Dov'è la linea di demarcazione tra l'adattamento e i modelli reali? - pagina 37

 
joo:

Qui. Questo è il secondo tipo.

E, quello, me lo scrivo anch'io... :)

Sì, entrambe le idee sono redditizie.
 
paukas:
Sì, entrambe le idee sono redditizie.
Ebbene, i TS del secondo tipo non garantiscono la redditività in futuro, così come i TS del primo tipo possono essere redditizi. Il secondo tipo è stato introdotto per avere chiari i criteri e i parametri di ottimizzazione e per poter identificare - TS è adatto o ottimizzato, in senso stretto, per separare le mosche dalle cotolette senza vergogna. Al contrario. :)
 
paukas:
Questa non è ottimizzazione. L'ottimizzazione è quando vedi che se aumenti il periodo di tre volte o lo diminuisci di tre volte, diventa peggio, ma non di molto.

Beh, circa tre volte è probabilmente troppo. Ma sì, certo, più ampia è l'area di stabilità (OU), più "garanzie" ci sono.

Ma in MA, ovviamente, la redditività non sarà pari al 20% al giorno o anche al 100% al mese. Sarà qualcosa di molto più modesto.

 
Mathemat:

Beh, circa tre volte è probabilmente troppo. Ma sì, naturalmente, più ampia è l'area di sostenibilità (AoS), maggiori sono le "garanzie".

Ma nell'OU, ovviamente, la redditività non sarà del 20% al giorno e nemmeno del 100% al mese. Sarà qualcosa di molto più modesto.

E nemmeno il 100% all'anno. E forse anche anni in perdita come quelli del povero Buffett :)
 
Figar0:

Il modello in questo contesto non sarà uno, tanto meno l'inverso, ognuno porterà via qualcosa di diverso a cui può trovare un uso. E, per favore, non lanciate nessun bOOS, bOOS2, ecc. alle nostre menti compiacenti. Lascia stare Sample e OOS per ora).

25 di nuovo!

cioè circa venticinque pagine di nulla.....

.....................

A nome di tutti coloro che sono particolarmente dotati, vi prego di spiegare:

1) Campione - ottimizzare, analizzare i risultati alla fine, selezionare alcuni set.

2) OSS - controlla i set selezionati.

3) E QUANDO FAREMO SOLDI? (Non capisco...)

.................

Anche se si usa la classificazione dei campioni NS, ce ne sono tre!

Formazione, controllo, test.

 
lasso:

25 di nuovo!

cioè circa venticinque pagine di nulla.....

.....................

A nome di tutti coloro che sono particolarmente dotati, vi prego di spiegare:

1) Campione - ottimizzare, analizzare i risultati alla fine, selezionare qualche set di set.

2) OSS - controlla i set selezionati.

3) E QUANDO FAREMO I SOLDI? (Non capisco...)

.................

Anche se si usa la classificazione dei campioni NS, ce ne sono tre!

Insegnamento, controllo, test.



Il denaro tornerà utile. Se c'è un sistema, ci saranno soldi
 
lasso:

3) QUANDO FAREMO L'IMPASTO? (beh, non capisco...)

25 di nuovo!

cioè circa venticinque pagine di nulla.....

Hai già risposto al mio post nella pagina precedente evidenziando lo stesso Sample e OOS ma senza il "25 di nuovo!" e urlando rosso) Sto avendo un deja vu? Relax)

Volevo solo dire che gli acronimi bOOS e fOOS non sono la cosa più ovvia, il mio cervello ha ribollito per qualche secondo sulla loro decifrazione)

E la "pasta" sarà fatta dal nostro TS, che addestreremo su Sample, selezioneremo i risultati necessari probabilmente usando OOS, e poi gli daremo i dati, che secondo noi dovranno fare la pasta. Ma non ci siamo ancora arrivati, per la purezza dell'esperimento questi dati non si sono ancora verificati...

 

il tester non rivela alcuno schema, e qualsiasi risultato di ottimizzazione piacevole all'occhio è un adattamento. In tempo reale, operiamo nell'incertezza, è una stanza buia con un ambiente sconosciuto, mentre la storia è illuminata da un riflettore, dove si può facilmente infilare un ago, anche se ci si muove solo a sensazione.

Pertanto, imparare a muoversi nella completa oscurità, e solo allora illuminare il percorso (tester, ottimizzazione), per regolare la vostra mossa in futuro. Qui.

 
sever30:

il tester non rivela alcuno schema, e qualsiasi risultato di ottimizzazione piacevole all'occhio, è un adattamento. In tempo reale, operiamo nell'incertezza, è una stanza buia con un ambiente sconosciuto, mentre la storia è illuminata da un riflettore, dove si può facilmente infilare un ago, anche se ci si muove solo a sensazione.

Pertanto, imparare a muoversi nella completa oscurità, e solo allora illuminare il percorso (tester, ottimizzazione), per regolare la vostra mossa in futuro. Qui.

Conclusione, prima si trova un modello, poi si procede alla sua ottimizzazione. Al contrario, è sbagliato anche da un punto di vista logico.
 
sever30:
La conclusione è che prima si trova un modello, poi lo si ottimizza. Il contrario non è vero, anche da un punto di vista logico.
L'inferenza della conclusione, questa è la linea.