Аэродинамика, электроника, химия, биохимия, планирование и бизнес — это только некоторые из областей, где используется оптимизация. Поскольку оптимизация важна для такого количества приложений, в этом направлении ведется множество исследований, создано множество инструментов и накоплено много информации. Где же можно найти эту информацию?
Существуют два альтернативных традиционной оптимизации подхода — это оптимизация с прогонкой вперед и самоадаптивные системы. Обе эти методики имеют то преимущество, что практически все тестирование проводится вне (пределов выборки. Оцените результативность системы, проведите несколько статистических тестов, постройте график изменения капитала — и система готова к торговле. Все чисто и математически безукоризненно. Про коррекцию коэффициентов корреляции, множественные тесты, чрезмерную подгонку системы под ценовые данные и другие проблемы можно просто забыть.
Во избежании провала и для увеличения вероятности успеха при оптимизации следует предпринять четыре шага. Во-первых, оптимизировать систему на максимально доступном представительном образце данных и использовать для анализа большое число виртуальных сделок.
Большинство трейдеров не стремится к проигрышу — по крайней мере осознанно. Знание причин неудачи помогает ее избежать. Потерпеть неудачу при использовании оптимизатора очень просто, если соблюдать следующие правила. Во-первых, используйте маленькие (и поэтому непредставительные) выборки данных для тестирования.
Оптимизаторы, основанные на моделировании отжига, воспроизводят термодинамический процесс замерзания жидкостей и отжига металлов. При высокой температуре атомы в жидкости или расплавленном металле быстро перемещаются случайным образом. При медленном остывании они располагаются в упорядоченную кристаллическую структуру, представляющую минимальное энергетическое состояние системы.
Представьте себе нечто, способное решить все проблемы, связанные с созданием человека — нечто, представляющее собой вершину всех методов оптимизации и решения задач. Что это такое? Известный процесс эволюции. Генетические оптимизаторы пытаются использовать часть этой невероятной способности к решению задач при помощи грубой симуляции эволюционного процесса.
Оптимизация под управлением пользователя ведется при сотрудничестве человека и программы. Как и при оптимизации с лобовым подходом, происходит испытание различных вариантов в поисках оптимального решения, но если в первом случае ведется всеобъемлющий поиск во всем множестве вариантов, оптимизация под управлением пользователя ведется, как выборочная охота, только в некоторых участках пространства решений.
Loading ...