Strategie algorytmu opcji

Jednak każdy z tych wzorców rozwiązuje inne problemy. Strategia czyni te obiekty całkowicie niezależnymi i nieświadomymi siebie nawzajem. Nie potrzebujesz dostępu do Internetu, zakładek, lampki ani dodatkowego miejsca w walizce. Implementacja każdej nowej funkcji wymaga zmiany tej samej rozbudowanej klasy, nad którą jednocześnie pracują inni. Inwestor ponosi stratę, jeśli cena instrumentu bazowego zrówna się z ceną wykonania można również rozgrywać tę strategię wykorzystując sprzedaż opcji CALL i PUT z tą samą ceną i terminem wykonania — short straddle ; Strangle — połączenie długich pozycji w opcjach CALL i PUT z tym samym terminem wykonania, ale z innymi cenami wykonania.

Strategie algorytmu opcji

Normalnie w trakcie wykonywania algorytmu alfa-beta poddrzewa są tymczasowo zdominowane przez przewagę pierwszego gracza kiedy ruchy gracza są dobre i w każdym wyszukiwaniu głębokość jest odpowiednia, ale każda odpowiedź drugiego gracza jest nastawiona na odparcie ataku lub vice versa.

Ta przewaga może się wiele razy powtórzyć w trakcie poszukiwań, jeśli porządek ruchów jest niewłaściwy — za każdym razem prowadząc do marnotrawstwa. Jako że liczba pozycji zmniejsza się wykładniczo dla każdego ruchu początkowego, warto zastanowić się nad sortowaniem pierwszych ruchów.

Strategie algorytmu opcji

Zastosowanie sortowania na każdej głębokości wykładniczo zredukuje liczbę przeszukiwanych pozycji, ale sortowanie wszystkich pozycji na głębokości bliższej korzeniowi jest relatywnie tańsze z powodu ich niewielkiej liczby. W praktyce porządkowanie ruchów jest określane przez wyniki wcześniejszych mniejszych poszukiwań, takich jak iteracyjne pogłębianie.

Znany też jako: Strategy Cel Strategia to behawioralny wzorzec projektowy pozwalający zdefiniować rodzinę algorytmów, umieścić je w osobnych klasach i uczynić obiekty tych klas wymienialnymi.

Algorytm utrzymuje dwie wartości alfa i beta, które reprezentują minimalny wynik gracza MAX i maksymalny wynik gracza MIN. W Strategie algorytmu opcji postępowania rekursji przedział alfa; beta staje się mniejszy i kiedy beta staje się mniejsze niż alfa, oznacza to, że obecna pozycja nie może być wynikiem najlepszej gry przez obu graczy i wskutek tego nie ma potrzeby przeszukiwania głębiej.

Usprawnienia heurystyczne[ edytuj edytuj kod ] Dalsza poprawa może zostać osiągnięta bez utraty skuteczności poprzez użycie porządku heurystycznego do przeszukiwania drzew, które zostają odcięte wcześnie.

Na przykład w szachach ruchy, które biją pionki, mogą być sprawdzone przed innymi albo ruchy punktowane wysoko w poprzednich analizach mogą być sprawdzane przed innymi. Inną często stosowaną i tanią metodą heurystyczną jest sprawdzenie na początku ruchów, które spowodowały beta-odcięcie na tej samej głębokości. Idea ta może zostać zgeneralizowana jako refutation tables.

Strategie algorytmu opcji

Przeszukiwanie może stać się nawet szybsze poprzez rozważanie wąskiego okna przeszukiwania, bazowanego na doświadczeniu. Jest to znane jako aspiration search.

Strategie algorytmu opcji

Da to informację o tym, czy wartości okna mogą być użyteczne w poszukiwaniu rozwiązania na nowo. Inne algorytmy[ edytuj edytuj kod ] Bardziej zaawansowane algorytmy, nawet szybsze w obliczaniu dokładnej wartości min-max, są znane jako Negascout i MTD-f. Ponieważ min-max i jego warianty są rozwinięciem przeszukiwania w głąbzazwyczaj w parze z alfa-beta używa się iteracyjnego pogłębiania — po to, aby dobry ruch został zwrócony, nawet gdy algorytm został przerwany, zanim zakończył swoje działanie.

Inną przewagą używania metod przeszukiwania iteracyjnego jest to, że na niskich głębokościach dają one wskazówki do Strategie algorytmu opcji ruchów, które mogą być pomocne w odcinaniu gałęzi dla większych głębokości znacznie wcześniej, niż byłoby to możliwe w przypadku innych algorytmów.

Strategie algorytmu opcji