优化与适应的故事

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这些概念之间的根本区别是什么？
 
没有任何。
 
Vladimir Baskakov:
这些概念之间的根本区别是什么？
优化必须一次完成，在开始交易前的第一次启动时在专家顾问体内进行，然后在交易过程中，你只需要调整优化后的参数。优化是由专家顾问的一个特殊的内部独立块来计算参数，而不是通过搜索来完成。在这种情况下，这些参数可以是私有的，只对专家顾问可见，因为它们是自我调整的（自我优化）。

如果在多个通道上有过冲现象，而不考虑正向应用，则是一种配合。

想象一下，用蛮力法解决一元二次方程的问题。这很愚蠢。
 
Vladimir Baskakov:
这些概念之间的根本区别是什么？

是的，同事们说得很对!任何优化都是对故事的一种贴切!

另一个问题来了：用什么方法来确定优化中产生的参数的质量？

我的观点：正向测试不足以确定优化质量...

 
Serqey Nikitin:

是的，同事们说得很对!任何优化都是对故事的一种贴切!

这里还有一个问题：如何确定优化过程中获得的参数的质量？

我的观点：一个正向测试不足以确定优化的质量...

我处理这个问题已经有一年了。

在我看来，这种特性应该被称为 "可持续性"，而不是 "质量"。

也就是说，不是结果的 "美 "或 "量"，而是其不因市场的微小变化而改变的能力。

然而，我个人试图通过正向测试的结果来衡量这个参数。可惜的是，结果是非常温和的。

 

优化是寻找一个最佳状态，通常是一个全局状态。也就是说，它是对稳定的系统参数的一种搜索。如果找到了局部最优，或者待优化参数的维度太大，就会变成拟合。

有良好的优化，优化不足和过度优化。过度优化可以等同于适应历史。


 
Nikolai Semko:
优化必须一次完成，在交易开始前的第一次启动时，在同一个专家顾问体中进行，然后在交易过程中只需修正优化的参数。优化是由专家顾问的一个特殊的内部独立块进行的，它计算参数而不是通过参数。在这种情况下，这些参数可以是私有的，只对专家顾问可见，因为它们是自我调整的（自我优化）。

如果在多个通道上出现过冲，而不考虑正向应用，则是一种配合。

想象一下，用蛮力法解决一元二次方程的问题。这很愚蠢。

一般来说，这是错误的方式。

 
优化或调整 - 这取决于系统本身，它是否能够交易。
 
Maxim Dmitrievsky:

有良好的优化，优化不足和过度优化。

回顾一下 "良好契合度 "标准，简而言之？
 
secret:
回顾一下 "良好匹配 "的标准，简而言之？

以最少的参数获得最可接受的acuraci，用2个词来形容就是

这是不考虑前进和其他事情的，因为问题是这两个概念之间的区别是什么？

如果是前锋，就是错误的平衡，等等。转发自动删除第一部分的过度优化，几乎可能是

然后是统计学，这与优化过程无关......一般人群、代表性样本等。
 
Maxim Dmitrievsky:

以最少的参数获得最可接受的acuraci，用2个词来形容就是

这是不考虑前进和其他事情的，因为问题是这两个概念之间的区别是什么？

如果是前锋，就是错误的平衡，等等。转发自动删除第一部分的过度优化，几乎可能是

是的，关于样本中的问题。那么它是如何计算的，准确吗？这不像是跨国公司会在这里工作。我们假设完全没有参数，比方说我们想拟合最佳SMA。
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