アルゴリズム最適化選手権。 - ページ 118

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Andrey Dik:

精度とFFへの呼び出し回数の2つを評価基準とし、精度は3倍が望ましいと した。

尊敬するトピックスターターよ、最近、確実に未知 である最大値を検索する際に、結果の精度の問題を無視したことを思い出してください。

あなたは、ある投稿で、信頼できる最大値を見つけることは不可能であり、したがって「正確さ」の基準は崩れる、と明言しました。

そこで、求めていた最大値を確実に知ることができるようにしようと考えたのですね。

その後、命中数よりも3倍の精度が望ましいという新しい姿勢も出てきています。

ただ、「選手権ルールは もともと考えていなかった」と言われると、これは決してメリットなしとは言い切れないと考えてください。

 
Alexander Laur:
そして、「なぜ、FFコールの数より精度の方が3倍も価値があるのか！」という問いに答えてください。

お前はどこに当てはまるんだ、このスレで何を言ってるのかわかってるのか？

あなたはこのフレーズを文脈から取り出して、いつものように理解していないのです。

FFの呼び出し回数を無制限にして精度を追求する方法と、FFの呼び出し回数を限定する方法があります。最適化アルゴリズムは、最適化する時間が限られている場合に使用されます。つまり、2番目の選択肢は、限られた数のFFで最大値を見つける精度でアルゴリズムの品質を判断することを意味します。2番目の選択肢は、最適化アルゴリズムの適用条件としてより自然なものである。

 
Alexander Laur:
これが勝者を決めるにふさわしい議論だと？
あなたにはわからないと思いますが、勝者を明確に、そして一義的に特定することが可能なのです。ffの呼び出し回数を制限し、最適化された関数の実際の最大値とのマッチングの精度で評価する。
 
Alexander Laur:

答えは簡単です。

1.もし、あるアルゴリズムが与えられた精度で極限を見つけることができないのであれば、それは選手権にふさわしくありません。

2.1の点を考慮し、極限を所定の精度でSEARCHしたアルゴリズムのみが勝者決定に参加する。

3.精度の観点からのランキングはありません。精度はレンジで示される。

4.FFのアクセス回数で勝敗を決めます。

もう夜中の2時なので、この辺で失礼します。

対象からかけ離れた理論家の妄想。

最適化アルゴリズムには最大値を求める義務はありません。なぜなら、非常にトリッキーな関数が存在する可能性があり、最適化アルゴリズムの目的は厳密な演算を行うことではないためです。どんなクランク状の最適化アルゴリズムでも、十分な時間があれば、最大値を見つけることができるだろう。ですから、ポイント1は重要ではありません。

2）新しいチャンピオンシップのオーガナイザーはいるのか？

3.ポイント2をご覧ください。

4.以前の投稿をご覧ください。最適化アルゴリズムは極限を探すのではなく、最大値を探しているので、いつ止めるかわからない。

 

教会に行って告白するとか、そういうのがいいんじゃないでしょうか...。

アンドリュー、いいか、どの氏もこの話題は避けて通れないんだ。

 

トレーディングにおけるAOの活用は、テストされた戦略のパラメータの値を調整し、収益性を最大化する値のバリエーションを探すことが主な業務であるという観点から、コール数は精度よりもはるかに重要である。

テスト時間とCPU負荷は呼び出し回数に依存し、精度はセントレンジでの収益性の差を決定する。

それが実践なんですね。

 
Dmitry Fedoseev:

教会に行って告白するとか、そういうのがいいんじゃないでしょうか...。

アンドリュー、いいか、どのミスターもこの話題は避けて通れないんだ。

ああ...確かに私は罪人だ。教会に行くと、地元の犬が遠吠えを始め、修道女が強烈な洗礼を始める......。
 
Реter Konow:

トレーディングにおけるAOの活用は、テストされた戦略のパラメータの値を調整し、収益性を最大化する値のバリエーションを探すことが主な業務であるという観点から、コール数は精度よりもはるかに重要である。

テスト時間とCPU負荷は呼び出し回数に依存 し、精度はセントレンジでの収益性の差を決定する。

それが実践なんですね。

では、ヒット数の上限を設定し、何が問題なのか？だから、選手権では、制限を設けて、少なく～お願いします、多く～に！という感じです。
 
Andrey Dik:
だから、ヒット数の制限を設けて、何が問題なのか？だから、選手権では、制限を設けて、少なく-お願い、でも多く-に！ということにしているのです。

私の考えでは、これはEAの優先順位の付け方として正しくありません。

トレーディングにおいて、AOは戦略の収益性をおおよそ（絶対的に正確ではない）計算するために使われるツールで、許容誤差は1ドル以内であることもあります。

しかし、最大限の精度を追求すると（ちなみにこれは、未来に発見された値が金の山をもたらすという信仰と同じような遠大な意味を持つ）、コンピュータ資源と自分の時間を過剰に使ってしまうことになるのです。

実践では、合理的に行動し、仕事道具を効果的に使うことが求められます。

 
Alexander Laur:

...例えば、最適化ステップを0.01とした場合、競合他社が得た値は、小数点以下2桁の差でなければならない ...

オンラインのグラフビルダーで、放物線や双曲線を描いてみてください。パラメータを0.01のステップで変更すると、10000、あるいは0.0001の値が変わることがおわかりいただけると思います。これを「非線形性」という。数学コース6～7級
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