Makale danışmanı. Herkes için test. - sayfa 8

 
Avals :


Evet, toptan satışların doğru analizi ile bir forward işlemine hiç gerek yoktur.

İlerlemenin özü, optimize edilmiş parametrelerin uç noktalarının zaman içinde dalgalanıp dalgalanmadığını değerlendirmektir. Onlar. tüm test alanında birkaç yerel ekstremum olduğunda seçenekleri kesin (optimizasyon + otomatik örnekler). Bu, her biri kendi ekstremumunun ve monotonluğunun eşzamanlılığını tercih eden ayrı bir analizle çok daha iyi kesilir. Onlar. bu zaten toptan satışın zamanında "yüzmediğinin" bir garantisidir. Ve ileriye dönük önemli dezavantajlar var - toplamda değil, optimizasyon yüzeyinde yalnızca bireysel noktaları dikkate alıyor. Bu, bölümlerin optimizasyon ve otomatik numunelere bölünmesiyle birleştiğinde, kaidenin altında böyle bir analizin istatistiksel güvenilirliğini azaltır)) Bu sadece bir uygulamadır - otomatik numune seçimi ve boktan bir toptan satış seti ile şanslı olabilirsiniz. işe yarayacak, ya da tam tersi - otomatik numune alma süresi, "iyi" bir dizi toptancının geçici bir düşüş dönemine denk gelecek.

Ancak her durumda, optimizasyon probleminin sistemdeki her parametrenin sağlamlığının bir değerlendirmesi olduğunu tekrar ediyorum. Şüpheniz varsa, atmak veya değiştirmek daha iyidir. Yalnızca istatistikler ve ticaret mantığı tarafından %100 onaylananları bırakın.


Yani, bir dizi ileri test yapmak yerine , parametreleri mümkün olduğunca çok geçmişe göre optimize etmenin daha iyi olduğunu mu söylemek istiyorsunuz? Güzel bir eğri elde etmek için parametreleri daha geniş bir alanda “ayarlamak” zaten daha zor olduğundan, prensipte bunda da bazı gerçekler vardır. :)
 
Avals :


hiçbir şeyi yanlış tanıtmaya gerek yok. Bu, GA'nın kendisini mutasyon mekanizması yapar. Optimizasyon, her bir bireyin sağlamlığını kontrol etmek ve küresel uç noktaları aramamak için gereklidir.

Bütün mesele şu ki, GA sadece global ekstremumu değil, aynı zamanda çok boyutlu fonksiyonun değeri açısından diğer ekstremleri aşacak bir ekstremumu arıyor, yani.

max(y = f(x0, x1, ... xn))

nerede:

x0, x1 ... xn - aracın giriş parametreleri

y - GA uygunluk fonksiyonu

Ve {x0, x1, ... xn} koordinatlarına sahip çok boyutlu uzayda bir noktada GA tarafından bulunan ekstremumun zamanda yüzer olmadığının ve sadece tarihsel veri bölümü için bir zaman ekstremumunun garantisi yoktur. Optimizasyon sağlamlığı test edebilseydi, o zaman montaj hiç olmazdı. Montaj gerçekleştiği için ileri testler de dahil olmak üzere ek kontrollere ihtiyaç vardır.

Avallar :

Ancak her durumda, optimizasyon probleminin sistemdeki her parametrenin sağlamlığının bir değerlendirmesi olduğunu tekrar ediyorum.

Saçmalık ve saçmalık. Optimizasyon, tanımı gereği ekstremumların aranmasıdır ve başka hiçbir sorunu çözmez.
 
tol64 :

Yani, bir dizi ileri test yapmak yerine, parametreleri mümkün olduğunca çok geçmişe göre optimize etmenin daha iyi olduğunu mu söylemek istiyorsunuz? Güzel bir eğri elde etmek için parametreleri daha geniş bir alanda “ayarlamak” zaten daha zor olduğundan, prensipte bunda da bazı gerçekler vardır. :)

Eğer alıntılar durağan olsaydı, daha büyük bir alan alarak daha büyük bir istatistiksel güven elde ederdik, çünkü büyük sayılar yasası durağan veriler için geçerlidir.

Ve durağan olmayan verilerle uğraştığımız için istatistikler ve büyük sayılar yasası artık burada çalışmıyor. Chebyshev tarafından yorumlandığı şekliyle büyük sayılar yasası , beklenti = Const ve sonlu bir varyans varlığında deneme sayısının artmasıyla istatistiksel verilerin sabit değerlerine yaklaştığını belirtir. Durağan olmama, beklentinin sabitliğini ve varyansın sonluluğunu dışlar ve bu nedenle hiçbir şeyi açıklayamıyoruz, çünkü tanım gereği olmayanı ve olamayacağını hesaplamak ve rafine etmek anlamsızdır.

Karanlık bir odada kara kedi aramak zordur, özellikle de orada değilse (c) Konfüçyüs

 
Reshetov :


Saçmalık ve saçmalık. Optimizasyon, tanımı gereği ekstremumların aranmasıdır ve başka hiçbir sorunu çözmez.
Doğru kullanırsanız, optimize edici çok daha fazlasını yapabilir. Sadece inekler onunla uğraşıyor, bir üst satırı kullanmak için bir grup parametreyi optimize ediyor;)
 
IgorM :
uv. Yuri, makalenin nesi var? yayın ne zaman

Sadece makalenin metnini inceleme için gönderdi.

Doğrulamadan sonra şu adresten ulaşılabilir olacaktır: https://www.mql5.com/ru/articles/366

 
Reshetov :

Sadece makalenin metnini inceleme için gönderdi.

Doğrulamadan sonra şu adresten ulaşılabilir olacaktır: https://www.mql5.com/en/articles/366

teşekkür etmek!

Not: Zaten makalenin ilk satırlarını görüyorum: "404 İstenen sayfa bulunamadı", şimdiden nefes kesici ....)))))

Not: Umarım makaleniz size en uygun ağ yapısını nasıl seçeceğinizi anlatacaktır ve ağın yeterince eğitimli olduğu düşünüldüğünde, 2x2 öğrenmeye oynuyorum ...

>
 
IgorM :

teşekkür etmek!

Not: Zaten makalenin ilk satırlarını görüyorum: "404 İstenen sayfa bulunamadı", şimdiden nefes kesici ....)))))

Not: Umarım makaleniz size en uygun ağ yapısını nasıl seçeceğinizi anlatacaktır ve ağın yeterince eğitimli olduğu düşünüldüğünde, 2x2 öğrenmeye oynuyorum ...

Evet, ama bu gerçekten bir ağ değil çünkü. ilk katman olarak - nöronlar değil, üç girdi için bir uzman sistem, gizli katman bir algılayıcıdır, yani. zaten bir nörondur ve çıktı lineer bir sigmoiddir. Bir uzman sistemin bilgi tabanı için kuralları seçmenin gerekliliği ve yeterliliği ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Onlar. optimize etmek için hiçbir şey. Uzman sistem, makalede açıklandığı gibi koşullara tam olarak uymalıdır ve başka bir mimari artık buna uygun değildir: hiçbir şey kaldırılamaz, çünkü eğitimsiz ve gereksiz bir şey eklemek de imkansız, tk. Kesinlikle yeniden eğitecek.

Expert Advisor'ın ileri testler ile nasıl optimize edileceğine ve bulunan ekstremumun ek stabilite kontrolünün nasıl gerçekleştirileceğine dair ayrıntılı bir talimat vardır. Tüm bunların, TS'nin durağan olmayan koşullarda %100 eğitimli olduğunu düşünmek için fazlasıyla yeterli olduğu söylenemez ancak istikrarsızlık veya rastgelelik konusunda bir karmaşaya girmemek için tüm bunların gerekli olacağı söylenebilir. ileri testin.

 
Reshetov :

Evet, ama bu gerçekten bir ağ değil çünkü. ilk katman olarak - nöronlar değil, üç girdi için bir uzman sistem, gizli katman bir algılayıcıdır, yani. zaten bir nörondur ve çıktı lineer bir sigmoiddir. Bir uzman sistemin bilgi tabanı için kuralları seçmenin gerekliliği ve yeterliliği ayrıntılı olarak anlatılmıştır.

ilginç ..., sadece bir dizi sinir ağından bir sistem yapmayı düşünüyorum - zaten eğitilmiş sinir ağlarının çıktılarını sinir ağının girişine beslemek için
 

Makalenin yayınlanması geçici olarak ertelenmiştir. Metin düzenlendi, ancak dikkatsizliğim nedeniyle ekran görüntüleri izin verilen normu aştı. Ekran görüntüsü almak için tüm optimizasyonu tekrar çalıştırmanız gerekecek. Ve MT5'teki optimizasyon çok yavaş. Bu nedenle yayın süresiz olarak ertelenmiştir.

 
Reshetov :


Makalenin yayınlanması geçici olarak ertelenmiştir. Metin düzenlendi, ancak dikkatsizliğim nedeniyle ekran görüntüleri izin verilen normu aştı. Ekran görüntüsü almak için tüm optimizasyonu tekrar çalıştırmanız gerekecek. Ve MT5'teki optimizasyon çok yavaş. Bu nedenle yayın süresiz olarak ertelenmiştir.


Photoshop'taki ekran görüntüleri kaliteden ödün vermeden küçültülebilir mi?

PS Bununla birlikte, terminalin unsurları varsa, o zaman çok iyi çalışmayacaktır.