Обсуждение статьи "Практическое использование нейросетей Кохонена в алгоритмическом трейдинге (Часть II). Оптимизация и прогнозирование" - страница 2
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
ГА никогда не будет сходиться к глобальному оптимуму, это эволюционный метод, нацеленный на разнообразие. Он вообще не обязан ни к чему сходиться.
https://www.monographies.ru/en/book/view?id=707
Дело не в том, что он сходится по-разному. А в том, что ограничен 10К проходами. У меня меньше 2-х минут занимает Оптимизация. Почему нельзя автоматически сделать сотню таких оптимизаций и показать общий результат - загадка.
Дело не в том, что он сходится по-разному. А в том, что ограничен 10К проходами. У меня меньше 2-х минут занимает Оптимизация. Почему нельзя автоматически сделать сотню таких оптимизаций и показать общий результат - загадка.
тогда можно ставить брутфорс и делать рэндомный перебор параметров внутри бота, и сохранять в табличку
тогда можно ставить брутфорс и делать рэндомный перебор параметров внутри бота, и сохранять в табличку
Рэндом и оптимизация - разные же вещи.
Рэндом и оптимизация - разные же вещи.
естественно ) любые критерии отбора добавляются и все, распределения сужаются постепенно
естественно ) любые критерии отбора добавляются и все, распределения сужаются постепенно
Не будем сводить к очевидному - реализовать любой оптимизационный алгоритм самому.
Не будем сводить к очевидному - реализовать любой оптимизационный алгоритм самому.
Вопрос не в этом, а в том нужна ли голая генетика вообще. Но если получится что-то интересное у Вас, то хорошо.
Вопрос не в этом, а в том нужна ли голая генетика вообще. Но если получится что-то интересное у Вас, то хорошо.
Ну все такие 30 млн проходов мне не перебрать полным перебором. И за 70 секунд получить неплохой результат - наверное, хорошо. Но методов улучшения нет, кроме ручного запуска.
Пока смотрел варианты по теме оптимизации (этот, например) пришел к выводу, что, наверное, будет не сложно забацать автооптимизацию на реальных тиках. Стало интересно, улучшаться ли результаты ТС?
не сложно забацать автооптимизацию на реальных тиках.
Столкнулся с проблемой повторяемости: ее нет от прохода к проходу. Какие есть способы получения одинаковых автопотимизационных проходов?
Столкнулся с проблемой повторяемости: ее нет от прохода к проходу. Какие есть способы получения одинаковых автопотимизационных проходов?
если там ГСЧ есть то MathSrand()
если там ГСЧ есть то MathSrand()
Спасибо, помогло.