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Я считаю, что параметры контекста логично искать в тесной привязке к набору первичных альтернатив ("классу живого существа"). Мне не нравится хаотичный и бессистемный перебор этих параметров в надежде на то, что "когда-нибудь они как-нибудь срастутся". Бесперспективность такого подхода очевидна для меня, когда вижу очередную суперсистему, собранную, скажем, из MACD, Боллинджера, Стохастика и каналов с непонятно как подогнанными параметрами.
Exactamente... Y tú y yo no somos los únicos que pensamos así.
Sorento : tal vez debamos olvidar por un momento los indicadores clásicos y reflexionar: ¿qué propiedades, en principio, caracterizan a la RC en cuanto a su movimiento?
Pero filosofar sin parar no es pragmático. Tenemos que empezar a movernos.
El asalto se agotará más rápido si no conquistamos una sola altura y obtenemos un resultado minúsculo, pero práctico...
Mashki con 33 me sorprendió un poco.
Vamos a desmenuzar los huesos de esta "tarea", sobre todo porque cualquiera puede obtener los datos.
Según tengo entendido, el origen de la avería era la bimodalidad de la distribución de la respuesta ideal...
y se ha eliminado decididamente.
Si ese algoritmo funciona a un nivel primitivo, ¿por qué no intentar aplicarlo de forma más amplia?
2) Тупая система на двух машках - система в которую прошита жёсткая связь между входом и выходом, которая со временем не изменяется. Вроде как обучение отсутствует (0).
Но можно на эту систему взглянуть под таким углом - программист научил некую конструкцию реагировать торговой транзакцией на определённое соотношение положений машек.
Тогда вроде как имеем обучение-I. Здесь можно договориться как на это дело смотреть. Я бы лично предложил вторым способом.
Т.е. рассматриваем программу как (а) вначале ничего не умеющую (b) обучившуюся некой стимул-реактивной деятельности (вроде как у программиста :).
Это не строгое (в сущности неправильное) использование терминологии Бейтсона, однако мне оно представляется удобным.
Bueno, el cumplimiento total de la terminología de Bateson no es nuestro objetivo. Yo llamaría la atención sobre sus palabras de que una jerarquía de formación corresponde a una jerarquía de contextos. En relación con un sistema de comercio mecánico, la clasificación en el lenguaje de los contextos (una jerarquía de contextos) puede ser más adecuada y menos confusa para la mente.
En general, es posible adoptar un enfoque creativo y crear una especie de biocenosis. El nivel inferior de la cadena alimentaria está representado por criaturas primitivas con reacciones puramente reflejas, al menos a la misma mashka. Una especie de bacterius speculatis :), sin embargo, Vladimir es un experto en los términos :)
Los siguientes niveles deben alimentarse de los anteriores. La parte superior de la creación debe ser capaz de determinar qué marco temporal concreto debe utilizarse en este momento y qué dirección tomar en caso de cruce. Cuanto más alto sea el nivel, menor deberá ser el intervalo de las oleadas de población.
Por cierto, uno puede considerar los retornos como tales entidades, entonces el siguiente nivel es entradas por tal o cual oscilador calculado sobre la base de los retornos.
Creo que sería un error intentar decidir de antemano qué contexto primario (marcado) tiene mayores perspectivas. Que florezcan cien colores. Es muy posible que realmente no haya ninguna diferencia fundamental (en términos de resultados comerciales). Aunque personalmente creo que la naturaleza fractal del mercado corresponde en mayor medida a ZZ.
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Т.е. О-3 - это уже нечто качественно другое, это способность системы самостоятельно корректировать своё обучение-2.
Такую игрушку и хотелось бы в итоге построить, ничего "немыслимого" в этом не вижу, хотя это и не просто.
Собсно этим можно и заняться, после построения хороших моделей-2 - т.е. не способных к самостоятельному переобучению, но всегда готовых залезть во внешний оптимизатор и пооптимизироваться. :)
Sólo los sistemas con capacidad de autoaprendizaje (no de autooptimización) que no utilicen espacios en blanco templados, como las cruces onduladas, entrarían probablemente en estos conceptos. El cambio automático de los parámetros de ondulación sería una autooptimización. (resaltado en azul).
El desarrollo evolutivo de la investigación del modelo 2 no puede pasar al modelo 3 (resaltado en amarillo), porque todavía tendremos que abandonar los conceptos de la plantilla del modelo 2.
O se trata inmediatamente con los modelos-3, o no se trata en absoluto, ya que es imposible llegar a ellos "gradualmente". EN MI OPINIÓN.
Por último, si creamos toda una jerarquía de ramificaciones de contextos y dotamos a cada contexto terminal de toda una tabla de reacciones inequívocas a diversos estímulos (tan elementales como, por ejemplo, las reacciones a los saludos de cruce), aún así sólo estaríamos sobreaprendiendo-2.
Es decir, O-3 es algo cualitativamente diferente, es la capacidad del sistema para corregir su propio aprendizaje-2.
Me gustaría construir un juguete así, no veo nada "inconcebible" en ello, aunque no es fácil.
En realidad, esto podría hacerse después de construir buenos modelos-2, es decir, incapaces de autoformarse, pero siempre listos para arrastrarse hacia el optimizador externo y optimizarse a sí mismos. :)
Utopía. Me refiero a lo resaltado.
1. Esto no es entrenar su EA en absoluto, y mucho menos entrenar 2.
2) Esto es esencialmente su propia formación-2, que va a formalizar en un esquema relativamente rígido y ponerlo en Expert Advisor. Sin embargo, ¿tiene usted la capacidad de realizar este entrenamiento Bateson-2?
3. para "crear toda una jerarquía ramificada de contextos", y con "toda una tabla de reacciones de valor único" para cada uno de ellos, hay que tener un método, una herramienta, una forma de identificar estos contextos, una forma de determinar las reacciones efectivas. ¿Lo tienes? ¿Qué es? ¿En qué se basa? ¿De dónde viene? Si lo tienes, puedes dejar este artículo en la estantería. Es suficiente para crear un EA exitoso sin "aprender". Pero el problema es que no lo tienes, y no podrás sacarlo de tu cabeza. Y un artículo no ayudará en este caso.
En cuanto a los programas "no capaces de autoformarse, pero siempre dispuestos a meterse en un optimizador externo y optimizar", esta bondad no es ni rara ni dirigida. Y Bateson no tiene nada que ver.
¿Cuál es el resultado final?
Y la conclusión es que el aprendizaje tiene como objetivo el comportamiento correcto. Y el comportamiento correcto es la elección de reacciones correctas ante las circunstancias externas. Nuestras reacciones son fijas: comprar, vender, fumar. Así que sólo queda una cosa por hacer: evaluar adecuadamente las circunstancias. Y volvemos a
En consecuencia, se plantea el siguiente problema: debemos aprender a averiguar de antemano qué conjunto de alternativas primarias (desglose sobre la base de la papilla, ZZ, Fib o lo que sea) tiene la capacidad más rica para bien al menos a O-II.
Creo que tiene sentido buscar primero los principios para encontrar y seleccionar los parámetros de control de calidad, para concretarlos más tarde (probablemente mejor en una rama especialmente creada). Todavía no tengo ninguna idea, cómo Todavía no tengo idea de cómo encontrarlos, pero espero que aparezcan. Si ya tiene estos principios en mente, ¿por qué no los discute?
Creo que es lógico buscar parámetros de contexto estrechamente vinculados a un conjunto de alternativas primarias ("clase de ser vivo"). No me gusta la enumeración caótica y aleatoria de estos parámetros con la esperanza de que "algún día se unan". La inutilidad de este enfoque es obvia para mí cuando veo otro supersistema hecho de, digamos, MACD, Bollinger, Estocástico y canales con parámetros adaptados de manera desconocida.
Así que volvemos al problema de la parametrización. Sin embargo, no está solo. Y aquí estoy completamente de acuerdo con Alexey.
La parametrización es una consecuencia del modelo y no un conjunto de números arrancados al azar. La parametrización también es una propiedad del modelo. Dentro de un modelo no se puede cambiar arbitrariamente. Y el éxito de la parametrización está totalmente determinado por la adecuación del modelo.
¿Por qué volvemos una y otra vez al MACD, al estocástico y a otras cosas? Son números impares y no tienen mucho sentido. ¿Puede alguien sugerir un modelo en el que desempeñen al menos un papel razonable? Si no, ¿por qué hablar de ellos?
se ve de nuevo obligado a volver mentalmente a los dos personajes ideales, el observador indiferente y el perro que ladra.
Al zigzag más antiguo y actual.
A los dos limpiaparabrisas con períodos de 15 y 200.
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Las analogías son muy simples, y no en vano los limpiaparabrisas son "rápidos" y "lentos".
Caracterizan el comportamiento del precio. ¿Es malo?
Sugiere lo mejor...
No parece que funcione con una OCS de "construcción de viviendas".
;).
Правильно. Но вот параметры контекста никто обсуждать не хочет...
Quiere hacerlo. Pero es tímido (como tú). O el sapo lo ha estrangulado (como yo). ;)
Sorento, эта ветка, пожалуй, давно превратилась в идейно-философскую. Здесь, вероятно, лучше обсуждать "широкие мазки" - то, что определяет "тренды", т.е. моду.
(1) Сложившееся направление этой ветке задавал не MetaDriver и не я, а вейсманисты-морганисты (хотя вначале она была узкоспециализированной).
(2) Думаю, что имеет смысл вначале поискать принципы поиска и выбора параметров КК, чтобы в дальнейшем конкретизировать их (наверно, лучше в специально созданной ветке). У меня пока нет никаких идей, как их искать, но надеюсь, что они появятся. Если эти принципы у Вас уже есть в голове, почему бы не обсудить их?
(3) Я считаю, что параметры контекста логично искать в тесной привязке к набору первичных альтернатив ("классу живого существа"). Мне не нравится хаотичный и бессистемный перебор этих параметров в надежде на то, что "когда-нибудь они как-нибудь срастутся". Бесперспективность такого подхода очевидна для меня, когда вижу очередную суперсистему, собранную, скажем, из MACD, Боллинджера, Стохастика и каналов с непонятно как подогнанными параметрами.
1. Bueno, yo no sería tan resuelto al respecto.... ;)
2. De acuerdo. Sobre la otra rama... no estoy seguro. Lo que sea (casi).
Hay un par de consideraciones sobre los principios.
- Las coordenadas del espacio de fase deben ser más o menos ortogonales. (vagamente correlacionado).
Para una búsqueda significativa de los mismos deberíamos aprender a estimar la mutua "ortogonalidad de ideas" ( OI (c) me) incorporada en los indicadores.
Por ejemplo, la media de los purés y el zigzag opuesto resaltan los extremos, un par adecuado. Puede haber muchas parejas adecuadas. Le recuerdo que el criterio de búsqueda es una correlación débil (idealmente cero).
- Los indicadores no lineales tienen más posibilidades (en términos de beneficio). O sus combinaciones con las lineales. (imho, pero algo lógico)
// Sería bueno escribir un motor de búsqueda. Más precisamente para la estimación visual rápida de los pares. La idea ha madurado, tal vez la garabatee yo mismo. La idea es sencilla:
// Hay tres filas en la entrada - el Primer indicador (la primera coordenada de fase (1FK)), el Segundo indicador (2FK), cotierra futura adyacente relativa a la actual
// punto (es decir, "compra-venta correcta" en el punto). La salida es una imagen plana, donde los puntos de "entrada correcta" (2 colores, uno "Comprar", el otro "Vender") se trazan a lo largo de la primera y segunda coordenadas
Por ahora, ya es suficiente.
3. Sigo pensando. Mejor, me parece, no limitar la búsqueda. Mejor dejar que la autopsia lo demuestre. :)
1. Но бесконечно философствовать не прагматично. Нужно начинать двигаться.
2. Штурм выдохнется быстрее, если мы не одолеем ни одной высоты, и не получим пускай крохотный, но практический результат...
Машки с 33 немного шокировали меня.
Давайте разберём по косточкам это "домашнее задание". тем более, что данные может получить каждый.
Как я понял, источником разбиение послужила бимодальность распределения идеального отклика...
и она была решительно устранена.
3. Если подобный алгоритм работает на примитивном уровне, почему б его не попробовать применить шире?
1. Es aconsejable moverse con sentido. ¿Alguna idea de dónde? (Yo he tirado la mía).
2. Bueno, hay un resultado, ¿no? Estaba hablando del Sorento hace un momento. Y es obvio para mí que todos los demás sistemas de adaptación hacen lo mismo en principio y eligen patrones. Incluyendo las redes neuronales.
3. Eso es lo que estoy diciendo. Aquí es donde empezó todo. En realidad el propósito (el mío, y quizás no sólo el mío) de la discusión es sistematizar las búsquedas. Y no tengo casi ninguna duda de que tendrán éxito, la única cuestión es hasta qué punto.
1) Под эти понятия, пожалуй, попадают только Системы, способные к самостоятельному обучению (не автооптимизация), не использующие шаблонные заготовки типа пересечений машек.
2) Автозменение параметров машек будет автооптимизацией. (выделено синим)
3) Эволюционным развитием исследований моделей-2 не удастся перейти к моделям-3 (выделено жёлтым), так как всё равно придется отказаться от шаблонных понятий модели -2.
4) Либо сразу заниматься моделями-3, либо не заниматься вообще, т.к. к ним прийти "постепенно" невозможно. ИМХО.
1. No entiendo por qué la auto-optimización no se califica? Cualquier cambio independiente en las respuestas a los pares estímulo+contexto = aprendizaje-3. Eso es lo que yo entiendo.
2. lo hará. No obstante, véase 1.
3. Tal vez. Sin embargo, se dice: "Meditad, amigos, meditad. Sí, si te iluminas, NO ocurrirá como resultado de la meditación. Sin embargo, si no meditas, nunca sucederá. Suscribo lo que se ha dicho, en realidad. Me parece que aprender las propiedades del aprendizaje-2 (especialmente sus limitaciones) es un fuerte catalizador para el aprendizaje-3.
4 ¿Es absolutamente crucial?
En mi opinión, es sólo una emoción descarada, que no se basa en nada. Es una especie de maximalismo. Es como: "
- ¿Tal vez lo tomes a plazos? - preguntó el vengativo Balaganov.
Ostap miró atentamente a su interlocutor y contestó con bastante seriedad:
- "Tomaría en partes. Pero lo necesito todo de una vez".
С СКО в "домашнем здании" не сложилось похоже..
;).
¿Qué quieres decir?