ハードウェアの選択 - ページ 2

[Alexey Volchanskiy]

Vladimir:

最適化のためにデベロッパーは何を提供してくれるのだろうか。

その方法は、ガリーの機能に対応しているのでしょうか？

クレジット ))))

[SeriousRacoon]

Alexey Volchanskiy:
なぜデバッグ中に最適化するのか？まず、エラーなく動くようにすること、通常のテストでOKです。 そして、クラウドはテスターでは動かず、オプティマイザーでのみ動きます。

もちろん、デバッガーでクリックすることではありません。広い意味でのデバッグ、アルゴリズムのチューニング。パラメータのないEAというのは悲願ですが、今のところ実現されていません。）

[Vladimir]

Alexey Volchanskiy:
クレジット ))))

改めてEAの最適化に関するヘルプを読み直しました（自分では使っていません、ヘルプに限りますが）。最速降下法、座標降下法、モンテカルロ法という最もシンプルな方法すら存在しないことがわかるのです。次元の呪縛があるブルートフォースか、未知の遺伝的アルゴリズム か、どちらかです。どちらの方法も、リソースを必要とし、時間がかかります。

私の理解は正しいでしょうか？

では、なぜストラテジーテスターのアドオンには、実行回数を大幅に減らし、長年研究されてきた手法で最適化を行うものがなく、必要なリソースを増やす方向に動いているのでしょうか。

[Alexey Volchanskiy]

Vladimir:

改めてEAの最適化に関するヘルプを読み直しました（自分では使っていません、ヘルプに限りますが）。それによると、最速降下法、座標降下法、モンテカルロ法といった最も単純な方法すら存在しないのだ。次元の呪縛があるブルートフォースか、未知の遺伝的アルゴリズム か、どちらかです。どちらの方法も、リソースと時間を消費します。

私の理解は正しいでしょうか？

もしそうなら、なぜストラテジーテスターの上に、実行回数を大幅に減らし、十分に検証された手法で最適化を実装するアドオンがないのでしょうか？

技術的にアドインを作ることはできません。そのようなAPIはありません。自分たちでテスターを書けばいいんです。ランスルーを分析する機会もある。

OnTesterPass()。

遺伝的アルゴリズムは広く使われているので、ご存じない方は記事があります。それ以外の質問は開発者に。

[Andrey Dik]

Vladimir:

最適化のために開発者が提供するものは何だろうと考えた。

その方法は、ガリーの機能に対応しているのでしょうか？

ガリガリ君機能の何が問題なのか？

ウラジミール

改めてExpert Advisorの最適化に関するヘルプを読み直しました（自分では使っていません、ヘルプに限ります）。最速降下法、座標降下法、モンテカルロ法という最もシンプルな方法すら存在しないことがわかる。 次元の呪縛があるブルートフォースか、未知の遺伝的アルゴリズム か、どちらかです。どちらの方法も、リソースを必要とし、時間がかかります。

私の理解は正しいでしょうか？

それなら、ストラテジーテスターのアドオンで、実行回数を大幅に減らして、長年研究されてきた手法で最適化するようなものはなく、必要なリソースを増やす方向で動いているのではありませんか？

遺伝子以外のアルゴリズムの優位性を証明する例はあるのでしょうか？また、離散データプログラム（Expert Advisor）の最適化関数のように、水平方向が広く、山や谷が鋭い、複雑なステップ関数についてはどうでしょうか？

[Georgiy Merts]

Vladimir:

改めてEAの最適化に関するヘルプを読み直しました（自分では使っていません、ヘルプに限りますが）。最速降下法、座標降下法、モンテカルロ法という最もシンプルな方法すら存在しないことがわかるのです。次元の呪縛があるブルートフォースか、未知の遺伝的アルゴリズム か、どちらかです。どちらの方法も、リソースと時間を消費します。

遺伝的アルゴリズムでは、全探索に比べて実行回数が大幅に削減され、関数が十分に滑らかであれば、より高速に最適化を行うことができます。関数が強く「破れ」ている場合、完全な列挙も無意味である。「破れ」た関数はアルゴリズムの不安定さを意味し、見つかった「最適値」は最適点ではなく、ランダムなスパイクである可能性が高い。

[Andrey Dik]

George Merts:
遺伝的アルゴリズムでは、全探索に比べて実行回数を大幅に減らすことができ、関数が十分に滑らかであれば、ずっとずっと速く最適化に至ることができます。関数が強く「ギザギザ」している場合、全探索しても無駄です。「ギザギザ」関数はアルゴリズムの不安定さを意味し、見つかった「最適値」はランダムな外れ値で、全く最適な点ではない可能性が高いのです。

最適点」「最適値」の定義を教えてください（ご自分でも結構です）。

[Georgiy Merts]

Andrey Dik:
最適点」「最適値」の定義を教えてください（ご自分でも結構です）。

これは、最適化された値（バランス、回収率など）が最も高く、かつ安定している、つまり入力パラメータが少し変化しても最適化された値が大きく変化しないようなパラメータのセットである。この場合、最適値ではなく、単なるランダムな関数の異常値であることがわかります。

[Andrey Dik]

George Merts:
これは、最適化された値（バランス、回収率など）が最も 高く、安定している、つまり入力パラメータが少し変化しても最適化された値が大きく変化 しないようなパラメータのセットである。もしそうなったら、それは最適値 ではなく、単なるランダムな関数の異常値です。

それ以外の、前の記事と論理的に関連した答えはありえないので、まさに私が期待していた答えです。

そして、その矛盾を強調するようにお願いしたのです。考えて、つなげてみてください。できない場合は、私が手伝います。要は、あなたの投稿は、広く誤解を生んでいる例だということです。

[Georgiy Merts]

Andrey Dik:
それでもダメなら、私が手伝います。要は、あなたの投稿は、広く誤解を生んでいる例だということです。

また、どこに矛盾や誤解があるのでしょうか？なぜ、なぞなぞで話すのか（なぞなぞで話そうか）。具体的な反論があれば、どんどん自分の考えをぶつけて、議論しましょう。