L'algoritmo genetico e le sue possibili applicazioni - pagina 15
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"Se fissi l'abisso per troppo tempo, l'abisso comincia a fissare te.
Se si soffre abbastanza a lungo, qualcosa verrà fuori).
138 messaggi senza applicazione al forex trading. L'ottimizzatore nella forma in cui funziona ora simula la curva del grafico dei prezzi (non per niente ho studiato al Dipartimento di Modellazione Matematica. Abbiamo usato tali metodi per descrivere matematicamente i processi tecnologici al fine di prevedere con un errore accettabile il comportamento di questi processi nel prossimo futuro, quando otteniamo un nuovo risultato reale (quasi uguale a quello previsto) lo aggiungiamo all'ottimizzazione precedente per ottenere un nuovo risultato per il futuro) - tali modelli sono applicati al futuro più prossimo. (A proposito, tali metodi sono usati per costruire traiettorie di missili con l'evitamento di ostacoli e minacce - prima usiamo metodi di modellazione matematica per ottenere un modello matematico, poi usiamo una rete neurale artificiale per modellare il modello matematico basato su Ins - questo è necessario perché i calcoli Ins sono centinaia di volte più veloci del modello mat originale, ciò che influisce sul tempo di reazione del missile a ostacoli e minacce + il modello ottenuto è stabilito a livello fisico in L'algoritmo genetico in sé non è male, ma sto cercando di usarlo non per modellare la curva dei prezzi, ma per modellare il comportamento del grafico dei prezzi almeno in certi time frame e in certe condizioni di scambio. Questi vincoli più il grafico dei prezzi stesso sono il mondo esterno per il modello risultante - il modello stesso è vincolato da quel mondo. Cioè, il modello è sempre adattato alle condizioni del mondo esterno, che possiamo descrivere grazie alle nostre conoscenze. A proposito, gli esseri umani sono anche adattati all'ambiente - non possiamo stare nello spazio esterno, per esempio - per coloro che sono impegnati in massicce discussioni filosofiche su ordine e caos. La rete neurale artificiale è certamente buona, se avete già fatto tentativi di modellare una strategia di scambio con il suo aiuto (e tali modelli esistono, e costano molto, li ho consultati quando ho scritto sul problema). Vorrei leggere qualcosa di utile per l'uso pratico nel trading. Tutto questo significa che - provare ad applicare l'algoritmo genetico nella forma offerta in questo forum, ho ottenuto risultati modesti, ma non li condividerò. I miei modelli sono limitati dalla mia minore conoscenza del trading rispetto ai vostri, dato che faccio trading da meno di un anno. Vorrei più conoscenza da voi!
È molto difficile leggere il tuo testo, per favore dividilo in frasi e paragrafi.
È molto difficile leggere il tuo testo, per favore dividilo in frasi e paragrafi.
Tutto ha un senso.
C'è un problema con le cornici sulla "grande" genetica.
Lo aggiusteremo.
Con la genetica a 96 bit, c'è ancora il problema della distribuzione dei compiti. Dopo un normale passaggio di prima generazione, la metà degli agenti locali rimane finalizzata fino alla fine. Niente nei registri. Quando si riduce il numero di varianti a 64bit tutto è ok.
Prova con qualsiasi esperto. Se non si riproduce, passo.
Con la genetica a 96 bit, il problema della distribuzione dei compiti rimane. Dopo un normale passaggio di prima generazione, la metà degli agenti locali rimane finalizzata fino alla fine. Niente nei registri. Quando si riduce il numero di varianti a 64bit tutto è ok.
Prova con qualsiasi esperto. Se non si riproduce, passo.
Attivare la casella di controllo dei log completi nel menu contestuale del log del tester. Ci dovrebbe essere un registro di quanti e quali lavori vanno dove.
Sto allegando il log di b2368. Non vedo nulla sull'assegnazione dei compiti.
Controllato in b2374 appena apparso, anche non funziona. Per ora, sto aumentando il passo di ottimizzazione a 64 bit. Quando trovo un'opportunità, riduco il numero di variabili ottimizzate. Capisco che un gran numero di insiemi è sbagliato perché non c'è altro che nodi locali da trovare. Ho solo bisogno di stimare gli intervalli di ottimizzazione e l'interrelazione delle variabili.
Sto allegando il log di b2368. Non vedo nulla sull'assegnazione dei compiti.
Controllato nel b2374 appena apparso, anche questo non funziona. Per ora, sto aumentando il passo di ottimizzazione a 64 bit. Quando trovo un'opportunità, riduco il numero di variabili ottimizzate. Capisco che un gran numero di insiemi è sbagliato perché non c'è altro che nodi locali da trovare. Ho solo bisogno di valutare gli intervalli di ottimizzazione e l'interrelazione delle variabili.
Grazie per i registri. Il problema è chiaramente visibile. Risolviamolo
Stai dicendo che non c'è questo problema su una genetica a 64 bit e che tutti i core sono caricati in modo uniforme?
State dicendo che sulla genetica a 64 bit questo problema non esiste e tutti i core sono caricati in modo uniforme?
Assolutamente. Beh, a parte il fatto che alla fine della generazione tutti hanno finito, e un solo agente fa fino a qualche dozzina di passaggi in più. Non c'è ridistribuzione del pacchetto di lavoro, ma questo è un problema generale, non solo a 96 bit. Capisco che dare a un agente un singolo lavoro sarebbe inefficiente per gli agenti cloud, ma forse per gli agenti locali adottare una strategia diversa - o dare un minimo di lavori, o ridistribuire dinamicamente quando inattivi (per esempio, se più di un quarto degli agenti sono inattivi e l'agente più occupato ha più di N lavori rimasti).
Assolutamente. Beh, a parte il fatto che alla fine della generazione tutti hanno finito, e un solo agente fa fino a qualche decina di passaggi in più. Non c'è ridistribuzione dei pacchetti di lavoro, ma questo è un problema comune, non solo a 96 bit. Capisco che dare a un agente un singolo lavoro sarebbe inefficiente per gli agenti cloud, ma forse per gli agenti locali adottare una strategia diversa - o dare un minimo di lavori, o ridistribuire dinamicamente quando inattivi (per esempio, se più di un quarto degli agenti sono inattivi e l'agente più occupato ha più di N lavori rimasti).