記事"トレード戦略の色の最適化"についてのディスカッション
この最適化データの提示は、作者のアイデアなのでしょうか、それともどこかで例を見ることができるのでしょうか？
添付されたhtmlの例を見ることの利便性を評価することができなかったので、尋ねているのです。
おそらく、私には理解できないのでしょう。だから、私は有用なアプリケーションの例を見てみたい。
この最適化データの提示は、著者のアイデアなのでしょうか、それとも他のどこかで例を見ることができるのでしょうか？
添付されたhtmlの例を見ることの利便性を評価することができなかったので、質問しています。
おそらく、私には理解できないのでしょう。ですから、有用なアプリケーションの例を見てみたいのです。
ラシッドのアイデア、彼は記事のトピックを提案した。記事の冒頭で彼は、これは実験であり、便利で役に立つかどうかはわからないと警告している。
基準（オプションとして）：収益性／損失率の値（値が大きいほど、選択された色は明るくなる）。
これは、別々の指標を（1つの列で）色分けする方法である。しかし、記事にはトリプル指標があり、その解釈はより複雑で、色が明るい場合、プラス（または2つ）の構成要素が1つしかない。そして、そのすべてがプラスになれば、より強く、より白に近くなる。
ビジュアライゼーションの実験としては非常に興味深いが、3つの数値の範囲に対する依存性は線形である。つまり、明らかに不適当な指標が黒から色を奪ってしまわないように、それぞれの目盛りを調整するのだ。
4パラメータとは何ですか？
表の要素に 色をつけることは、ラシッドが考えていたことではないと思う。
ドミトリー、あなたは問題文にほとんど注意を払わず、すべてを一度に着色し始めた。
防空システムを迂回するルートを作るという例えを考えてみよう。
地形図（もちろん二次元）の上に、地形やその他のものを考慮して、各ポイントの防空効果指標を三次元的にマーキングする。そして、その指標の値によって地図に色をつける。一次元的なマーキングがなくても可能で、その場合はグレーの濃淡で十分である。
この方法を使った経験から、オペレーターはほとんど即座にルートを構築でき、そのルート上で航空機を失う確率は最小限に抑えられることがわかった。カラーマップを見るだけで十分なのだ。
さて、最適化への応用だ。美しいが、非効率的だ。スーパーコンピューターがあれば別だが。パラメーターの動的最適化（適応）に使おうとしても、非常に高い計算能力が必要だし、2つ以上のパラメーターを最適化することはほとんどできない。しかし、色のついたグラフを見れば、最適化されたパラメーターの値のセットをリアルタイムで必要な領域に向けることができるだろう。手作業で。
すべてはイミホの権利の上にある。
テーブルの要素に色をつけることは、ラシッドが考えていたことではないと思う。
ドミトリー、あなたは問題文にほとんど注意を払わず、すべてを一度に着色し始めた。
防空システムを迂回するルートを作るという例えを考えてみよう。
地形図（もちろん二次元）上に、地形やその他のものを考慮して、各ポイントの防空効果指標を三次元的にマーキングする。そして、その指標の値によって地図に色をつける。一次元のマークアップがなくても可能で、その場合はグレーの濃淡で十分である。
この方法を使った経験から、オペレーターはほとんど即座にルートを構築し、そのルート上で航空機を失う確率は最小限に抑えられることがわかった。カラー地図を見るだけで十分なのだ。
さて、最適化への応用だ。美しいが、非効率的だ。スーパーコンピューターがあれば別だが。パラメーターの動的最適化（適応）に使おうとしても、非常に高い計算能力が必要だし、2つ以上のパラメーターを最適化することはほとんどできない。しかし、色のついたグラフを見れば、最適化されたパラメーターの値のセットをリアルタイムで必要な領域に向けることができるだろう。手作業で。
すべて私の権限で
そう、ラシッドが言っていたのは、表の要素ではなく、色のついた平面のことだ。しかし、"B "と言う前に "A "と言うべきだ。だからこそ、最適化結果を平面に配置する前に、通常の最適化結果の 表に新しい列が追加されたのだ。
記事の後半では、平面が描かれているが、ピクセルだけが大きく、長方形で、2色のグラデーションになっている)))
なぜスーパーコンピュータが必要なのかは不明である。2つのパラメーターを最適化する場合、3つのパラメーターの最大値と最小値を求めるループを1回通過させればよい。最適化されるパラメータが2つ以上ある場合、各セルについて、そのセル専用の最大値/最小値を求めるループが必要になります。これには時間がかかります。それに、このレポートは最適化全体に対して一度だけ作成されるものであり、たとえ作成に3分かかったとしても問題ありません（最適化に費やした時間に比べれば）。
もうひとつは、1組のパラメータだけでなく、すべての最適化結果を平面上に並べることだ。しかし、これは非現実的な空想だ。
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新しい記事 トレード戦略の色の最適化 はパブリッシュされました:
この記事では、ある実験をします。つまり、色の最適化の結果を行います。 色は、赤、緑、青 (RGB) のレベルの3つのパラメータによって決まります。 他にも3つのパラメータを使用した色分け方法があります。 したがって、3つのテストパラメータを1つの色に変換して、値を視覚的に表すことができます。 この記事を読んで、このような表現が役立つかどうかを確認してください。
RGB の最良のオプションは白に近く、CMY では黒に近くなります。 他の色を適切に解釈するには、カラーモデル内の個々のコンポーネントがどのように組み合わされ、結果として得られる色がどのように形成されるかを理解する必要があります。
RGB モデルを詳しく見てみましょう。 すべてのコンポーネントの値が0に等しい場合、黒い色が得られます。 すべての構成部品が最大値に等しい場合、色は白になります。 他のすべての組み合わせは、異なる色を提供します。 いずれかのコンポーネントの値が最も高く、残りの2つが0に等しい場合、適切なコンポーネント (赤、緑、青) のクリアカラーが得られます。 2つの成分が最大値を持ち、3番目がゼロの場合、結果の色も明確になります。 赤と緑は黄色、緑と青はシアン、赤と青はマゼンタになります。 図6は RGB 成分の組み合わせを示します。
図7. RGB コンポーネントの基本的な組み合わせ
このシェードに基づいて、どのパラメータインジケータがテスト結果により積極的に寄与するかを理解することができます。 赤の場合、最初のパラメータです。色が黄色の場合は、最初と2番目。緑は3番目のパラメータなどを意味します。
作者: Dmitry Fedoseev