最適化の本質 - ページ 10

 
joo:
重要なのは、まだ生きているエリート(しかも常に更新され、早く死ぬ者もいれば遅く死ぬ者もいる)の累積取引成績が常にプラスであることだ......」。
それがコツです :) どうしたってポジティブなエリートを手に入れることはできないのです。
 
遺伝子に初歩的なものしか持たない子孫は(初歩的なものは少なくとも過去には有用だったので、これは正しい表現ではありませんが)、ランダムな結果しか生まない運命にあります。
 
TheXpert:
それが面白いんです :) マシュカでポジティブなエリートは無理でしょう。
いや...マシュカだけでは遠くへ行けないけど(笑)
 
 
このスレッドでは最適化について議論されていますが、遺伝的プログラミングの ような手法については一言も触れられていません。私自身は市場におけるあらゆる種類の数値解析に極めて懐疑的ですが、この手法の弁明者として、あなたはこの考えを検討する前列にいるように思えます。なぜなら、標準入力のみを使用して履歴に合わせるという問題を解決し、既存の入力の一部から「理想」入力を作成し、入力の恒常性に拘束されずに理想的に適合/最適化することができるわけですから。
 
Alex_Bondar:

そうなるんです。

せめて何が捏造で何が辻褄が合わないかくらいは見せて欲しい。

+1

それは fuckin shit!

SBはトレードできる」とかいう意味不明な読み物が好きな人はspiderで調べてみてください。

どんな時でも、正しいパラメーターを知っていれば、その価格を最大限に引き出せるということであり、それは後からでないと わからないことです。

mql4-mで発見

この科学的な説明には好感が持てました。

ニュートロン2009.01.13 08:04#.

ここで形式化しようとしているのは、あるプロセスにおけるパラメーターの定常性と呼ばれるものです。この場合、コチルを高調波信号の集合と見なすと、高調波の1つに対する定常性の話となる。

確かに、2つのスイープの差(最初の投稿を参照)は、ほぼ高次のミューブの1次微分になっていますね。理想的なデジタル微分演算子の帯域幅は、原点(y=f)から引いた直線で、横軸はナイキスト周波数(またはその1/2、覚えていない)、縦軸はTFと1の2重に相当する位置で終了する。第一近似でコチエのスペクトルが1/fに比例することを考えると、元のBPのすべての高調波が1の重みで表される全周波数帯域の窓が得られる。そのため、貴社が提案するアルゴリズムを用いて過去のデータからこのようなRTを最適化しても、最大振幅を持つ高調波しか特定できません。しかし、このようなハーモニックの位置は、原理的に定常的ではありません。したがって、2つのミューブ変換を使用して収益性の高いTSを構築することは不可能である - 最適化パラメータが静止していない。

TSで平滑化期間の異なる複数のミューブを使い、それぞれのクロスオーバーからのシグナルの加重和として買いシグナルを定義すると、些細なフーリエ解析が得られる。世界は、そのすべての姿において、再びひとつになるのだ!

Теорема о пересечении двух МА - MQL4 форум
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Теорема о пересечении двух МА - MQL4 форум
 

最適化理論は数学の中でも発展した分野であり、なぜ車輪の再発明をするのか。

また、関数の極値を求めるためのヒューリスティックな手法も数多く存在する。

本質」は、最小限の計算で、高い確率で極限が大域的であることにある。

本質」を語る上で非常に有力な候補となるのが「アニーリングシミュレーション法」です。



 
pantural:

最適化理論は数学の中でも発展した分野であり、なぜ車輪の再発明をするのか。

また、関数の極値を求めるためのヒューリスティックな手法も数多く存在する。

本質」は、最小限の計算で、高い確率で極限が大域的であることにある。

本質」を語る上で非常に有力な候補となるのが「アニーリングシミュレーション法」です。

そうですね...ロバスト性関数の極限は、それを見つければいいだけですから...。
 
pantural:

最適化理論は、数学の分野ではよく発達した分野です。

また、関数の極値を求めるためのヒューリスティックな手法も数多く存在する。

本質」は、最小限の計算で、高い確率で極限が大域的であることにある。

本質」の役割を果たすものとして、非常に有力な候補が「アニーリングシミュレーション法」です。

この点については、単にランダムな(パラメータ空間での)テストサンプルを超平面で近似するという話であれば、もちろんよくできています。

もちろん、それは重要ですが、それほど本質的ではありません。


実際、この問いは簡単なものではなく、一般に市場法の本質を考えるという真空地帯に入り込んでしまうのだが、そうした考察は極めてノイズが多いため、誰もが過飽和状態になっている。だから、挑戦もしない。

ノストラダムス風に言うと:):):)です。

モデルには、プロセスに関する適切な先験的データが含まれていなければなりません。

 
J.B:

この点については、ランダムな(そしてパラメータ空間の)テストサンプルを超平面で単純に近似することについて話しているのであれば、もちろん精巧なものです。

もちろん、それは重要ですが、それほど本質的ではありません。


実際、この問いは簡単なものではなく、一般に市場法の本質を考えるという真空地帯に入り込み、そのような考察は極めてノイズが多いため、誰もが飽和状態にあるのです。だから、挑戦する気にもならない。

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