ReMAG,
действительно, ты получаешь локальный экстремум. Лучше действовать последовательно по всем 10 параметрам по варианту А, но с меньшим количеством их значений, а на следующем шаге дробить большие интервалы между значениями на более мелкие. Получится вариант С.
действительно, ты получаешь локальный экстремум. Лучше действовать последовательно по всем 10 параметрам по варианту А, но с меньшим количеством их значений, а на следующем шаге дробить большие интервалы между значениями на более мелкие. Получится вариант С.
ReMAG,
действительно, ты получаешь локальный экстремум. Лучше действовать последовательно по всем 10 параметрам по варианту А, но с меньшим количеством их значений, а на следующем шаге дробить большие интервалы между значениями на более мелкие. Получится вариант С.
действительно, ты получаешь локальный экстремум. Лучше действовать последовательно по всем 10 параметрам по варианту А, но с меньшим количеством их значений, а на следующем шаге дробить большие интервалы между значениями на более мелкие. Получится вариант С.
Да, можно и так. Это просто пример. Хотя, если я правильно укажу стартовые значения, то экстремум получится, как минимум, хороший.
Есть научные методы сокращения числа итераций при оптимизации - генетические алгоритмы, метод градиентного спуска и т.д. Все они достаточно проработанные и имеется куча примеров, библиотек для их реализаций.
Через некоторое время мы включим генетический алгоритм в оптимизиторе.
Без него никак.
Без него никак.
Через некоторое время мы включим генетический алгоритм в оптимизиторе.
Без него никак.
Без него никак.
Это было бы по-настоящему хорошо.
На самом деле - можно и без него :-)
Т.к. народ начнет использовать системы с кучей параметров, а сейчас хоть есть сдерживающий фактор - скорость оптимизации :-) В системах где 2-3 параметра генетика не нужна...А если параметров больше 5-7 - то такая система не нужна :-) Но это так отступление - возможность хорошая и для современного софта - полезная, но опасная для некоторых.
Т.к. народ начнет использовать системы с кучей параметров, а сейчас хоть есть сдерживающий фактор - скорость оптимизации :-) В системах где 2-3 параметра генетика не нужна...А если параметров больше 5-7 - то такая система не нужна :-) Но это так отступление - возможность хорошая и для современного софта - полезная, но опасная для некоторых.
...А если параметров больше 5-7 - то такая система не нужна :-)
Думаю, система с менее, чем 5-7 параметрами, абсолютно не адаптируема. Хотя... Это уже другая история...
Через некоторое время мы включим генетический алгоритм в оптимизиторе.
Без него никак.
Без него никак.
Вот это хорошо. А нельзя ли приблизительно указать сроки этого нововведения?
...А если параметров больше 5-7 - то такая система не нужна :-)
Думаю, система с менее, чем 5-7 параметрами, абсолютно не адаптируема. Хотя... Это уже другая история...
По классике системостроительства - параметров должно быть 2-5. Больше - плохо, меньше - маловероятно.
Через некоторое время мы включим генетический алгоритм в оптимизиторе.
Без него никак.
Без него никак.
Вот это хорошо. А нельзя ли приблизительно указать сроки этого нововведения?
Пока сказать точно не получится, но в ближайшие месяцы в очередных билдах.
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
Пример: я хочу оптимизировать 10 параметров, каждый из которых может принимать 10 значений. Есть некий критерий оптимальности варианта (например, прибыль, или отношение прибыли к просадке и т.д.).
Вариант А: полный перебор состоит из 10^10 вариантов значений (10'000'000'000), завершение оптимизации ожидается через n-ное число дней. В результате получаю точное значение, которое наверняка соответствует лучшему набору значений из предложенных.
Вариант Б: я устанавливаю ориентировочные значения всех параметров и оптимизирую их по одному. Т.е. сначала первый (10 вариантов), потом второй с учетом лучшего значения первого (еще 10) и т.д. - итого 100. Так до тех пор, пока оптимальные значения не "утрясутся". На практике - это обычно 1-2 раза. На все про все - 30 мин. В результате получаю экстремальное значение, но нет гарантии, что экстремум глобальный.
Я в таких ситуациях поступаю по плану Б. Хорошо бы, если бы он происходил сам, без моего постоянного вмешательства.