Обсуждение статьи "Роль качества генератора случайных чисел в эффективности алгоритмов оптимизации" - страница 14

 
Andrey Dik #:

Я не настроен вести диалог в неуважительной манере.

Проводился чемпионат алгоритмов оптимизации, где была возможность проявить свои знания и навыки, но почему-то там я не видел людей, рисующих сейчас какашки.

Серьезно?

Правда что ли?

И дальше началось бессмысленное и беспощадное втиралово Дикова бреда, про полном игнорировании моих сообщений. Ты просто вклинился в тему и начал нести ахинею.

Я тебя не банил, не жаловался на тебя, а дал свободно нести свой словесный понос. В чем же теперь проблема, когда я указал на твои промахи?

Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - Находитесь в обществе таких, про которых вы практически ничего не знаете.
Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - Находитесь в обществе таких, про которых вы практически ничего не знаете.
  • 2023.10.26
  • Renat Akhtyamov
  • www.mql5.com
Тебе собственное абстрактное мышление не подсказывает что означает слово. Здесь нужно уметь уступать и признавать свои ошибки. про которых ты практически ничего не знаешь, которые могут знать в разы больше тебя
 
Yuriy Bykov #:

Наверное, как раз очень похожий эксперимент только что проводил в последней статье. Действительно, лучшие результаты на форвард-периоде показали те сеты, которые показывали хорошие, но не лучшие результаты на основном периоде.

Еще один пример. Рассмотрим моносимвольную ТС - торгует ровно на одном символе (при этом торговые Сигналы могут формироваться на основе анализа цен/событий других символов).

Один их входных параметров такой ТС - на каком символе торгуем. Пусть диапазон этого параметра - 10 символов. Откуда-то мы знаем, что только один из них (X) рабочий.


Включаем этот параметр в оптимизируемый и на выходе получаем один символ Y != X. По какой-то причине это почти очевидно, поэтому так не делают - оптимизируют каждый символ отдельно.


Под "символом" можно рассматривать любой входной параметр. Локальные вершины - полезная для анализа ТС информация.

 
fxsaber #:

Было бы, наверное, удобно иметь браузерное расширение для каждой ветки MQL5, где можно было бы просить не показывать определенные сообщения. Хочется видеть только конструктив.

А где Вы с моей стороны увидели не конструктив?
Доказать, что задача не имеет решения - это тоже решение. 
Но похоже, Вы не верите в отсутствие решения, поэтому и видите отсутствие конструктива
Тогда удаляюсь. Сделал все, что мог
 
Nikolai Semko #:
А где Вы с моей стороны увидели не конструктив?

Домыслы.

 
fxsaber #:

Еще один пример. Рассмотрим моносимвольную ТС - торгует ровно на одном символе (при этом торговые Сигналы могут формироваться на основе анализа цен/событий других символов).

Один их входных параметров такой ТС - на каком символе торгуем. Пусть диапазон этого параметра - 10 символов. Откуда-то мы знаем, что только один из них (X) рабочий.

Включаем этот параметр в оптимизируемый и на выходе получаем один символ Y != X. По какой-то причине это почти очевидно, поэтому так не делают - оптимизируют каждый символ отдельно.

Под "символом" можно рассматривать любой входной параметр. Локальные вершины - полезная для анализа ТС информация.

Похоже, тут противоречие: если мы заранее знаем, что хороший только символ Х, то никакая оптимизация не должна найти другой символ Y. А если нашла, то значит наша исходная информация о том, что рабочий только Х, является неверной. Из ложной посылки можем получить как истинный, так и ложный вывод.

Мне кажется, что каждый символ оптимизируется отдельно не потому, что при этом нельзя найти оптимальные комбинации или найти какие-то "неправильные". С точки зрения алгоритма оптимизации ему всё равно, какой смысл мы вкладываем в перебираемые значения параметров. Наверное, оптимизируя по отдельным символам мы просто помогаем алгоритму быстрее найти оптимальные значения. Или даже очень сильно быстрее.

 
Yuriy Bykov #:

Похоже, тут противоречие: если мы заранее знаем, что хороший только символ Х, то никакая оптимизация не должна найти другой символ Y. А если нашла, то значит наша исходная информация о том, что рабочий только Х, является неверной. Из ложной посылки можем получить как истинный, так и ложный вывод.

Мы "знаем" для того, чтобы в показать, что Y != X. Если переформулируем, что мы предполагаем, что существует один рабочий символ. Но оптимизация на него не указывает. При этом если взять все локальные вершины, то в них будут все перебираемые символы.

Мне кажется, что каждый символ оптимизируется отдельно не потому, что при этом нельзя найти оптимальные комбинации или найти какие-то "неправильные". С точки зрения алгоритма оптимизации ему всё равно, какой смысл мы вкладываем в перебираемые значения параметров. Наверное, оптимизируя по отдельным символам мы просто помогаем алгоритму быстрее найти оптимальные значения. Или даже очень сильно быстрее.

Если бы оптимизация вычисляла мгновенно, то не ставил бы символ в оптимизируемый параметр.

 
К сожалению, стало еще менее понятно, про что речь.
 
Yuriy Bykov #:
К сожалению, стало еще менее понятно, про что речь.

Косноязычие+формат форума = непонимание с высокой вероятностью.

 

GPT 4 turbo. Диалоги о главном.


 

Теперь про ФФ.