Discusión sobre el artículo "Uno mismo-optimización de EA: algoritmos genéticos y evolutivos"
¡Felicidades sinceras!
Muchas gracias.
Úsalo.
¿Y cómo entender cuál es el conjunto total de predictores para la sección"Encontrar la mejor combinación de predictores" y cómo se obtuvieron (está claro que son índices, pero no hay ningún enlace a MT u otra fuente de citas)? Hay una mención en el texto -"Utilizamos los mismos datos y funciones que en el artículo anterior" - pero no hay ningún enlace al artículo como tal.
Se refiere a este artículo.
Los datos y funciones de origen también están ahí.
Suerte
¿Es usted programador, biólogo y cibernético?
Por cierto, la teoría de la evolución se llama teoría porque no está demostrada.
Eso debería entrar en los anales ))))
Probablemente, sí.
Pero: "... buscar el valor óptimo, donde el valor es una función compleja que depende de algunos parámetros de entrada...". Ya en el segundo año de la Escuela Superior Militar de Ingeniería de Aviación de Kiev no sería capaz de pronunciar esta frase.... Por otra parte, en bastante civil y el departamento de educación general de las matemáticas. El autor no entiende muy bien la optimización en general y la función objetivo en particular. Estrictamente imho.
Probablemente sí.
Pero: "... buscar el valor óptimo, donde el valor es una función compleja que depende de algunos parámetros de entrada...". Ya en el segundo año de la Escuela Superior Militar de Ingeniería de Aviación de Kiev no habría sido capaz de pronunciar esta frase.... Es más, en el departamento de educación bastante civil y general de matemáticas. El autor no entiende muy bien la optimización en general y la función objetivo en particular. Estrictamente imho.
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Artículo publicado Uno mismo-optimización de EA: algoritmos genéticos y evolutivos:
Este artículo cubre los principales principios establecidos en los algoritmos evolutivos, su variedad y características. Llevamos a cabo un experimento con un simple Asesor Experto utilizado como ejemplo para mostrar cómo nuestro sistema de trading se beneficia de la optimización. Consideramos los programas de software que implementan genética, evolutivos y de otros tipos de optimización y proporcionar ejemplos de aplicación cuando se optimiza un sistema predictor y los parámetros del sistema de trading.
Es importante definir lo siguiente para resolver la tarea de optimización:
parámetros que se optimizarán;
criterio de optimización — escala que deben ser maximizada/minimizada. Puede haber más de un criterio;
función objetivo (objetivo, aptitud) que calcula el valor del criterio de optimización.
La función de aptitud en nuestro caso se implementará constantemente como sigue:
formando la estructura de datos iniciales;
dividiéndolo en un tren de pruebaa;
formación del modelo;
prueba el modelo;
calcular el criterio de optimización.
Autor: Vladimir Perervenko