mytarmailS #: 무슨 뜻인가요? 두 배인 연속 최적화와 정수인 이산 최적화가 있습니다. 아니면 제가 요점을 놓친 건가요?
GP는 불연속적이므로 두 배에 문제가있는 이유입니다.
대수 데이터 유형에 대해 썼습니다. 대수 데이터 유형은 목록이나 트리와 같은 복잡한 데이터 유형을 일반화합니다. 복잡한 불연속형 구조와 이 구조에 저장된 실수 집합을 결합합니다(고정되지 않은 크기로 밝혀짐). 따라서 구조에 대한 이산 최적화와 그 안에 저장된 숫자에 대한 연속 최적화를 어떻게든 결합해야 합니다. 적어도 이론적으로는 어떻게 해야 할지 전혀 모르겠습니다.
이제 좀 나아졌나요?
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표현식을 더 복잡하게 만들 수 있습니다.
네, 목록은 좋은 생각입니다.
실제 이중을 만들려면 대수 데이터 유형이 필요합니다. 아직 R에서 구현된 것을 보지 못했고, 유전적 최적화도 작동하지 않습니다( 어떤 종류의 최적화가 작동할지 확실하지 않습니다).
여러분은 어떤지 모르겠지만 저는 이 알고리즘에 매료되었습니다... 하단의 간단한 변수가 상단의 크고 복잡한 표현식에 어떻게 더해지는지, 마치 자연에서처럼 계층 구조....
네, 목록은 좋은 생각입니다.
실제 더블을 만들려면 대수 데이터 유형이 필요합니다. 아직 R에서 구현된 것을 보지 못했고, 유전적 최적화도 작동하지 않습니다( 어떤 종류의 최적화가 작동할지는 확실하지 않습니다).
예, GP의 각 숫자는 목록에서 별도의 요소이기 때문에 제한이 있으므로 많은 경우 문제 (( , 그러나 내가 보여준 것처럼 상황에서 벗어날 수 있습니다.
여러분은 어떤지 모르겠지만 저는 이 알고리즘에 매료되었습니다... 하단의 간단한 변수가 상단의 크고 복잡한 표현식에 어떻게 더해지는지, 마치 자연에서처럼 계층 구조....
MSUA보다 나은 점은 무엇인가요? 자신에게 좋은 것이라면 무엇이든 매력적일 수 있습니다.)
글쎄요, 다릅니다.
이벤트 불변성에 대해 조금 더 알아보기
헤드 앤 숄더 패턴을 설명하고자 할 때 (이러한 패턴이 존재한다고 가정해 보겠습니다) , 알고리즘은 예시에서와 같이 마지막 H-포인트(7이라고 가정해 보겠습니다)를 살펴봅니다.
녹색 직사각형은 알고리즘의 범위를 나타냅니다. 이 예제에서는 마지막 H-포인트가 7개입니다.
우리가 처리하는 이 형식의 데이터는 AMO 등에 공급되며, 슬라이딩 윈도우 등 모두가 알고 있습니다...
규칙성을 규칙으로 설명하면 x[1] < x[2] & x[2] > x[3] 등과 같은 형태가 됩니다.....
하지만 실제로는 시장이 변하고, 늘어나고, 줄어들고, 진폭이 변하는 등....
다음은 시장의 현실이며, 우리 모두는 마지막 7 점을보고 x[1] < x[2] & x[2] > x[3]... 규칙이 작동 할 것으로 기대합니다 )).
보시다시피, 패턴이 있고 아무데도 가지 않았지만 우리의 멋진 10층 GPT-5는 아무 것도 보지 못합니다.)
결론 : 모든 AMO 알고리즘은 "즉시"표 형식 데이터로 작동합니다. 즉, 모든 알고리즘은 인덱스에 대한 엄격한 바인딩이있는 패턴을 찾고 있으며 작동하지 않습니다.....
1) 이벤트, 이벤트 시퀀스에 연결되지만 인덱스에 연결되지 않는 연관 규칙과 같은 알고리즘을 살펴볼 필요가 있습니다.
2) 올바른 규칙을 직접 설계하고 그로부터 모델을 만드세요.
3) 또는 연관 규칙/순서의 알고리즘에 사용되는 데이터 표현을 AMO에 사용하지만 기능의 수는 수십억 개가 될 것입니다.
어떤 종류의 최적화가 이들과 함께 작동할지 명확하지 않습니다.
다각화의 힘에 대해
수익이 그다지 좋지 않은 CU가 있다고 가정해 봅시다.
이것이 수익률 곡선입니다.
실제로는 매우 약한 추세가 추가 된 무작위 노이즈이며, 추세가 너무 작아서 노이즈에서 눈에 보이지 않습니다.
이것이 추세입니다.
이것은 우리가 거래를 허용하지 않을 전략입니다.)
하지만 하나의 계좌에서 서로 상관관계가 없는 전략 100개를 동시에 거래한다면 어떨까요?
별로 좋지 않은데, 전략이 1000개라면 어떨까요?
그리고 10만 개의 전략이 있다면요?
꽤 멋지네요.
MO로 이렇게 많은 전략을 생성할 수 있을까요? ....
무슨 뜻인가요? 두 배인 연속 최적화와 정수인 이산 최적화가 있습니다. 아니면 제가 요점을 놓친 건가요?
대수 데이터 유형에 대해 썼습니다. 대수 데이터 유형은 목록이나 트리와 같은 복잡한 데이터 유형을 일반화합니다. 복잡한 불연속형 구조와 이 구조에 저장된 실수 집합을 결합합니다(고정되지 않은 크기로 밝혀짐). 따라서 구조에 대한 이산 최적화와 그 안에 저장된 숫자에 대한 연속 최적화를 어떻게든 결합해야 합니다. 적어도 이론적으로는 어떻게 해야 할지 전혀 모르겠습니다.