À quelle fréquence dois-je réexécuter SQ ou modifier les paramètres ?

Actuellement, je fais tourner SQ pendant des jours, récoltant 3 à 5 000 stratégies et répétant le processus. Mon intention est de collecter un grand nombre de stratégies avant d'effectuer des tests ou de passer à un autre ensemble de paramètres ou de blocs de construction.

Ma question est donc la suivante :
Y a-t-il des avantages ou des inconvénients à exécuter SQ de manière répétée sans modifier les paramètres de génération ou de classement ?
La question qui se cache derrière la question est la suivante : quelle est la capacité de SQ à générer des stratégies UNIQUES après de longues périodes de génération de stratégies par rapport à un nouveau départ tous les jours ou tous les deux jours ?

Recherche toujours aléatoire,

le moment où vous démarrez ou redémarrez vos générations n'a pas d'importance,

vous pouvez avoir une stratégie très unique en appuyant simplement sur le bouton Start, ou vous pouvez même ne pas avoir de stratégie pendant des jours,

C'est aléatoire, c'est ce qui fait la beauté de la chose 🙂 .

Ne définissez pas de critères très stricts dans l'onglet Classement et tout ira bien. Après un certain temps, vous apprendrez quels sont les critères de classement à définir pour éviter les mauvais résultats,

L'utilisation de critères stricts rendra votre recherche difficile et vous ne trouverez pas beaucoup de stratégies qui répondent à vos critères stricts, commencez par définir des règles simples comme DD% + Nombre de transactions > 100 et faites ensuite une recherche sur ce qui vous convient le mieux, puis ajoutez d'autres critères comme Stagnation en jours, etc...

Recherche toujours aléatoire,

le moment où vous démarrez ou redémarrez vos générations n'a pas d'importance,

 

vous pouvez avoir une stratégie très unique en appuyant simplement sur le bouton Start, ou vous pouvez même ne pas avoir de stratégie pendant des jours,

C'est aléatoire, c'est ce qui fait la beauté de la chose 🙂 .

 

Ne définissez pas de critères très stricts dans l'onglet Classement et tout ira bien. Après un certain temps, vous apprendrez quels sont les critères de classement à définir pour éviter les mauvais résultats,

 

L'utilisation de critères stricts rendra votre recherche difficile et vous ne trouverez pas beaucoup de stratégies qui répondent à vos critères stricts, commencez par définir des règles simples comme DD% + Nombre de transactions > 100 et faites ensuite une recherche sur ce qui vous convient le mieux, puis ajoutez d'autres critères comme Stagnation en jours, etc...

Merci Karish. J'apprécie vos contributions. La question suivante est de savoir si cette hypothèse a été testée ou si elle est basée sur la connaissance et la croyance que la génération aléatoire est aléatoire et reste aléatoire.

Bonjour,

la génération aléatoire reste aléatoire alors que la génétique est aléatoire sur une première population seulement

comme l'a dit Tomas :), bonne chance

Bonjour,

 

la génération aléatoire reste aléatoire alors que la génétique est aléatoire sur une première population seulement

Merci Tomas262. Pourriez-vous expliquer ce que signifie cette déclaration ? Qu'est-ce que la première population ? Et sur quoi les générations suivantes sont-elles basées ? Le système apprend-il ce qu'il a fait dans le passé (premier lot/génération) afin d'éviter de le répéter dans les générations suivantes ? J'ai remarqué que, par exemple, le PF semble baisser, d'où mon intérêt pour ces questions.

Ce que Tomas voulait dire, c'est que lorsque vous utilisez la génération génétique, votre première population initiale est déjà définie et ne sera pas aléatoire,

Et à partir de cette population initiale, le processus génétique sera aléatoire jusqu'à un certain point où la génétique commencera à se construire dans ses racines et à progresser à partir de là,

Je vous recommande de vous en tenir à la génération aléatoire plutôt qu'à la génération génétique si vous êtes débutant,

La théorie de la génération aléatoire est qu'elle peut générer même ce que la génération génétique peut générer, mais la génération génétique ne peut pas générer ce que la génération aléatoire peut générer,

Vous pouvez également rejoindre notre groupe de réflexion sur Slack, envoyez-moi votre adresse e-mail et je vous enverrai une invitation si vous n'êtes pas encore membre de notre groupe,

il y a beaucoup de livres électroniques utiles, d'articles, de conseils et d'astuces que nous partageons ici, quelques éléments très importants ont déjà été épinglés et mis en évidence pour les nouveaux membres et l'ensemble des membres,

Bonne chance, j'espère que j'ai aidé.

Bonjour Karish, je suis déjà membre de Slack et je lis les messages qui y sont publiés. Merci pour vos conseils ci-dessus et oui, je suis très novice en matière de SQ et de création et de développement d'ea programmatiques. Je lis donc beaucoup. Parfois, les concepts peuvent être difficiles au début, mais j'apprends rapidement.

Merci encore pour votre soutien.

J'ai relu et regardé à nouveau la formation continue ! Comme indiqué ci-dessus, si l'évolution génétique est basée sur la première génération aléatoire, il est théoriquement avantageux de relancer périodiquement l'évolution génétique afin d'avoir une chance d'évoluer génétiquement à partir d'échantillons initiaux plus variés. En effet, si le résultat aléatoire initial n'est pas très bon, les résultats de l'évolution seront limités. Ai-je raison de penser ainsi ?

Si ce que j'ai dit a du sens, à quelle fréquence faut-il relancer le processus ? Comment peut-on savoir si le processus d'évolution a atteint sa limite ? La stagnation ?

Oui, dans le processus d'évolution génétique, SQ crée la population initiale et tente de combiner les membres les plus forts pour créer une nouvelle version basée sur eux. Lorsque ce processus cesse de montrer des signes d'amélioration, tout recommence avec une nouvelle population initiale. C'est la raison pour laquelle il y a le gestion de l'évolution inclus dans l'onglet des options génétiques afin que vous puissiez définir quand le redémarrage a lieu

Merci Tomas262.

Dans la foulée, serait-il acceptable (ou bénéfique) de collecter d'abord des strates générées aléatoirement, puis de les donner à SQ pour qu'elles évoluent génétiquement ? J'ai une collection de 100 strats aléatoires que j'aimerais faire évoluer dans SQ. Comment importer une strate aléatoire dans SQ pour la faire évoluer génétiquement ?

Bonjour,

maintenant vous pouvez laisser évoluer une seule stratégie en utilisant la fonction d'amélioration. Il peut s'agir d'une stratégie produite par SQ ou définie manuellement dans l'éditeur. Je ne suis pas sûr de la forme exacte de cette fonction dans SQ4. Cela doit être vérifié avec Mark.

La possibilité de définir manuellement l'ensemble de la population initiale de stratégies pour le processus d'évolution pourrait être utile. La seule fonction manquante est le chargement des fichiers STR dans la banque de données. Il est déjà possible d'utiliser le contenu de la banque de données pour la population initiale.

Merci tomas262, c'est une information très utile. Je voulais utiliser une stratégie générée aléatoirement à la fois pour évoluer génétiquement. Bien sûr, il serait merveilleux d'avoir un moyen d'exécuter automatiquement ces expériences par lot de stratégies de la génération aléatoire à l'évolution. Je ne vois pas comment je peux importer le contenu de la banque de données dans l'onglet générer des stratégies pour la population initiale. Pourriez-vous me guider ?

Bonjour,

Je me suis rendu compte que SQ propose déjà un outil de chargement pour la population initiale. Voir la capture d'écran ci-jointe

Fichier : databank_init_pop.jpg

Merci, Monsieur.

Bonjour Tomas262,

Il a été fascinant de charger des strates générées aléatoirement comme population initiale pour l'évolution génétique.

Première observation - la génération aléatoire ne crée pas de stratégies aussi rapidement que l'évolution génétique. Quelqu'un peut-il l'expliquer ?

Deuxièmement, l'exécution de l'évolution génétique sur la base d'une population de stratégies générées aléatoirement et préparées à l'avance génère des stratégies plus rapidement que l'évolution génétique. Quelqu'un peut-il expliquer cela ?

Quelqu'un a-t-il testé ces deux approches pour voir laquelle est la plus efficace ?