Igor Volodin: おお、かっこいい比喩が来たぞ ))ええ、でも、誰もボールを打たなければ、その観客もたまったものではありません。）そこで、まず一人の少年から始め、ボールをドライブさせ、空いたネットをシュートさせる。次にパートナーを加え、交錯を訓練し、攻撃、防御などのモデルを形成してチームゲームを構築する。プロセスは進化しています。チームをただ出すだけでなく、ボールを取りに走らせて寝かせ、どの子の足が相手のゴールにボールを入れたか、誰の背中が自分のゴールに入るのを防いだかを分析するのです。
飛行機はどんなものでも、実用的な シンプルモデルがベースになっています。ゴミから飛行機を作ろうとしても（あるいは飛ばないバイクを作ろうとしても）、自由度がいくつあっても成功しない。
システムは、単純なものから複雑なものへと進化していきます。もちろん、理論的には可能ですが、莫大な資源が必要です。
飛行機はどんなものでも、実用的な シンプルモデルがベースになっています。ゴミから飛行機を作ろうとしても（あるいは飛ばないバイクを作ろうとしても）、自由度がいくつあっても成功しない。
システムは、単純なものから複雑なものへと進化していきます。もちろん、理論的には可能ですが、莫大な資源が必要です。
つまり、システム全体から切り離して2、3個の変数を個別に最適化することは不可能なので、ボルキングは一斉に最適化しなければならず、そのためのコストダウンはあり得ないということです。
ただし、進化はシナジーとまったく矛盾しないし、現実にはシナジーをもたらす。選択なくしてシナジーはありえないし、そういう意味では
両者に必要なリソースは全く同じです。この状況でのシナジーは全く正しい表現ではなく、実はチューナビリティのことを言っているのです。
でも、これはOFTOPだから、ここで議論するのはやめよう。
そして、一般的に、ボルキングをする際には、なぜそれをするのか、私たちはそれをしたいのか、ということを理解する必要があります。
1. Expert Advisor/Code AがBより優れて いるかどうかを調べる（分単位の最適化、フォワードの絶対 値は重要ではなく、相対的なものが重要）。
2.再最適化または後方-前方の比率のための履歴サイズの最適なステップを 見つけるために、（分によって最適化、前方の絶対値は重要ではありません、それは相対的である）。
3.どの最適化基準が 良いかを調べる（分単位の最適化、フォワードの絶対値は重要ではなく、相対値が重要です）
4.または、Demo/Realで取引する Expert Advisorを用意する。(ダニによる最適化、履歴を全部見る必要はなく、数ステップだけ、最新のものを使用することができます)
どういうことかというと、システム全体とは別にいくつかの変数を最適化することはできないので、ボルキングはすべてを一緒に最適化しなければならず、その分コスト が削減できないということなのです。
ただし、進化はシナジーとまったく矛盾しないし、現実にはシナジーをもたらす。選択なくしてシナジーはありえないし、そういう意味では
両者に必要なリソースは全く同じです。この状況でのシナジーは全く正しい表現ではなく、実はチューナビリティのことを言っているのです。
でも、OFTOPだから、ここで議論するのはやめようかな。
サッカーフォワードの主な目標はゴールを決めることであり、できればチャンピオンシップに出場することです。
6〜8歳の男の子を選手権に出しても、そこで何もできないんです。その子は見込みがないのでしょうか？
システムが機能する前に、システムが機能するためのアイデアをローカライズすることが必要なのです。
サッカースクールでは、状況的な特徴、ジャンプの速さ、ピッチの見え方などを考慮して少年を選抜する必要があります。そして、ボールを打つ訓練をして、ボールをゴールに打ち込んでください。
カスタムFFの選択と可能なパラメーターのフィールドについてです（パラメーターが多いので）。
サッカーフォワードの主な目的はゴールを決めることであり、できればチャンピオンシップでゴールを決めたい。
6〜8歳の男の子を選手権に出しても、そこで何もできないんです。その子は見込みがないのでしょうか？
システムが機能する前に、システムが機能するためのアイデアをローカライズすることが必要なのです。
サッカースクールでは、状況的な特徴、ジャンプの速さ、ピッチの見え方などを考慮して少年を選抜する必要があります。そして、ボールを打つ訓練をして、ボールをゴールに打ち込んでください。
カスタムFFの選択と可能なパラメーターのフィールドについてです（パラメーターが多いので）。
フットボールンの例えがうまいですね。才能のある少年がいたとしても、その少年を10人、しかもさまざまなレベルの選手と集団プレーをする状況で使わなければ、チームとしてどのようにプレーするかは決して理解できません。あなたは監督であり、チーム全体として勝つことが最終目標です。スターが勝手に勝っていたら、サッカーはサーカスになる。フォワードはゴールの数であって、人材育成の成功ではないのです。
ゲームそのものがどのようにプレイされているのか、私たちはほとんど知らないことが多いのですが、それはたいていブラックボックスなのです。狼煙を上げてチームをフィールドに出し、寝る--そうすると、何点で勝負したのか、それだけで試合の経過がわかってしまうのです。そこで、男の子を別の子に変えたり、フォワードの代わりにディフェンスのタスクを与えたりして、再び眠りにつき、新しいスコアと古いスコアを比較するのです
WFは間違いなく、戦略の堅牢性を最終的に判断するものです。でも、もっとシンプルで、膝に負担のかからない方法、つまり、大きく前に1回、7年間（まあ、少なくとも5年間）はできるんです。
もしストラテジーがノイズを学習したら、フロップが発生します。フォワードで利益の出るパラメータオプションがあり、さらに通常の性能であれば、それを見ることができます。
また、大きな前進は、戦略の自由度が高すぎて、結果的にフィットしない場合にプラムを表示します。
サッカーに例えると、いい感じです。才能のある少年がいても、レベルの違う10人の選手との集団プレーの場面で使ってみなければ、その少年がチームの中でどのようにプレーしているかは決してわからないのです。あなたは監督で、チーム全体として勝つことが最終目標です。
おお、かっこいい比喩が来たぞ ))ええ、でも、誰もボールを打たなければ、その観客もたまったものではありません。）そこで、まず一人の少年から始め、ボールをドライブさせ、空いたネットをシュートさせる。次にパートナーを加え、交錯を訓練し、攻撃、防御などのモデルを形成してチームゲームを構築する。プロセスは進化しています。チームをただ出すだけでなく、ボールを取りに走らせて寝かせ、どの子の足が相手のゴールにボールを入れたか、誰の背中が自分のゴールに入るのを防いだかを分析するのです。
ヴォルキングは現実の模造品で、現実にはプロのチームが相手です。選手個人の育成は ボルキングではなく、オプティマイゼーションであり、インジケーターが 勝手に稼いでくれるわけではありません。
ボルキングでは、一人の天才を出すのもよし、百人の廃人を出して邪魔をするのもよし、どちらも相手に負けることはありません。
要するに、自分のやり方でやってみろ、ということなのですが、私は狼との激しい戦いの中で、自分の立ち位置を確認しました。裏をかこうとしたが、やらされた（笑)。
また、大きな前進は、戦略の自由度が高すぎて、結果的にフィットしない場合にプラムを表示します。
自由度とフィッティングに関連性はない。フィッティングは、前方確認ができないことです。最適化パラメータがいくつあってもいいんです。フォワードチェックが出ずに最適化チャートの 通りにEAが動くと言えば、それがフィットなんです。
自由度と、 その自由度が不合理 であること、すなわち互いに影響しあいフィードバックシステムを構築しない リスクとの 間には、関連性がある。
つまり、自由度は相互依存的であったり、経験的に見出された定数だけで終わってしまったり、そして、確かにこの定数を人為的に調整している間は、裏側は全てが美しいが、慣れない前方の環境に入ると、逆に頑固なネタバレになってしまうのである。
しかし、変数を、システムの学習や反射の変種と考えるなら、その都度、多ければ多いほど良いということになります。要は、お互いに干渉し合わないということですね。
自由度とフィッティングに関連性はない。フィッティングとは、前方確認がないことです。最適化パラメータの数は関係ありません。フォワードチェックを表示せずに、最適化グラフの通りにEAが動けば、それがフィットしていると言えます。
自由度と、 その自由度が不合理 であること、すなわち互いに影響しあいフィードバックシステムを構築しない リスクとの 間には、関連性がある。
つまり、自由度は相互依存的であったり、経験的に見出された定数だけで終わってしまったり、そして、確かにこの定数を人為的に調整している間は、裏側は全てが美しいが、慣れない前方環境に入ると、逆に頑固なネタバレになってしまうのである。
しかし、変数を学習やシステムの反射性の変種と考えるなら、あらゆる場面でその数は多ければ多いほどよいのです。要は、お互いに干渉し合わないことです。
このテーマについて議論することができます。もし、1万件のトランザクション（選択した次元-変数で制限した多次元空間の点）があれば、すべての点を超平面に適合させるためには、1万個の変数を導入すれば十分である。これはもう、素っ頓狂な嵌め込みですね。つまり、私が言いたいのは
自由度とフィッティングには関係がない。
原理的にはそんなことはないのですが、致命的ではない場合もあります。
自由の度合いと、その自由が不合理 であることのリスクには関連性があるのです。
の有効性を検出することができる。他の変数を固定したまま、ある変数を変えても結果があまり変わらない場合は、有意性が低いと言えます。ただし、他の変数との相互作用は失われる。実は、このシステムはいくつかの変数の相互作用で成り立っているのです。