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 8

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mytarmailS #:
なぜか？

慣れない道で、フロントガラスにテープを貼って、バックミラーだけで車を運転できるだろうか？

 
Nikolai Semko #:

慣れない道で、フロントガラスにテープを貼り、バックミラーだけで車を運転できるだろうか？

刻々と変化する非定常的な環境において、一定のパラメーターで操作するのは、控えめに言っても甘い......。

アイデアとして。
最適化サーフェスは、ダイナミックに考えればゆっくりと変化する。

それを時系列に変換すれば、このダイナミクスを予測することができる...そうすれば、明日のTCの最適なパラメーターを知ることができる。
 
mytarmailS #:
刻々と変化する非定常的な環境において、一定のパラメーターで動くのは、控えめに言っても甘い......。

アイデアとして
最適化サーフェスは、ダイナミクスで想像するとゆっくりと変化する...。

時系列に変換すれば、このダイナミクスを予測することができる...こうして、明日と 昨日のTSの最適パラメータを知ることができる。

変化する環境（この場合は最適化サーフェス）では、ある時点のどこで止まるかが重要なのではなく、その時点が次の瞬間に下がるか上がるかが重要なのだ。さらに、これは重要なことではないが、加速しながら上に向かうのか、減速しながら上に向かうのかが重要である。
つまり、上昇する丘の上の点を選んだが、次の瞬間に成長速度が減速し始めた場合、下降する谷の上の点を選んだが、次の瞬間に下降速度が減速した場合よりも悪い決断となる。
確率55％以上の予測モデルがなければ、どんな戦略も無に等しい。

 


資金の線は、50％以上（60％以上）の確率で残高の線より上になければならない。
トップのシグナルを表示し、この2つの線がある下のチャートを見てください。
ほとんどすべてのシグナルは、緑の線（資金の線）が残高の線より下にあることがほとんどです。
利益を伸ばす代わりに、なぜたくさんの利益を伸ばすのか理解できません。



こうあるべきだ


 
標準的なGAについて、それが何であり、なぜテストにないのかを説明する。
標準的なGAは最も古いAOの1つであり、同時に最も強力なAOの1つでもある。バイナリーアルゴリズムであるため、オプトパラメータの数とステップというすべての制限がある。
染色体の長さの制限（これはoptパラメータの数だけではない）以外にも、ダイナミックステップが適用できないなどのデメリットがあり、ゼロステップが適用できないことは言うまでもない。
しかし、これらの欠点にもかかわらず、現在最も強力なアルゴのひとつであることに変わりはない。
記事のテストはゼロステップで行われているので、標準のGaをテストして表に入力することはできません。
結論として、標準的なハ（バイナリ）は道徳的にも物理的にも時代遅れである。
船が大劇場の広大さを探求している時、つまり、あらゆる種類のチャットルームが、どのように生きるべきか、どのように生きるべきでないかをアドバイスしている時、MT5にいくつかのAOを追加する可能性を検討する時です。
 
「つまり、AOはFFが変化するよりも速くパラメーターを調整することができる（はずだ）。
つまり、AOはFFが変化するよりも速くパラメーターを調整することができる（はずだ）。
私は長い間、ニューラルネットワークを応用してAOの収束性を高める方法を考えていた。それが可能な時代になったようだ。
AOにとっては、FFが変わろうが変わるまいが、やみくもにサーチすることに変わりはない。絶望的とも思えるミッションの成功を左右するのは、サーチ戦略なのだ。
 
Andrey Dik #:
「つまり、AOはFFが変化するよりも速くパラメーターを調整することができる（はずだ）。
つまり、AOはFFが変化するよりも速くパラメーターを調整することができる（はずだ）。
私は長い間、ニューラルネットワークを応用してAOの収束性を高める方法を考えていた。それが可能な時代になったようだ。
FFが変わろうが変わるまいが、AOがやみくもにサーチすることに違いはない。
概念を混同してはいけない
FFは誤差を計算するための関数である。
そしてOPは最適化サーフェスである。

前者を後者と呼ぶのは正しくない。
 
Nikolai Semko #:

変化する環境（この場合は最適化サーフェス）では、ある時点でどこで止まるかは問題ではなく、そのポイントが次の時点でどこに下がるか上がるかが重要なのだ

読めないのか？

 
mytarmailS #:
概念を混同しないでください
FFはエラー計算のための関数
OPは最適化サーフェス

前者を後者と呼ぶのは正しくない

いや、あなたは混乱している。

FFはフィットネス関数、つまりある評価基準の値であり、FF値の全領域はサーフェス（多次元であり得る）である。

そして「誤差計算のための関数」はそれと何の関係があるのでしょうか？FFはあらゆる評価基準に対する一般的な概念であり、"誤差計算のための関数 "だけではない。

そして、"OP "は、私がどこかで出会った概念では全くない。

 
Andrey Dik #:

いや、君は混乱している。

FFはフィットネス関数、つまりある評価基準の値であり、FF値の全領域はサーフェス（多次元であり得る）である。

そして「誤差計算のための関数」はそれと何の関係があるのか？FFはあらゆる評価基準に対する一般的な概念であり、"誤差計算のための関数 "に限らない。

そして、"OP "という概念はどこにも見たことがない。

フィットネス関数はターゲット関数、別名フィットネス関数の亜種であり、フィットネスとは誤差のことである。



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