文章 "种群优化算法：树苗播种和成长（SSG）算法" - 页 8 12345678910111213 新评论 Nikolai Semko 2023.03.23 23:36 #71 mytarmailS #: 为什么？ 你能在不熟悉的道路上只用后视镜和挡风玻璃胶带驾驶汽车吗？ mytarmailS 2023.03.23 23:45 #72 Nikolai Semko #:在一条陌生的道路上，你能在挡风玻璃贴着胶带的情况下只用后视镜驾驶汽车吗？ 在瞬息万变的非稳态环境中，根据恒定参数进行操作至少可以说是天真的....。作为一个想法。如果把优化面看作是动态的，它的变化会很慢。如果我们将其转换为时间序列，就可以尝试预测这种动态变化......这样我们就可以知道明天 TC 的最佳参数。 Nikolai Semko 2023.03.24 00:01 #73 mytarmailS #: 在瞬息万变的非稳态环境中，根据恒定参数进行操作至少可以说是天真无邪的....。 作为一种理念。 如果把优化面想象成动态的，它的变化会很慢... 如果我们将其转换为时间序列，就可以尝试预测这种动态变化......这样，我们就可以知道明天 和昨天的 TS 最佳参数。 在不断变化的环境中（这里指的是优化面），在给定的时间点上停在哪里并不重要，重要的是在下一个时间点上这个点会下降还是上升。此外，这一点并不重要，重要的是它会随着加速还是减速而向上移动。 也就是说，如果你选择了一个上升山丘上的点，但下一刻增长速度开始放缓，这将比你选择了一个下降谷底上的点，但下一刻下降速度放缓更糟糕。 没有概率大于 55% 的预测模型，任何策略都是空谈。 Nikolai Semko 2023.03.24 00:11 #74 资金线应该在 50%（最好 60%）以上的时间里高于平衡线。 进入顶部信号，查看这两条线所在的下图。 几乎所有的信号在大部分时间里绿线（资金线）都低于平衡线。 我不明白为什么人们不增加利润，反而增加手数。 应该是这样的 Andrey Dik 2023.03.24 00:22 #75 我将向您介绍标准遗传算法，它是什么，为什么不在测试之列。标准遗传算法是最古老的遗传算法之一，同时也是最强大的遗传算法之一。它是一种二进制算法，因此它有很多限制，如选择参数的数量和步长。除了染色体长度的限制（不仅仅是选择参数的数量），还有其他一些缺点，如无法应用动态步长等，更不用说无法应用零步长了。尽管有这些缺点，但它仍然是当今最强大的算法之一。文章中的测试都是以零步长进行的，因此无法对标准 Ga 进行测试并将其输入表格，它根本无法用于这些测试。不过，我曾尝试以最小步长对 Ga 进行测试，测试之前使用 2 个参数，现在使用 10 个参数，它几乎完全收敛于所有函数！但在测试中使用 100 个及更多参数则无法适用，因为染色体的长度有限制。底线：标准哈（二进制）在道义上和物理上都已经过时。我们无意冒犯开发者，这只是一个事实。在船舶探索浩瀚的大剧场，即各种聊天室 建议如何生活和如何不生活的时候，是时候考虑在 MT5 中添加几个 AO 的可能性了，这无疑将扩大用户的机会。 Andrey Dik 2023.03.24 00:40 #76 "我只说一件事，无意冒犯"（原文听起来不一样）。FF 是静态的还是动态变化的，这没有什么区别！关键是 AO 的收敛速度有多快！也就是说，AO 调整参数的速度要快于 FF 的变化速度（应该是这样）。长期以来，我一直在考虑如何应用神经网络来提高 AO..... 的收敛速度。现在看来，时代已经发展到了这样的地步，甚至连这样的事情都有可能发生。FF 是否变化对 AO 来说没有区别，它仍然是盲目地搜索。 mytarmailS 2023.03.24 07:07 #77 Andrey Dik #:"我只说一件事，无意冒犯"（原文听起来不一样）。FF 是静态的还是动态变化的，这没有什么区别！关键是 AO 的收敛速度有多快！也就是说，AO 调整参数的速度要快于 FF 的变化速度（应该是这样）。长期以来，我一直在考虑如何应用神经网络来提高 AO..... 的收敛速度。现在看来，时代已经发展到了这样的地步，甚至连这样的事情都有可能发生。FF 是否改变对 AO 来说没有区别，它仍然在盲目搜索。正是搜索策略决定了看似无望的任务能否成功。 不要混淆概念FF 是一个计算误差的函数。而 OD 是一个优化曲面。把前者称为后者是不正确的。 mytarmailS 2023.03.24 07:09 #78 Nikolai Semko #:在不断变化的环境中（这里指的是优化面），你在某个时间点停在哪里并不重要，重要的是下一个时间点在哪里下降或上升 我写了什么？ Andrey Dik 2023.03.24 07:52 #79 mytarmailS #: 不要混淆概念 FF 是计算误差的函数 OP 是优化曲面 将前者称为后者是不正确的 不，你弄混了。 FF 是一个拟合函数，即某个评价标准的值，FF 值的整个区域是一个曲面（可以是多维的）。 误差计算函数 "和它有什么关系？FF 是任何评价标准的一般概念，而不仅仅是 "误差计算函数"。 而 "OP "这个概念我在任何地方都没有遇到过。 mytarmailS 2023.03.24 08:06 #80 Andrey Dik #:不，你糊涂了。FF 是一个拟合函数，即某个评价标准的值，FF 值的整个区域是一个曲面（可以是多维的）。误差计算函数 "和它有什么关系？FF 是任何评价标准的一般概念，而不仅仅是 "误差计算函数"。 而且 "OP "也不是我在任何地方都见过的概念。 适度函数是目标函数的一个亚种，又名适度函数，适度就是误差。 12345678910111213 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
为什么？
你能在不熟悉的道路上只用后视镜和挡风玻璃胶带驾驶汽车吗？
在一条陌生的道路上，你能在挡风玻璃贴着胶带的情况下只用后视镜驾驶汽车吗？
在瞬息万变的非稳态环境中，根据恒定参数进行操作至少可以说是天真无邪的....。
在不断变化的环境中（这里指的是优化面），在给定的时间点上停在哪里并不重要，重要的是在下一个时间点上这个点会下降还是上升。此外，这一点并不重要，重要的是它会随着加速还是减速而向上移动。
也就是说，如果你选择了一个上升山丘上的点，但下一刻增长速度开始放缓，这将比你选择了一个下降谷底上的点，但下一刻下降速度放缓更糟糕。
没有概率大于 55% 的预测模型，任何策略都是空谈。
资金线应该在 50%（最好 60%）以上的时间里高于平衡线。
进入顶部信号，查看这两条线所在的下图。
几乎所有的信号在大部分时间里绿线（资金线）都低于平衡线。
我不明白为什么人们不增加利润，反而增加手数。
应该是这样的
在不断变化的环境中（这里指的是优化面），你在某个时间点停在哪里并不重要，重要的是下一个时间点在哪里下降或上升
不要混淆概念
不，你弄混了。
FF 是一个拟合函数，即某个评价标准的值，FF 值的整个区域是一个曲面（可以是多维的）。
误差计算函数 "和它有什么关系？FF 是任何评价标准的一般概念，而不仅仅是 "误差计算函数"。
而 "OP "这个概念我在任何地方都没有遇到过。
不，你糊涂了。
FF 是一个拟合函数，即某个评价标准的值，FF 值的整个区域是一个曲面（可以是多维的）。
误差计算函数 "和它有什么关系？FF 是任何评价标准的一般概念，而不仅仅是 "误差计算函数"。
而且 "OP "也不是我在任何地方都见过的概念。