최적화 알고리즘 챔피언십. - 페이지 118

 

Andrey Dik :

정확도와 FF 액세스 수 는 3배 정확도가 선호되는 두 가지 평가 기준입니다.

친애하는 topicstarter, 특정에 대해 알려지지 않은 최대값을 검색할 때 결과의 정확성에 대한 질문을 최근에 얼마나 무시했는지 기억하십시오.

게시물 중 하나에서 신뢰할 수 있는 최대값을 찾을 수 없으므로 "정확도" 기준이 더 이상 필요하지 않다고 분명히 말했습니다.

그런 다음 필요한 최대값을 안정적으로 알리기로 결정했습니다.

이후 명중률보다 정확도가 3배 이상 높다는 새로운 설정이 나왔다.

챔피언십의 규칙이 원래 생각되지 않았다는 말을 들었을 때 이것은 기초가 없는 것은 결코 아니라는 점을 고려하십시오.

 
Alexander Laur :
그런 다음 질문에 답하십시오. 정확도가 FF에 대한 액세스 횟수보다 3배 더 중요한 이유는 무엇입니까?

글쎄, 당신은 어디에서 등반하고 있습니까? 이 스레드에서 대화가 무엇인지 이해합니까?

그들은 구절과 문맥을 뽑아 냈고 평소와 같이 이해하지 못합니다.

2가지 옵션이 있습니다: 무제한 FF 호출과 제한된 수의 FF 호출로 정확성을 위해 노력하십시오. 최적화 알고리즘은 최적화 시간이 제한된 경우 사용됩니다. 두 번째 옵션은 알고리즘의 품질이 제한된 수의 FF에 대해 최대값이 발견되는 정확도로 추정된다는 것을 의미합니다. 두 번째 옵션은 최적화 알고리즘의 적용 조건에 대해 더 자연스럽습니다.

 
Alexander Laur :
그리고 이것이 승자를 결정하는 데 합당한 논거라고 생각하십니까?
당신은 알 수 없지만 승자를 명확하고 분명하게 식별할 수 있습니다. ff에 대한 호출 수를 제한하고 최적화되는 함수의 실제 최대값과 일치하는 정확도에 따라 평가합니다.
 
Alexander Laur :

나는 간단하게 대답할 것이다:

1. 알고리즘이 주어진 정확도로 극한값을 찾을 수 없는 경우 이 알고리즘은 챔피언십에서 사용할 수 없습니다.

2. 포인트 1을 고려하여 주어진 정확도로 극값을 찾는 알고리즘만이 승자를 결정하는 데 참여합니다.

3. 정확도에 따른 순위가 없습니다. 정확도는 범위로 제공됩니다.

4. FF에 대한 요청 건수로 승자 결정.

이것으로 나는 아침에 2시에 출발합니다.

주제에서 멀리 떨어진 이론가의 환상.

1. 최대값을 찾는 데 최적화 알고리즘이 필요하지 않습니다. 매우 까다로운 기능이 있을 수 있고 최적화 알고리즘의 목표가 정확한 산술에 있지 않기 때문입니다. 무릎에서 생성된 모든 최적화 알고리즘은 시간이 많이 주어지면 최대값을 찾을 가능성이 높습니다. 그래서 포인트 1 - 무엇이든에 대해.

2. 챔피언십의 새로운 오거나이저가 등장했나요?

3. 항목 2를 참조하십시오.

4. 내 이전 게시물을 참조하십시오. 최적화 알고리즘은 극한값을 찾는 것이 아니라 최대값을 찾는데 언제 멈출지 모릅니다.

 

주오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오 너를 어데서 무엇에 그런 죄를 지었느냐? 교회에 가거나, 고백을 하거나 그런 걸 해야 할지도...

Andrey, 봐봐, 모든 Mr.들은 이 주제를 지나칠 수 없어.

 

주로 테스트된 전략의 매개변수 값을 맞추고 최대 수익성을 제공하는 값에 대한 옵션을 검색하는 것으로 구성된 거래에서 AO를 사용하는 관행의 관점에서 볼 때 히트 수는 정확성보다 훨씬 더 중요합니다.

액세스 횟수는 테스트 시간과 프로세서의 부하를 결정하며 센트 범위의 수익성 차이는 정확도에 따라 다릅니다.

여기 당신의 연습이 있습니다.

 
Dmitry Fedoseev :

주오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오오 너를 어데서 무엇에 그런 죄를 지었느냐? 교회에 가거나, 고백을 하거나 그런 걸 해야 할지도...

Andrey, 봐봐, 모든 Mr.들은 이 주제를 지나칠 수 없어.

예 ... 죄가 많습니다. 나는 교회에 있었고 지역 개들은 짖기 시작하고 수녀들은 격렬하게 교차합니다 ....
 
Реter Konow :

주로 테스트된 전략의 매개변수 값을 맞추고 최대 수익성을 제공하는 값에 대한 옵션을 검색하는 것으로 구성된 거래에서 AO를 사용하는 관행의 관점에서 볼 때 히트 수는 정확성보다 훨씬 더 중요합니다.

액세스 횟수는 테스트 시간과 프로세서의 부하를 결정 하며 센트 범위의 수익성 차이는 정확도에 따라 다릅니다.

여기 당신의 연습이 있습니다.

음, 적중 제한을 설정합니다. 그러면 무엇이 문제입니까? 따라서 챔피언십에는 제한이 있습니다. 더 적게, 더 많이, 아니요!
 
Andrey Dik :
글쎄, 그것을 액세스 제한으로 설정하면 문제가 무엇입니까? 따라서 챔피언십에는 제한이 있습니다. 더 적게, 더 많이, 아니요!

제 생각에는 AO 평가의 우선 순위가 올바르게 설정되지 않았습니다.

거래 분야에서 AO는 전략의 수익성을 대략적으로 계산하는 데 사용되는 도구이며(절대적으로 정확한 것이 아니라) 오차 범위는 1달러 이내일 수 있습니다.

그러나 최대 계산 정확도를 달성하는 데 안주한다면(그런데 미래에 발견된 값이 금의 산을 가져올 것이라는 믿음과 같은 말도 안 되는 의미를 가짐) 컴퓨터를 과도하게 지출할 수 있습니다. 자원과 시간.

연습을 하려면 합리적이고 도구를 효과적으로 사용해야 합니다.

 
Alexander Laur :

... 예를 들어 최적화 단계가 0.01이면 참가자가 얻은 값은 소수점 이하 두 번째 자릿수만큼 서로 달라야합니다. ...

온라인 그래프 빌더로 이동하여 포물선이나 쌍곡선을 그려보십시오. 매개변수를 0.01씩 변경하면 값이 10000, 아마도 0.0001만큼 변경될 수 있음을 알 수 있습니다. 이것을 "비선형성"이라고 합니다. 수학 코스 6-7 학년.