proceso de desarrollo

Hola a todos,

 

He estado probando SQ durante unas semanas y tengo un par de preguntas. ¿Cuál te parece más eficaz proceso de desarrollo de la estrategia?

 

Según artículos de la web SQ: 

1) Generar (proceso de generación rápida) una gran lista de estrategias en plazos elevados y condiciones de clasificación poco estrictas.

2) Retest/filtro en plazos bajos y condiciones de clasificación estrictas.

3) Pasar por el filtro de robustez.

4) mejorar y optimizar si se encuentra algo prometedor

5) repetir desde el paso 1 si nada útil

 

Como se encuentra en el libro electrónico Zdenek:

1) Generar (proceso de generación lento) lista de estrategias basadas en plazos bajos(precisos),

2) Volver a comprobar/filtrar las condiciones estrictas de clasificación

3) Pasar por el filtro de robustez.

4) mejorar y optimizar si se encuentra algo prometedor

5) repetir desde el paso 1 si nada útil

 

Sospecho que la única diferencia será el tiempo de interacción necesario con la aplicación.

 

¿Otros procesos probados que quiera compartir o comentar?

 

Otra pregunta, ¿tiene sentido (o cuándo) establecer normas estrictas sobre las condiciones de la población inicial? ¿O basta con un número mínimo de operaciones en el 99% de los casos?  

 

He intentado imponer condiciones estrictas para la población inicial, aunque se tarda siglos en conseguir incluso 200 pop. tamaño.

 

Saludos

 

 

Eso es lo que he encontrado también. El establecimiento de normas estrictas para la población inicial hace que el proceso general mucho más lento. Voy para un filtro inicial muy fácil (en realidad su mínimo de operaciones solamente) y luego dejar que la población genética teniendo desde ese punto para mejorar las estrategias. Para contrarrestar esto, tengo filtros restrictivos para el banco de datos, porque sólo quiero enumerar las estrategias que vale la pena mirar. De lo contrario, sólo inunda su banco de datos con datos inútiles.