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Я считаю, что параметры контекста логично искать в тесной привязке к набору первичных альтернатив ("классу живого существа"). Мне не нравится хаотичный и бессистемный перебор этих параметров в надежде на то, что "когда-нибудь они как-нибудь срастутся". Бесперспективность такого подхода очевидна для меня, когда вижу очередную суперсистему, собранную, скажем, из MACD, Боллинджера, Стохастика и каналов с непонятно как подогнанными параметрами.
Exatamente... E você e eu não somos os únicos a pensar assim.
Sorento : talvez devêssemos esquecer os indicadores clássicos por um momento e refletir - que propriedades, em princípio, caracterizam a CR em termos de seu movimento?
Mas filosofar sem fim não é pragmático. Temos que começar a nos mover.
O assalto vai acabar mais rápido se não conquistarmos uma única altura e obtivermos um resultado minúsculo, mas prático...
Mashki com 33 me chocou um pouco.
Vamos separar os ossos deste "trabalho de casa". especialmente porque qualquer um pode obter os dados.
Pelo que entendi, a fonte da quebra foi a bimodalidade da distribuição ideal da resposta.
e foi resolutamente eliminada.
Se tal algoritmo funciona em um nível primitivo, por que não tentar aplicá-lo mais amplamente?
2) Тупая система на двух машках - система в которую прошита жёсткая связь между входом и выходом, которая со временем не изменяется. Вроде как обучение отсутствует (0).
Но можно на эту систему взглянуть под таким углом - программист научил некую конструкцию реагировать торговой транзакцией на определённое соотношение положений машек.
Тогда вроде как имеем обучение-I. Здесь можно договориться как на это дело смотреть. Я бы лично предложил вторым способом.
Т.е. рассматриваем программу как (а) вначале ничего не умеющую (b) обучившуюся некой стимул-реактивной деятельности (вроде как у программиста :).
Это не строгое (в сущности неправильное) использование терминологии Бейтсона, однако мне оно представляется удобным.
O pleno cumprimento da terminologia de Bateson não é nosso objetivo. Chamo a atenção para suas palavras de que uma hierarquia de treinamento corresponde a uma hierarquia de contextos. Em relação a um sistema comercial mecânico, a classificação na linguagem dos contextos (uma hierarquia de contextos) pode ser mais adequada e menos confusa para a mente.
Em geral, é possível ter uma abordagem criativa e criar uma espécie de biocenose. O nível inferior da cadeia alimentar é representado por criaturas primitivas com reações puramente reflexas, pelo menos para o mesmo mashka. Algum tipo de especulação bacteriana :), entretanto, Vladimir é um especialista nos termos :)
Os próximos níveis devem se alimentar dos anteriores. O topo da criação deve ser capaz de determinar qual período de tempo particular deve ser utilizado no momento e qual direção tomar em caso de travessia. Quanto mais alto o nível, menor deve ser a extensão das ondas populacionais.
A propósito, pode-se considerar os retornos como tais entidades, então o próximo nível são as entradas por este ou aquele oscilador calculado com base nos retornos.
Penso que seria um erro tentar decidir antecipadamente qual contexto primário (markup) tem maiores perspectivas. Deixe florescer uma centena de cores. É bem possível que não haja realmente uma diferença fundamental (em termos de resultados comerciais). Embora eu pessoalmente pense que a natureza fractal do mercado corresponde em grande parte a ZZ.
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Т.е. О-3 - это уже нечто качественно другое, это способность системы самостоятельно корректировать своё обучение-2.
Такую игрушку и хотелось бы в итоге построить, ничего "немыслимого" в этом не вижу, хотя это и не просто.
Собсно этим можно и заняться, после построения хороших моделей-2 - т.е. не способных к самостоятельному переобучению, но всегда готовых залезть во внешний оптимизатор и пооптимизироваться. :)
Somente sistemas capazes de auto-aprendizagem (não de auto-optimização) que não utilizem modelos em branco, tais como cruzetas onduladas, provavelmente se enquadrariam nestes conceitos. A auto-mudança dos parâmetros de ondulação seria uma otimização automática. (destacado em azul).
O desenvolvimento evolutivo da pesquisa do modelo-2 não pode passar para o modelo-3 (destacado em amarelo), porque ainda teremos que abandonar os conceitos do modelo-2.
Ou lidar imediatamente com os modelos-3, ou não lidar de forma alguma, pois é impossível chegar até eles "gradualmente". IMHO.
Finalmente, se criarmos toda uma hierarquia de contextos ramificados e equiparmos cada contexto terminal com toda uma tabela de reações inequívocas a vários estímulos (tão elementares como, por exemplo, reações a ondulação transversal), ainda estaríamos apenas sobre-aprendizagem-2.
Isto é, O-3 é algo qualitativamente diferente, é a capacidade do sistema de corrigir seu próprio aprendizado-2.
Gostaria de construir um brinquedo como resultado, não vejo nada "inconcebível" nele, embora não seja fácil.
Na verdade, isto poderia ser feito após a construção de bons modelos-2, ou seja, incapazes de auto-treinamento, mas sempre prontos para rastejar para o otimizador externo e otimizar a si mesmo. :)
Utopia. Quero dizer, destacado.
1. isto não é treinar sua EA, muito menos treinar 2.
2) Este é essencialmente seu próprio treinamento-2, que você vai formalizar em um esquema relativamente rígido e colocar no Expert Advisor. No entanto, você tem a capacidade de fazer esse treinamento Bateson-2 ?
3. Para "criar toda uma hierarquia ramificada de contextos", e com "toda uma tabela de reações de valor único" para cada um deles, deve-se ter um método, uma ferramenta, uma maneira de identificar esses contextos, uma maneira de determinar as reações efetivas. Você o tem? O que é isso? Em que se baseia? De onde ele veio? Se você o tiver, pode colocar este artigo na prateleira com segurança. É suficiente criar uma EA de sucesso sem "aprender". Mas o problema é que você não o tem, e não será capaz de tirá-lo de sua cabeça. E um artigo não vai ajudar aqui.
Quanto a programas "não capazes de auto-treinamento, mas sempre prontos para entrar em um otimizador externo e otimizar", esta bondade não é rara nem direcionada. E Bateson não tem nada a ver com isso.
Então, qual é o resultado final?
E o resultado final é que o aprendizado tem como objetivo o comportamento correto. E o comportamento correto é a escolha de reações corretas a circunstâncias externas. Nossas reações são fixas: comprar, vender, fumar. Portanto, resta apenas uma coisa a fazer: avaliar as circunstâncias adequadamente. E nós voltamos para
Assim, surge o seguinte problema: devemos aprender a descobrir antecipadamente qual conjunto de alternativas primárias (decomposição com base em mosto, ZZ, Fibra ou o que quer que seja) tem a capacidade mais rica de se dar bem, pelo menos para O-II.
Acho que faz sentido procurar primeiro os princípios para encontrar e selecionar os parâmetros de QC a fim de dar-lhes maior profundidade (provavelmente melhor em um ramo criado especialmente para isso). Eu ainda não tenho nenhuma idéia, como Ainda não tenho a menor idéia de como encontrá-los, mas espero que apareçam. Se você já tem esses princípios em mente, por que não discuti-los?
Acho lógico procurar parâmetros de contexto estreitamente ligados a um conjunto de alternativas primárias ("classe de ser vivo"). Não gosto da enumeração caótica e aleatória desses parâmetros, na esperança de que "algum dia eles se unam de alguma forma". A futilidade desta abordagem é óbvia para mim quando vejo outro super-sistema feito de, digamos, MACD, Bollinger, Stochastic e canais com parâmetros adaptados de uma forma desconhecida.
Portanto, voltamos novamente ao problema da parametrização. No entanto, ela não está sozinha. E aqui eu concordo completamente com Alexey.
A parametrização é uma conseqüência do modelo e não um conjunto de números arrancados ao acaso. A parametrização é também uma propriedade do modelo. Dentro de um modelo, ele não pode ser alterado arbitrariamente. E o sucesso da parametrização é inteiramente determinado pela adequação do modelo.
Por que continuamos voltando para MACD, estocástico e outras coisas? São apenas números ímpares e não fazem muito sentido. Alguém pode sugerir um modelo, no qual eles desempenhariam pelo menos um papel razoável? Se não, por que falar sobre eles?
é novamente obrigado a retornar mentalmente aos dois personagens ideais, o observador indiferente e o cachorro que lava.
Aos mais velhos e atuais em ziguezague.
Para os dois limpadores com períodos de 15 e 200.
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As analogias são muito simples, e não é por nada que os limpadores são "rápidos" e "lentos".
Eles caracterizam o comportamento do preço. É ruim?
Sugerir o que é melhor...
Não parece funcionar com o SCO "home building".
;).
Правильно. Но вот параметры контекста никто обсуждать не хочет...
Ele quer fazê-lo. Mas é tímido (como você). Ou o sapo o estrangulou (como eu). ;)
Sorento, эта ветка, пожалуй, давно превратилась в идейно-философскую. Здесь, вероятно, лучше обсуждать "широкие мазки" - то, что определяет "тренды", т.е. моду.
(1) Сложившееся направление этой ветке задавал не MetaDriver и не я, а вейсманисты-морганисты (хотя вначале она была узкоспециализированной).
(2) Думаю, что имеет смысл вначале поискать принципы поиска и выбора параметров КК, чтобы в дальнейшем конкретизировать их (наверно, лучше в специально созданной ветке). У меня пока нет никаких идей, как их искать, но надеюсь, что они появятся. Если эти принципы у Вас уже есть в голове, почему бы не обсудить их?
(3) Я считаю, что параметры контекста логично искать в тесной привязке к набору первичных альтернатив ("классу живого существа"). Мне не нравится хаотичный и бессистемный перебор этих параметров в надежде на то, что "когда-нибудь они как-нибудь срастутся". Бесперспективность такого подхода очевидна для меня, когда вижу очередную суперсистему, собранную, скажем, из MACD, Боллинджера, Стохастика и каналов с непонятно как подогнанными параметрами.
1. Bem, eu não seria tão resoluto sobre isso.... ;)
2. De acordo. Sobre o outro ramo... não tenho certeza. Tanto faz (quase).
Há um par de considerações sobre os princípios.
- As coordenadas do espaço de fase devem ser mais ou menos ortogonais. (vagamente correlacionado).
Para uma busca significativa deles, devemos aprender a estimar a "ortogonalidade das idéias" mútua ( OI (c) eu) dos indicadores.
Por exemplo, a média dos mastros e o ziguezague oposto destacam os extremos - um par adequado. Pode haver muitos pares adequados. Deixe-me lembrar que o critério de busca é uma correlação fraca (idealmente zero).
- Os indicadores não lineares têm mais chances (em termos de lucro). Ou suas combinações com as lineares. (imho, mas meio lógico)
// Seria bom escrever um motor de busca. Mais precisamente para uma rápida estimativa visual dos pares. A idéia amadureceu, talvez eu mesmo a rabiscarei. A idéia é simples:
// Há três linhas na entrada - o Primeiro indicador (a primeira coordenada de fase (1FK)), o Segundo indicador (2FK), contíguo ao cotier futuro em relação ao cotier atual
// ponto (ou seja, "compra-venda correta" no ponto). A saída é uma imagem plana, onde pontos de "entrada correta" (2 cores, uma "Comprar", a outra "Vender") são plotados ao longo da primeira e segunda coordenadas
Por enquanto, é o suficiente.
3. Ainda pensando. Melhor, me parece, não limitar a busca. É melhor deixar a autópsia mostrar. :)
1. Но бесконечно философствовать не прагматично. Нужно начинать двигаться.
2. Штурм выдохнется быстрее, если мы не одолеем ни одной высоты, и не получим пускай крохотный, но практический результат...
Машки с 33 немного шокировали меня.
Давайте разберём по косточкам это "домашнее задание". тем более, что данные может получить каждый.
Как я понял, источником разбиение послужила бимодальность распределения идеального отклика...
и она была решительно устранена.
3. Если подобный алгоритм работает на примитивном уровне, почему б его не попробовать применить шире?
1. É aconselhável que se movimente de forma significativa. Alguma idéia sobre onde? (Eu joguei o meu).
2. Bem, há um resultado, não há? Eu estava falando sobre o Sorento há pouco. E é óbvio para mim que todos os outros sistemas de encaixe fazem a mesma coisa em princípio e escolhem padrões. Incluindo as redes neurais.
3. É o que eu estou dizendo. Foi aqui que tudo começou. Na verdade, o objetivo (meu, e talvez não só meu) da discussão é sistematizar as buscas. E quase não tenho dúvidas de que eles serão bem-sucedidos, a única questão é até que ponto.
1) Под эти понятия, пожалуй, попадают только Системы, способные к самостоятельному обучению (не автооптимизация), не использующие шаблонные заготовки типа пересечений машек.
2) Автозменение параметров машек будет автооптимизацией. (выделено синим)
3) Эволюционным развитием исследований моделей-2 не удастся перейти к моделям-3 (выделено жёлтым), так как всё равно придется отказаться от шаблонных понятий модели -2.
4) Либо сразу заниматься моделями-3, либо не заниматься вообще, т.к. к ним прийти "постепенно" невозможно. ИМХО.
1. Não entendo por que a auto-optimização não se qualifica? Qualquer mudança independente nas respostas aos pares estímulo+contexto = aprendizagem-3. É o meu entendimento.
2. Será. Não obstante, ver 1.
3. Talvez. No entanto, é dito: "Meditem, meus amigos, meditem. Sim, se você se tornar iluminado, isso NÃO acontecerá como resultado de meditação. Entretanto, se você não meditar, isso nunca acontecerá. Eu subscrevo o que foi dito, na verdade. Parece-me que aprender as propriedades de aprender-2 (especialmente suas limitações) é um forte catalisador para aprender-3.
4 É absolutamente crucial?
Na minha opinião, é apenas uma emoção descarada, não fundamentada em nada. É uma espécie de maximalismo. É como: "
- Talvez você o aceite em parcelas? - perguntou Balaganov, vingativo.
Ostap olhou atentamente para o interlocutor e respondeu com bastante seriedade:
- "Eu aceitaria peças". Mas eu preciso de tudo de uma só vez".
С СКО в "домашнем здании" не сложилось похоже..
;).
O que você quer dizer com isso?