Die öffentliche StockSharp-API enthält nun einen eigenen Komponentensatz für die Strategieoptimierung. Vollständige Parametersuchen und genetische Suche stehen zur Verfügung; die Beispielanwendung demonstriert außerdem die zufällige Auswahl von Parameterkombinationen. Optimierungsbereiche werden vor Beginn eines Laufs validiert, sodass ungültige Schrittweiten oder inkompatible Grenzen früher erkannt werden.
OptimizationBatchManager verwaltet parallele Iterationen, ohne die konfigurierte Batch-Größe zu überschreiten. Nutzer können die Anzahl gleichzeitiger Tests, die Gesamtzahl der Iterationen und die Zahl verarbeiteter Nachrichten begrenzen. Für die genetische Optimierung stehen Einstellungen für Populationsgröße, Generationszahl, Stagnationskriterien, Mutation, Crossover und Selektion zur Verfügung.
Die Zielfunktion wird als Formel auf Basis von Strategiestatistiken definiert, darunter Gewinn, Drawdown, Anzahl der Trades, Latenz, Orderfehler und weitere Kennzahlen. Das direkt ausführbare Beispiel zeigt Fortschritt und Gewinn und Verlust jedes Laufs und demonstriert den vollständigen Ablauf zum Einrichten und Beenden der Optimierung.
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