Dov'è la linea di demarcazione tra l'adattamento e i modelli reali? - pagina 37

 
joo:

Qui. Questo è il secondo tipo.

E, quello, me lo scrivo anch'io... :)

Sì, entrambe le idee sono redditizie.
 
paukas:
Sì, entrambe le idee sono redditizie.
Ebbene, i TS del secondo tipo non garantiscono la redditività in futuro, così come i TS del primo tipo possono essere redditizi. Il secondo tipo è stato introdotto per avere chiari i criteri e i parametri di ottimizzazione e per poter identificare - TS è adatto o ottimizzato, in senso stretto, per separare le mosche dalle cotolette senza vergogna. Al contrario. :)
 
paukas:
Questa non è ottimizzazione. L'ottimizzazione è quando vedi che se aumenti il periodo di tre volte o lo diminuisci di tre volte, diventa peggio, ma non di molto.

Beh, circa tre volte è probabilmente troppo. Ma sì, certo, più ampia è l'area di stabilità (OU), più "garanzie" ci sono.

Ma in MA, ovviamente, la redditività non sarà pari al 20% al giorno o anche al 100% al mese. Sarà qualcosa di molto più modesto.

 
Mathemat:

Beh, circa tre volte è probabilmente troppo. Ma sì, naturalmente, più ampia è l'area di sostenibilità (AoS), maggiori sono le "garanzie".

Ma nell'OU, ovviamente, la redditività non sarà del 20% al giorno e nemmeno del 100% al mese. Sarà qualcosa di molto più modesto.

E nemmeno il 100% all'anno. E forse anche anni in perdita come quelli del povero Buffett :)
 
Figar0:

Il modello in questo contesto non sarà uno, tanto meno l'inverso, ognuno porterà via qualcosa di diverso a cui può trovare un uso. E, per favore, non lanciate nessun bOOS, bOOS2, ecc. alle nostre menti compiacenti. Lascia stare Sample e OOS per ora).

25 di nuovo!

cioè circa venticinque pagine di nulla.....

.....................

A nome di tutti coloro che sono particolarmente dotati, vi prego di spiegare:

1) Campione - ottimizzare, analizzare i risultati alla fine, selezionare alcuni set.

2) OSS - controlla i set selezionati.

3) E QUANDO FAREMO SOLDI? (Non capisco...)

.................

Anche se si usa la classificazione dei campioni NS, ce ne sono tre!

Formazione, controllo, test.

 
lasso:

25 di nuovo!

cioè circa venticinque pagine di nulla.....

.....................

A nome di tutti coloro che sono particolarmente dotati, vi prego di spiegare:

1) Campione - ottimizzare, analizzare i risultati alla fine, selezionare qualche set di set.

2) OSS - controlla i set selezionati.

3) E QUANDO FAREMO I SOLDI? (Non capisco...)

.................

Anche se si usa la classificazione dei campioni NS, ce ne sono tre!

Insegnamento, controllo, test.



Il denaro tornerà utile. Se c'è un sistema, ci saranno soldi
[Eliminato]  
lasso:

3) QUANDO FAREMO L'IMPASTO? (beh, non capisco...)

25 di nuovo!

cioè circa venticinque pagine di nulla.....

Hai già risposto al mio post nella pagina precedente evidenziando lo stesso Sample e OOS ma senza il "25 di nuovo!" e urlando rosso) Sto avendo un deja vu? Relax)

Volevo solo dire che gli acronimi bOOS e fOOS non sono la cosa più ovvia, il mio cervello ha ribollito per qualche secondo sulla loro decifrazione)

E la "pasta" sarà fatta dal nostro TS, che addestreremo su Sample, selezioneremo i risultati necessari probabilmente usando OOS, e poi gli daremo i dati, che secondo noi dovranno fare la pasta. Ma non ci siamo ancora arrivati, per la purezza dell'esperimento questi dati non si sono ancora verificati...

 

il tester non rivela alcuno schema, e qualsiasi risultato di ottimizzazione piacevole all'occhio è un adattamento. In tempo reale, operiamo nell'incertezza, è una stanza buia con un ambiente sconosciuto, mentre la storia è illuminata da un riflettore, dove si può facilmente infilare un ago, anche se ci si muove solo a sensazione.

Pertanto, imparare a muoversi nella completa oscurità, e solo allora illuminare il percorso (tester, ottimizzazione), per regolare la vostra mossa in futuro. Qui.

 
sever30:

il tester non rivela alcuno schema, e qualsiasi risultato di ottimizzazione piacevole all'occhio, è un adattamento. In tempo reale, operiamo nell'incertezza, è una stanza buia con un ambiente sconosciuto, mentre la storia è illuminata da un riflettore, dove si può facilmente infilare un ago, anche se ci si muove solo a sensazione.

Pertanto, imparare a muoversi nella completa oscurità, e solo allora illuminare il percorso (tester, ottimizzazione), per regolare la vostra mossa in futuro. Qui.

Conclusione, prima si trova un modello, poi si procede alla sua ottimizzazione. Al contrario, è sbagliato anche da un punto di vista logico.
 
sever30:
La conclusione è che prima si trova un modello, poi lo si ottimizza. Il contrario non è vero, anche da un punto di vista logico.
L'inferenza della conclusione, questa è la linea.