Campionato di ottimizzazione degli algoritmi. - pagina 104
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Sì, e?
Lo è).
Il campionato FF consiste di 255 di queste caratteristiche, per un totale di 500 parametri, che sono mescolati insieme, e il passo è leggermente inferiore a quello che avete nella foto.
Non è il passo, è la griglia (risoluzione) del grafico).
Non voglio distrarti ulteriormente)).
Ho trovato un modo per scrivere il FF in modo che il massimo globale per l'arbitro (ma non i partecipanti) sia noto, otterrà questo valore già quando genera la sequenza unica per il FF. Di conseguenza, sarà possibile confrontare i risultati con il valore reale del massimo di FF.
Mi sono scervellato cercando di capire come ottenere questo, di conseguenza ho perso tempo e ora non ho il tempo di fornire il codice sorgente, mi dispiace, lo fornirò domani.
Ma ora ho la possibilità di confrontare i risultati con il valore reale del massimo di FF ed è molto importante! La funzione non è così complicata come vorrei, ma è abbastanza complicata da non permettere al mio algoritmo di ottenere più del 40% di precisione per 10000 corse FF.
Ho trovato un modo per scrivere il FF in modo che il massimo globale per l'arbitro (ma non i partecipanti) sia noto, otterrà questo valore già quando genera la sequenza unica per il FF. Di conseguenza, sarà possibile confrontare i risultati con il valore reale del massimo di FF.
Mi sono scervellato cercando di capire come ottenere questo, di conseguenza ho perso tempo e ora non ho il tempo di fornire il codice sorgente, mi dispiace, lo fornirò domani.
Ma ora ho la possibilità di confrontare i risultati con il valore reale del massimo di FF, ed è molto importante! La funzione non è così complicata come la voglio io, ma è abbastanza complicata da impedire al mio algoritmo di ottenere più del 40% di precisione dopo 10.000 corse di FF.
Perfetto.
Si scopre che per trovare un compromesso con i partecipanti e per organizzare correttamente il concorso, bisogna solo scervellarsi un po'...
A proposito della proverbiale universalità di cui parli tanto - sono giunto alla conclusione che non sempre produce i migliori risultati.
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 rimarrà 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.
Cominciamo a riassumere i parametri.
I parametri principali con cui l'algoritmo lavora per trovare il valore massimo della funzione e della 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. Il 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.
Si scopre che per trovare un compromesso con i partecipanti e per organizzare la competizione in modo adeguato - basta scervellarsi un po'...
Sono un po' confuso su cosa sia il campionato in primo luogo. Sono una frazione di secondo per qualsiasi software. E non solo gli alti, ma i profili stessi.
Ecco un esempio che ho fatto recentemente. E questa è l'elaborazione delle funzioni.
Tipo, - molto prima che lo ripetesse?
E quando la funzione non è nota al software, il software può determinare gli estremi? Il punto, come ho capito, è che i partecipanti inviano alla ''scatola nera'' un insieme di valori di parametri come un array doudle[x1, x2, xn].
Ricevono il valore della funzione dalla "scatola nera" nel loro algoritmo, inviano il set successivo e così via fino a trovare l'estremo. Abbiamo bisogno di fare meno chiamate possibili nell'ambiente MT. Penso che sia una cosa utile in casa.
... E tutto in un ambiente MT. Penso che sia la cosa giusta per la famiglia.
Perché? Qual è l'uso pratico? Esempi di compiti?
Ho scritto qui in relazione al trading.