lo que significa que automáticamente se calcule MaxEval requiere plugin. Se recomienda NO MaxEval para definir por sí mismo como por defecto funciona bien. El algoritmo es lo suficientemente inteligente como para reducir al mínimo el número de evaluaciones requeridas y que converge muy rápido al punto de solución, por lo que a menudo se encuentra soluciones más rápido que otras estrategias. Es normal que el plugin omitir algunos pasos evaluaciones, si detecta que se ha encontrado una solución, por lo tanto, usted no debe sorprenderse de que la barra de progreso de optimización puede moverse muy rápido en algunos puntos. El plug-in también tiene la capacidad de aumentar el número de pasos sobre el valor estimado inicialmente si es necesario para encontrar la solución. Debido a su naturaleza adaptativa, el y pueden variar durante el curso de la optimización. Para utilizar CMA-ES optimizador, sólo tiene que añadir una línea a su código: Esto ejecutará la optimización con la configuración predeterminada, que están muy bien para la mayoría de los casos. Debe tenerse en cuenta, como es el caso con muchos algoritmos de búsqueda continouos-espacio, que la disminución es la dimensión. En la práctica se converge mucho más rápido. Por ejemplo la solución en 3 (N 3) espacio de parámetros dimensional (por ejemplo 100 100 100 1000000 pasos exhaustivos) se pueden encontrar en tan pocos como 500 a 900 pasos CMA-ES. Multi-hilo optimización individual A partir de 5,70 AmiBroker además de símbolos múltiples subprocesos múltiples. puede realizar la optimización multi-hilo-solo símbolo. Para acceder a esta función, haga clic en la flecha desplegable junto a. utilizará todos los núcleos de procesamiento disponibles para realizar la optimización-solo símbolo, lo que es mucho más rápido que la optimización regular. En los modos que procesará todos los símbolos de forma secuencial, es decir, primero la optimización completa para el primer símbolo, a continuación, la optimización en el segundo símbolo, etc. Limitaciones: No se admite 1. backtester personalizada (todavía) 2. Los motores de optimización inteligentes no son compatibles - sólo funciona optimización EXHAUSTIVAS . Eventualmente podemos deshacernos de limitación (1) - cuando se cambia de modo AmiBroker backtester encargo no utiliza OLE más. Pero (2) es probablemente aquí para quedarse por mucho tiempo.
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