記事「最適化アルゴリズムの効率における乱数生成器の品質の役割」についてのディスカッション - ページ 6 12345678910111213...15 新しいコメント fxsaber 2024.03.31 20:06 #51 Stanislav Korotky #:したがって、元のデータセットを2つに分割し、片方の半分で最適化を行うことで、もう片方の半分の品質をコントロールすることが重要である。 ちょっと待って。アンドリューのアルゴリズムは、まさにMT5-Testerが実行するタイプの最適化を担当しています。引用の中で、あなたは最適化アルゴリズムのオーバーハングについて話しています。 この議論では、MT5-Testerのアルゴリズムとは形式的には競合しないが、全く異なる検索タスクを解決する、ある種の最適化アルゴリズムをまだ感じることができる。アンドレイの一連の記事にはそのようなアルゴリズムはなかった。 Andrey Khatimlianskii 2024.03.31 20:07 #52 Andrey Dik #:では、フルサーチの結果に含まれるすべての可能なパラメーターの中から、不慣れなデータで使用するセットを選択する方法はあるのでしょうか？我々は完全な検索を行っただけで、最適化はしていない。さて、この質問に答えることは非常に重要である。 そう、私たちは方法があると信じている。 その陰謀とは？ Andrey Khatimlianskii 2024.03.31 20:09 #53 用語に混乱があるようだ。 私は最適化とは、最適なパラメーター（この場合は取引戦略）を探すプロセスのことだと考えている。そして、「最良」のパラメーターとは、フォワードをうまく通過するパラメーターのことである。 fxsaber 2024.03.31 20:11 #54 Andrey Khatimlianskii #:用語が混乱しているようだ。私は最適化を、最適なパラメーター（この場合は取引戦略）を探すプロセスと呼んでいる。そして、「最良」のパラメーターとは、フォワードをうまく通過するパラメーターのことである。 どうやら、用語上の誤解があるようだ。 MT5-Testerの意味での最適化とは、最高のFF値を探すことです。 Andrey Khatimlianskii 2024.03.31 20:14 #55 fxsaber #:どうやら、用語上の誤解のようだ。MT5-Testerの意味での最適化 - FF値の最高値の検索。 スタニスラフと私は明らかに別のことを話していた。 最大値を見つけることは記事で公開されている。しかし、それは実用的な観点からは必ずしも有用ではないかもしれません。 fxsaber 2024.03.31 20:21 #56 Andrey Khatimlianskii #:記事の中で最大値を見つけることは明らかになる。しかし、実用的な観点からは必ずしも有用ではないかもしれない。 つまり、これは古典的な 最適化問題の様々な解き方に関する一連の記事の文脈からはやや外れている。 OOSの興味深い場所を見つける最も真正面からの方法は、古典的な問題を解く最適化アルゴリズムに強制的に割り込むことである。 例えば、GAが問題を解くのに10,000回パスするとする。明らかに、最初の3000パスからのベスト100結果は、10,000パスからのベスト100結果よりも多くの局所極値を含んでいる。 したがって、3000回のパスの後に中断し、ベスト100を見ることは、ロバストな設定を見つけるために合理的である。 Andrey Dik 2024.03.31 21:22 #57 Andrey Khatimlianskii #:その陰謀とは？ 陰謀などない。私が質問したのは、ある意味、用語を理解するためのテストであり、誰が「最適化」という用語に何を入れているのか、ということだ。 この用語を意図したとおりに使っているのはfxsaberが一番近い。 いずれにせよ、それは悪いことでも良いことでもなく、間違っていることでも正しいことでもない。ただ、目標を達成しやすくし、意味のないところに意味を持たせることを避けるだけである。 アーキテクチャーという点では、社内のテスターとオプティマイザーの構成は、すべてが非常に正しく行われている。だからこそ、Metaquotesの開発者たちが、「インハウス・オプティマイザでの最適化はフィットしている」といったユーザーのフレーズを読むと、職場で座りながら、おそらく身振り手振りを交えながら、精神的に冒涜的な言葉を積極的に使っている様子がよく想像できる。 用語の混乱を解消しようと思う。 Andrey Dik 2024.03.31 21:25 #58 Andrey Khatimlianskii #:スタニスローと私は明らかに別の話をしていた。最大値の追求は記事の中で明らかにされている。しかし、それは必ずしも実用的な観点から役に立つとは限らない。 そう、あなたは別のことを話していた。ケバブ料理の話題は開示されているが、ケバブはヘルシーではないかもしれない」というように聞こえる。大丈夫です、一緒に解決しましょう、フライとカツを分けて。 Andrey Dik 2024.03.31 21:42 #59 Stanislav Korotky #:これはある種の用語ゲームなのだろうか？最良のセットを選択する3つの方法を提案した。それらは、可能なすべての組み合わせで全履歴を実行する場合にも適している。例えば、このようなよく知られた問題があります：NSがあり（例えば、価格の増分で取引する）、このネットワークの重みを見つけるために最適化が使われます。あなたのアルゴリズムをそのまま適用 すると、過剰に訓練されたNSができあがり、新しいデータに対応できなくなる。したがって、元のデータセットを2つに分け、片方のデータセットで最適化を行いながら、もう片方のデータセットの品質をコントロールすることが重要である。 アルゴリズムを真正面から適用する」とはどういうことか、説明していただけますか？最適化アルゴリズムがどのように悪用されるのか、私にはわかりません。オーバートレーニング」や「フィッティング」という概念は、最適化アルゴリズムには当てはまらない。 いいえ、用語遊びではなく、一般的な最適化、特に最適化アルゴリズムにまつわる長年の誤解を正すための試みです。 Andrey Dik 2024.03.31 21:50 #60 fxsaber #:というわけで、古典的な 最適化問題のさまざまな解き方に関する一連の記事の文脈からはやや外れる。 はい、その通りです。スタニスラフとアンドレイは、この連載の文脈外のことについて話しています。そして、この連載は最適化問題の解法についてではなく、最適化アルゴリズムについてです。最適化アルゴリズムは最適化問題の一部でしかありません（アルゴリズム同士を比較するという観点からは、用語的にも正しくもそうです。 以下、コメントでより明確にします。見慣れたものを別の角度から見る助けになれば幸いです。 12345678910111213...15 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
したがって、元のデータセットを2つに分割し、片方の半分で最適化を行うことで、もう片方の半分の品質をコントロールすることが重要である。
ちょっと待って。アンドリューのアルゴリズムは、まさにMT5-Testerが実行するタイプの最適化を担当しています。引用の中で、あなたは最適化アルゴリズムのオーバーハングについて話しています。
この議論では、MT5-Testerのアルゴリズムとは形式的には競合しないが、全く異なる検索タスクを解決する、ある種の最適化アルゴリズムをまだ感じることができる。アンドレイの一連の記事にはそのようなアルゴリズムはなかった。
では、フルサーチの結果に含まれるすべての可能なパラメーターの中から、不慣れなデータで使用するセットを選択する方法はあるのでしょうか？我々は完全な検索を行っただけで、最適化はしていない。
さて、この質問に答えることは非常に重要である。
そう、私たちは方法があると信じている。
その陰謀とは？
用語に混乱があるようだ。
私は最適化とは、最適なパラメーター（この場合は取引戦略）を探すプロセスのことだと考えている。そして、「最良」のパラメーターとは、フォワードをうまく通過するパラメーターのことである。
用語が混乱しているようだ。
私は最適化を、最適なパラメーター（この場合は取引戦略）を探すプロセスと呼んでいる。そして、「最良」のパラメーターとは、フォワードをうまく通過するパラメーターのことである。
どうやら、用語上の誤解があるようだ。
MT5-Testerの意味での最適化とは、最高のFF値を探すことです。
どうやら、用語上の誤解のようだ。
MT5-Testerの意味での最適化 - FF値の最高値の検索。
スタニスラフと私は明らかに別のことを話していた。
最大値を見つけることは記事で公開されている。しかし、それは実用的な観点からは必ずしも有用ではないかもしれません。
記事の中で最大値を見つけることは明らかになる。しかし、実用的な観点からは必ずしも有用ではないかもしれない。
つまり、これは古典的な 最適化問題の様々な解き方に関する一連の記事の文脈からはやや外れている。
OOSの興味深い場所を見つける最も真正面からの方法は、古典的な問題を解く最適化アルゴリズムに強制的に割り込むことである。
例えば、GAが問題を解くのに10,000回パスするとする。明らかに、最初の3000パスからのベスト100結果は、10,000パスからのベスト100結果よりも多くの局所極値を含んでいる。
したがって、3000回のパスの後に中断し、ベスト100を見ることは、ロバストな設定を見つけるために合理的である。
その陰謀とは？
陰謀などない。私が質問したのは、ある意味、用語を理解するためのテストであり、誰が「最適化」という用語に何を入れているのか、ということだ。
この用語を意図したとおりに使っているのはfxsaberが一番近い。
いずれにせよ、それは悪いことでも良いことでもなく、間違っていることでも正しいことでもない。ただ、目標を達成しやすくし、意味のないところに意味を持たせることを避けるだけである。
アーキテクチャーという点では、社内のテスターとオプティマイザーの構成は、すべてが非常に正しく行われている。だからこそ、Metaquotesの開発者たちが、「インハウス・オプティマイザでの最適化はフィットしている」といったユーザーのフレーズを読むと、職場で座りながら、おそらく身振り手振りを交えながら、精神的に冒涜的な言葉を積極的に使っている様子がよく想像できる。
用語の混乱を解消しようと思う。
スタニスローと私は明らかに別の話をしていた。
最大値の追求は記事の中で明らかにされている。しかし、それは必ずしも実用的な観点から役に立つとは限らない。
そう、あなたは別のことを話していた。ケバブ料理の話題は開示されているが、ケバブはヘルシーではないかもしれない」というように聞こえる。大丈夫です、一緒に解決しましょう、フライとカツを分けて。
これはある種の用語ゲームなのだろうか？最良のセットを選択する3つの方法を提案した。それらは、可能なすべての組み合わせで全履歴を実行する場合にも適している。
例えば、このようなよく知られた問題があります：NSがあり（例えば、価格の増分で取引する）、このネットワークの重みを見つけるために最適化が使われます。あなたのアルゴリズムをそのまま適用 すると、過剰に訓練されたNSができあがり、新しいデータに対応できなくなる。したがって、元のデータセットを2つに分け、片方のデータセットで最適化を行いながら、もう片方のデータセットの品質をコントロールすることが重要である。
アルゴリズムを真正面から適用する」とはどういうことか、説明していただけますか？最適化アルゴリズムがどのように悪用されるのか、私にはわかりません。オーバートレーニング」や「フィッティング」という概念は、最適化アルゴリズムには当てはまらない。
いいえ、用語遊びではなく、一般的な最適化、特に最適化アルゴリズムにまつわる長年の誤解を正すための試みです。
というわけで、古典的な 最適化問題のさまざまな解き方に関する一連の記事の文脈からはやや外れる。
はい、その通りです。スタニスラフとアンドレイは、この連載の文脈外のことについて話しています。そして、この連載は最適化問題の解法についてではなく、最適化アルゴリズムについてです。最適化アルゴリズムは最適化問題の一部でしかありません（アルゴリズム同士を比較するという観点からは、用語的にも正しくもそうです。
以下、コメントでより明確にします。見慣れたものを別の角度から見る助けになれば幸いです。