Discussão do artigo "Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização" - página 13

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Bem, se essas minhas postagens forem excluídas após a reclamação de Dick, que considera qualquer crítica, mesmo em tons muito contidos, como um insulto pessoal, então minha FI ao moderador que fará isso.
 
Nikolai Semko #:
Não entendo por que você fala sobre colinas e picos como algo estático. O mercado não é estático!
Afinal, é absolutamente óbvio que, se você obtiver uma nova superfície FF todos os dias, por exemplo, ao "otimizar" dois parâmetros e, em seguida, colar os quadros obtidos, obterá algo assim:



E se você tiver pego a colina certa? É uma colina da história, mas não do futuro. Qual é o objetivo?
Portanto, concordo com Dmitrievsky. Adaptar-se à história ainda é adaptar-se, mesmo que você chame isso de otimização pelo método Macaca, Crane ou Octopus.

isso já foi discutido

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Discussão no artigo "Algoritmos de otimização de população: Algoritmo de semeadura e crescimento de mudas (SSG)".

Nikolai Semko, 2023.03.24 00:01

Em um ambiente em constante mudança (neste caso, a superfície de otimização), não é importante onde você para em um determinado momento, mas sim onde esse ponto diminuirá ou aumentará no próximo momento. Além disso, e isso não é importante, é importante se ele se moverá para cima com aceleração ou com desaceleração.
Ou seja, se você escolher um ponto em uma colina em crescimento, mas no momento seguinte a velocidade de crescimento começar a diminuir, será uma decisão pior do que se você escolher um ponto em uma calha em queda, mas se no momento seguinte a velocidade de queda diminuir.
Sem um modelo preditivo com probabilidade > 55%, qualquer estratégia não é nada.

ainda está lá 🤣
 
Nikolai Semko #:

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Discussão do artigo "O papel da qualidade do gerador de números aleatórios na eficiência dos algoritmos de otimização"

fxsaber, 2024.04.08 23:19

Voltando à pergunta. 50 vértices encontrados devem ser executados em OOS. E se uma InputsMax1 condicional for encontrada entre eles, vamos nos aprofundar mais. Caso contrário, jogamos fora (alteramos o símbolo).

É muita presunção pensar em mudar a opinião de uma pessoa na Internet, mas já ouvi seu ponto de vista.
 

Não estou disposto a dialogar de forma desrespeitosa.

Havia um campeonato de algoritmos de otimização, onde havia uma oportunidade de mostrar seus conhecimentos e habilidades, mas, por algum motivo, não vi pessoas desenhando cocô lá agora.

[Excluído]  
Campeonato de algoritmo de otimização 😀
 
É como se fosse: "Se vocês são tão inteligentes, por que não marcham em formação?"
 
fxsaber #:
É muita presunção pensar em mudar a opinião de alguém na Internet

Você está certo, mas a incapacidade de mudar a opinião de alguém na Internet não é o único problema.

 
Nikolai Semko #:
as mensagens serão excluídas

Provavelmente seria conveniente ter uma extensão de navegador para cada ramo da MQL5, na qual você poderia pedir para não mostrar determinadas mensagens. Eu gostaria de ver apenas mensagens construtivas.

[Excluído]  
Você começou a escrever sobre a comparação do gst - fracasso. Você começou a explicar sobre robustez - só desperdiçou o tempo das pessoas. É melhor fazer o que você sabe fazer: reescrever algoritmos de otimização em mql. Professor.
 
fxsaber #:

Se alguma regularidade nos preços puder ser reproduzida por TC, então o conjunto procurado corresponderá a algum topo local de FF. Alguns topos altos corresponderão a cisnes brancos não sistemáticos que estavam na amostra. Por causa deles, conjuntos de inputs mais baixos, mas potencialmente estáveis, são perdidos nas AOs clássicas.

Uma afirmação simples que é facilmente testada na prática. Considere praticamente qualquer TS com um grande número de posições não sobrepostas. Por exemplo, 10 dessas posições por dia. Encontre o máximo global de InputsMax1 para todo o ano de 2023 e InputsMax2 para o verão de 2023. Obviamente, no verão de 2023, nenhum AO encontrará InputsMax1 sequer próximo. Mas você verá que, entre os vértices locais para o verão de 2023, há um que está muito próximo de InputsMax1.

Provavelmente, um experimento muito semelhante acabou de ser realizado no último artigo. De fato, os melhores resultados no período futuro foram os conjuntos que tiveram bom desempenho, mas não o melhor no período principal.

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