黄金分割法-进退法-原理及流程图

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一维搜索的最优方法(黄金分割法)

一维搜索的最优方法(黄金分割法)

( 1 )= ( 2 )=0.264, f1=-1.125
新点 ( 2 )=a 0.618( b a )=0.354, f 2=f ( ( 2 ) ) =-1.103 (4) 比较函数值,缩短搜索区间 f1 f 2 a 0.118, b ( 2 ) 0.354 判断迭代终止条件: b - a 0.354 0.118 0.236 继续缩短
区间为[a, b] [-0. 5,0.5],取迭代精度=0.15。
解:(1) 在初始区间[a, b]内取点并计算函数值。
( 1 )=b 0.618( b a )= 0.118, f1=f ( ( 1 ) ) =-0.854 ( 2 )=a 0.618( b a )=0.118,
( 1 )=b 0.618( b a ) ( 2 )=a 0.618( b a )
计算f ( ( 1 ) )和f ( ( 2 ) ),令f ( ( 1 ) ) f1 , f ( ( 2 ) ) f 2
( 2 ) 比较函数值,缩小搜索区间 a. f1 f 2 ,则丢掉区间( ( 2 ) ,b ] 部分,取[ a , ( 2 ) ]为 新区间[ a1 , b1 ],在计算中作置换:
(2)+h (3)。计算( ),令( ) f3 f f
(3) (3)
(1) 若f 3 f1,则[a,b]=[(3) ,(2)],停止计算。 (2) 若f 3 f1,则 2h h,(2) (1),f 2 f1,
(3) (2),f 3 f 2 (2) h (3),计算( ),令( ) f3 , f f
h 2 1 2 1= 2=1,
2= 3=2 , 3= 2 h=4

实战经验:学会黄金分割法,迅速找准压力位支撑位,建议收藏

实战经验:学会黄金分割法,迅速找准压力位支撑位,建议收藏

实战经验:学会黄金分割法,迅速找准压力位支撑位,建议收藏在交易中,很多刚刚进入交易市场的朋友看别人说支撑为、压力位都很好奇,支撑位、压力位是怎么看出来的,其中最常用的就是黄金分割率,又称黄金分割法。

学会黄金分割,几乎可以说对于支撑位和压力位的拿捏就不用愁了。

接下来,我就给大家讲讲关于黄金分割法的前世今生。

一、什么是黄金分割法黄金分割率是自然界与社会中存在的一种数学规律。

黄金分割法来源自黄金分割率,是计算强阻力位或强支撑位的一种方法,即人们认为指数或汇价运动的阻力位或支撑位会与黄金分割率的一系列数字有关,可用这些数字来预判点位。

黄金分割中最重要的数字是:0.236、0.382、0.500、0.618黄金分割法的主要作用就是找到价格的压力位和支撑位,预测价格的回调和反弹的幅度区间和判断未来价格走势。

黄金分割线提供了一些不容易被突破的阻力位或支撑位,投资者需要确认该阻力位或支撑位是否被突破后再做投资决策,而不是一到阻力位就卖出或一到支撑位就买进。

黄金分割率所用于预测的周期越长,准确性往往越高。

黄金分割的原理:气球反弹原理,当一个气球从一个高点无外力的情况下跌到地面上时,必然有反弹出现,正常的反弹高度在桌面到地面高度的一半左右,气足的反弹会超过一半,气不足的气球反弹不足一半。

根据这个现象正常的股票由高点A下跌到低点B反弹时,由B开始反弹:1.正常的反弹位在一半也就是50%的位置,然后会像气球一样开始下跌。

2.如果能量很弱(气球气不足)反弹不会超过50%,一般在38.2%位置止涨回落。

3.如果能量很强(气球气很足)会达到61.8%,然后开始下跌。

4.如果有外力(资金推动,有庄家)会高出桌面创出新高。

二、黄金分割线的画法1.可以从前期最高位画到现在的最低位。

至于从上到下还是从下到上,主要看个人习惯。

这个不重要,关健在于如何找点位,看多长时间的周期图。

一般对于日线交易员来说,应该用1小时或者4小时图来画,因为外汇市场波动性较大,如果用短周期图来画,你所画出的范围区间较小很容易突破你所画出的分割线,因此用长周期图来画比较合适。

(2021年整理)黄金分割法

(2021年整理)黄金分割法

(完整版)黄金分割法编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望((完整版)黄金分割法)的内容能够给您的工作和学习带来便利。

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黄金分割法有一个在经济生活、科学研究中都很有用的数——0。

618,由它决定了一种最优化方法。

使用它,人们节约了大量的时间、财力和物力,当人们探讨它的来历时才发现它竟是一种纯数学思考的产物!纯数学思考的产物怎么会那么符合实际?这就是这个数中所包含的一个美丽的谜语.欧多克斯的“中外比"欧多克斯是公元前4世纪的希腊数学家,他曾研究过大量的比例问题,并创造了比例论。

在研究比例的过程中,有一次提出这样一个问题:能否将一条线段分为不相等的两部分,使较长部分为原线段和较短部分的比例中项?他通过研究发现,可以将一已知线段分为两段,使之满足长线段与短线段之比等于全线段与长线段之比,即长线段为全线段与短线段的比例中项。

若设已知线段为ab,点c将ab分割成ac、bc,ac>bc,且ac2=ab·cb,那么分点c的具体作法是:连结ad,以d为圆心、以bd为半径画弧,交ad于e,以a 为圆心,以ae为半径画弧交ab于c,则c点就是所求分点。

工程优化 第4章-4

工程优化 第4章-4

优点:计算量较少,而且总能收敛到一个局部极小点。 缺点:收敛速度较慢
牛顿法(Newton)---基本思想
牛顿法是一种函数逼近法,基本思想是:在极小点附近用 函数的二阶泰勒多项式近似代替目标函数,从而求得目标函数 的极小点的近似值。 对 f (x) 在 x k 点二阶泰勒展开:
f ( x) f ( xk ) f '( xk )( x xk )
从极值的必要条件 P x a1 2a2 x 0

求得
x a1 / 2a2
求出系数 a1 和 a2 ,就可得到极小点的表达式。
x a1 / 2a2
1 x 2 x
2 2 2
2 x3 f1 x32 x12 f 2 x12 x22 f 3
P x1 a0 a1 x1 a2 x12 f1 f x1
(1) (2) (3)
P x2 a0 a1 x2 a2 x22 f2 f x2
P x3 a0 a1 x3 a2 x32 f3 f x3
插值法---求二次插值多项式的极小点
0, 令 k 1 。 步骤1:给定初始点 x1 R,
步骤2:计算 f '( xk ), f ''( xk ) 。
步骤3:若 f '( xk ) ,停止,x* xk ,否则转步骤4。 步骤4:计算
f '( xk ) xk 1 =xk f ''( xk )
令 k k 1,转步骤2。 特点:收敛速度快,局部二阶收敛。 缺点:须计算二次导数,工作量大;对初始点要求高,要求初 始点离极小点不太远,否则有可能使极小化发散或收敛到非极 小点;局部收敛。

黄金分割线的画法和使用方法

黄金分割线的画法和使用方法

黄金分割线的画法和使用方法黄金分割线是一种古老的数学方法。

黄金分割的创始人是古希腊的毕达哥拉斯,他在当时十分有限的科学条件下大胆断言:一条线段的某一部分与另一部分之比,如果正好等于另一部分同整个线段的比即0.618,那么,这样比例会给人一种美感。

后来,这一神奇的比例关系被古希腊著名哲学家、美学家柏拉图誉为“黄金分割律”。

黄金分割线的神奇和魔力,在数学界上还没有明确定论,但它屡屡在实际中发挥着意想不到的作用。

把一条线段分割为两部分,使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。

其比值是[5^(1/2)-1]/2,黄金分割线取其前三位数字的近似值是0.618。

由于按此比例设计的造型十分美丽,因此称为黄金分割,也称为中外比。

这是一个十分有趣的数字,我们以0.618来近似,通过简单的计算就可以发现:1/0.618=1.618 (1-0.618)/0.618=0.618 这个数值的作用不仅仅体现在诸如绘画、雕塑、音乐、建筑等艺术领域,而且在管理、工程设计等方面也有着不可忽视的作用。

黄金分割是指一条直线(或矩形)被分割成两个不同的部分,分割点(或线)将较大的部分与较小的部分分割成一定的比例(如图1 )。

具体的比例公式是:AC/BC=AB/AC(AC为长边,BC为短边),其比值约为1.618∶1或1∶0.618。

AC/BC=1.618 例如矩形ABCD AB = 2;AD=1;BD=√5; (AD+DB)/AB=(1+√5)/2=1.618[1]方法/步骤1.1一、黄金分割法可以为个股的强弱定性(一)、对强势上升股股性的判断:假设一只强势股,上一轮由10元涨至15元,呈现一种强势,然后出现回调,它将回调到什么价位呢?黄金分割的0.382位为13.09元,0.5 位为12.50元,0.618位为11.91元,这就是该股的三个支撑位。

若股价在13.09元附近获得支撑,该股强势不变,后市突破15元创新高的概率大于70%。

进退法黄金分割法c语言编程

进退法黄金分割法c语言编程

进退法黄金分割法c语言编程黄金分割法(Golden Ratio)是一种常用的数学方法,它在艺术、设计和自然界中被广泛应用。

进退法(Backtracking)则是一种算法思想,常用于解决组合问题和搜索问题。

在C语言编程中,我们可以结合黄金分割法和进退法来解决一些复杂的问题,提高程序的效率和性能。

黄金分割法在数学上是指将一条线段分割为两个部分,使得整条线段与较短部分之比等于较短部分与较长部分之比。

在艺术和设计中,黄金分割法被用于确定画面的比例和构图,使得画面更加美观。

在自然界中,许多植物和动物的身体比例也遵循着黄金分割法。

在C语言编程中,我们可以借鉴黄金分割法的思想,将问题分割成更小的子问题,通过求解子问题来解决原始问题。

这就是进退法的基本思想。

进退法常用于解决组合问题和搜索问题,特别是需要穷举所有可能的解的情况。

例如,我们可以使用进退法来解决八皇后问题。

八皇后问题是一个经典的组合问题,在一个8×8的棋盘上放置八个皇后,使得任意两个皇后都不能互相攻击。

我们可以使用进退法来穷举所有可能的解,通过逐步尝试来找到符合条件的解。

首先,我们需要定义一个数据结构来表示棋盘,可以使用一个二维数组来表示,数组大小为8×8,每个元素表示一个方格,0表示该方格为空,1表示该方格有一个皇后。

然后,我们使用递归来实现进退法的思想。

从棋盘的第一行开始,我们逐个尝试在每个方格上放置皇后。

如果当前方格符合条件,我们继续递归地尝试在下一行放置皇后;如果当前方格不符合条件,我们回溯到上一行,继续在下一个方格上尝试。

在每一步的递归过程中,我们都可以使用黄金分割法来决定下一步尝试的方向。

黄金分割法将问题分割成两个子问题:一种是将当前方格标记为皇后,继续递归地解决下一行的问题;另一种是将当前方格不标记为皇后,回溯到上一行尝试下一个方格。

通过使用黄金分割法和进退法的思想,我们可以有效地解决八皇后问题和其他一些组合问题。

这种方法可以极大地减少穷举的次数,提高程序的效率和性能。

黄金分割法程序

黄金分割法程序

一维搜索一维优化一般分为两大步骤:(1)确定初始搜索区间[a,b],该区间应是包括一维函数极小点在内的单峰区间;(2)在搜索区间[a,b]内寻找极小点。

搜索区间的确定—进退法基本思路是:由单峰函数性质可知,在极小点a*左边函数值应严格下降,而在极小点右边函数值应严格上升。

因此,可从某一个给定的初始点a0出发,以初始步长h0沿着目标函数值的下降方向,逐步前进或后退,直到找到相继的3个试点的函数值按“大---小----大”变化为止。

一:确定搜索区间的外推法•首先确定函数的单谷性•然后从起点开始以初始步长向前试探,如果函数值变大,则改变步长方向。

•如果函数值下降,则维持原来的试探方向,并将步长加倍。

搜索区间的确定流程图确定搜索区间的程序代码void findqujian(float a[3],float f[3]) {float t=steplength, a1,f1,ia;a[0]=0;f[0]=fc(a[0]);for(int i=0;;i++){a[1]=a[0]+t;f[1]=fc(a[1]); if(f[1]<f[0]) break;if(fabs(f[1]-f[0])>=e){t=-t;a[0]=a[1];f[0]=f[1];}else{ if(ia==1)return;t=t/2;ia=1;}}for(i=0;;i++){a[2]=a[1]+t;f[2]=fc(a[2]);if(f[2]>f[1]) break;t=2*t;a[0]=a[1]; f[0]=f[1];a[1]=a[2]; f[1]=f[2];}if(a[0]>a[2]){a1=a[0];f1=f[0];a[0]=a[2];f[0]=f[2];a[2]=a1; f[2]=f1;}return;}一、黄金分割法黄金分割法是通过不断缩短搜索区间的长度来寻求一维函数的极小点,这种方法的基本原理是:在搜索区间[a,b]内按如下规则对称地取两点a1和a2a1=a+0.382(b-a); a2=a+0.618(b-a);黄金分割法的搜索过程是:1)给出初始搜索区间[a,b] 及收敛精度e ,将赋以0.618 2)计算a1 和a2,并计算起对应的函数值f(a1),f(a2); ,3)根据期间消去法原理缩短搜索区间,为了能用原来的坐标点计算公式,需进行区间名城的代换,并在保留区间中计算一个新的试验点及其函数值。

黄金分割

黄金分割

垂直黄金分割某段行情回档高点支撑=某段行情终点-(某段行情终点-某段行情最低点)0.382某段行情低点支撑=某段行情终点-(某段行情终点-某段行情最低点)0.618 黄金分割是一个古老的数学方法。

对它的各种神奇的作用和魔力,数学上至今还没有明确的解释,只是发现它屡屡在实际中发挥我们意想不到的作用。

在这里,我们将说明如何得到黄金分割线,并根据它们指导下一步的买卖股票的操作。

画黄金分割线的第一步是记住若干个特殊的数字:0.191 0.382 0.618 0.8091.191 1.382 1.618 1.8092.191 2.382 2.618 2.809这些数字中0.382,0.618,1.382,1.618最为重要,股价极容易在由这4个数产生的黄金分割线处产生支撑和压力。

第二步是找到一个点。

这个点是上升行情结束,调头向下的最高点,或者是下降行情结束,调头向上的最低点。

当然,我们知道这里的高点和低点都是指一定的范围,是局部的。

只要我们能够确认一趋势(无论是上升还是下降)已经结束或暂时结束,则这个趋势的转折点就可以作为进行黄金分割的点。

这个点一经选定,我们就可以画出黄金分割线了。

在上升行情开始调头向下时,我们极为关心这次下落将在什么位置获得支撑。

黄金分割提供的是如下几个价位。

它们是由这次上涨的顶点价位分别乘上上面所列的几个特殊数字中的几个。

假设,这次上涨的顶点是10元,则8.09=10×0.8096.18=10×0.6183.82=10×0.3821.91=10×0.191这几个价位极有可能成为支撑,其中6.18和3.82的可能性最大。

同理,在下降行情开始调头向上时,我们关心上涨到什么位置将遇到压力。

黄金分割线提供的位置是这次下跌的底点价位乘上上面的特殊数字。

假设,这次下落的谷底价位为10元,则11.91=10×1.191 21.91=10×2.19113.82=10×1.382 23.82=10×2.38216.18=10×1.618 26.18=10×2.61818.09=10×1.809 28.09=10×2.80920=10×2将可能成为未来的压力位。

最优化理论

最优化理论

一维搜索:1精确一维搜索精确一维搜索可以分为三类:区间收缩法、函数逼近法(插值法)、以及求根法。

区间收缩法:用某种分割技术缩小最优解所在的区间(称为搜索区间)。

包括:黄金分割法、成功失败法、斐波那契法、对分搜索法以及三点等间隔搜索法等。

优化算法通常具有局部性质,通常的迭代需要在单峰区间进行操作以保证算法收敛。

确定初始区间的方法:进退法①已知搜索起点和初始步长;②然后从起点开始以初始步长向前试探,如果函数值变大,则改变步长方向;③如果函数值下降,则维持原来的试探方向,并将步长加倍。

1.1黄金分割法:黄金分割法是一种区间收缩方法(或分割方法),其基本思想是通过取试探点和进行函数值比较,使包含极小点的搜索区间不断缩短以逼近极小值点。

具有对称性以及保持缩减比原则。

优点:不要求函数可微,除过第一次外,每次迭代只需计算一个函数值,计算量小,程序简单;缺点:收敛速度慢;函数逼近法(插值法):用比较简单函数的极小值点近似代替原函数的极小值点。

从几何上看是用比较简单的曲线近似代替原的曲线,用简单曲线的极小值点代替原曲线的极小点。

1.2牛顿法:将目标函数二阶泰勒展开,略去高阶项后近似的替代目标函数,然后用二次函数的极小点作为目标函数的近似极小点。

牛顿法的优点是收敛速度快,缺点是需要计算二阶导数,要求初始点选的好,否则可能不收敛。

1.2抛物线法:抛物线法的基本思想就是用二次函数抛物线来近似的代替目标函数,并以它的极小点作为目标函数的近似极小点。

在一定条件下,抛物线法是超线性收敛的。

1.3三次插值法:三次插值法是用两点处的函数值和导数值来构造差值多项式,以该曲线的极小点来逼近目标函数的极小点。

一般来说,三次插值法比抛物线法的收敛速度要快。

精确一维搜索的方法选择:1如目标函数能求二阶导数:用Newton法,收敛快。

2如目标函数能求一阶导数:1如果导数容易求出,考虑用三次插值法,收敛较快;2对分法、收敛速度慢,但可靠;3只需计算函数值的方法:1二次插值法, 收敛快,但对函数单峰依赖较强;2黄金分割法收敛速度较慢,但实用性强,可靠;4减少总体计算时间:非精确一维搜索方法更加有效。

什么是黄金分割线 如何巧用黄金分割线

什么是黄金分割线 如何巧用黄金分割线

什么是黄金分割线如何巧用黄金分割线2015-04-06来源:中嘉财经编辑:中嘉课件基础篇黄金分割线的原理来自斐波那契数列,也叫斐波那契回调线·斐波那契数列其实比较简单,就是前两个数字相加得出第三个数,比如1 1 2 3 5 8 13 21.。

等等· 0.6180339……是众所周知的黄金分割比率,是相邻的弗波纳奇级数的比率,反映了弗波纳奇级数的增长,反映了大自然的静态美与动态美·其中黄金分割线中运用最经典的数字为0.382 0.5 0.618 在此位置非常容易产生支撑位和压力位·黄金分割线主要实战应用主要集中在两黄金分割线的原理来自斐波那契数列,也叫斐波那契回调线。

斐波那契数列其实比较简单,就是前两个数字相加得出第三个数,比如1 1 2 3 5 8 13 21……0.6180339……是众所周知的黄金分割比率,是相邻的弗波纳奇级数的比率,反映了弗波纳奇级数的增长,反映了大自然的静态美与动态美。

其中黄金分割线中运用最经典的数字为0.382 0.5 0.618 在此位置非常容易产生支撑位和压力位。

黄金分割线主要实战应用主要集中在两个方面,一个是利用银价回调或反弹幅度来预测银价未来走势,还有一个是判断银价的回调支撑区和反弹压力区。

先跟大家说下怎么画黄金分割线,先将走势图切换到K线图,右上角有个画图工具,找到”空间“下面的黄金分割线。

找到以后其次是要判断选择什么周期来画,如果想看中长线的就选择日线,如果是日内短线就选择小时线或四小时线。

再次说明跟其他指标应用一样,选择的周期越长,准确率越高,例如通过日线上的黄金分割线找的压力位和阻力位就比小时线上的更有效。

选择完周期以后,我们接下来重要的是选择趋势,也就是选择一段趋势的最高点和最低点,这也是非常重要的。

一般都是选择一段趋势最明显的高点和低点,包含的时间周期稍微长些。

选择完具体趋势后,找到最高点和最低点,如果是下降趋势,则从下往上画,将鼠标光标放到最低点上然后向上拉,拉到最高点停止就可以了。

优化设计第2章 优化设计

优化设计第2章 优化设计
x1 d , x2 l
X [d l ]T [ x1 x2 ]T
目标函数的极小化: 约束条件:
1 1 min f ( X ) V d 2l x12 x2 0.785 x12 x2 4 4
g1 ( X ) 8.33l d 3 8.33x2 x13 0 g 2 ( X ) 6.25 d 3 6.25 x13 0
f ( X ( k 1) ) f ( X ( k ) ) 2
(2-8)
3 5 式中, 2 —— 给定的计算精度,一般可取 10 10 。
(3)函数梯度充分小准则 目标函数在迭代点的梯度已达到充分小,即
f ( X ( k 1) ) 3
(2-9)
3 —— 给定的计算精度,一般可取 103 。 式中,
这一迭代过程用数学式子表达,得数值迭代法的基本迭代格式为:
X ( k 1) X ( k ) ( K ) S ( k ) f ( X ( k 1) ) f ( X ( k ) ) gu ( X ( k 1) ) 0 (u 1, 2, , m) (k 0,1, 2, )
(k )
一维搜索方法一般分两步进行:
■ 首先在方向 S ( k ) 上确定一个包含函数极小点的初始区间,即
确定函数的搜索区间,该区间必须是单峰区间;
■ 然后采用缩小区间或插值逼近的方法得到最优步长,即求出
该搜索区间内的最优步长和一维极小点。 一维搜索方法主要有: 分数法 黄金分割法(0.618法) 二次插值 三次插值法等 本节介绍最常用的黄金分割法和二次插值法。
2.迭代计算的终止准则
目前,通常采用的迭代终止准则有以下几种:
● 点距足够小准则 ● 函数下降量足够小准则 ● 函数梯度充分小准则

黄金分割线详解

黄金分割线详解

黄金分割线起源于古希腊,也叫黄金分割律,是数学的一种计算公式,在中国古典文献中也有过类似理论的记载。

黄金分割线是现代金融外汇股票等交易中使用很普遍的一种技术分析方式,也是本站经常使用的一种方式,在每个交易平台中都有黄金分割线的功能(斐波那契回调线),我们可以随时调取使用。

黄金分割线的实战运用主要集中在两个方面,一个是利用股价回调和反弹的幅度来预测股价运行趋势,另一个则是判断股价的回调支撑区和反弹压力区。

利用回调和反弹幅度来判断走势利用黄金分割线,可以依据股价向下回调的幅度和向上反弹的高度,来判断行情的性质和股价未来的运行趋势。

1、从回调幅度判断一轮真正的上升行情中,会有几次级别比较大的回调整理过程,这种回调整理的第一目标位,一般是前段上升行情高度的0.382线附近,第二和第三目标位则是前段上升行情高度的0.5线和0.618线附近。

如果股价回调到0.382线上方或附近时,就重拾升势,则表明股价的强势上升行情依旧。

当股价向下击穿0.382这条重要支撑线后,该段上升行情的0.5线是最重要的支撑位。

如果股价回调到0.5线上方或附近时,就又重新返身向上,则说明股价的上升行情并未结束。

当股价向下击穿0.5线这条重要支撑线后,该段上升行情高度的0.618线就是最后一个支撑位。

如果股价有效向下击穿0.618线,则说明这段上升行情即将结束,股价的上升趋势将转为水下降趋势或水平运动趋势。

2、从反弹幅度判断一轮大的下跌行情中会有几次级别较大的反弹出货过程,这种反弹出货过程,对于投资者逢高卖出股票有很大的帮助,同时,还可以用黄金分割线来判断反弹行情的性质。

当股价从高位下跌过程中,由于前期跌势过猛,股价会有一个比较大的反弹。

当这种反弹高度未到0.382线处,就又重新下跌,则意味着这种反弹是弱势反弹,股价未来的跌势可能会更加凶猛。

当股价的反弹高度未到0.5线处,就重新下跌,则预示着这种反弹是下跌途中的中级抵抗,股价的下降趋势依旧,下跌行情尚未结束。

黄金分割法

黄金分割法

黄金分割法黄金分割法也叫0.618法,它是一种基于区间收缩的极小值点搜索算法,当用进退法确定搜索区间后,我们只知道极小值点包含于搜索区间内,但是具体是哪个点,无法得知。

1. 算法原理黄金分割法的思想很直接,既然极小值点包含于搜索区间内,那么可以不断地缩小搜索区间,就可以使搜索区间的端点逼近到极小值点。

[]a,b 为搜索区间,黄金分割法首先根据黄金比例产生两个内点12,x x 。

120.382*()0.618*()x a b a x a b a =+-=+-然后根据()1f x ,()2f x 的大小关系来重新选择搜索区间。

(1) 若()()12f x f x <,则搜索区间变为1[,]x b ;(2) 若()()12f x f x >,则搜索区间变为2[,]a x 。

2. 算法步骤用黄金分割法求无约束问题min (),f x x R ∈的基本步骤如下:(1) 选定初始区间11[,]a b 及精度0ε>,计算试探点:11110.382*()a b a λ=+-11110.618*()a b a μ=+-。

(2) 若k k b a ε-<,则停止计算。

否则当()()k k ff λμ>时转步骤(3)。

当()()k k f f λμ≤转步骤(4)。

(3) 置 11111110.382*()k k k k k kk k k k a b b a b a λλμμ+++++++=⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=+-⎩转步骤(5) (4) 置11111110.382*()k k k k k kk k k k a a b a b a μμλλ+++++++=⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=+-⎩转步骤(5) (5) 令1k k =+,转步骤(2)。

3. 算法的MATLAB 实现在MATLAB 中编程实现黄金分割法的函数为:min HJ 。

功能:用黄金分割法求解一维函数的极值。

调用格式:[,min ]min (,,,)x f HJ f a b eps =其中,f :为目标函数;a :极值区间的左端点;b :极值区间的右端点;e p s :精度;x :目标函数取最小值时的自变量值;m i n f :目标函数的最小值。

03.第三讲 一维优化法 黄金分割法

03.第三讲 一维优化法 黄金分割法

f(a )
f1
f2
0
f3
h
a1
h
a2a32) f源自2h 2h, a1 a2 , a2 a3 , a3 a2 h
f (a)
f3
,则令步长加倍,即令:
如此重复该过程,直至找到符合“大—小—大”变化要 求,从而确定搜索区间。
f1 f 1 f 2
f2
f3
h h 2h
a1
f3
a 2 a3 a1 a 2
2.
L λL
(1-λ)L
f1
(1-λ)L
f2
a2
b
b
f1
a
a
f2
a1
a1 a2
给定:
a,b,
a 0 . 382 ( b a ) a1 , f ( a1 ) f 1 a 0 . 618 ( b a ) a 2 , f ( a 2 ) f 2

f1 f 2

a2 b, a1 a2 , f1 f 2 a 0.382(b a ) a1 f ( a1 ) f1
a3
a
B、如果
计算 f 3 f (a3 ),比较对调后的 f 2 与 f 3 ; 1)若 f 2 f 3 ,则搜索区间为:[a, b] [a , a ] 3 1
f 2 f 1 ,则做后退计算,令 h h 将 a1 , f1 和 a2 , f 2 对调,取 a3 a2 h
第4章 一维优化方法
1.确定搜索区间的方法—进退法
基本思路:根据单峰函数的性质,在极小值点 a 左 边的函数应严格下降,而在极小点右边的函数值应严格上 升。因此,可以从某一个给定的初始点 a0 出发,以初始 步长 h0 沿着函数值下降的方向,逐步前进(或后退),直 到找到相继的3个点的函数值按照“大—小—大”变化为止。

黄金分割的画法2008-08-02

黄金分割的画法2008-08-02

黄金分割的画法2008-08-02 00:39:34| 分类:预测篇| 标签:|字号大中小订阅说实话,我不愿意说这个的,这是我的技术核心的一部分,是靠它来赚钱。

但有个非常笨的徒弟叫亮宝,我不知道画了多少样品给他看,就是学不会,画的时候居然反着来,但看看年轻人叫师傅也叫的认真,今天就详细的说下,当然主要是为教会这个笨徒弟,还有个叫风雨的,不教会他,居然要缠着我。

不过比笨徒弟是灵光点。

我们看股票,第一要看大概,也就是基本的大方向,所以这个时候,我们就要去找这个股票的起点,也就是从开始起涨的这个地方开始画。

于是高点就不好找,其实高点就是起涨的第一波为高点。

而许多人基本上是直接从最底点画到最高点,这样的画法很难判断下跌的位置。

先以000009为列,第一切入口看反弹在哪里。

如上图:把K线图缩小后,就看到这样的图了。

从黄金分割线,我们看到了这个股票下跌反弹的位置是4。

21元。

而这个股票最跌是4。

18元,误差也就三分。

但基本上可以成功抄底的。

当然以前的走势就更可以参考,但过去的,我们知道了也没用了。

在下跌途中,看一个股票的具体形态,就要从最高点画到第一次反弹的开始的底点,这样就可以看它继续下落的空间了。

看黄金分割的位置显示。

是4。

18元。

也就是一分也不差。

当反弹刚一开始,就要从反弹的起点画到第一回调的高点来看后市。

高度不大的时候,就要用60分钟K线来看股票就清楚了。

看图,第一波起涨,回落到4。

44元就可以再抄底了。

虽然有点误差,但能这样我觉得已经不错了。

再分细的话,可以画最后一波的起涨到高点后回落的位置。

这个60 分钟图,看到了今天的最底点就是4。

77元。

我们看今天的股价,最底也是4。

77元。

也就是今天可以一分不差的抄进底部。

如果不懂再问我,坚决赶出师门。

关于黄金分割线的正确运用方法,简单易学,一眼看穿股价涨跌规律

关于黄金分割线的正确运用方法,简单易学,一眼看穿股价涨跌规律

关于黄金分割线的正确运用方法,简单易学,一眼看穿股价涨跌规律很早以前就知道,分析股票可以用“黄金分割”来找出压力点和支撑点。

可是,这个跟决定股市涨跌最重要的两个因素“量”和“价”几乎没有关系的神奇数字,是怎样给出分析结论的呢?黄金分割线是利用黄金分割比率进行的切线画法,在行情发生转势后,无论是止跌转升或止升转跌,以近期走势中重要的高点和低点之间的涨跌额作为计量的基数,将原涨跌幅按0.236、0.382、0.5、0.618、0.809分割为5个黄金点,股价在反转后的走势将可能在这些黄金分割点上遇到暂时的阻力或支撑。

黄金分割的原理源自弗波纳奇神奇数字即大自然数字,0.6180339……是众所周知的黄金分割比率,是相邻的弗波纳奇级数的比率,反映了弗波纳奇级数的增长,反映了大自然的静态美与动态美。

据此又推算出0.236、0.382、0.809等,其中黄金分割线中运用最经典的数字为0.382、 0.618,极易产生支撑与压力。

黄金分割线主要是找出两个点一个是(最高点)和另一个是(最低点),找出来后就可以开始画黄金分割线了。

画黄金分割线作用是:主要是起到提前预测上涨和下跌价格的位置以及反弹的阻力位和下跌的支撑位的价格。

准确地帮你找到更低的底部买进(做多)和更高的头部卖出(做空)。

一、黄金分割线买卖基本法则即0.618法,来至自然的法则,运用于金融投资电子交易买卖很准,简叙如下:以阶段性的低点(1.000)作黄金线分为:1.191、1.382、1.500、1.618、1.809等,每一条线位就是阻力位,一般只要有行情,每个价格都会冲破1.191线上1.382线,部分价格上1.618线少数上1.809线,极少价格突破1.809线而更高。

把阶段性的顶点(1.000)作黄金线分为:0.809、0.618、0.500、0.382、0.191每一条线都是强支撑位,多头强,商品价格大多在0.809线止跌反弹,空头强到0.618线或 0.382线等,据黄金线操作,比较安全!从高位下落不到0.618线附近,不要作为黄金线的起点。

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1黄金分割法的优化问题
(1)黄金分割法基本思路:
黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单股函数求极小值问题,对函数除要求“单谷”外不做其他要求,甚至可以不连续。

因此,这种方法的适应面非常广。

黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b]内适当插入两点a1,a2,并计算其函数值。

a1,a2将区间分成三段,应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,是搜索区间得以缩小。

然后再在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,是搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。

(2)黄金分割法的基本原理
一维搜索是解函数极小值的方法之一,其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。

一维搜索的解法很多,这里主要采用黄金分割法(0.618法)。

该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率,从而可以看成是斐波那契法的近似,实现起来比较容易,也易于人们所接受。

黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。

它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。

其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。

具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。

如果f(a1)>f(a2),令
a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)<f(a2) ,令b=a2,
a2=a1,a1=b-r*(b-a),如果|(b-a)/b|和|(y1-y2)/y2|都大于收
敛精度ε重新开始。

因为[a,b]为单峰区间,这样每次可将搜索区间缩小0.618倍或0.382倍,处理后的区间都将包含极小点的区间缩小,然后在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,将使搜索区[a,b]逐步缩小,直到满足预先给定的精度时,即获得一维优化问题的近似最优解。

黄金分割法原理如图1所示,
(3)程序流程如下:
4 实验所编程序框图
#include 《math.h》
#include 《stdio.h》
#define f(x) x*x+2*x
double calc(double *a,double *b,double e,int *n) { double x1,x2,s;
if(fabs(*b-*a)<=e)
s=f((*b+*a)/2);
else
{ x1=*b-0.618*(*b-*a);
x2=*a+0.618*(*b-*a);
if(f(x1)>f(x2))
*a=x1;
else
*b=x2;
*n=*n+1;
s=calc(a,b,e,n);
}
return s;
}
main()
{ double s,a,b,e;
int n=0;
scanf("%lf %lf %lf",&a,&b,&e); s=calc(&a,&b,e,&n);
printf("a=%lf,b=%lf,s=%lf,n=%d\n",a,b,s,n); }
5 程序运行结果如下图:
2进退法
(1)算法原理
进退法是用来确定搜索区间(包含极小值点的区间)的算法,其理论依据是:()f x 为单谷函数(只有一个极值点),且[,]a b 为其极小值点的一个搜索区间,对于任意
12,[,]x x a b ∈,如果()()12f x f x <,则2[,]a x 为极小值的搜索区间,如果()()12f x f x >,
则1[,]x b 为极小值的搜索区间。

因此,在给定初始点0x ,及初始搜索步长h 的情况下,首先以初始步长向前搜索一步,计算()0f x h +。

(1) 如果()()00f x f x h <+
则可知搜索区间为0[,]x x h +%,其中x %待求,为确定x %,后退一步计算0()f x h λ-,λ
为缩小系数,且01λ<<,直接找到合适的*λ,使得()*
00()f x h f x λ->,从而确定搜
索区间*
00[,]x h x h λ-+。

(2) 如果()()00f x f x h >+
则可知搜索区间为0[,]x x %,其中x %待求,为确定x %,前进一步计算0()f x h λ+,λ为
放大系数,且1λ>,知道找到合适的*λ,使得()*
00()f x h f x h λ+<+,从而确定搜索
区间*
00[,]x x h λ+。

进退法求极值
基本思想:
对f (x )任选一个初始点x 1及初始步长h 0, 通过比较这两点函数值的大小,确定第三点位置,比较这三点的函数值大小,确定是否为 “高—低—高” 形态。

算法原理
1.试探搜索:
选定初始点x 1, x 2= x 1+ h 0,计算 y 1=f(x 1), y 2=f(x 2) (a )如y 1>y 2,转2向右前进; (b )如y 1<y 2, 转3向左后退;
图8.1
2.前进搜索
加大步长 h =2 h ,产生新点x 3= x 2+ 2h 0 ;
(a )如y 2<y 3,则函数在[x 1,x 3]内必有极小点,令a= x 1,b= x 3搜索区间为[a ,b] ;
(b)如y 2>y 3,
令x 1=x 2 ,y 1=y 2 ; x 2=x 3 ,y 2=y 3 ; h=2h
重新构造新点x 3=x 2+h ,并比较y 2、y 3的大小,直到y 2<y 3。

图8.2
3.后退搜索
令 h =-h 0 ,令x 3=x 1 ,y 3=y 1 ;x 1=x 2 ,y 1=y 2 ;x 2=x 3 ,y 2=y 3 ;h=2h ; 产生新点x 3= x 2+ h ;
(a )如y 2<y 3,则函数在[x 1,x 3]内必有极小点,令a= x 3,b= x 1,搜索区间
为[a ,b] (b )如y 2>y 3,
令x 1=x 2 ,y 1=y 2 ; x 2=x 3 ,y 2=y 3 ;h=2h
重新构造新点x 3=x 2+h ,并比较y 2、y 3的大小,直到y 2<y 3。

令a= x 1,b= x 3,搜索区间为[a ,b] ;
图8.3
(2)算法步骤
用进退法求一维无约束问题min (),f x x R ∈的搜索区间(包含极小值点的区间)的基本算法步骤如下:
(1) 给定初始点(0)
x
,初始步长0h ,令0h h =,(1)
(0)x
x =,0k =;
(2) 令(4)(1)x x h =+,置1k k =+;
(3) 若()()
(4)(1)f x f x <,则转步骤(4),否则转步骤(5); (4) 令(2)
(1)(1)(4),x
x x x ==,()()(2)(1)f x f x =,()()(1)(4)f x f x =,令2h h =,
转步骤(2);
(5) 若1k =,则转步骤(6)否则转步骤(7);
(6) 令h h =-,(2)(4)x x =,()()
(2)(4)f x f x =,转步骤(2); (7) 令(3)
(2)(2)(1)(1)(4),,x
x x x x x ===,停止计算,极小值点包含于区间
(1)(3)(3)(1)[,][,]x x x x 或
(3)算法的MATLAB 实现
在MATLAB 中编程实现的进退函数为:min JT 功能:用进退法求解一维函数的极值区间。

调用格式:[min ,max ]min (,0,0,)x x JT f x h eps = 其中,f :目标函数; 0x :初始点; 0h :初始步长; eps :精度;
min x :目标函数取包含极值的区间左端点; max x :目标函数取包含极值的区间又端点。

进退法的MATLAB 程序代码如下: function [minx,maxx]=minJT(f,x0,h0,eps) %目标函数:f; %初始点:x0; %初始步长:h0; %精度:eps;
%目标函数取包含极值的区间左端点:minx; %目标函数取包含极值的区间又端点:maxx; format long; if nargin==3 eps=1.0e-6; end x1=x0; k=0; h=h0; while 1
x4=x1+h; %试探步
k=k+1;
f4=subs(f,findsym(f),x4);
f1=subs(f,findsym(f),x1);
if f4<f1
x2=x1;
x1=x4;
f2=f1;
f1=f4;
h=2*h; %加大步长
else
if k==1
h=-h; %反向搜索
x2=x4;
f2=f4;
else
x3=x2;
x2=x1;
x1=x4;
break;
end
end
end
minx=min(x1,x3);
maxx=x1+x3-minx;
format short;
流程图如下:。

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