Metodi di esecuzione di un rolling forward - pagina 11
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Qualsiasi velivolo si basa su un modello semplice funzionante. Cercare di costruire un aeroplano dalla spazzatura (o da qualsiasi numero di biciclette non volanti) con qualsiasi numero di gradi di libertà non avrà successo.
I sistemi si evolvono dal semplice al complesso in modo evolutivo. Il percorso sinergico è ovviamente possibile, teoricamente, ma richiede enormi risorse.
Qualsiasi velivolo si basa su un modello semplice funzionante. Cercare di costruire un aeroplano dalla spazzatura (o da qualsiasi numero di biciclette non volanti) con qualsiasi numero di gradi di libertà non avrà successo.
I sistemi si evolvono dal semplice al complesso in modo evolutivo. Il percorso sinergico è ovviamente possibile, teoricamente, ma richiede enormi risorse.
Voglio dire che è impossibile ottimizzare separatamente un paio o tre variabili in modo isolato dal sistema nel suo insieme, quindi volking deve ottimizzare tutto insieme e non c'è modo di risparmiare su questo.
Tranne che l'evoluzione non contraddice affatto la sinergia e nella vita reale la conduce. Non si può fare sinergia senza selezione e in questo senso
avete bisogno esattamente delle stesse risorse per entrambi. La sinergia in questa situazione non è affatto il termine corretto, in realtà sto parlando della sintonizzazione del sistema.
Ma questo è un OFTOP, non voglio discuterne qui.
E in generale, quando si fa volking, dobbiamo capire PERCHE' lo stiamo facendo, vogliamo...
1. scoprire se l'Expert Advisor/Codice Aè migliore di B (ottimizzazione per minuti, ilvalore assoluto di avanzamento non è importante, lo è quello relativo)
2. trovareil passo ottimale della dimensione della storia per la riottimizzazione o il rapporto avanti-indietro, (ottimizzazione per minuti, il valore assoluto di avanti non è importante, è relativo)
3. scoprire qualicriteri di ottimizzazione sono migliori (ottimizzazione per minuti, il valore assoluto degli attaccanti non è importante, il valore relativo è importante)
4. o preparare un Expert Advisorper il trading su Demo/Real. (ottimizzazione per zecche, non è necessario passare attraverso tutta la storia, è possibile utilizzare solo alcuni passi, ma i più recenti)
Quello che voglio dire è che non si può ottimizzare un paio di variabili separatamente dal sistema nel suo insieme, quindi il volking deve ottimizzare tutto insieme e non si può risparmiare su questo.
Tranne che l'evoluzione non contraddice affatto la sinergia e nella vita reale la conduce. Non si può fare sinergia senza selezione e in questo senso
avete bisogno esattamente delle stesse risorse per entrambi. La sinergia in questa situazione non è affatto il termine corretto, in realtà sto parlando della sintonizzazione del sistema.
Ma è OFTOP, preferisco non discuterne qui.
L'obiettivo principale di un attaccante di calcio è quello di segnare gol, preferibilmente in un campionato.
Prendiamo un bambino di 6-8 anni, lo mandiamo al campionato e lì non può fare nulla. Il ragazzo è poco promettente?
Non si tratta di Volkings, si tratta di ottimizzazione in quanto tale, prima che il sistema funzioni è necessario localizzare le idee con cui il sistema funzionerà.
Dobbiamo selezionare i ragazzi per la scuola di calcio in base a tratti circostanziali, velocità di salto, visione del campo. E poi allenarli a colpire la palla, e poi colpire la palla in porta.
Sto parlando della selezione personalizzata di FF e dei campi di parametri possibili (visto che hai così tanti parametri).
L'obiettivo principale di un attaccante di calcio è quello di segnare gol, preferibilmente in un campionato.
Prendiamo un bambino di 6-8 anni, lo mandiamo al campionato e lì non può fare nulla. Il ragazzo è poco promettente?
Non si tratta di Volkings, si tratta di ottimizzazione in quanto tale, prima che il sistema funzioni è necessario localizzare le idee con cui il sistema funzionerà.
Dobbiamo selezionare i ragazzi per la scuola di calcio in base a tratti circostanziali, velocità di salto, visione del campo. E poi allenarli a colpire la palla, e poi colpire la palla in porta.
Sto parlando della selezione personalizzata di FF e dei campi di parametri possibili (visto che hai così tanti parametri).
Bella analogia con il footballon. Si può avere un ragazzo di talento, ma non si può mai capire come gioca in squadra senza usarlo in situazioni di gioco collettivo con altri 10 giocatori, e di diversi livelli di abilità. Lei è l'allenatore e il suo obiettivo finale è quello di far vincere la squadra nel suo insieme. Se le stelle vincessero da sole, il calcio sarebbe un circo. In avanti si tratta del numero di gol segnati, non del successo nel coltivare il talento.
Mentre spesso sappiamo poco - come il gioco stesso viene effettivamente giocato - è di solito una scatola nera. Si mette la squadra in campo con un attaccante che si alletta e si va a letto - e poi ti dicono solo con quale punteggio hanno giocato e questo è tutto quello che sai sull'andamento della partita. Quindi cambiate il vostro ragazzo con un altro o dategli il compito di difendere invece di avanzare e tornate a dormire e confrontate il nuovo punteggio con quello vecchio
WF è sicuramente il giudice finale della solidità della vostra strategia. Ma si può fare una cosa più semplice e non molto peggiore sul ginocchio - un grande avanti, per 7 anni (beh, almeno per 5).
Se la strategia impara il rumore, ci sarà un flop, punto e basta. Se ci sono opzioni di parametri redditizi in avanti, e ancora di più con prestazioni normali, allora lo vedrete.
Anche un grande avanti mostrerà una prugna se la vostra strategia avrà troppi gradi di libertà e di conseguenza un fit.
È una buona analogia con il calcio. Si può avere un ragazzo di talento, ma non si potrà mai capire come gioca in una squadra senza usarlo in situazioni di gioco collettivo con altri 10 giocatori, tutti a livelli diversi. Tu sei l'allenatore, e il tuo obiettivo finale è quello di far vincere la squadra nel suo insieme.
Oh, ecco che arrivano le metafore fighe )) Sì, ma se nessuno dei ragazzi colpisce la palla, il loro pubblico non è migliore). Quindi iniziare con un ragazzo, fargli guidare la palla e tirare a rete vuota, poi aggiungere un partner, allenare l'incrocio, poi costruire un gioco di squadra formando modelli di attacco, difesa, ecc. Il processo è evolutivo, non basta far uscire la squadra, farle correre per la palla e andare a dormire, poi analizzare quale piede del ragazzo ha messo la palla nella porta avversaria e la cui schiena ha impedito di segnare nella tua.
I Volkings sono un'imitazione della realtà, nella realtà avete una squadra di professionisti contro di voi. Allenare un singolo giocatore non è volkking, è ottimizzazione, e l'indicatore non guadagna da solo.
Durante il volking puoi liberare sia un genio - un uomo solo non è all'altezza di tutti - sia cento storpi, che si intralciano a vicenda - l'avversario ti batterà comunque in entrambi i casi.
In breve, provate a modo vostro - ma io mi sono orientato durante i duri combattimenti con i lupi. Mi ha costretto a farlo, anche se ho cercato di superarlo).
Anche un grande avanti mostrerà una piuma se la vostra strategia ha troppi gradi di libertà e di conseguenza un fit.
Non c'è alcuna connessione tra i gradi di libertà e l'adattamento. Adeguata è la mancanza di controlli in avanti. Non importa quanti parametri di ottimizzazione hai - se dici che il tuo EA funziona come mostrato nel grafico di ottimizzazione senza mostrare alcun controllo in avanti, quello è il fit.
C'è una connessione tra i gradi di libertà e il rischio che queste libertà siano irragionevoli, cioè che non si influenzino a vicenda e non costruiscano sistemi di feedback.
Cioè i gradi di libertà possono essere interdipendenti o possono semplicemente finire con delle costanti trovate empiricamente e allora, in effetti, mentre regoliamo artificialmente queste costanti, tutto è bello sul retro, ma una volta entrati in un ambiente non familiare in avanti, al contrario, diventano dei guastafeste ostinati.
Ma se consideriamo le variabili, come varianti di apprendimento e riflessività del sistema, allora più ce ne sono in ogni occasione, meglio è. L'importante è che non interferiscano tra loro.
Non c'è alcuna connessione tra i gradi di libertà e l'adattamento. L'adattamento è l'assenza di controlli in avanti. Non importa quanti parametri di ottimizzazione hai - se dici che il tuo EA funziona come mostrato nel grafico di ottimizzazione senza mostrare alcun controllo in avanti, quello è il fit.
C'è una connessione tra i gradi di libertà e il rischio che queste libertà siano irragionevoli, cioè che non si influenzino a vicenda e non costruiscano sistemi di feedback.
Cioè i gradi di libertà possono essere interdipendenti o possono semplicemente finire con delle costanti trovate empiricamente e allora, in effetti, mentre regoliamo artificialmente queste costanti, tutto è bello sul retro, ma una volta entrati in un ambiente non familiare in avanti, al contrario, diventano dei guastafeste ostinati.
Ma se consideriamo le variabili, come varianti di apprendimento e riflessività del sistema, allora più ce ne sono in ogni occasione, meglio è. L'importante è che non interferiscano tra loro.
Possiamo discutere di questo argomento. Se avete 10 000 transazioni (punti nello spazio multidimensionale che noi limitiamo con dimensioni selezionate - variabili), è sufficiente introdurre 10 000 variabili per adattare tutti i vostri punti all'iperpiano. Questa è già una montatura a volto scoperto. Quindi, quello che sto dicendo è che
Non c'è alcuna relazione tra i gradi di libertà e l'adattamento.
Questo non è vero in linea di principio, ma ci sono momenti in cui non è critico.
C'è una connessione tra i gradi di libertà e il rischio che queste libertà siano irragionevoli.
la validità può essere rilevata. Se cambiare qualche variabile con le altre fisse non cambia molto il risultato, la significatività è bassa. Tuttavia, l'interazione con altre variabili è persa. In effetti, il sistema è un'interazione di diverse variabili.