추신 : 아마도 모든 것이 더 간단 할 것입니다 . 오류 기능을 기억했습니다 . 테스트와 순방향 테스트 및 / 또는 균형 섹션 (자본) 간의 이익 손실 시리즈의 분기를 평가하는 것으로 충분할 수 있습니다.
작업은 평면 추세를 결정하는 제3자 방법이 아니라 역사에 대한 고문에 의해 반대에서, 좋음, 매우 좋지 않음, 매우 나쁘지 않음, 나쁨, 시리즈의 매개변수를 살펴봅니다. 너무 많습니다. 중요한 것을 찾는 것이 필요합니다. 나는 단순한 알고리즘으로 이러한 알고리즘에 적합한 시리즈의 특정 섹션을 처리한다는 아이디어를 별로 좋아하지 않지만 논리는 작동합니다. 영역을 선택하고 영역을 결정할 매개변수를 결정해야 합니다. 시리즈, 틱, 평균화, 속도, 가속도, 부피, 부피 증가율, 희석 및 아마도 다른 것으로 계산할 수 있는 모든 것, 모든 것을 고려해야 합니다. 이것은 말하자면 별도의 작업이지만 시리즈의 어떤 매개 변수를 고려할 수 있습니까? 중요한 결정에 도움이 되는 MO 및 GA. 그러나 작업은 초기 틱 시리즈의 중요한 매개 변수를 정확하게 결정하는 것입니다. 어떤 매개변수가 민감하고 TS 매개변수의 변경과 정확히 상관되는지. 오늘날 어떤 식으로든 그것들 없이 ... 평균 시리즈 엷게 하기.
원자력 발전소에서 학교는 운영자가 19 개의 매개 변수를 모니터링하고 훈련 된 그는 매개 변수의 비율에 따라 중요한 매개 변수를 선택하고 변경하는 안정적인 상태의 복도를 이끌고 있다고 들었습니다.
우리는 유한한 수의 기기에 대해 상당히 긴 틱 시리즈를 가지고 있고, 분석 분야는 충분히 크고 안정적인 예측에는 충분하지 않지만 다른 방법은 보이지 않습니다.
일반적으로 목표는 계열의 상태를 올바르게 특성화하는 매개변수를 찾는 것입니다. 상태 아래에서 우리는 성장하는 것이지 성장하는 것이 아니라 안정적인 상태를 의미하며 안정적인 상태가 아니라 성장하기 시작하고 끝냅니다. ))))))
위치에서 포인트 1과 2를 평가하는 방법 .... 글쎄, 적어도 대머리 남자는? - 차이점은 무엇입니까?
제 생각에는 pp.3을 분석하고 이 접근 방식으로 pp1과 pp.2의 차이점을 찾는 것은 시간 낭비입니다. 왜냐하면 단락 3에 따르면 비교할 수 없지만 다양한 전략에서 "파리"에서 "코끼리"까지 비교할 수 있습니다. 그리고 파리와 코끼리는 여전히 통계적으로 성공적으로 살고 있지만 그것들을 비교하는 것이 무슨 의미가 있습니까?
TS 구축 원칙: 우리는 규칙을 설정 하고 전략 테스터 는 GA의 열거에 의해 결과를 생성합니다. 규칙은 간단합니다. 주문을 열고, 보류 중인 주문을 ... 이전 주문과 관련하여 주문을 .. ... 같은 수준에서 주문을 반복하십시오 ...... 그리고 주문 작업에 대한 더 유사한 기본 규칙 - 여기에서는 상상력에 의해서만 제한됩니다)))
그러나 당신이 주장하는 방법과 상관없이 이들은 주문 작업에 대한 규칙이 활성화되거나이 규칙이 비활성화 된 동일한 TS입니다. 동시에 열려있는 주문의 총 수는 1-5 .... 일반적으로 매우 원시적이며 , 사실 과학적 용어를 사용하지 않으면 모든 TS가 이런 식으로 작동합니다.
음, 테스트를 위해 이러한 규칙에 임의의 지표를 하나 추가합니다. 최적화 매개변수를 충족하는 TS 세트를 얻습니다.
글쎄, 다시 같은 질문에 .... 왜 차량의 일부는 앞으로 테스트를 통과 할 수 있지만 차량의 일부는 통과하지 못합니다. 여기에 통계 지표에 대한 일종의 포괄적 인 평가가 필요하지만 .... I 이제 각 차량에 대한 통계를 업로드하고 통계 지표를 기반으로 차량과 최적화를 선택하고 어떤 일이 일어나는지 확인해야 한다고 생각합니다. 또 다른 "포크 방법"))))
똑똑한 사람들이 서로 의사 소통을 할 때, 당신은 아무것도 이해하지 못한다는 것을 이해할 수 있습니다.
그리고 결국 대답에서 영리한 무언가를 뻔뻔스럽게 말하는 것이 바람직할 것입니다. 예, 주제에서도 ..
그러나 YA KREVEDKO 외에는 아무 것도 나오지 않습니다. 에휴.
++++
이 모델은 SB와 플랫 사이에서만 뭔가를 줄 수 있다는 직관적인 느낌이 있습니다.
추세를 설명하려면 다른 게임 모델이 필요합니다. 아마도 Savvateev에게 물어봐야 할 것입니다))
어쨌든 트렌드와 플랫, 그리고 이들 사이의 전환을 모두 제공하는 모델을 얻을 수 없을 것입니다(현실에서 항상 발생하는 것처럼)
아니요, 제 임무는 TS를 구축하는 것이 아니라 TS를 평가하기 위한 방법론을 찾고 있습니다.
차량이 작동하는 곳과 더 이상 작동하지 않는 곳에서 가는 선을 찾아야 합니다.
위에서 쓴 것처럼 - 전략 테스터의 통계 지표는 모든 통계와 마찬가지로 관찰의 시작 부분과 전체 관찰 수에 연결됩니다.
하지만 미래에 차량의 작업을 평가할 수 있는 방법론을 원합니다.
추신 : 아마도 모든 것이 더 간단 할 것입니다 . 오류 기능을 기억했습니다 . 테스트와 순방향 테스트 및 / 또는 균형 섹션 (자본) 간의 이익 손실 시리즈의 분기를 평가하는 것으로 충분할 수 있습니다.
추신 : 아마도 모든 것이 더 간단 할 것입니다 . 오류 기능을 기억했습니다 . 테스트와 순방향 테스트 및 / 또는 균형 섹션 (자본) 간의 이익 손실 시리즈의 분기를 평가하는 것으로 충분할 수 있습니다.
작업은 평면 추세를 결정하는 제3자 방법이 아니라 역사에 대한 고문에 의해 반대에서, 좋음, 매우 좋지 않음, 매우 나쁘지 않음, 나쁨, 시리즈의 매개변수를 살펴봅니다. 너무 많습니다. 중요한 것을 찾는 것이 필요합니다. 나는 단순한 알고리즘으로 이러한 알고리즘에 적합한 시리즈의 특정 섹션을 처리한다는 아이디어를 별로 좋아하지 않지만 논리는 작동합니다. 영역을 선택하고 영역을 결정할 매개변수를 결정해야 합니다. 시리즈, 틱, 평균화, 속도, 가속도, 부피, 부피 증가율, 희석 및 아마도 다른 것으로 계산할 수 있는 모든 것, 모든 것을 고려해야 합니다. 이것은 말하자면 별도의 작업이지만 시리즈의 어떤 매개 변수를 고려할 수 있습니까? 중요한 결정에 도움이 되는 MO 및 GA. 그러나 작업은 초기 틱 시리즈의 중요한 매개 변수를 정확하게 결정하는 것입니다. 어떤 매개변수가 민감하고 TS 매개변수의 변경과 정확히 상관되는지. 오늘날 어떤 식으로든 그것들 없이 ... 평균 시리즈 엷게 하기.
원자력 발전소에서 학교는 운영자가 19 개의 매개 변수를 모니터링하고 훈련 된 그는 매개 변수의 비율에 따라 중요한 매개 변수를 선택하고 변경하는 안정적인 상태의 복도를 이끌고 있다고 들었습니다.
우리는 유한한 수의 기기에 대해 상당히 긴 틱 시리즈를 가지고 있고, 분석 분야는 충분히 크고 안정적인 예측에는 충분하지 않지만 다른 방법은 보이지 않습니다.
일반적으로 목표는 계열의 상태를 올바르게 특성화하는 매개변수를 찾는 것입니다. 상태 아래에서 우리는 성장하는 것이지 성장하는 것이 아니라 안정적인 상태를 의미하며 안정적인 상태가 아니라 성장하기 시작하고 끝냅니다. ))))))
아니요, 제 임무는 TS를 구축하는 것이 아니라 TS를 평가하기 위한 방법론을 찾고 있습니다.
차량이 작동하는 곳과 더 이상 작동하지 않는 곳에서 가는 선을 찾아야 합니다.
위에서 쓴 것처럼 - 전략 테스터의 통계 지표는 모든 통계와 마찬가지로 관찰의 시작 부분과 전체 관찰 수에 연결됩니다.
하지만 미래에 차량의 작업을 평가할 수 있는 방법론을 원합니다.
추신 : 아마도 모든 것이 더 간단 할 것입니다 . 오류 기능을 기억했습니다 . 테스트와 순방향 테스트 및 / 또는 균형 섹션 (자본) 간의 이익 손실 시리즈의 분기를 평가하는 것으로 충분할 수 있습니다.
저는 이 옵션을 사용하여 신경망(일부 표현형)과 같은 것을 진화시키고 있습니다.
전체 샘플 섹션은 비록 3개월이지만 세 섹션으로 나뉩니다. 각 섹션은 한 달입니다.
귀하의 제안서에서와 같이 표현형이 승리/우도합니다 - 세 섹션 간의 손익 시리즈 간의 차이는 최소화되고 해당 월의 최악의 시리즈는 더 좋습니다.
이 접근 방식은 부러워하는 빈도로 순방향 테스트에서 강력한 솔루션을 생성합니다. 저것들. 순방향 테스트는 샘플의 세 섹션 중 하나에서 최악의 실행보다 낫습니다.
추신 : 아마도 모든 것이 더 간단 할 것입니다 . 오류 기능을 기억했습니다 . 테스트와 순방향 테스트 및 / 또는 균형 섹션 (자본) 간의 이익 손실 시리즈의 분기를 평가하는 것으로 충분할 수 있습니다.
나는 이것을 포럼의 두 페이지에 설명했고 당신은 그것을 무시했습니다 ... 그리고 이제 갑자기 그는 오류 기능을 기억했습니다! )))
테스트와 포워드 테스트 및/또는 잔액 섹션(자본) 간의 손익 시리즈 간의 불일치를 평가하는 것으로 충분합니다.
분석하기에 가장 좋은 변수가 아니며 너무 많은 지연이 있습니다. 시험을 앞둔 전진이 이별한 것을 보면 너무 늦을 것이다.
흠..어렵다 다시 해보지만 차를 찾는 일도 없고 트렌드 플랫을 판단하는 일도 없다
1. 시험에서 좋은 결과를 보인 전략이 많다
2. 이 전략 집합의 하위 집합이 앞으로 좋은 결과를 보여주었습니다.
3. 전략 테스터 의 통계적 평가가 있습니다.
pp의 차이점은 무엇입니까? 1과 2페이지?
pp.3을 분석하고 pp1과 pp.2의 차이점을 찾을 수 있습니까?
위치에서 포인트 1과 2를 평가하는 방법 .... 글쎄, 적어도 대머리 남자는? - 차이점은 무엇입니까?
흠..어렵다 다시 해보지만 차를 찾는 일도 없고 트렌드 플랫을 판단하는 일도 없다
1. 시험에서 좋은 결과를 보인 전략이 많다
2. 이 전략 집합의 하위 집합이 앞으로 좋은 결과를 보여주었습니다.
3. 전략 테스터 의 통계적 평가가 있습니다.
pp의 차이점은 무엇입니까? 1과 2페이지?
pp.3을 분석하고 pp1과 pp.2의 차이점을 찾을 수 있습니까?
위치에서 포인트 1과 2를 평가하는 방법 .... 글쎄, 적어도 대머리 남자는? - 차이점은 무엇입니까?
제 생각에는 pp.3을 분석하고 이 접근 방식으로 pp1과 pp.2의 차이점을 찾는 것은 시간 낭비입니다. 왜냐하면 단락 3에 따르면 비교할 수 없지만 다양한 전략에서 "파리"에서 "코끼리"까지 비교할 수 있습니다. 그리고 파리와 코끼리는 여전히 통계적으로 성공적으로 살고 있지만 그것들을 비교하는 것이 무슨 의미가 있습니까?
흠..어렵다 다시 해보지만 차를 찾는 일도 없고 트렌드 플랫을 판단하는 일도 없다
1. 시험에서 좋은 결과를 보인 전략이 많다
2. 이 전략 집합의 하위 집합이 앞으로 좋은 결과를 보여주었습니다.
3. 전략 테스터 의 통계적 평가가 있습니다.
pp의 차이점은 무엇입니까? 1과 2페이지?
pp.3을 분석하고 pp1과 pp.2의 차이점을 찾을 수 있습니까?
위치에서 포인트 1과 2를 평가하는 방법 .... 글쎄, 적어도 대머리 남자는? - 차이점은 무엇입니까?
단 하나의 질문이 있습니다. 시스템이 적응형입니까? 그렇지 않은 경우 p1은 p2와 다르지 않습니다. 그리고 여기 저기 배수 시스템
흠..어렵다 다시 해보지만 차를 찾는 일도 없고 트렌드 플랫을 판단하는 일도 없다
1. 시험에서 좋은 결과를 보인 전략이 많다
2. 이 전략 집합의 하위 집합이 앞으로 좋은 결과를 보여주었습니다.
3. 전략 테스터 의 통계적 평가가 있습니다.
pp의 차이점은 무엇입니까? 1과 2페이지?
pp.3을 분석하고 pp1과 pp.2의 차이점을 찾을 수 있습니까?
위치에서 포인트 1과 2를 평가하는 방법 .... 글쎄, 적어도 대머리 남자는? - 차이점은 무엇입니까?
이제 질문이 더 명확해졌습니다. 그러나 그 대답은 이제 완전히 이해할 수 없습니다.) 그리고 완전히 임의적인 시스템 집합에 대해 왜 그런 대답이 있어야 하는지조차 불분명합니다.
문제는 테스트, 포워드 및 기타 서커스가 포함된 수퍼 프로시저가 결국 동일한 제한된 역사에 대한 고차원 매개변수 세트와 복잡한 기준에 따라 복잡한 시스템의 일반적인 최적화로 귀결된다는 것입니다.좋아요, 답변 중 일부는 이미 정보를 검색하는 방향으로 최소한 무언가를 제공합니다.
그러나 문제는 항상 그렇듯이 질문에 있습니다. 잘 구성된 질문은 답변의 50%입니다.)
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내 질문의 첫 번째 부분에 - 차량에 대한 더 많은 검색 조건을 추가하겠습니다.
TS는 모두 동일합니다. 말 그대로
TS 구축 원칙: 우리는 규칙을 설정 하고 전략 테스터 는 GA의 열거에 의해 결과를 생성합니다. 규칙은 간단합니다. 주문을 열고, 보류 중인 주문을 ... 이전 주문과 관련하여 주문을 .. ... 같은 수준에서 주문을 반복하십시오 ...... 그리고 주문 작업에 대한 더 유사한 기본 규칙 - 여기에서는 상상력에 의해서만 제한됩니다)))
그러나 당신이 주장하는 방법과 상관없이 이들은 주문 작업에 대한 규칙이 활성화되거나이 규칙이 비활성화 된 동일한 TS입니다. 동시에 열려있는 주문의 총 수는 1-5 .... 일반적으로 매우 원시적이며 , 사실 과학적 용어를 사용하지 않으면 모든 TS가 이런 식으로 작동합니다.
음, 테스트를 위해 이러한 규칙에 임의의 지표를 하나 추가합니다. 최적화 매개변수를 충족하는 TS 세트를 얻습니다.
글쎄, 다시 같은 질문에 .... 왜 차량의 일부는 앞으로 테스트를 통과 할 수 있지만 차량의 일부는 통과하지 못합니다. 여기에 통계 지표에 대한 일종의 포괄적 인 평가가 필요하지만 .... I 이제 각 차량에 대한 통계를 업로드하고 통계 지표를 기반으로 차량과 최적화를 선택하고 어떤 일이 일어나는지 확인해야 한다고 생각합니다. 또 다른 "포크 방법"))))