Campionato di ottimizzazione degli algoritmi. - pagina 106
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Naturalmente, il trading restringe il campo di applicazione di questo algoritmo.
Penso che ...
Puoi senza bla-bla-bla dare un esempio chiaro e comprensibile - applicazione di "algoritmi di ottimizzazione" nel trading?
Se non conoscete tali esempi - basta dire - "Non so che tipo di compiti di trading hanno bisogno di algoritmi di ottimizzazione veloce".
Puoi fare un esempio chiaro e comprensibile senza bla bla bla, dell'applicazione degli "algoritmi di ottimizzazione" nel trading?
Se non conoscete tali esempi, dite semplicemente "non so che tipo di compiti di trading richiedono algoritmi di ottimizzazione veloci".
Fantastico.
Si scopre che per trovare un compromesso con i partecipanti e per organizzare la competizione in modo adeguato - basta scervellarsi un po'...
Riguardo alla proverbiale universalità di cui parli tanto - sono giunto alla conclusione che non dà sempre il miglior risultato.
1. L'universalità di una soluzione è sempre relativa, perché la soluzione è limitata alle specificità del dominio del problema - e quindi - la soluzione non è mai assolutamente universale. Quando si espande il dominio del problema, una soluzione "universale" fallirà sempre. Dovrà essere rielaborato.
2. Nessuna universalità appare dal nulla, ma è una conseguenza di un lungo processo di sviluppo, generalizzazione dei problemi e adattamento della soluzione. Quindi, la soluzione non universale è il primo passo verso la soluzione universale.
3. L'universalità della soluzione non significa l 'efficacia della soluzione. Penso che queste due nozioni non siano direttamente collegate e non dipendano l'una dall'altra.
Cercare l'universalità fa adattare la soluzione a una gamma sempre più ampia di problemi, il che naturalmente può ridurre l'efficacia della soluzione in ogni caso particolare.
Il mio algoritmo per il text mining è abbastanza universale per il text mining, e può identificare con assoluta precisione qualsiasi stringa nel numero minimo di accessi alla FF. Forse il suo ulteriore sviluppo può portare a trovare i massimi di funzioni analitiche sconosciute. Ma sarà ancora efficace in questo caso? Non sono sicuro.
E così, per capire come possiamo fare un algoritmo universale, dobbiamo generalizzare la gamma di problemi e capire il meccanismo generale della loro soluzione.
Per prima cosa, riassumiamo i parametri.
I parametri principali con cui l'algoritmo lavora per trovare il valore massimo della funzione e la chiave di testo:
1. Il numero di parametri passati al FF.
2. L' intervallo dei valori dei parametri passati al FF.
3. passo (differenza minima tra i valori).
4. Valore ricevuto dal FF.
In assenza di parametri più elementari, la soluzione, anche senza sforzi supplementari, può rivelarsi abbastanza universale...
Il meccanismo di ricerca in questi due tipi di problemi può essere generalizzato, cosa che cercherò di fare.
Lei ignora ostinatamente i miei consigli. Ho una vasta esperienza nel campo degli algoritmi di ottimizzazione, anche se suona immodesto, e almeno ascolta i miei consigli, giusto?
Esiste un'enorme classe di problemi che non possono essere risolti analiticamente. E solo una piccolissima parte di tutti i problemi può essere risolta analiticamente. Ma siete concentrati esattamente sull'analitica, lasciando da parte tutti gli altri compiti.
Non ho mai sostenuto che le soluzioni universali sono sempre migliori, al contrario, è abbastanza chiaro che le soluzioni altamente specializzate daranno sempre risultati migliori. Ma quando si parla di universalità applicata agli algoritmi di ottimizzazione, si intende la capacità di tali algoritmi di risolvere qualsiasi compito, compresi quelli analitici, cioè assolutamente qualsiasi compito. Quindi il tuo approccio copre, diciamo, il 10% dei compiti possibili, mentre il mio copre il 100%.
Qui non siamo solo teorici, siamo prima di tutto praticanti. Facciamo trading sui mercati finanziari e per noi non esiste una formula analitica del mercato, quindi abbiamo bisogno di utilizzare soluzioni che non sono state originariamente progettate per soluzioni analitiche. L'universalità è anche questo, quando si tratta di ricercare i modelli di mercato. Vi ho mostrato più volte gli esempi a fronte dell'ottimizzatore interno di MT e di Alglib nel codebase, che sono algoritmi di ottimizzazione universali che non richiedono la conoscenza della formula FF.
Ogni cosa ha il suo rovescio della medaglia. Nel caso degli algoritmi di ottimizzazione universale questo è un compromesso necessario che porta ad una minore accuratezza della soluzione, ma è semplicemente impossibile risolvere i problemi dei trader in qualsiasi altro modo. E quando ho detto che avevo trovato una soluzione di comporre FF con il massimo conosciuto per l'arbitro, dovreste chiedere "qual è il rovescio della medaglia di una tale soluzione? In primo luogo, non permette l'influenza reciproca di tutti i parametri in FF, che è una semplificazione, e in secondo luogo, c'è un modo per barare nella competizione, ma non credo che qualcuno sarà in grado di utilizzare questa opportunità, perché richiede un sacco di tempo, che non sarà tra i passi del campionato. E questa "prima" è la cosa più importante, ma ho dovuto farlo per il bene di una giusta richiesta dei partecipanti per poter confrontare gli algoritmi con il massimo reale.
Sai leggere con attenzione? Si dice chiaramente - modificare i parametri della strategia per ottenere la massima redditività nel tester.
Cosa ha a che fare questo con l'algoritmo veloce ed efficiente per l'identificazione di un estremo?
Velocità ed efficienza sono semplicemente proprietà dell'algoritmo. Non sono obbligatori.
L'estremo ricercato durante il test è la massima redditività nell'intervallo storico per la strategia di trading sotto test.
Quando viene trovato un estremo, il tester memorizza i valori dei parametri della strategia che lo hanno portato e li mostra all'utente.
Questo si chiama "adattamento".
Per qualche ragione lei ignora ostinatamente i miei consigli. Ho un'enorme esperienza nel campo degli algoritmi di ottimizzazione, anche se questo suona immodesto, e almeno ascolta i miei consigli, giusto?
Esiste un'enorme classe di problemi che non possono essere risolti analiticamente. E solo una piccolissima parte di tutti i problemi può essere risolta analiticamente. Ma siete concentrati esattamente sull'analitica, lasciando da parte tutti gli altri compiti.
Non ho mai sostenuto che le soluzioni universali sono sempre migliori, al contrario, è abbastanza chiaro che soluzioni altamente specializzate daranno sempre risultati migliori. Ma quando parliamo di universalità applicata agli algoritmi di ottimizzazione, intendiamo la capacità di tali algoritmi di risolvere qualsiasi compito, compresi quelli analitici, cioè assolutamente qualsiasi compito. Quindi il tuo approccio copre, diciamo, il 10% dei possibili problemi, mentre il mio copre il 100%.
Qui non siamo solo teorici, siamo prima di tutto praticanti. Facciamo trading sui mercati finanziari e per noi non esiste una formula analitica del mercato, quindi abbiamo bisogno di utilizzare soluzioni che non sono state originariamente progettate per soluzioni analitiche. L'universalità è anche questo, quando si tratta di ricercare i modelli di mercato. Vi ho mostrato più volte gli esempi a fronte dell'ottimizzatore interno di MT e di Alglib nel codebase, che sono algoritmi di ottimizzazione universali che non richiedono la conoscenza della formula FF.
Ogni cosa ha il suo rovescio della medaglia. Nel caso di algoritmi di ottimizzazione universali questo è un compromesso necessario che porta ad una minore accuratezza della soluzione, ma semplicemente non è possibile risolvere i problemi dei trader in nessun altro modo. E quando ho detto che avevo trovato una soluzione di comporre FF con il massimo conosciuto per l'arbitro, dovreste chiedere "qual è il rovescio della medaglia di una tale soluzione? In primo luogo, non permette l'influenza reciproca di tutti i parametri in FF, che è una semplificazione, e in secondo luogo, c'è un modo per barare nella competizione, ma non credo che qualcuno sarà in grado di utilizzare questa opportunità, perché richiede un sacco di tempo, che non sarà tra i passi del campionato. E questa "prima" è la cosa più importante, ma ho dovuto farlo per il bene di una giusta richiesta dei partecipanti per poter confrontare gli algoritmi con il massimo reale.
Velocità ed efficienza sono semplicemente proprietà dell'algoritmo. Non sono obbligatori.
L'estremo ricercato durante il test è la massima redditività nell'intervallo storico per la strategia di trading che viene testata.
Quando questo estremo viene trovato, il tester salva i valori dei parametri della strategia che lo hanno portato e li mostra all'utente.
Questo si chiama "adattamento".
Vedo - in generale, la tua comprensione della necessità di "algoritmi di ottimizzazione" nel trading non è nemmeno vicina. Tutto è a livello di frasi generali e di astrazioni inventate.
Credo che tu abbia un problema di comprensione delle cose elementari.
Ancora una volta Nel trading l'algoritmo di ottimizzazione è necessario per adattare ivalori dei parametri della strategia di trading ad un certo periodo di tempo nel passato per poterli utilizzare nel futuro .
Credo che lei abbia un problema di comprensione delle cose elementari.
Ancora una volta: Nel trading l'algoritmo di ottimizzazione è necessario per adattare ivalori dei parametri della strategia di trading ad un certo periodo del tempo passato per poterli utilizzare in futuro .
Permettetemi di riformulare la domanda. L'argomento è lo sviluppo di un "algoritmo di ottimizzazione".
Puoi spiegare popolarmente cos'è un "algoritmo di ottimizzazione" e dare esempi chiari del suo uso nel trading.
Quello che è interessante sentire:
-- svilupperete alcune funzionalità basate sui risultati di questo "campionato". Fate un esempio di come questa funzionalità può essere usata nel trading.
Permettetemi di riformulare la domanda. L'argomento è lo sviluppo di un "algoritmo di ottimizzazione".
Puoi spiegare popolarmente cos'è un "algoritmo di ottimizzazione" e dare esempi chiari del suo uso nel trading.
Quello che è interessante sentire:
-- svilupperete alcune funzionalità basate sui risultati di questo "campionato". Fate un esempio di come questa funzionalità può essere usata nel trading.
Immaginate che non ci sia nessun tester in MT.
Tu stesso hai bisogno di testare la tua strategia su un intervallo selezionato della storia del grafico di qualche strumento.
La tua strategia ha 5 parametri, dai cui valori dipende la redditività della tua strategia, sulla sezione di test selezionata.
Devi determinare quali valori di questi parametri daranno la massima redditività della tua strategia in questa sezione del grafico.
Ci sono così tanti possibili valori di parametri che se controlli manualmente ognuno di essi, ti ci vorranno anni per trovare quelli che danno la massima redditività alla tua strategia.
Cominciate a sviluppare un algoritmo di ottimizzazione dei vostri parametri che calcolerà i loro valori migliori per il periodo testato più velocemente di voi.
Perché? Perché avete deciso che la storia si ripeterà e un periodo simile si ripeterà in futuro.
Voi credete che allora applicherete i migliori valori dei parametri trovati dal vostro algoritmo, e diventerete ricchi!
L'intero beneficio pratico dell'algoritmo nel trading può non valere un centesimo, ma se credi che il futuro sarà come il passato, e se accadrà, allora tale algoritmo ti porterà una fortuna.
Il campionato è un'opportunità per verificare le tue abilità nella pratica e confrontarle con quelle di altri Expert Advisors. A mio parere, il beneficio pratico del campionato è maggiore del beneficio pratico di utilizzare l'algoritmo di ottimizzazione nel trading, perché non credo in una ripetizione così precisa della storia, quando una volta regolati i parametri darà lo stesso risultato come durante il periodo di test.