Discusión sobre el artículo "Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot" - página 24
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¿No hay estadísticas por hora? No pude verlo.
Es decir, la hipótesis inicial: en determinadas horas los incrementos, de media, crecen, es decir, en estos periodos se alcanzará el máximo beneficio. Si obtenemos estadísticas horarias de los beneficios mediante la optimización, podremos confirmar/refutar la hipótesis (sin añadir nuevos parámetros al TS).
Y si el optimizador encuentra otras horas, será un ajuste. Esto es muy probable que ocurra cuando aumente el número de parámetros del CT, es decir, la genética operará en el lugar equivocado y no encontrará nada de la hipótesis (como opción).
Casi regular mecanismo de optimización / comercio se estaba ejecutando, no la recopilación de estadísticas por horas no está integrado en este WFO. Esta es otra tarea, pero parece que no es muy difícil - el que primero encuentre tiempo libre será el mejor ;-). Por ahora puede centrarse en los parámetros inStartHour; inCountHours, encontrados por WFO (en la última columna) - en algún lugar allí el sistema sugiere operar desde la tarde. Pero en el buen sentido, la EA debe ser construido en el cierre forzado a través de inStartHour + inCountHours, porque ahora a menudo supera las pérdidas (especialmente teniendo en cuenta los grandes períodos de mashka).
1. sin hipótesis de partida (investigación estadística) no hay optimización, no hay nada que optimizar. Puedes optimizar tus fantasías, pero entonces el resultado también será en forma de ponis rosas
2. No hay que confundir el estudio estadístico general con las estadísticas obtenidas durante la optimización. De lo contrario, la cola empieza a menear al perro.
3. No es mala idea poner enlaces a las citas.
1. La optimización se aplica al Sistema. La existencia de un Sistema no tiene nada que ver con la Investigación o la Estadística. Una estrategia es un sistema que interactúa con los parámetros del mercado. Su optimización es una búsqueda de los mejores valores en el marco temporal elegido. El resultado de la optimización son los valores de los parámetros (presumiblemente) que proporcionan el máximo crecimiento de los depósitos.
2. El propio AG ya contiene un estudio estadístico. Pero está oculto para nosotros y automatizado en el propio algoritmo. La estadística de la estrategia es diferente. Es el resultado de la optimización, no una parte de su mecanismo.
La esencia de la optimización es la búsqueda de valores de parámetros que den el mejor valor del parámetro objetivo.
Laesencia del AG es un método para comprimir el área de búsqueda de valores que den el mejor valor del parámetro objetivo.
Laesencia de la investigación estadística - acumulación de datos, identificación de relaciones de Valores, Eventos, Procesos y análisis de sus repeticiones.
Laesencia de la regularidad es la conexión de objetos identificados y confirmados estadísticamente.
La investigación estadística se utiliza en la búsqueda de los valores de los parámetros, es decir, en la optimización. El estudio está integrado en el algoritmo genético. En el probador este proceso está automatizado y sólo vemos el resultado.
El estudio estadístico se utiliza en la búsqueda de los valores de los parámetros, es decir, en la optimización. El estudio está integrado en el algoritmo genético. En el probador este proceso está automatizado y sólo vemos el resultado.
El estudio estadístico no se utiliza en la búsqueda de valores específicos de parámetros concretos. Se utiliza para encontrar los propios parámetros y sus distribuciones.
La optimización se utiliza para maximizar la función objetivo, por eso es optimización. La investigación estadística no siempre conduce a la optimización, sino sólo cuando es necesario optimizar algún proceso sobre la base de esta investigación.
Una vez más, le sugiero que vaya aquí para cerrar por fin esta pregunta.
Buen artículo, fácil y agradable de leer.
Se necesitaría mucho tiempo para encontrar tal regularidad por la optimización de frente (aunque se puede tratar de obtener el GA en él).
Pero después de macro-análisis, cuando ya se puede ver "estanques con peces", será más rápido y más fácil de encontrar parámetros específicos por el optimizador y comprobar en el delantero.
Posición mediana en la disputa "sable-Dmitrievsky" ;)
Y por qué han provocado una pelea - no está claro.
Buen artículo, fácil y ameno de leer.
Llevaría mucho tiempo encontrar un patrón así en una optimización frontal (aunque se puede intentar con un AG).
Pero después de un macroanálisis, cuando ya sean visibles los "estanques con peces", será más rápido y fácil encontrar parámetros específicos por parte del optimizador y comprobarlos en el forward.
Posición mediana en la disputa "sable-Dmitrievsky" ;)
Y por qué han provocado una pelea - no está claro.
Yo mismo tengo la misma posición.
Scuffle debido a falsos conceptos que obstruyen el cerebro, como si GA puede hacer todo e incluso estadísticas, y no hay necesidad de buscar en cualquier lugar.
Y así, en el material ya se puede estampar bots en paquetes y optite a sí mismos por la alegría.
gracias
Luchando por falsos conceptos que atascan el cerebro, supuestamente GA puede hacerlo todo e incluso las estadísticas y no tienes que buscar en ninguna parte.
Creo que se trata más bien de malentendidos.
Creo que se trata más bien de un malentendido.
Si añades términos libres (parámetros) al TS, el AG empieza a meter la pata hasta el fondo con la elección de los óptimos, lo he comprobado más de una vez. Cada parámetro adicional es una dimensión adicional en el espacio de Hilbert. Y entonces es imposible interpretarlo (y qué hay que cambiar en absoluto para que funcione en OOS). Entonces entenderás dónde buscarlo.
Pero un ejemplo tan simple como el del artículo, por supuesto, funciona perfectamente.
Si se añaden miembros libres (parámetros) a la TS, entonces el AG empieza a liarla parda con la elección de los óptimos, lo he comprobado muchas veces. Cada parámetro adicional es una dimensión adicional en el espacio de Hilbert. Y entonces es imposible interpretarlo (y lo que se debe cambiar en absoluto para que funcione en OOS). Entonces tendrás que entender dónde buscarlo.
Pero un ejemplo tan simple como el del artículo, por supuesto, funciona perfectamente.
Bueno, también se puede optimizar de diferentes maneras.
Si estúpidamente activas la búsqueda de todo en todo el rango con un pequeño paso, entonces, por supuesto, fracasarás.
Pero también puedes optimizar analíticamente: fija todos los parámetros en una posición intuitivamente correcta, busca aproximadamente un bloque lógico, selecciona su rango de valores. Fije este bloque en el centro de los valores óptimos y, a continuación, optimice el siguiente. Al llegar al último, fije los rangos ya muy acotados para todos ellos y muestree en incrementos más pequeños.
O ver los patrones por horas, habiéndolas comprobado por separado (y en cada una de ellas habiendo mirado diferentes parámetros MA), luego dejar sólo las horas prometedoras (1-4) y optar por el resto en detalle sobre ellas.
La misma analítica, pero en perfil.
Creo que saber se refería a algo así, no a un estúpido bruteforcing de todo.
Los mismos análisis, pero de perfil.
Sí, uno argumenta que la multiplicación en papel y lápiz es analítica estática, otros argumentan que si pulsas un par de botones en una calculadora, el resultado será el mismo.
y los que saben multiplicar con columna creen que los que multiplican en calculadora no entienden la esencia de lo que ocurre.
bueno, y luego, como siempre, un holivar masivo con llamamientos al arrodillamiento universal ante los que gritan mas fuerte, de lo contrario seguiras calculando todo en una calculadora, y el tema de la "integral sobre un campo" todavia no esta resuelto y tu calculadora sera impotente alli.
Bueno, hay muchas maneras diferentes de volver a ello.
Si simplemente enciende la búsqueda de toda la gama con pequeños pasos, entonces, por supuesto, será un fastidio.
Pero también puedes optimizar analíticamente: sujeta todos los parámetros en una posición intuitivamente correcta, busca aproximadamente un bloque lógico, selecciona su rango de valores. Sujete este bloque en medio de los valores óptimos y, a continuación, optimice el siguiente. Cuando llegue al último, sujete todos los rangos ya muy estrechos y optimice en incrementos más pequeños.
O ver los patrones por horas, habiéndolas comprobado por separado (y en cada una de ellas habiendo mirado diferentes parámetros MA), para luego dejar sólo las horas prometedoras (1-4) y optar el resto en detalle sobre ellas.
La misma analítica, pero en perfil.
Creo que saber se refería a algo así, no a un estúpido bruteforcing de todo.
No hay forma de saber a qué se refería, no ha escrito nada al respecto
Por lo general, su "investigación" termina con "He encontrado algo, funciona por alguna razón. Sin conclusiones".
En el aprendizaje automático hay una clara división: Análisis exploratorio y creación de modelos(algoritmos). Hacer Exploratorio a través de la genética es algo que se inventó sólo en este foro.
Por ejemplo, se puede mirar OOS y ver el cambio de conjunto de datos (cambio de covariable, etc.) en los datos, en relación con la submuestra opt, que se muestra en el artículo. Saber sugiere optar hasta la saciedad por encontrar un conjunto que funcione bien en ambas submuestras, sin entender qué cambió en ese gráfico. Esto no es más que trabajo de monos.