Alguém já fez a Auto-Optimização Virtual Automática para o seu robô? - página 4
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É preciso compreender o que se está a tentar explicar.
Porque não lhe damos todos um ursinho de peluche?
Porque não lhe damos todos um ursinho de peluche?
Não pode apenas por diversão escrever algo sobre o assunto por uma vez?
,..
Vale a pena aplicá-lo?
Quando se começa a fazê-lo, percebe-se que não se consegue alcançar a funcionalidade de um testador - não há carraças (não no sentido de não haver carraças, mas no sentido de se cansar de as modelar). Por conseguinte, a solução está incompleta. Além disso, cada modificação da estratégia exigirá uma modificação séria do optimizador incorporado. Assim, obtemos uma solução que não é para todos os fins. É por isso que surge uma ideia - porque não utilizar o segundo terminal para optimização automatizada? E quando se pensa cuidadosamente em como fazê-lo, esquece-se disso. Qual é o problemade lançar a optimização manual uma vez por semana?
Como explicá-lo... com um padrão monótono em mudança, a auto-optimização funciona. Por exemplo, se uma linha recta sob uma encosta cresce e para o TS basta actualizar os dados (parâmetros), recalcular para novos valores, e todo esse tipo de coisas
no mercado, é um jogo de adivinhação em qualquer combinação, porque os padrões mudam por saltos e limites e de uma forma dramática
e se encontrou um período de auto-optimização, significa que encontrou ciclos para corrigir os parâmetros e já não precisa de um auto-optimizador
A auto-optimização é o equivalente a uma média móvel.
Este é o factor-chave que me levou a desistir há cerca de 3 anos. Optimizado para a história, a partir de segunda-feira o mercado tornou-se diferente - novidade, e o sistema simplesmente não está preparado para ele. A partir da segunda-feira seguinte a situação é a oposta e as configurações não são novamente adequadas.
A resposta dafxsaber deu uma ideia:"Preciso de ganhar mais na parte silenciosa do que perder no salto.
Provavelmente, será necessário repensar a própria lógica de entrada, o que farei mais perto da neve. Nunca soube que se chamava aprendizagem mecânica :)
Estou a dizer que a auto-optimização não é necessária na fase de comércio.
se uma versão em caixa, porque não? só para que o utilizador não fique atolado com a optimização.
Se é uma versão em caixa, porque não? apenas para evitar que o utilizador fique atolado com a optimização.
sim, por favor )) Estou apenas a falar do próprio método na sua forma nua, que não melhorará muito a TC se não houver regularidades como tal
ou seja, de forma puramente conceptual
Este é o factor chave para eu desistir há 3 anos atrás. Optimizado para a história, a partir de segunda-feira o mercado tornou-se diferente - novidade e o sistema simplesmente não está preparado para isso. A partir da segunda-feira seguinte a situação é a oposta e as configurações não são novamente adequadas.
A resposta dofxsaber deu-me algo em que pensar: "Devia ganhar mais no sector silencioso do que perder no salto.
Provavelmente, será necessário repensar a própria lógica de entrada, o que farei mais perto da neve. Nunca soube que se chamava aprendizagem mecânica :)
Especialmente sim, quando a optimização do deslizamento é numa secção silenciosa, e o avanço é largado noutra
Uma rede neural é também um optimizador, o que quer que seja. Toda esta aprendizagem da máquina, incluindo o optimizador interno no terminal
Em determinado artigo no início do tópico sugeriu um optimizador simples através de regressão logit - muito rápido. Obtém-se uma aparência de caminhada para a frente, ou seja, uma optimização de deslizamento dentro de uma corrida de teste. Pode optimizar este optimizador, qualquer coisa
mas precisa de compreender o que está a fazer e porquê))Estou apenas a falar do método em si na sua forma nua, que não melhorará muito o TS se não houver um padrão em si
Se chegou ao mundo real, a coisa só é necessária para a automatização, conceptualmente, não é de todo necessária.
Se chegou ao real, só precisa dele para a automatização, conceptualmente não é de todo necessário.
Se o padrão não se apanhar, é provável que a VF mostre um escoamento aproximado no espalhamento.
Se se chega ao mundo real, só se precisa dele para a automatização, conceptualmente não se precisa nada dele.
Bem, sim, mas talvez caiba mais graciosamente debaixo de todos os pedaços, e em novos dados ainda com manteiga
Quando se começa a fazê-lo, percebe-se que não se pode alcançar a funcionalidade de um testador - não há carraças (não no sentido de não haver carraças, mas no sentido de se cansar de as modelar). Por conseguinte, a solução está incompleta. Além disso, cada modificação da estratégia exigirá uma modificação séria do optimizador incorporado. Assim, obtemos uma solução que não é para todos os fins. É por isso que surge uma ideia - porque não utilizar o segundo terminal para optimização automatizada? E quando se pensa cuidadosamente em como fazê-lo, esquece-se disso. Qual é o problema do lançamento manual de optimização uma vez por semana?
O problema é que a optimização deve ser realizada para cada par separadamente (digamos, 60 pares) e os melhores devem ser seleccionados. Os resultados também mudam quando o corretor ou o tipo de conta muda e a optimização deve ser realizada novamente.
E tudo isto leva muito tempo, tendo em conta que a optimização é realizada utilizando carraças reais, e que a optimização no torrão foi cancelada utilizando carraças reais.
E se este robô estiver à venda e não souber em que corretor o utilizador está a negociar, então a auto-optimização virá a calhar.