Торговый робот должен (условно) удовлетворять следующим условиям: Совершать достаточно много сделок на интервале настройки (оптимизации). Показывать столь же стабильный результат вне интервала
잘라낼 영역의 데이터가 있다면, (일반 테스터에서도) 해당 공간 위치 없이도 최적화를 매우 쉽게 할 수 있습니다.
그러나 GA 결과에서 찾은 글로벌 최대값 주변의 영역을 정의하는 방법은 완전히 부족합니다.
GA 알고리즘은 상당히 다릅니다. 1000번의 패스에서 최대값이 발견되고 알고리즘이 멈춘다면 마지막 100번의 패스는 발견된 최대값 주변의 지점이라고 가정합니다. 그런 다음 이 100개의 포인트를 가져와서 향후 최적화에서 버릴 영역을 즉시 형성합니다.
원칙적으로 동일한 일반 GA를 한 번만 실행하는 경우 옵트 파일의 마지막 100개 항목이 이 포인트가 되어야 합니다. 하지만 멀티코어 접근 방식에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 그렇기 때문에 일종의 클러스터링이 필요합니다. 이 주제에 대한 많은 기사가 있으므로 공부해야합니다.
솔직히 말해서 이것은 특정 소망이 아니라 진지한 알고리즘 트레이딩 소프트웨어인 테스터에 반드시 포함되어야 하는 도구입니다.
하지만 직접 조정할 수 있습니다.
GA 알고리즘은 상당히 다릅니다. 1000번의 패스에서 최대값이 발견되고 알고리즘이 멈춘다면 마지막 100번의 패스는 발견된 최대값 주변의 지점이라고 가정합니다. 그런 다음 이 100개의 포인트를 가져와서 향후 최적화에서 버릴 영역을 즉시 형성합니다.
원칙적으로 동일한 일반 GA를 한 번만 실행하는 경우 옵트 파일의 마지막 100개 항목이 이 포인트가 되어야 합니다. 하지만 멀티코어 접근 방식에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 그렇기 때문에 일종의 클러스터링이 필요합니다. 이 주제에 대한 기사가 꽤 많이 있으므로 조사해야합니다.
나는 마지막 100 개의 항목이 알고리즘마다 현저하게 다를 것이라고 믿습니다. 경험상 그렇게 생각할 여유가 있으므로 작업에 대한 알고리즘 선택은 테이블에서 가장 좋은 것을 취하는 것이 아니라 합리적입니다.....
따라서 이러한 순위 테이블을 만드는 아이디어가 유용하다고 생각합니다.
특정 작업-희귀 한 작업이 아니라 구체적으로 그러한 작업을 의미했습니다. 필요가 있으므로 플랫폼에서 가급적이면 고려해야합니다.
유능한 접근 방식을 사용하면 아무도 동일한 균형 기준으로 최적화하지 않는다는 것이 분명합니다. 그들은 오버 슈트의 부재, 통계적으로 유의미한 거래 수 등을 고려하려고 노력합니다.
여기에 이 주제에 대한 글을 조금 썼습니다.
각 패스에서 거래에 대한 비슷한 그림을 얻을 수 있습니다. 여기에서 불량 거래와 TC 브릭을 확인할 수 있습니다.
최적화 기준을 형성하려면 이상값인 거래를 버리는 것이 바람직합니다.
그러나 이것은 편리한 FF를 형성하는 주제입니다. 봉우리가 완전히없고 언덕이 많은 자연을 가지고 있더라도이 언덕은 하나의 완성 된 패스로는 발견되지 않습니다. 그래서 제가 이런 식으로하는 이유입니다.
거래, 자동 거래 시스템 및 테스트 거래 전략에 관한 포럼
"인구 최적화 알고리즘: 묘목 파종 및 성장(SSG) 알고리즘" 문서에 대한 토론
fxsaber, 2023.03.22 00:32
많은 수의 코어가 관련되어 있을 때 최적화를 강제 중단하여 간접적으로 로컬을 찾습니다. 대략적으로 말하면 테스터에 20 개의 에이전트가 있고 2000 개가 지나면 최적화를 중단합니다.
비슷한 프레임을 얻기 위해 1~2년 동안 매일 두 개의 매개 변수를 사용하여 TC에 대한 전체 최적화를 수행한 다음 이 프레임으로 비디오를 구성하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다:
그래서 질문은 다음과 같습니다:
요점이 뭐죠?
솔직히 말해서 이것은 특정 희망사항이 아니라 알고리즘 트레이딩을 위한 진지한 소프트웨어인 테스터에 포함되어야 하는 도구입니다.
그러나 직접 조정하는 것이 현실적입니다.
거래, 자동 거래 시스템 및 테스트 거래 전략에 대한 포럼.
"인구 최적화 알고리즘: 묘목 파종 및 성장(SSG) 알고리즘" 문서에 대한 토론
fxsaber, 2023.03.23 19:51
잘라낼 영역의 데이터가 있다면, (일반 테스터에서도) 해당 공간 위치 없이도 최적화를 매우 쉽게 할 수 있습니다.
그러나 GA 결과에서 찾은 글로벌 최대값 주변의 영역을 정의하는 방법은 완전히 부족합니다.
GA 알고리즘은 상당히 다릅니다. 1000번의 패스에서 최대값이 발견되고 알고리즘이 멈춘다면 마지막 100번의 패스는 발견된 최대값 주변의 지점이라고 가정합니다. 그런 다음 이 100개의 포인트를 가져와서 향후 최적화에서 버릴 영역을 즉시 형성합니다.
원칙적으로 동일한 일반 GA를 한 번만 실행하는 경우 옵트 파일의 마지막 100개 항목이 이 포인트가 되어야 합니다. 하지만 멀티코어 접근 방식에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 그렇기 때문에 일종의 클러스터링이 필요합니다. 이 주제에 대한 많은 기사가 있으므로 공부해야합니다.
표면이 정적으로 유지될 것이라고 가정하는 것은 순진한 생각입니다.
이 버블 링 표면에서 상대적으로 정적인 지점이 필요합니다. 저는 그것을 찾았습니다.
하지만 이 주제를 요리의 기술과 의미로 축소해서는 안 됩니다. 요리를 하려면 냄비가 필요합니다.
하지만 주제를 요리의 기술과 의미로 축소해서는 안 됩니다. 요리를 하려면 냄비가 필요합니다.
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솔직히 말해서 이것은 특정 소망이 아니라 진지한 알고리즘 트레이딩 소프트웨어인 테스터에 반드시 포함되어야 하는 도구입니다.
하지만 직접 조정할 수 있습니다.
GA 알고리즘은 상당히 다릅니다. 1000번의 패스에서 최대값이 발견되고 알고리즘이 멈춘다면 마지막 100번의 패스는 발견된 최대값 주변의 지점이라고 가정합니다. 그런 다음 이 100개의 포인트를 가져와서 향후 최적화에서 버릴 영역을 즉시 형성합니다.
원칙적으로 동일한 일반 GA를 한 번만 실행하는 경우 옵트 파일의 마지막 100개 항목이 이 포인트가 되어야 합니다. 하지만 멀티코어 접근 방식에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 그렇기 때문에 일종의 클러스터링이 필요합니다. 이 주제에 대한 기사가 꽤 많이 있으므로 조사해야합니다.
나는 마지막 100 개의 레코드가 알고리즘마다 현저하게 다를 것이라고 믿습니다. 경험상 그렇게 믿을 여유가 있으므로 작업에 대한 알고리즘 선택은 테이블에서 가장 좋은 것을 취하는 것이 아니라 합리적이라는 점에 유의해야합니다....
따라서 이러한 평가 테이블을 만드는 아이디어가 유용하다고 생각합니다.
여기 랭킹이 있습니다! 더 객관적입니다. 하지만 여전히 약간 혼란스럽습니다. 제가 직면하고있는 실질적인 문제를 여전히보고 있습니다.
테스터에서 "이전 최적화의 최대값을 찾은 영역 버리기"라는 체크 표시를 추가합니다.
그런 다음 첫 번째 실행은 이 체크 표시 없이, 나머지는 활성화된 상태로 실행합니다. 20개의 최적화를 수행하여 20개의 피크를 얻습니다.
그런 다음 OOS 검사(단일 실행 20회)에 로드하고 평가하면서 동시에 전체 TS/FF를 평가합니다.
이 버블 링 표면에서 비교적 정적인 점이 필요합니다. 이걸 찾았습니다...
하지만 여전히 그런 점을 찾는 것은 확률적인 성격이 있다고 생각합니다.
제 메시지는 TC 입력에 "최적화"가 필요한 입력 매개변수가 없어야 한다는 것입니다. 이러한 파라미터는 TS를 동전으로 만듭니다.
내부 파라미터의 내부 자체 최적화도 자기기만입니다.
테스터에서 "이전 최적화의 최대값이 발견된 영역 삭제" 확인란을 추가합니다.
독립적인 구현: