記事「母集団最適化アルゴリズム：SSG（Saplings Sowing and Growing up、苗木の播種と育成）」についてのディスカッション - ページ 6

[fxsaber]

Andrey Dik #:

この目的のためには、マイナーFFの上にメインFFを導入する必要がある。メインFFはグリーン領域を記述し、グローバルな最大値でなければならない。

つまり、写真上のFFが必要なのではなく、大域的な最大値を探すためのFFが必要なのだ。

指で説明するのは難しいが、記事で説明できるだろう))))

有能なアプローチでは、誰も同じバランス基準で最適化しないことは明らかである。彼らは、オーバーシュートがないこと、統計的に有意な取引回数などを考慮に入れようとする。

このトピックについてはここに 少し書いた。

各パスで同じような取引の画像が得られるはずです。ここでは、不正取引とTCレンガを見ることができる。

最適化基準を形成するためには、異常値である取引を除外することが望ましい。

しかし、これは都合の良いFFを形成するための話題である。たとえピークがまったくなく、丘のような性質を持っていたとしても、これらの丘は1回のパスで見つかるものではない。だから私はこうしている。

取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム

記事 "集団最適化アルゴリズム：苗木の播種と成長（SSG）アルゴリズム "についての議論

fxsaber、2023.03.22 00:32

私は間接的に多数のコアが関与しているときに最適化の強制中断を介してローカルを見つける。大雑把に言うと、Testerに20のエージェントがあり、2000パスで最適化を中断しています。

しかし、これは非常に大雑把です。最良の丘を捨てて最適化を繰り返す方が確実です。

[Nikolai Semko]

fxsaber 最適化基準に 関係なく）タイトフィットである。

2つのパラメータを持つTCの完全な最適化を1～2年間毎日行い、同様のフレームを取得し、これらのフレームからビデオを作成すると、このようなものが得られます：

表面が静止したままであると仮定するのは甘いでしょう。
そこで質問です：
ポイントは何ですか？

[fxsaber]

Andrey Dik グループがグループから 追い出され、別々の極端なグループを形成せざるを得なくなる「追い出し」メカニズムを考えることができる。

率直に言って、これは具体的な希望ではなく、アルゴ取引のための本格的なソフトウェアであるテスターに含まれなければならないツールである。

しかし、自分で調整するのが現実的です。

取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム。

記事 "母集団最適化アルゴリズム：苗木の播種と成長（SSG）アルゴリズム "の議論

fxsaber, 2023.03.23 19:51

伐採する面積のデータがあれば、（通常のテスターでも）その面積の位置がなくても、非常に簡単に最適化ができます。

しかし、GAの結果で発見されたグローバル最大値周辺の領域をどのように定義するのか、私には全く力量がありません。

GAのアルゴリズムは全く異なります。1000回のパスで最大値が見つかり、アルゴリズムが停止した場合、最後の100回のパスが見つかった最大値周辺の点であると仮定します。そして、この100点を取り、直ちに将来の最適化で捨てられる領域を形成する。

原理的には、同じ通常のGAを1回だけ実行すれば、optファイルの最後の100エントリがこれらのポイントになるはずです。しかし、マルチコアアプローチの場合、そうであるかどうかはわからない。そのため、何らかのクラスタリングが必要になる。このトピックに関する記事はたくさんあるので、勉強してみてほしい。

[fxsaber]

Nikolai Semko #:

表面が静止していると考えるのは甘い。

この泡立つ表面で比較的静的な点が必要なのだ。私はそれを見つけた。

それなのに、料理の技術や意味に話題を還元すべきではない。料理には鍋が必要だ。

[Nikolai Semko]

fxsaber #:

それでも、話題を料理の技術や意味に還元してはいけない。料理には鍋が必要だ。

+++

[Andrey Dik]

fxsaber #:

率直に言って、これは特別な希望ではなく、本格的なアルゴ取引ソフトウェアに必ず含まれるツールである。

しかし、自分で調整することもできる。

GAアルゴリズムはかなり違います。1000パスで最大値が見つかり、アルゴリズムが停止した場合、最後の100パスは見つかった最大値の周りの点だと思う。そして、この100個の点を、将来の最適化で捨てられる領域を形成する。

原理的には、同じ正規のGAを1回だけ実行すれば、optファイルの最後の100エントリはこれらのポイントになるはずです。しかし、マルチコアアプローチの場合、そうであるかどうかはわからない。そのため、何らかのクラスタリングが必要になる。このトピックに関する記事はたくさんあるので、調べる必要がある。

経験上、そう考える余裕があるので、タスクに対するアルゴリズムの選択は理にかなっていると思います。

ですから、このようなランキング表を作るというアイデアは有用だと思います。

特定のタスク - 珍しいタスクではなく、そのようなタスクという意味です。ニーズがあるのですから、できればプラットフォームに考慮されるべきです。

[mytarmailS]

最後の100の記録は異なるピークに対応するのではなく、すべて最後の1つのピークを中心とする。

[fxsaber]

Andrey Dik #:

経験上、そう仮定しても差し支えないので、単にテーブルからベストのものを選ぶのではなく、タスクのためにアルゴリズムを選択することに意味があることに注意するのが妥当だろう。

したがって、このような評価表を作るというアイデアは有用だと思います。

ランキングに乾杯！より客観的に。しかし、私はまだ少し混乱している。私が直面している現実的な問題にまだ目を向けているからだ。

具体的なタスクとは、具体的にそのようなタスクという意味であって、稀なタスクという意味ではない。

テスターに「以前の最適化で見つかった最大値の領域を捨てる」という チェックを追加します。

最初の実行はこのチェックを入れずに、残りはチェックを入れて実行する。最適化を20回行い、20のピークを得る。

そしてそれらをOOS-checkにロードし（20回の単独実行）、同時にTS/FF全体を評価する。

[Nikolai Semko]

fxsaber #:

この泡立つ表面の比較的静的な点が必要だ。これを見つけた

私が言いたいのは、TCの入力に "最適化 "を必要とする入力パラメータは存在すべきではないということだ。そのようなパラメータはTSをコインに変えてしまう。
内部パラメータの自己最適化も自己欺瞞である。

[fxsaber]

fxsaber #:

テスターでは、"以前の最適化で見つかった最大値の領域を破棄する "という チェックボックスを追加します。

独自の実装：

1. 最後のoptファイルを読み込み、最後の100パスから領域を生成した（当然ながら、これは全く正しくない）。
2. この領域を共通ファイルに追加した。
3. Expert Advisor は OnInit で Common-file からこれらの領域を読み込む。そして、入力がこれらの領域にヒットしたら、INIT_FAILEDを実行するというチェックもある。

準備はすべて整った！重要なのは、ポイント 1 の領域を正しく形成することだけです。