Risposta

Perché usare la generazione casuale?

3 risposte

ybhx0315

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7 anni fa #115279

Ciao a tutti,

 

Non ho idea di questa domanda che mi confonde dal primo giorno in cui ho usato SQ.

La generazione casuale si limita a generare strategie in modo casuale senza una direzione o un miglioramento. La generazione genetica tende a ottimizzare le strategie durante la costruzione.

 

Allora la domanda è: perché ci preoccupiamo di usare la generazione casuale? Ha qualche vantaggio rispetto alla genetica?

Ho visto che Autotrading Academy utilizza il random. È solo per dimostrazione o per altri motivi?

grazie

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tomas262

Amministratore, sq-ultimate, 2 risposte.

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7 anni fa #137928

La programmazione genetica tende a essere orientata verso l'optimum locale. Si ottimizza utilizzando la funzione di fitness sulla popolazione generata. È qui che la generazione casuale è di aiuto, perché aggiunge più casualità e a volte può essere più utile per trovare dei buoni setup in condizioni prestabilite (building block, gestione del denaro). Per me si tratta di trovare una buona strategia utilizzando la generazione casuale e poi cercare di migliorarla. Si tratta solo di preferenze personali su cosa utilizzare.

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Rom

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7 anni fa #137934

Ok, ma l'algoritmo genetico dovrebbe cercare di convergere verso gli obiettivi costruiti. Non è così. Quando il numero di obiettivi costruiti è >2, il programma non riesce a creare il seme. Da quello che ho capito, il seme dovrebbe essere casuale e l'algoritmo dovrebbe convergere verso gli obiettivi. Se capisco gli obiettivi, cioè so che tipo di proprietà mi aspetto dal costruito, il programma dovrebbe essere in grado di aiutarmi. Ora, dato che la generazione iniziale è casuale, l'"evoluzione" può fallire, e va bene, posso riprovare. Purtroppo non è così.  

L'alternativa (generazione casuale con vincoli) è destinata a fallire dal punto di vista matematico.  

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ybhx0315

Cliente, bbp_partecipante, comunità, 28 risposte.

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7 anni fa #137937

La programmazione genetica tende a essere orientata verso l'optimum locale. Si ottimizza utilizzando la funzione di fitness sulla popolazione generata. È qui che la generazione casuale è di aiuto, perché aggiunge più casualità e a volte può essere più utile per trovare dei buoni setup in condizioni prestabilite (building block, gestione del denaro). Per me si tratta di trovare una buona strategia utilizzando la generazione casuale e poi cercare di migliorarla. Si tratta solo di preferenze personali su cosa utilizzare.

Se l'evoluzione genetica tende a trovare il massimo locale, bene, l'intera evoluzione ripartirà dopo n generazioni di stagnazione. In questo modo si mantengono gli aspetti positivi della casualità e non ho ancora motivo di dare una preferenza al metodo di generazione casuale.

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