Diskussion zum Artikel "Die Rolle der Qualität von Zufallszahlengeneratoren für die Effizienz von Optimierungsalgorithmen" - Seite 6
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Daher ist es von entscheidender Bedeutung, den ursprünglichen Datensatz in zwei Hälften zu teilen und durch die Optimierung der einen Hälfte die Qualität der zweiten Hälfte zu kontrollieren.
Bleiben Sie dran. Die Algorithmen von Andrew sind für genau die Art von Optimierung verantwortlich, die MT5-Tester durchführt. In dem zitierten Text sprechen Sie von einem Überhang über den Optimierungsalgorithmus.
In der Diskussion ist noch ein bestimmter Optimierungsalgorithmus zu spüren, der formal kein Konkurrent des Algorithmus in MT5-Tester ist, sondern ganz andere Suchaufgaben löst. Solche Algorithmen gab es in Andrei's Artikelserie nicht.
Gibt es also eine Möglichkeit, aus allen möglichen Parametern in den Ergebnissen einer vollständigen Suche den Satz auszuwählen, den wir für unbekannte Daten verwenden wollen? Wir haben eine vollständige Suche durchgeführt, keine Optimierung hier.
Jetzt ist es sehr wichtig, diese Frage zu beantworten.
Ja, wir glauben, dass es einen Weg gibt.
Was ist das Interessante daran?
Es scheint eine gewisse Begriffsverwirrung zu geben.
Als Optimierung bezeichne ich den Prozess der Suche nach den besten Parametern (in diesem Fall einer Handelsstrategie). Und die "besten" Parameter sind diejenigen, die den Forward gut bestehen.
Es scheint eine gewisse Begriffsverwirrung zu geben.
Als Optimierung bezeichne ich den Prozess der Suche nach den besten Parametern (in diesem Fall einer Handelsstrategie). Und die "besten" Parameter sind diejenigen, die den Forward gut bestehen.
Offenbar liegt hier tatsächlich ein terminologisches Missverständnis vor.
Optimierung im Sinne von MT5-Tester ist die Suche nach dem höchsten FF-Wert.
Offensichtlich handelt es sich hier tatsächlich um ein terminologisches Missverständnis.
Optimierung im Sinne von MT5-Tester - Suche nach dem höchsten FF-Wert.
Stanislav und ich haben offensichtlich von etwas anderem gesprochen.
Die Suche nach dem Maximum wird in den Artikeln offengelegt. Aber aus praktischer Sicht ist es nicht immer sinnvoll.
Die Suche nach dem Maximum in Artikeln ist aufschlussreich. Aber aus praktischer Sicht ist es nicht immer sinnvoll.
Dies fällt also etwas aus dem Rahmen einer Artikelserie über verschiedene Möglichkeiten, ein klassisches Optimierungsproblem zu lösen.
Der direkteste Weg, interessante Stellen für OOS zu finden, besteht darin, den Optimierungsalgorithmus, der das klassische Problem löst, zwangsweise zu unterbrechen.
Lassen Sie zum Beispiel den GA 10.000 Durchläufe machen, um das Problem zu lösen. Es liegt auf der Hand, dass die besten 100 Ergebnisse aus den ersten 3000 Durchläufen mehr lokale Extrema enthalten als die besten 100 Ergebnisse aus den 10.000 Durchläufen.
Daher ist es sinnvoll, nach 3000 Durchläufen zu unterbrechen und die besten 100 zu betrachten, um möglicherweise robuste Einstellungen zu finden.
Was ist das Besondere daran?
Es gibt keine Intrige. Ich habe eine Frage gestellt, gewissermaßen ein Test zum Verständnis der Terminologie und wer was unter dem Begriff "Optimierung" versteht.
Derjenige, der die Terminologie am ehesten so verwendet, wie sie gemeint ist, ist fxsaber.
So oder so ist es weder schlecht noch gut, weder falsch noch richtig, es macht es nur einfacher, seine Ziele zu erreichen und vermeidet, dass man Bedeutungen hinzufügt, wo keine sind, und umgekehrt - es erlaubt einem, den Aspekten mehr Aufmerksamkeit zu schenken, die sich wirklich auf das auswirken, was erreicht werden soll.
Von der Architektur her, von der Art und Weise, wie die internen Tester und Optimierer strukturiert sind, wird dort alles richtig gemacht, die Fliegen werden von den Schnitzeln getrennt. Deshalb kann ich mir gut vorstellen, wie Entwickler bei Metaquotes geistig aktiv Schimpfwörter benutzen, vielleicht sogar gestikulierend an ihrem Arbeitsplatz sitzen, wenn sie Sätze von Anwendern lesen wie "die Optimierung im hauseigenen Optimierer passt" und ähnliche Aussagen.
Ich werde versuchen, die terminologische Verwirrung zu klären.
Stanislaw und ich haben offensichtlich über etwas anderes gesprochen.
Die Suche nach dem Maximum wird in den Artikeln deutlich. Aber es ist vielleicht nicht immer sinnvoll, wenn man es praktisch betrachtet.
Ja, Sie sprachen von etwas anderem. Es hört sich an wie "das Thema Döner wird offengelegt, aber Döner sind vielleicht nicht gesund". Schon gut, wir werden das gemeinsam klären und die Fliegen von den Koteletts trennen.
Ist das eine Art von Terminologie-Spiel? Ich habe 3 Möglichkeiten vorgeschlagen, um den besten Satz auszuwählen - sie eignen sich auch für den Fall, dass eine vollständige Geschichte in allen möglichen Kombinationen durchlaufen wird.
Ein Beispiel für ein bekanntes Problem: Es gibt ein NS (z. B. Handel mit Kurssteigerungen), und durch Optimierung werden die Gewichte dieses Netzes ermittelt. Wenn wir Ihre Algorithmen frontal anwenden, erhalten wir ein übertrainiertes NS, das nicht in der Lage ist, mit neuen Daten zu arbeiten. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, den ursprünglichen Datensatz in zwei Hälften zu teilen und während der Optimierung der einen Hälfte die Qualität der zweiten Hälfte zu kontrollieren.
Könnten Sie bitte erklären, was es bedeutet, "Algorithmen frontal anzuwenden"? Es fällt mir schwer zu verstehen, wie Optimierungsalgorithmen missbraucht werden können. Die Begriffe "Übertraining" und/oder "Anpassung" gelten nicht für Optimierungsalgorithmen.
Nein, das ist kein Spiel mit der Terminologie, sondern mein Versuch, ein seit langem bestehendes Missverständnis im Zusammenhang mit Optimierung im Allgemeinen und Optimierungsalgorithmen im Besonderen auszuräumen.
Dies fällt also etwas aus dem Rahmen einer Artikelserie über verschiedene Möglichkeiten, ein klassisches Optimierungsproblem zu lösen.
Ja, genau, Stanislav und Andrey sprechen über Dinge, die nicht in den Kontext dieser Artikelserie gehören. Und in der Artikelserie geht es nicht um das Lösen von Optimierungsproblemen, sondern um Optimierungsalgorithmen. Ein Optimierungsalgorithmus ist nur ein Teil eines Optimierungsproblems (das ist sowohl terminologisch als auch vom Standpunkt des Vergleichs von Algorithmen untereinander korrekt, sonst wäre es im Prinzip unmöglich, Algorithmen zu vergleichen), daher betrachte ich in dieser Artikelserie nur Optimierungsalgorithmen.
Ich werde das weiter unten in den Kommentaren noch deutlicher machen. Ich hoffe wirklich, dass es helfen wird, vertraute Dinge aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten.