processo di sviluppo

Ciao a tutti,

 

Sto testando SQ da qualche settimana e ho un paio di domande. Quale dei due metodi trovate più efficace per lo sviluppo di una strategia?

 

Come si legge negli articoli del sito web di SQ: 

1) Generare (processo di generazione rapida) un'ampia lista di strategie su tempi elevati e condizioni di ranking non vincolanti.

2) Ritestare/filtrare su tempi bassi e condizioni di classifica rigide

3) Passare attraverso il filtro di robustezza.

4) migliorare e ottimizzare se si trova qualcosa di promettente

5) ripetere dal punto 1 se non c'è nulla di utile

 

Come si trova nell'ebook Zdenek:

1) Generare (processo di generazione lenta) un elenco di strategie basate su timeframe bassi (precisi),

2) Esaminare/filtrare le condizioni di classifica più severe

3) Passare attraverso il filtro di robustezza.

4) migliorare e ottimizzare se si trova qualcosa di promettente

5) ripetere dal punto 1 se non c'è nulla di utile

 

Sospetto che l'unica differenza sarà il tempo di interazione richiesto dall'applicazione.

 

Altri processi collaudati che volete condividere o discutere?

 

Un'altra domanda: ha senso (o quando) porre regole rigide sulle condizioni della popolazione iniziale? O solo il numero minimo di operazioni va bene nel 99% dei casi?  

 

Ho provato a imporre condizioni rigide per la popolazione iniziale, ma ci vuole un sacco di tempo per ottenere una dimensione di 200 abitanti.

 

Saluti

 

 

È quello che ho scoperto anch'io. La definizione di regole rigide per la popolazione iniziale rende il processo complessivo molto più lento. Ho scelto un filtro iniziale molto semplice (in realtà si tratta solo di un minimo di operazioni) e poi ho lasciato che la popolazione genetica prendesse le mosse da quel punto per migliorare le strategie. Per ovviare a questo inconveniente, ho introdotto dei filtri restrittivi per la banca dati, perché voglio elencare solo le strategie che valgono la pena di essere esaminate. Altrimenti si inonda la banca dati di dati inutili.