La API pública de StockSharp incluye ahora un conjunto específico de componentes para la optimización de estrategias. Están disponibles tanto la búsqueda exhaustiva de parámetros como la búsqueda genética; la aplicación de ejemplo también demuestra el muestreo aleatorio de combinaciones de parámetros. Los intervalos de optimización se validan antes de iniciar una ejecución, lo que ayuda a detectar antes pasos no válidos o límites incompatibles.
OptimizationBatchManager gestiona iteraciones paralelas sin superar el tamaño de lote configurado. Los usuarios pueden limitar el número de pruebas simultáneas, el total de iteraciones y la cantidad de mensajes procesados. La optimización genética ofrece ajustes para el tamaño de la población, el número de generaciones, los criterios de estancamiento, la mutación, el cruce y la selección.
La función objetivo se define mediante una fórmula basada en las estadísticas de la estrategia, incluidos el beneficio, el drawdown, el número de operaciones, la latencia, los errores de las órdenes y otras métricas. El ejemplo listo para ejecutar muestra el progreso y las pérdidas y ganancias de cada ejecución y demuestra el flujo completo para configurar y detener la optimización.
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