[ أفكار مستقبليه ] مؤشر أو إكسبرت يبحث عن إعداداته الناجحه ذاتيا

[MR.dollar]

- رأيك في الفكره ؟
فكرة جديدة وتطوير جديد نتمنى أن تكون ناجحه ورائعة، مع كثير من التعاون والجهد من الجميع وأنت قائدهم
2- ما هي الآلية التي سنعتمدها أو الفتره التي يمكن أن نقوم كل فتره بالبحث عن الإعدادات ؟
باعتقادي هي كل نهاية اسبوع يقوم الاكسبيرت بعمل بحث عن الإعدادات بشكل آلي لإيجاد الافضل وليس كل شهر او 3 اشهر
3- متى يكون التدخل الطارئ لإيجاد إعدادات بديله نظرا لفشل السابقه ؟
الاجابة السابق كافية باعتقادي كل بداية اسبوع
4- بعض الآليات الجديده لإدخال تحسين على طريقة البحث عن الإعدادات ؟
أفضل الأكسبرت الأقل مجهود في التحليل يعني مؤشرات خفيفة أو حتى مؤشر واحد ناجح بحيث عند عمل تحديث للإعدادات لا يقوم بمجهود كبير وقت اطول

حاليا المشكله الوحيده التي قد تواجهنا هي بطئ عملية البحث عن الإعدادات بسبب كثرة الإعدادات فمعك حق

[mercury_man]

ما دام افكار متقبلية ممكن نعمل الاتي
1- نختار فريق حتى نصل 99% باكتيست
2- نختار ستراتيجية سكالبنج قوية
3- نضيف فلاتر كثيرة قدر الامكان لكن معقولة
4- نعمل اوبتمازنك
5- نتقاسم الارباح وانا لي 20 % لاني صاحب الفكرة
6- طبعا ان لك 50 % لانك صاحب الموضوع والفكرة الرئيسية
سلام

[MR.dollar]

بالمناسبة البحث عن الافضل يكون باستخدام الخوارزمية الجينية
genetic algorithm
اعتقد لو ازلنا التاشير راح يستخدم طريقة البحث التقليدي
اللي راح تحتاج وقت اطول بكثير
لكن البحث افضل (كما اعتقد)

يا سلام لو شرح تفصيلي

[MR.dollar]

شكرا لك اخي العزيز اشتغل عندي الاوتمايز زي الفل
تعرف راح يوفر عليه وقت كثير
وفتح لي افاق كثيرة
بس عندي عليك عتب يا مستر
ليش ما قلت لي من زمان على هذه الخاصية
مو تدري انا ما اعرفها
تحياتي

ما كنت أعرف إنك مش عارفها للأسف
وإلا كنت فتحت لك موضوع مخصوص

[MR.dollar]

ما دام افكار متقبلية ممكن نعمل الاتي
1- نختار فريق حتى نصل 99% باكتيست
2- نختار ستراتيجية سكالبنج قوية
3- نضيف فلاتر كثيرة قدر الامكان لكن معقولة
4- نعمل اوبتمازنك
5- نتقاسم الارباح وانا لي 20 % لاني صاحب الفكرة
6- طبعا ان لك 50 % لانك صاحب الموضوع والفكرة الرئيسية
سلام

إحنا الفكره الآن ليست في عمل أوبتمايز فقط لأن هذا يمكن عمله من الميتاتريدر نفسه لكن نريد أن نتناقش في الأوبتمايز بعيدا عن التدخل اليدوي
بالإضافة إلى أننا يمكن أن نطور طرق أوبتمايز أفضل من الموجوده في الميتاتريدر نفسه
ويا سيدي لك 50% من الأرباح لكن المهم أن نصل لطريق مفتوح

[cher90]

بارك الله فيك سوف أناقشك في الجزئية الثالثه والرابعه
أنا متفق معك بخصوص الإعتماد على فترة زمنيه بدون سبب منطقي محدد ليس حلا لذلك أنا أبحث عن أفضل حل لبدأ التفكير في ضبط الإعدادات فكرت في الآتي
الإعتماد على خسارة صفقات محدده مثلا وتغيير الإعدادات بإستمرار قد يؤدي إلى زيادة الخساره فلن نضمن أن السوق لن يتغير ويعود إلى الحركه القديمه في كل مره نقوم فيها بتغيير الإعدادات فرايك هو الأصح

طيب نعلم ان السبب الرئيسي في تغير حركة للعمله هو تغير معدل حركتها بالإضافة إلى تغير السلوك السعري لها
أعتقد هذا قد يفيدنا
بالإضافة إلى أننا يجب أن نقسم العمل إلى قسمين :
إعدادات ناجحه على المدى البعيد وهي الإعدادات الرئيسيه والتي تنطبق شروطها خلال فتره زمنيه كبيره
إعدادات ناجحه على المدى القصير وستكون إعدادات منبثقه من الإعدادات الرئيسيه نفسها

سوف اضيف ردك في أول مشاركه حتى نراجعه في المراحل القادمه

بارك الله فيك أستاذي الكريم

إن شاء الله سنصل إلى شيء سيعود لنا بالفائدة جميعا

[MAMDOH111]

بسم الله ماشاء الله

الف مبروك يا خبير العرب للمؤشرات والاكسيبرتات

أسامه باشا على فكرتك الرائعة

ولى عودة ان شاء الله بعد قراءة فكرتك ياغالى بهدوء

[mercury_man]

ما كنت أعرف إنك مش عارفها للأسف
وإلا كنت فتحت لك موضوع مخصوص

تسلم ما تقصر والله

يا سلام لو شرح تفصيلي

شوف يا سيدي

من زمان كنت اسمع عن الخوارزمية الجينية
ولحبي لكل ما يتعلق بالذكاء الصناعي

كنت اعتقد انه موضوع متقدم جدا
وكالعادة وجدت شيء يشرح الموضوع لكن باللغة الانكليزية

كان الموضوع عن كيفية تدريب الشبكات العصبية باستخدام الخوارزمية الجينية
يعني موضوعنا هنا الخوارزمية الجينية :

كان الموضوع سهل جدا وكالاتي

لو كان عندنا 10 متغيرات واردنا ان نبحث عن افضل حل (مثل الوبتمايزنك) او مشكلة المسارات المشهورة كيف يكون الحل

طبعا هناك (توافيق وتباديل يعني رياضيات)
لو كل متغير تكون قيمته بين 1-100
يكون الاحتمالات المطروحة هي :

100*100*100*100*100*100*100*100*100*100

يعني لدينا 100000000000000000000 خيارات للاوبتمايزنج ينفذها البرنامج ويختار الافضل

هذا بالطريقة العادية بدون الخوارزمية الوراثية (الجينية)

في حال الخوارزمية الجينية يحصل الاتي:

نقسم المتغيرات الى مجاميع ولتكن في مثالنا خمسة مجموعات:
كل مجموعة 2 متغير

يتم تغيير المتغيرات في كل مجموعة دفعة واحدة

وتم المقارنة بالنتيجة النهائية بناءا على افضل نيجة بفرض كل متغيرين هو متغير واحد

طبعا الحل سيكون اسرع ولن يكون هو الافضل بالطلق لكن الحل يكون متاز مقارنة بالوقت الموفر

هذا كل شيء اعرفه عن الخوارزمية الوراثية

تحياتي

[MR.dollar]

بسم الله ماشاء الله

الف مبروك يا خبير العرب للمؤشرات والاكسيبرتات

أسامه باشا على فكرتك الرائعة

ولى عودة ان شاء الله بعد قراءة فكرتك ياغالى بهدوء

جزاك الله خير وومنتظرين منك العوده ومشاركتنا بالرأي

[MR.dollar]

تسلم ما تقصر والله





شوف يا سيدي

من زمان كنت اسمع عن الخوارزمية الجينية
ولحبي لكل ما يتعلق بالذكاء الصناعي

كنت اعتقد انه موضوع متقدم جدا
وكالعادة وجدت شيء يشرح الموضوع لكن باللغة الانكليزية

كان الموضوع عن كيفية تدريب الشبكات العصبية باستخدام الخوارزمية الجينية
يعني موضوعنا هنا الخوارزمية الجينية :

كان الموضوع سهل جدا وكالاتي

لو كان عندنا 10 متغيرات واردنا ان نبحث عن افضل حل (مثل الوبتمايزنك) او مشكلة المسارات المشهورة كيف يكون الحل

طبعا هناك (توافيق وتباديل يعني رياضيات)
لو كل متغير تكون قيمته بين 1-100
يكون الاحتمالات المطروحة هي :

100*100*100*100*100*100*100*100*100*100

يعني لدينا 100000000000000000000 خيارات للاوبتمايزنج ينفذها البرنامج ويختار الافضل

هذا بالطريقة العادية بدون الخوارزمية الوراثية (الجينية)

في حال الخوارزمية الجينية يحصل الاتي:

نقسم المتغيرات الى مجاميع ولتكن في مثالنا خمسة مجموعات:
كل مجموعة 2 متغير

يتم تغيير المتغيرات في كل مجموعة دفعة واحدة

وتم المقارنة بالنتيجة النهائية بناءا على افضل نيجة بفرض كل متغيرين هو متغير واحد

طبعا الحل سيكون اسرع ولن يكون هو الافضل بالطلق لكن الحل يكون متاز مقارنة بالوقت الموفر

هذا كل شيء اعرفه عن الخوارزمية الوراثية

تحياتي

هذا ما تقصده ؟


كفكرة هي ستهل علينا كثيرا جدا فعلا في الوصول إلى نتيجة جيده لكن كما ذكرت لن تكون الأفضل في المقابل هذا الخيار سيكون مفيد جدا في حال أردنا إستخدامه مع الإكسبرتات أو المؤشرات التي يكون بها متغيرات كثيره
سوف أضيف ردك في اول الموضوع لحفظه ايضا والإستفاده منه لاحقا

[mercury_man]

هذا ما تقصده ؟


كفكرة هي ستهل علينا كثيرا جدا فعلا في الوصول إلى نتيجة جيده لكن كما ذكرت لن تكون الأفضل في المقابل هذا الخيار سيكون مفيد جدا في حال أردنا إستخدامه مع الإكسبرتات أو المؤشرات التي يكون بها متغيرات كثيره
سوف أضيف ردك في اول الموضوع لحفظه ايضا والإستفاده منه لاحقا

شكرا جزيلا لاضافة المشاركة الى بداية موضوعك
هذا شرف اعتز به

[uae forex]

ما شاء الله تفكير عبقري على مبرمج شاطر ما اتوقعت مثل هذه الفكره راجلعلك خلينى افرمت الجهاز القرص سى شاف الويل من كثر الباك تست وينتظر التقاعد ولاكن تحرم عليه التقاعد المبكر

[mercury_man]

هذا ما تقصده ؟


كفكرة هي ستهل علينا كثيرا جدا فعلا في الوصول إلى نتيجة جيده لكن كما ذكرت لن تكون الأفضل في المقابل هذا الخيار سيكون مفيد جدا في حال أردنا إستخدامه مع الإكسبرتات أو المؤشرات التي يكون بها متغيرات كثيره
سوف أضيف ردك في اول الموضوع لحفظه ايضا والإستفاده منه لاحقا

لا الصورة اعلاه تستبعد بالتسقيط الفردي المتغيرات بحيث يكون في الاخير متغير واحد

ما قصدته هو معاملة كل زوج من المتغيرات (كروموسومين) على اساس انه متغير واحد

اصل الفكرة ان الشخص يكتسب صفاته الوراثية على شكل كروموسومات مزدوجة (مكتسبة من الذكر والانثى معا)
لذا في كل جيل ينتقل زوجان من الصفات معا (الوراثة) لازم تنتقل صفات من الاب والام

قد تكون المورثة جيدة او سيئة لكن يجب ان تنتقلان معا

وبعد عدة اجيال تبقى الصفات الجيدة وتتلاشى الصفات السيئة (البقاء للاصلح)

قد تفلت الصفات السيئة بداية لكنها تتفلتر بعد كم جيل

باختصار راح تتكون خمسة متغيرات (ممكن تجمع اكثر من متغيرين معا فتكون المتغيرات الجديدة اقل)

وطرق تغيير قيمة المتغيرات داخل المجموعة الواحدة تكون بعدة طرق
منها طرق عشوائية
او اي طرق اخرى

شكلا لكم

[MR.dollar]

ما شاء الله تفكير عبقري على مبرمج شاطر ما اتوقعت مثل هذه الفكره راجلعلك خلينى افرمت الجهاز القرص سى شاف الويل من كثر الباك تست وينتظر التقاعد ولاكن تحرم عليه التقاعد المبكر

طيب بسرعه عشان مش هتلاقي مكان غير محجوز

[سامووو المملكة]

انا جاهز لأي باكتست 99% أخضر لأي زوج ولأي فريم ولأي مدة ترغبونها حتى لو 10 سنوات

سجلو اسمي بس يجي دوري ابعتولي مساج هههههههههههه