記事「ニューラルネットワークが簡単に（第31部）：進化的アルゴリズム」についてのディスカッション

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前回の記事では、非勾配最適化手法の調査を開始しました。遺伝的アルゴリズムについて学びました。今日は、このトピックを継続し、進化的アルゴリズムの別のクラスを検討します。

EAは過去2週間の期間テストされましたが、訓練サンプルには含まれていません。これは、EAが実際の条件に近い状態でテストされたことを意味します。テスト結果は、提案された方法の実行可能性を示しました。下のチャートでは、残高が増加するダイナミクスを確認できます。通常、テスト期間中に107回の取引が実行されました。これらのうち、ほぼ55%が利益を上げていました。勝てる取引と負ける取引の比率はほぼ1:1ですが、平均的な勝ち取引は平均的な負け取引よりも43%高くなっています。したがって、結果のプロフィットファクターは1.69です。リカバリーファクターは3.39に達しました。

作者: Dmitriy Gizlyk