Обсуждение статьи "Роль качества генератора случайных чисел в эффективности алгоритмов оптимизации" - страница 7
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Погодите. Сейчас алгоритмы Андрея отвечают ровно за тот тип оптимизации, который проводит MT5-Tester. В цитируемом говорите о навесе над алгоритмом оптимизации.
В обсуждении еще прочувствовался некий алгоритм оптимизации, который не является формально конкурентом алгоритма в MT5-Tester, а решает совсем иные поисковые задачи. Таких алгоритмов в серии статей Андрея просто не было.
Именно так - "навес", дополнительный (очень важный) инструментарий, который, ИМХО, Андрею было бы несложно добавить. Я в самом начале написал, что не заметил этого в статьях, хотя польза от этого была бы. Сейчас почему-то принято политическое решение ограничиться рафинированными "алгоритмами оптимизации", и не касаться готового решения "оптимизации" в более практическом смысле. Это как разработка болида для установления рекорда скорости по пустыне Мохаве, но большинству людей она не пригодится, так как нужно ездить по пересеченной местности и горным серпантинам. ;-)
PS. Этого инструментария не хватает и в штатном оптимизаторе. Там есть для галочки форвард-тест, но он слабо помогает.
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Обсуждение статьи "Роль качества генератора случайных чисел в эффективности алгоритмов оптимизации"
fxsaber, 2024.03.30 18:16
Предлагал итерационный подход, когда перед каждой итерацией в виде очередного запуска ГА выкалываются области найденной вершины (на предыдущей итерации).
Мне бы подошел даже такой лобовой вариант. Но не понимаю, как определить область выкалывания в многомерном пространстве?
Есть мысли, как по вычисленным значениям (пусть их будет 10 000 штук) ФФ определить область найденного глобального пика? Чтобы на следующей итерации ФФ в этой области насильно делать -DBL_MAX.
Мне бы подошел даже такой лобовой вариант. Но не понимаю, как определить область выкалывания в многомерном пространстве?
Есть мысли, как по вычисленным значениям (пусть их будет 10 000 штук) ФФ определить область найденного глобального пика? Чтобы на следующей итерации ФФ в этой области насильно делать -DBL_MAX.
Можно взять несколько ближайших точек с максимальным значением и вычислить координаты их "центра масс". Предварительно нужно определится, какое минимальное расстояние допустимо между точками.
Не получается понять, как вычислять расстояние между точками. У каждой же координаты свои попугаи.
Думал в качестве попугая координаты брать определенную часть от диапазона оптимизации этой координаты.
Например, оптим X4 от -5 до +5, попугай равен 1% (условно) от длины интервала (10).
Именно так - "навес", дополнительный (очень важный) инструментарий, который, ИМХО, Андрею было бы несложно добавить. Я в самом начале написал, что не заметил этого в статьях, хотя польза от этого была бы. Сейчас почему-то принято политическое решение ограничиться рафинированными "алгоритмами оптимизации", и не касаться готового решения "оптимизации" в более практическом смысле. Это как разработка болида для установления рекорда скорости по пустыне Мохаве, но большинству людей она не пригодится, так как нужно ездить по пересеченной местности и горным серпантинам. ;-)
PS. Этого инструментария не хватает и в штатном оптимизаторе. Там есть для галочки форвард-тест, но он слабо помогает.
Я хотел было расписать терминологию, но теперь даже не знаю, есть ли в этом необходимость...
Не, разбор алгоритмов оптимизации и их доскональное изучение сродни не построению болида, а сродни постижению тонкостей принципов действия двигателя внутреннего сгорания. А на этих принципах можно уже строить и трактора, и болиды.
Не получается понять, как вычислять расстояние между точками. У каждой же координаты свои попугаи.
Думал в качестве попугая координаты брать определенную часть от диапазона оптимизации этой координаты.
Например, оптим X4 от -5 до +5, попугай равен 1% (условно) от длины интервала (10).
Центр масс не брал бы. Просто координата лучшей точки.
Какой-то непонятный результат. Если реализовать итерационное выкалывание, то предполагаю, можно найти много "скал".
Тангенс - неудачная ФФ, ТС-ФФ гораздо проще для выкалывания.
Центр масс не брал бы. Просто координата лучшей точки.