記事"エキスパートアドバイザの自己最適化：進化的遺伝的アルゴリズム"についてのディスカッション
本当におめでとう！
СанСаныч Фоменко:
心からおめでとう！
心からおめでとう！
ありがとう。
使ってください。
また、「予測因子の最適な組み合わせを見つける」セクションの予測因子の総セットは何であり、それらはどのように得られたのか（それらが指標であることは明らかであるが、MTまたは他の引用元へのリンクはない）、どのように理解するのか？本文中には、「前の記事と同じデータと関数を使用して います」という記述がありますが、そのような記事へのリンクはありません。
あなたはプログラマー、生物学者、サイバネティシスト？
ちなみに、進化論が理論と呼ばれるのは、それが証明されていないからである。
Реter Konow:
あなたはプログラマー、生物学者、サイバネティシスト？
何に興味がありますか？
あなたはプログラマー、生物学者、サイバネティシスト？
Реter Konow:
ところで、進化論は証明されていないから理論と呼ばれている。
年代記に記されているはずだ ))))
ところで、進化論は証明されていないから理論と呼ばれている。
Комбинатор:
それは歴史に残るはずだ ))))
それは歴史に残るはずだ ))))
おそらくそうだろう。
しかし、「......最適値の探索、ここで値は いくつかの入力パラメータに依存する複雑な関数である......」。キエフ高等軍事航空工学学校の2年生だった私は、すでにこのフレーズを発音することができなかっただろう...。しかも、かなり市民的で一般的な教育の数学科で。著者は一般的な最適化と特に目標関数を理解するのが苦手なようだ。厳密にはイミフ。
Алексей Тарабанов:
私は誰かを怒らせるつもりはない。いつからハーネスを着けているのですか？
おそらくそうだろう。
しかし、「......最適値を探索する。その値は、 いくつかの入力パラメータに依存する複雑な関数である......」。キエフ高等軍事航空工学学校の2年生だった私は、すでにこのフレーズを口にすることはできなかっただろう...。しかも、かなり市民的で一般教養の数学科で。著者は一般的な最適化と特に目標関数を理解するのが苦手なようだ。厳密にはイミフである。
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新しい記事 エキスパートアドバイザの自己最適化：進化的遺伝的アルゴリズム はパブリッシュされました:
この記事では、進化的アルゴリズムにある主要な原理と、その多様性および特徴について検証します。実験を使用した簡単なエキスパートアドバイザの例では、最適化が私達の取引システムに何をもたらすかを見ていきます。遺伝的、進化的、またその他のタイプの最適化を実装するプログラムのセットを検証し、取引システムのパラメータの最適化や予測変数のセットの最適化時の適用例をご紹介します。
良い結果です。ではバランスは？
図3. 最適なパラメータのバランス
妥当な時間内で非常に良い結果です。
遺伝的アルゴリズムと進化的アルゴリズムの結果の比較の為に、これらを使用した一連の実験を行いましょう。初めに"soma"パッケージで実装されているSOMAアルゴリズム（Self-Organising Migrating Algorithm）をテストします。
作者: Vladimir Perervenko