Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (Saplings Sowing and Growing up — SSG)" - página 6
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Está claro que con un enfoque competente nadie optimiza con el mismo criterio de equilibrio. Intentan tener en cuenta la ausencia de excesos, el número estadísticamente significativo de transacciones, etc.
Escribí un poco sobre el tema aquí.
Usted debe obtener una imagen similar de las operaciones en cada pase. Aquí se puede ver rogue trades y TC bricks.
Para formar el criterio de optimización, es conveniente desechar las operaciones que son atípicas.
Pero este es el tema de formar un FF conveniente. Incluso si es completamente sin picos y tiene una naturaleza accidentada, estas colinas no se encontrarán por una pasada completa. Por eso lo hago de esta manera.
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Discusión del artículo "Algoritmos de optimización de poblaciones: Algoritmo de siembra y crecimiento de plántulas (SSG)"
fxsaber, 2023.03.22 00:32
Encuentro indirectamente local a través de la interrupción forzada de la optimización cuando un gran número de núcleos están involucrados. A grandes rasgos, hay 20 agentes en Tester, interrumpo la optimización después de 2000 pasadas.
Si realizas una optimización completa para un CT con dos parámetros cada día durante un año o dos para obtener un fotograma similar, y luego formas un vídeo a partir de estos fotogramas, obtendrás algo como esto:
Sería ingenuo suponer que la superficie permanecerá estática.
Así que la pregunta es:
¿Qué sentido tiene?
Francamente, no se trata de un deseo específico, sino de una herramienta que debe incluirse en un software serio para algo-trading: Tester.
Pero es realista para sintonizar usted mismo.
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Discusión del artículo "Algoritmos de optimización de población: Algoritmo de siembra y crecimiento de plántulas (SSG)"
fxsaber, 2023.03.23 19:51
si tienes los datos de la superficie a cortar, puedes muy fácilmente (incluso en el Tester normal) hacer la optimización sin esa localización espacial.
Pero me falta completamente la competencia cómo definir el área alrededor del máximo global encontrado en los resultados GA.
Los algoritmos GA son bastante diferentes. Supongo que si se encuentra un máximo en 1000 pasadas y el algoritmo se detiene, entonces las últimas 100 pasadas son puntos alrededor del máximo encontrado. Entonces simplemente tomamos estos 100 puntos e inmediatamente formamos el área a desechar en futuras optimizaciones.
En principio, si el mismo AG regular se ejecuta sólo una vez, entonces las últimas 100 entradas en el archivo opt deberían ser estos puntos. Sin embargo, no estoy seguro de que este sea el caso con un enfoque multinúcleo. Por eso es necesario algún tipo de agrupación. Hay bastantes artículos sobre este tema, deberías estudiarlo.
Sería ingenuo suponer que la superficie permanecería estática.
Necesito un punto relativamente estático en esta superficie burbujeante. Ya los he encontrado.
Y aún así no deberíamos reducir el tema a la habilidad y el significado de cocinar. Necesitas una olla para cocinar.
Aun así, no reduzcas el tema a la habilidad y el significado de cocinar. Necesitas una olla para cocinar.
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Francamente, no se trata de un deseo específico, sino de una herramienta que debe incluirse en un software de algo-trading serio: Tester.
Pero realmente se puede sintonizar usted mismo
Los algoritmos GA son bastante diferentes. Supongo que si se encuentra un máximo para 1000 pasadas y el algoritmo se detiene, entonces las últimas 100 pasadas son puntos alrededor del máximo encontrado. Entonces simplemente tomamos estos 100 puntos e inmediatamente formamos una región que será desechada en futuras optimizaciones.
En principio, si el mismo AG regular se ejecuta sólo una vez, entonces las últimas 100 entradas en el archivo opt deberían ser estos puntos. Sin embargo, no estoy seguro de que este sea el caso con un enfoque multinúcleo. Por eso es necesario algún tipo de agrupación. Hay bastantes artículos sobre este tema, necesito investigar.
Creo que los últimos 100 registros serán sorprendentemente diferentes para los distintos algoritmos. por experiencia puedo permitirme creerlo, así que es razonable observar que la elección de los algoritmos para las tareas tiene sentido, no sólo tomar el mejor de la tabla...
Por lo tanto, me parece útil la idea de crear una tabla de clasificación de este tipo.
¡Por la clasificación! Más objetividad. Pero sigo un poco confuso. Sigo analizando los problemas prácticos a los que me enfrento.
En Tester yo añadiría un tick "tirar áreas de máximos encontrados de optimizaciones anteriores".
A continuación, la primera ejecución sin esta marca, el resto - con ella activada. Hacer 20 optimizaciones - obtener 20 picos.
Luego cárgalas en OOS-check (20 ejecuciones individuales) y evalúalas, evaluando al mismo tiempo todo el TS/FF.
Necesito un punto relativamente estático en esta superficie burbujeante. He encontrado estos...
pero aún así, creo que encontrar tales puntos tiene un carácter probabilístico.
Mi mensaje es que no debería haber parámetros de entrada que requieran "optimización" en la entrada de la ST. Tales parámetros convierten la ST en una moneda.
Incluso la autooptimización interna de los parámetros internos es también un autoengaño.
En Tester, yo añadiría una casilla "descartar áreas de máximos encontrados de optimizaciones anteriores".
Implementación independiente: