Здравствуйте, andyp, Вы писали:

A>Здравствуйте, alien3128, Вы писали:

A>>Есть числовой ряд f(t), заданный таблично (исторические данные). Над этим рядом выполняются преобразования с помощью некоторой формулы, в результате чего получаем второй ряд. В формуле имеется N настраиваемых коеффициентов (параметров). Задача: подобрать эти коеффициенты таким образом, чтобы максимизировать сумму второго ряда. Есть какие-нибудь методы подбора, кроме тупого перебора всех вариантов с каким-то достаточно малым шагом delta? Хотя бы подскажите, в какую сторону смотреть.

A>У тебя есть целевая функция — сумма y_i(P) от параметров и есть ограничения вида y_i = Ф(x_i, P), x_i = f(t).
A>На ум приходит метод множителей Лагранжа или линейное программирование (симплекс-метод) в зависимости от вида "формулы" Ф


Как я понял Вы оптимизируете Trading Strategy Performance
Посмотрите статьи на www.mql5.com/ru/articles
Я когда делал подобное для оптимизации использовал алгоритм отжига и pso
see "Time Series Prediction with Recurrent Neural Networks Using a Hybrid PSO-EA Algorithm"