Campeonato de Otimização de Algoritmos. - página 106
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Naturalmente, o comércio restringe o campo de aplicação deste algoritmo.
Eu acho que ...
Você pode, sem blá blá blá blá dar um exemplo claro e compreensível - aplicação de "algoritmos de otimização" no comércio?
Se você não conhece tais exemplos - basta dizer - "Eu não sei que tipo de tarefas comerciais precisam de algoritmos de otimização rápida".
Você pode dar um exemplo claro e compreensível sem blá-blá-blá-blá-blá, a aplicação de "algoritmos de otimização" no comércio?
Se você não conhece tais exemplos, basta dizer "Eu não sei que tipo de tarefas comerciais exigem algoritmos de otimização rápida".
Ótimo.
Acontece que, para encontrar um compromisso com os participantes e organizar a competição adequadamente - você só precisa de abanar um pouco o cérebro...
Sobre a proverbial universalidade de que você tanto fala - cheguei à conclusão de que nem sempre dá o melhor resultado.
1. A universalidade de uma solução é sempre relativa, porque a solução é limitada às especificidades do domínio do problema - e, portanto - a solução nunca é absolutamente universal. Ao expandir o domínio do problema, uma solução "universal" sempre falhará. Terá que ser retrabalhada.
2. Nenhuma universalidade aparece do zero, mas é uma conseqüência de um longo processo de desenvolvimento, generalização dos problemas e adaptação da solução. Portanto, a solução não universal é o primeiro passo para uma solução universal.
3. A universalidade da solução não significa a eficácia da solução. Penso que estas duas noções não estão diretamente ligadas e não dependem uma da outra.
A busca da universalidade faz com que se adapte a solução a uma gama cada vez maior de problemas, o que naturalmente pode reduzir a eficácia da solução em cada caso particular.
Meu algoritmo para mineração de texto é suficientemente universal para mineração de texto, e pode identificar com absoluta precisão qualquer string no número mínimo de vezes que acessei o FF. Talvez seu desenvolvimento posterior possa levar a encontrar o máximo de funções analíticas desconhecidas. Mas será que ainda será eficaz neste caso? Não tenho certeza.
E assim, para entender como podemos fazer um algoritmo universal, precisamos generalizar a gama de problemas e compreender o mecanismo geral de sua solução.
Em primeiro lugar, vamos resumir os parâmetros.
Os principais parâmetros com os quais o algoritmo trabalha para encontrar o valor máximo da função e a chave de texto:
1. O número de parâmetros passados para o FF.
2. O intervalo dos valores dosparâmetros passados para o FF.
3. passo (diferença mínima entre os valores).
4. Valor recebido do FF.
Na ausência de parâmetros mais básicos, a solução, mesmo sem nenhum esforço extra, pode vir a ser suficientemente universal...
O mecanismo de busca nestes dois tipos de problemas pode ser generalizado, o que vou tentar fazer.
Você teima em ignorar meus conselhos. Tenho vasta experiência no campo de algoritmos de otimização, embora pareça imodesto, e ao menos escute meus conselhos, certo?
Há uma enorme classe de problemas que não podem ser resolvidos de forma analítica. E apenas uma parte muito pequena de todos os problemas pode ser resolvida de forma analítica. Mas você está concentrado exatamente na análise, deixando todas as outras tarefas de lado.
Nunca afirmei que soluções universais são sempre melhores, pelo contrário, é bastante claro que soluções altamente especializadas sempre darão melhores resultados. Mas quando falamos de universalidade como aplicada a algoritmos de otimização, nos referimos à capacidade de tais algoritmos de resolver qualquer tarefa, inclusive analítica, ou seja, absolutamente qualquer tarefa. Assim, sua abordagem cobre, digamos, 10% das tarefas possíveis, enquanto a minha cobre 100%.
Não somos apenas teóricos aqui, somos antes de tudo praticantes. Nós negociamos nos mercados financeiros e para nós não há fórmula analítica do mercado, portanto precisamos usar soluções que não foram originalmente projetadas para soluções analíticas. É disto que se trata também a universalidade quando se trata de pesquisar os padrões de mercado. Já lhes mostrei várias vezes os exemplos diante do otimizador interno da MT e do Alglib na base de código, que são algoritmos universais de otimização que não requerem o conhecimento da fórmula FF.
Tudo tem seu reverso da moeda. No caso de algoritmos universais de otimização, este é um compromisso necessário que leva a uma menor precisão da solução, mas é simplesmente impossível resolver os problemas do trader de qualquer outra forma. E quando eu disse que tinha encontrado uma solução de composição de FF com o máximo conhecido para árbitro, você teria que perguntar "qual é o lado negativo de tal solução? Em primeiro lugar, não permite influência mútua de todos os parâmetros no FF, o que é uma simplificação e, em segundo lugar, há uma maneira de fazer batota na competição, mas não creio que alguém será capaz de aproveitar tal oportunidade, pois requer muito tempo, que não estará entre as etapas do campeonato. E esta "primeira" é a coisa mais importante, mas eu tive que fazer isso em nome de uma demanda justa dos participantes para poder comparar algoritmos com o máximo real.
Você pode ler com atenção? Diz claramente - ajustar os parâmetros estratégicos para obter a maior rentabilidade no testador.
O que isso tem a ver com o algoritmo rápido e eficiente para a identificação de um extremo?
Velocidade e eficiência são simplesmente propriedades do algoritmo. Elas não são obrigatórias.
O extremo procurado durante os testes é a rentabilidade máxima durante o intervalo histórico para a estratégia comercial em teste.
Quando um extremo é encontrado, o testador armazena valores de parâmetros estratégicos que levaram a ele e os mostra ao usuário.
Isto é chamado de "encaixe".
Por alguma razão, você teima em ignorar meus conselhos. Tenho uma tremenda experiência no campo de algoritmos de otimização, embora isso pareça imodesto, e pelo menos escute meus conselhos, certo?
Há uma enorme classe de problemas que não podem ser resolvidos de forma analítica. E apenas uma parte muito pequena de todos os problemas pode ser resolvida de forma analítica. Mas você está concentrado exatamente na análise, deixando todas as outras tarefas de lado.
Nunca afirmei que soluções universais são sempre melhores, pelo contrário, é bastante claro que soluções altamente especializadas sempre darão melhores resultados. Mas quando falamos de universalidade como aplicada a algoritmos de otimização, nos referimos à capacidade de tais algoritmos de resolver qualquer tarefa, inclusive analítica, ou seja, absolutamente qualquer tarefa. Assim, sua abordagem cobre, digamos, 10% das tarefas possíveis, enquanto a minha cobre 100%.
Não somos apenas teóricos aqui, somos antes de tudo praticantes. Nós negociamos nos mercados financeiros e para nós não há fórmula analítica do mercado, portanto precisamos usar soluções que não foram originalmente projetadas para soluções analíticas. É disto que se trata também a universalidade quando se trata de pesquisar os padrões de mercado. Já lhes mostrei várias vezes os exemplos diante do otimizador interno da MT e do Alglib na base de código, que são algoritmos universais de otimização que não requerem o conhecimento da fórmula FF.
Tudo tem seu lado oposto à moeda. No caso de algoritmos universais de otimização, este é um compromisso necessário que leva a uma menor precisão da solução, mas é simplesmente impossível resolver os problemas do trader de qualquer outra forma. E quando eu disse que tinha encontrado uma solução de composição de FF com o máximo conhecido para árbitro, você teria que perguntar "qual é o lado negativo de tal solução? Em primeiro lugar, não permite influência mútua de todos os parâmetros no FF, o que é uma simplificação e, em segundo lugar, há uma maneira de fazer batota na competição, mas não creio que alguém será capaz de aproveitar tal oportunidade, pois requer muito tempo, que não estará entre as etapas do campeonato. E esta "primeira" é a coisa mais importante, mas eu tive que fazer isso em nome de uma demanda justa dos participantes para poder comparar algoritmos com o máximo real.
Velocidade e eficiência são simplesmente propriedades do algoritmo. Elas não são obrigatórias.
O extremo procurado durante os testes é a rentabilidade máxima durante o intervalo histórico para a estratégia comercial que está sendo testada.
Quando este extremo é encontrado, o testador salva os valores dos parâmetros da estratégia que levaram a ele e os mostra ao usuário.
Isto é chamado de "encaixe".
Vejo -- em geral, sua compreensão da necessidade de "algoritmos de otimização" no comércio não está nem perto. Tudo está no nível das frases gerais e da abstração inventada.
Acho que você tem um problema com a compreensão das coisas elementares.
Mais uma vez Na comercialização, o algoritmo de otimização é necessário para adequar os valores dos parâmetros da estratégia comercial a um determinado período de tempo no passado, a fim de utilizá-los no futuro.
Acho que você tem um problema com a compreensão das coisas elementares.
Mais uma vez: Na comercialização, o algoritmo de otimização é necessário para adequar os valores dos parâmetros da estratégia comercial a um determinado período do passado para utilizá-los no futuro.
Deixe-me reformular a pergunta. O assunto é o desenvolvimento de um "algoritmo de otimização".
Você pode explicar popularmente o que é um "algoritmo de otimização" e dar exemplos claros de seu uso no comércio.
O que é interessante de se ouvir:
-- você desenvolverá algumas funcionalidades com base nos resultados deste "campeonato". Dê um exemplo de como esta funcionalidade pode ser usada em comércio.
Deixe-me reformular a pergunta. O assunto é o desenvolvimento de um "algoritmo de otimização".
Você pode explicar popularmente o que é um "algoritmo de otimização" e dar exemplos claros de seu uso no comércio.
O que é interessante de se ouvir:
-- você desenvolverá algumas funcionalidades com base nos resultados deste "campeonato". Dê um exemplo de como esta funcionalidade pode ser usada em comércio.
Imagine que não há nenhum testador em MT.
Você mesmo precisa testar sua estratégia em um intervalo selecionado do histórico do gráfico de algum instrumento.
Sua estratégia tem 5 parâmetros, cujos valores afetam a rentabilidade de sua estratégia, na seção de teste selecionada.
Você precisa determinar quais valores destes parâmetros darão a maior rentabilidade de sua estratégia nesta seção do gráfico.
Há tantos valores de parâmetros possíveis que se você verificar manualmente cada um deles, levará anos para encontrar aqueles que dão a maior rentabilidade à sua estratégia.
Você começa a desenvolver um algoritmo para otimizar seus parâmetros que calculará seus melhores valores para o período testado mais rapidamente do que você.
Por quê? Porque você decidiu que a história se repetirá e um período semelhante acontecerá novamente no futuro.
Você acredita que então aplicará os melhores valores dos parâmetros encontrados por seu algoritmo, e ficará rico!
Todo o uso prático do algoritmo no comércio pode não valer um centavo, mas se você acredita que o futuro será semelhante ao passado, e se isso acontecer, então tal algoritmo lhe trará uma fortuna.
O Campeonato é uma oportunidade para verificar suas habilidades na prática e compará-las com as de outros Conselheiros Especializados. Na minha opinião, o benefício prático do Campeonato é maior do que o benefício prático do uso do algoritmo de otimização no comércio, porque não acredito em uma repetição tão precisa da história, quando uma vez ajustados os parâmetros darão o mesmo resultado que durante o período de testes.