Optimizasyon ve numune dışı test. - sayfa 4
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bence evet!
Ayrıca (eleştiriyi dikkate alarak) fikrin basit bir şekilde uygulanmasına tam olarak katılmayanlara önemli bir itiraz olduğunu not ediyorum.
"Şeylerin özünü gerekli olanın ötesinde karmaşıklaştırmamak gerekir!" (Br. Occam)
İlk optimizasyonun ardından ikincisi (örnek dışı) basit ve yeterli bir çözümdür!
Biz hala optimizasyon için optimizasyon değil, kâr etme hedefinin peşindeyiz.
--> Slash run aynı şeyi yapar (belirleyin, kontrol edin). Bölme, geçişle karşılaştırıldığında ne gibi ilaveler getiriyor?
Bölümleme, bilgileri etkili bir şekilde filtreler. Miktar açısından.
Vita yazdı:
--> "Optimizasyon sonuçlarını tüm numune üzerinde işledikten" ile D kümesini atmayı kastediyorsanız, o zaman katılmıyorum - ara kayıplar veren sonuçları (numune üzerinde veya numune dışında) atmak, çözülen temel bir görevdir tüm numunede optimizasyonun kendisi sırasında, yani. optimizasyon sonrası işleme gerek yoktur. Sonuç hemen bir B kümesi olacaktır. Ve numunenin dışında zahmetli ek kontroller yoktur.
Matematiksel anlamda optimizasyonu mu yoksa gerçek bir test cihazında optimizasyonu mu kastediyorsunuz? Seçim, anladığım kadarıyla, şimdi her iki seçimi de içeriyor. Her iki örnekte de gereksiz üç set çalıştırmanın zaman kazandıracağını düşünüyor musunuz? Uygulamaya gelince, test cihazınızı sıfırdan yazarsanız, uygulama yükü önemsiz olabilir. Uygulamaya çalışın, sonra soruya dönebiliriz.
Bence evet!
Ayrıca (eleştiriyi dikkate alarak) fikrin basit bir şekilde uygulanmasına tam olarak katılmayanlara önemli bir itiraz olduğunu not ediyorum.
"Şeylerin özünü gerekli olanın ötesinde karmaşıklaştırmamak gerekir!" (Br. Occam)
İlk optimizasyonun ardından ikincisi (örnek dışı) basit ve yeterli bir çözümdür!
Biz hala optimizasyon için optimizasyon değil, kâr etme hedefinin peşindeyiz.
Ben de aynı fikirdeyim ve Ockham'a tamamen katılıyorum. İki optimizasyon yapmamalısınız - sadece bir tanesi yeterlidir.
Kendi sözlerin " Uzman Danışmanı optimize ettikten sonra, sık sık, optimize edici tarafından önerilen bir düzineden fazla parametre setini sıkıcı bir şekilde örneklememiz gerekiyor."
Numune dışı numune bölümü olmadan tüm popülasyon üzerinde bir çalışma, daha az yeterli ve hatta daha basit bir çözüm değildir.
Kesinlikle katılmıyorum, Vita . Aksi takdirde, sinir ağlarında tüm verilerin temelde farklı olan üç parçaya bölünmesi olmazdı: gerçek optimizasyon - sadece ilk bölümde; ikincisi yalnızca eğitimin sonunu belirlemeye hizmet eder ve üçüncüsü - sadece tek test için. Yani, gerçek ayarlama sadece ilkinde gerçekleşir ve üçüncüsünde - ne olur ... Ve seçim - "Occam'ın usturası" veya sisteme olan güven kaybı - sistemin yaratıcısına kalır.
Kabaca söylemek gerekirse, A+B+C optimizasyonu yukarıda açıklanan işlemden tamamen farklıdır.
Kesinlikle katılmıyorum, Vita . Aksi takdirde, sinir ağlarında tüm verilerin üç parçaya bölünmesi olmazdı. Gerçek optimizasyonun yanı sıra - yalnızca ilk sitede; ikincisi yalnızca eğitimin sonunu belirlemeye hizmet eder ve üçüncüsü - sadece tek test için.
Sinir ağlarındaki verilerin üç parçaya bölünmesi, bu kalıpları tanımlamak için yasaları öğrenmek için (2x2 = 4 gibi) var olduğundan şüpheleniyorum. Ve sadece onlarsa. Aksi takdirde, sinir ağı kendi başına eğriye ayarlanacaktır.
Ve sonra, bana göründüğü gibi, test cihazının görevi kalıpları öğrenmek veya tanımlamak değil, en uygun parametre setini bulmaktır. Bu, basit kaba kuvvet veya genetik algoritmalar veya belki bir sinir ağı ile yapılabilir. Ancak örnek için bir dizi optimal parametre bulunduğunda, eğriye uymayı nasıl önlersiniz? Prensip? Numune dışı test yapılırken kümenin ne tür kötü öğeleri kaybolur?
--> Slash run aynı şeyi yapar (belirleyin, kontrol edin). Bölme, geçişle karşılaştırıldığında ne gibi ilaveler getiriyor?
Bölümleme, bilgileri etkili bir şekilde filtreler. Miktar açısından.
--> split, örnek içi veya örnek dışı kayıplarla, ancak toplam kümülatif kazançla sonuçları filtreler. Bu, atmak istediğim bir şey değil.
Vita yazdı:
--> "Optimizasyon sonuçlarını tüm numune üzerinde işledikten" ile D kümesini atmayı kastediyorsanız, o zaman katılmıyorum - ara kayıplar veren sonuçları (numune üzerinde veya numune dışında) atmak, çözülen temel bir görevdir tüm numunede optimizasyonun kendisi sırasında, yani. optimizasyon sonrası işleme gerek yoktur. Sonuç hemen bir B kümesi olacaktır. Ve numunenin dışında zahmetli ek kontroller yoktur.
Matematiksel anlamda optimizasyonu mu yoksa gerçek bir test cihazında optimizasyonu mu kastediyorsunuz? Seçim, anladığım kadarıyla, şimdi her iki seçimi de içeriyor. Her iki örnekte de gereksiz üç set çalıştırmanın zaman kazandıracağını düşünüyor musunuz? Uygulamaya gelince, test cihazınızı sıfırdan yazarsanız, uygulama yükü önemsiz olabilir. Uygulamaya çalışın, sonra soruya dönebiliriz.
--> "Seçim, anladığım kadarıyla, şimdi her iki seçimi de içeriyor." - üzgünüm, bunu düşünmenizi istemedim. Unut gitsin.
MetaTrader'a gerçek test cihazının, numune + numune dışı setini optimize ederken, numunenin optimizasyonu ile sonraki numune dışı testlerle aynı sonuçları almanızı sağladığını söylemek isterim. Test Cihazında "Uzman Özellikleri" butonu, ardından "Test" ve "Optimizasyon" sekmeleri, istediğiniz uzunluk ve derinlikteki kayıplardan kurtulmanızı sağlar. Ve numunenin optimizasyonunun numune dışında sonraki testle başka hiçbir şeyden kurtulmadığı ve hiçbir şey getirmediği gerçeğine dayandığım için, sorunun çözümü budur.
Ne yazık ki, matematiksel anlamda herhangi bir eğri için parametrelerin mükemmel optimizasyonu elde edilebilir. Numune dışında "gelecek için" test yapma hilesi gizlidir, ancak yine de verilen tüm numune seti + numune dışı için aynı banal optimizasyon. Gelecek için garanti yok. Eğri uydurmadan kurtulmak yok. Çalışan parametre seti başka bir şekilde aranmalıdır.
Bu doğru, Vita , kalıpları belirlemek için. Ve biz burada ne yapıyoruz? Bu özdeşleştirmenin, orijinal kümenin (= eğri uydurma) önemsiz bir "hatırlanmasına" dönüşmemesi için, iki veri kümesi daha icat edilmiştir. NN'de her şey şu şekildedir: öğrenme, A kümesinde (eğitim) amaç fonksiyonunu azaltma yönünde gerçekleşir (bu genellikle bir tahmin veya sınıflandırma hatasıdır). Eğitim, A'daki hata monoton olarak azalacak şekilde düzenlenir.
Aynı zamanda, aynı parametrelerle aynı hata B setinde kontrol edilir (doğrulama). Orada, hata bir kase işlevi olarak değişir (önce düşüyor, sonra minimum, sonra bir artış). B setinde minimum hataya ulaşılır ulaşılmaz eğitim durur. A üzerinde eğitimin daha fazla devam etmesi, hatada bir azalma olsa bile, B setindeki hata zaten büyümeye başladığı için eğriliğe yol açar. Bu andan itibaren ağın genelleme yeteneğinin azaldığına inanılmaktadır. Bu nedenle, A'ya uyumu sınıra getirmeden eğitim zorla durdurulur (ve bu, algoritma ile üst alıntı iyileştiricinin yaptığı uyum arasındaki temel farktır).
Ve son olarak, eğitimin durdurulduğu parametre seti üçüncü set C (test) üzerinden çalıştırılır. Bu, eğitim kalitesinin gerçek testidir, çünkü C'deki veriler daha önce eğitimi hiç etkilememiştir. Tabii ki, sinir ağının bulunan parametrelerle kararlı çalışmasının garantisi yoktur, ancak böyle bir algoritma, burada forumda bulunan sözde kâselerin en az% 95'ini bir kenara atar - her biri :).
Ve tek bir veri alanı üzerinde basit bir numaralandırma, eğitim alanında ideal ve bunun dışında işe yaramaz, en saf eğriliktir.
Tabii ki, MT4 bir sinir ağı programı değil ve genel algoritmanın yeniden yapılması gerekecek, ancak yine de "optimizasyon" dediğimiz önemsiz eğrilikten daha iyidir, hehe...
MetaTrader'a gerçek test cihazının, numune + numune seti optimizasyonu yaparken aynı sonuçları almanızı sağladığını söylemek istedim, daha sonra numune dışı test ile numunenin optimizasyonu olarak. Test Cihazında "Uzman Özellikleri" butonu, ardından "Test" ve "Optimizasyon" sekmeleri, istediğiniz uzunluk ve derinlikteki kayıplardan kurtulmanızı sağlar.
Her şey göreve bağlı. Test süresi boyunca kârın tek biçimli dağılımını ihmal edersek, MT test cihazının standart yetenekleri gerçekten yeterlidir ve zaman maliyetleri karşılaştırılabilir olacaktır. ihmal edilmeli mi? Herkesin kendi deneyimi ve kendi görüşleri vardır. Süreç gerçekten de uydurma olarak adlandırılabilir, ancak sanırım yaklaşım terimi daha doğru olacaktır. Her yaklaşıklık geleceğe yönelik tahmin edilemez ve kâr tekdüzelik kriteri, tahmin için açıkça uygun olmayan seçenekleri atmamıza izin verir. Tabii ki IMHO.
Ve tek bir veri alanı üzerinde basit bir numaralandırma, eğitim alanında ideal ve bunun dışında işe yaramaz, en saf eğriliktir.
--> Bu doğru.
Ancak sitenin parçalara bölünmesini sağlayan nedir? Affedersiniz, üç farklı parçada "sözde öğrenme" neye yol açar? Her bir sitenin bir kârı olduğu gerçeğine? Bu neden daha uygun? Site dışında iyilik garantisi veriyor mu? Eğer inanıyorsan, o zaman Tanrı aşkına. Ayrıca, test cihazı size eğriyi boğma fırsatı verir, böylece her A, B, C ... parçasında bir kar elde edersiniz.
Sadece, sinir ağlarını bir kenara bırakalım, çünkü bu konunun yakınından bile geçmediler. İnsanlar, hemoroidleri, bu arada, işaret ettiğim, ancak daha fazlasını duymadığım, şüpheli bir avantaj için manuel olarak ele alıyorlar, neden numune içi optimizasyon ve numune dışı testlerden sonraki sonuçlar banal bir taramadan daha iyi? Görüyorsunuz, gerçek çalışma ve sonuçlardan bahsediyoruz, sinir ağları teorisinden değil. Lütfen, belirttiklerime ek olarak, varsa gerçek faydaları belirtin.