Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3309
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Não preciso de uma resposta para sua pergunta. Se eu encontrar a resposta, para onde irei com ela? Qual é o valor prático da resposta à sua pergunta?
Em que parte do EA inserirei a resposta à sua pergunta? Em que parte do IO colocarei a resposta à sua pergunta?
Por que fazer cem vezes uma pergunta cuja resposta eu não preciso?
Aqui está a resposta à sua pergunta (ou melhor, à minha pergunta original para você):
Mude o sinal da linha tracejada vermelha que está fora do intervalo, o que permanecer no intervalo desejado terá a pontuação máxima do que você está procurando, de modo que a otimização será reduzida a encontrar o MÁXIMO. o que você está procurando terá a pontuação máxima possível.
Essa é uma maneira simples de converter a pontuação que você está usando em uma pontuação com o valor máximo situado em um platô. Mas essa não é a maneira correta, a maneira correta é usar uma pontuação que inicialmente tenha um máximo no local que você está procurando.
Isso vale para tudo, treinamento de redes neurais, otimização de funções, otimização de estratégias, tudo.
Portanto, a afirmação "você não precisa procurar um máximo, você precisa procurar um platô estável" é inerentemente errônea, indicando o uso errôneo da estimativa.
Andrew está confundindo o treinamento NS com a otimização de seus parâmetros, eu acho
ambos são como otimização, o que é um pouco desconcertante quando um gatinho recebe muita comida. parece haver otimização de alimentos em todos os lugares e não está claro o que comer
Portanto, a afirmação "você não precisa procurar um máximo, você precisa procurar um platô estável" é inerentemente errônea, falando do uso errôneo da estimativa.
Ao contrário de sua afirmação, você mostrou que um platô foi encontrado ao demonstrar a estimativa.
Onde posso aplicar isso na prática?
Estamos discutindo o ajuste excessivo, que geralmente se baseia na otimização. No testador, isso é claro.
No MO, o ajuste excessivo é revelado pela execução do modelo em arquivos diferentes. A variação do desempenho do modelo é superajuste: nenhum critério é necessário. Há também um pacote que é revelado pelo ajuste excessivo.
Desça do céu, desculpe-me, de seus extremos para o chão, onde as coisas são diferentes.
Ao contrário de sua afirmação, você demonstrou que encontrou um patamar ao demonstrar apreciação.
Onde posso aplicar isso na prática?
Estamos discutindo o ajuste excessivo, que geralmente se baseia na otimização. No testador, tudo está claro.
No MO, o ajuste excessivo é revelado pela execução do modelo em arquivos diferentes. A variação do desempenho do modelo é superajuste: nenhum critério é necessário. Há também um pacote que detecta o ajuste excessivo.
Desça de seus extremos para o terreno onde as coisas são diferentes.
Afinal de contas, a própria frase"tivemos uma ideia" também implica algum tipo de processo de pensamento (iterações).
Como o modelo final sabe se foram iterações do cérebro ou do computador e se há alguma diferença entre as duas?
A pergunta surgiu depois de ler o artigo de Prado
A pirataria tem a ver com a ampliação de dados de acordo com suas necessidades. Você pega qualquer FF e adiciona o máximo de dados à entrada para maximizá-la. Se a maximização for ruim, você adiciona mais dados ou escolhe um algoritmo de otimização mais preciso. Ou seja, qualquer FF pode ser maximizado dessa forma. Esse é o caso mais comum na otimização de TC. Nesse caso, mais dados - mais treinamento excessivo. Não há opções. Os mínimos-máximos globais não dizem absolutamente nada. A solução lógica é maximizar o FF e, ao mesmo tempo, minimizar o número de recursos, como escrevi acima. O menor mal, por assim dizer. Baes - variante de troca, em palavras científicas.
Um barril de mel com uma colher de alcatrão, para que o mel possa ser jogado fora. Como disse Stirlitz, é a última frase que é memorável.
Um barril de mel com uma colher de alcatrão, para que o mel possa ser descartado. Como disse Stirlitz, o que conta é a última frase.
O processo de otimização é uma busca por parâmetros desconhecidos.