¿Qué debería añadirse para el soporte adicional de los cálculos matemáticos universales en MQL5 y MQL5 Cloud Network? - página 2
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Es un poco diferente. Lo que quería era controlar el curso de la optimización.
A grandes rasgos, ¿quieres tu genética?
Originalmente, sí, se pidió la genética.
Y sólo lo utilizaría para la auto-optimización (seleccionando áreas de parámetros basados en resultados anteriores).
Y sólo utilizaría para la auto-optimización (seleccionar áreas de parámetros basados en resultados anteriores).
A grandes rasgos, ¿quieres tu genética?
En esta dirección, pero no todo es tan unilateral.
En primer lugar, si el AG estándar se conformara con todo (~10K parámetros completos, optimización multiparamétrica) entonces la mayoría de los insatisfechos se silenciarían.
Pero hay un inconveniente más, a veces quieres dejar de optimizar por algún tipo de instinto, y continuar más allá. Aquellos para hacer correcciones manuales al FF automático.
Si eso también, aunque sea una pequeña parte de los usuarios exigentes, finalmente cerrará el tema con GA.
Y que los desarrolladores no se avergüencen por un pequeño número de usuarios insatisfechos, suelen ser los más avanzados y es a ellos a quienes hay que admirar.
ZZY Pero de hecho tienes razón, su genética más cerca del cuerpo, y ejecutarlo en los cludes sería genial. Por cierto, entonces sería posible resolver el tema con las pruebas de valk-forward por sí mismas y no tener que mendigar este modo desde MQ.
Y que los desarrolladores no se avergüencen por el hecho de que haya pocos descontentos, normalmente los más avanzados.
De hecho, este factor es el más importante en el proceso de rechazo.
En esencia, tendrán que distraerse con una tarea que será utilizada por un estrecho círculo de personas avanzadas.
De hecho, este es el factor más importante en las denegaciones.
En esencia, tendrán que distraerse con una tarea que será utilizada por un estrecho círculo de usuarios avanzados.
Esa es la cuestión, un usuario avanzado ve más que un novato, con el tiempo su visión de los problemas se extenderá a los demás y también querrán utilizar la funcionalidad que el usuario avanzado ya quiere utilizar.
Si te centras en la corriente principal, la plataforma siempre estará como en el pasado.
Antes de que Kodak creara una caja de jabón y una red de máquinas reveladoras, los turistas no querían hacer fotos ellos mismos, era una prerrogativa de los usuarios avanzados y de los profesionales de la fotografía (de los que había muchos en cualquier atracción turística).
Pero llegó un innovador y creó un nuevo servicio, dando así un vuelco al sector y promoviéndolo a las masas.
Esa es la cuestión, el usuario avanzado ve más que el novato, con el tiempo su visión de los problemas se extenderá a otros y ellos también querrán utilizar la funcionalidad que el usuario avanzado ya quiere utilizar.
Si te centras en la corriente principal, la plataforma siempre estará como en el pasado.
Lo más importante es que antes de que Kodak creara la caja de jabón y su red de máquinas reveladoras, los turistas no querían hacerse sus propias fotos: era una prerrogativa de los usuarios avanzados y de los profesionales de la fotografía (de los que había muchos en cualquier atracción turística).
Pero llegó un innovador y creó un nuevo servicio, dando así un vuelco al sector y promoviéndolo a las masas.
Estoy de acuerdo. Con ambos. :)))
Hay que pensar en la interfaz. ¿Qué es la genética personalizada? Si la interfaz con la claudicación de hacer en el nivel de "SetPopullationForCalc(); GetPopulationFitnessFuncs();" entonces un esquema flexible y potente no funcionará.Sería mejor implementar el intercambio con claud en el nivel de los paquetes de trabajo de volumen aleatorio donde el tamaño de la población no es fijo y se pasa como un parámetro junto con la matriz de parámetros. Además, tenemos que separar completamente (¡por fin!!) "optimización" y "pruebas", con dar (¡en paralelo arbitrario!) posibilidades de alternar y combinar solicitudes de (1) computación masiva y ligera de la multitud (análoga a la optimización) de conjuntos de parámetros con (2) ejecuciones individuales detalladas (análogas a las "pruebas"). Luego, se construyen los delanteros a granel sin problemas, y todo tipo de otras cacas y tés, que ni siquiera está en nuestras mentes todavía.
Tales son los pensamientos.
La conclusión es la siguiente: pensar en una capa api flexible entre el probador y los programas del terminal de comercio. Esto resolverá el antiguo problema de la "optimización genética en el curso del comercio con la corrección sobre la marcha de los parámetros del robot" junto con otros problemas.En concreto, la Nube se convertirá en un megacomputador superuniversal para el mercado de masas, capaz de resolver tareas arbitrarias con grandes volúmenes de cálculos de un solo tipo.
Para una buena autooptimización, hay que echar al probador de la cadena.
No me refiero a la auto-optimizacióndel EA en tiempo de ejecución, sino, por ejemplo, al avance del lobo por su cuenta.
La selección de rangos de parámetros para futuras ejecuciones resolvería este problema al 100% (las fechas pueden limitarse programáticamente utilizando los mismos parámetros).
Pero esto, dado el uso de cludes, no es tan directo e inequívoco como parece.
No me refiero a la auto-optimizacióndel EA mientras se está ejecutando, sino, por ejemplo, al reenvío interno.
Um, es lo mismo desde mi punto de vista :)
En primer lugar, si los AG estándar se satisfacen en todo (~10K parámetros completos, optimización multiparamétrica) entonces la mayoría de los insatisfechos serían silenciados.
Sí, la mayoría de los 5-10 insatisfechos :)