Оптимизаторы и оптимизация

ГЛАВА 3 ОПТИМИЗАТОРЫ и ОПТИМИЗАЦИЯ 49  [c.49]

Сравнение результатов генетической оптимизации и оптимизации с лобовым подходом (табл. 3-1 и 3-2 соответственно) показывает, что генетический оптимизатор обнаружил решение, для которого общая прибыль была выше ( 172,725 против 145,125). Это неудивительно, поскольку исследовалось большое поле вариантов и скорость оптимизации не была ограничена последовательными шагами. Удивительно скорее то, что решение было обнаружено так быстро, несмотря на прерванный преждевременно эволюционный процесс. Подобные результаты демонстрируют невероятную мощь генетической оптимизации.  [c.56]


Самообучающаяся система управления предназначена для того, чтобы определять аналогичные состояния в какой-либо ситуации, получать больше априорной информации с течением времени и затем, опираясь на накопленный опыт, действовать оптимальным образом с целью достижения наилучшего качества работы. Оптимизация сложных процессов посредством оптимизаторов, использующих метод проб и ошибок при вариациях параметров, обладает тем свойством, что время оптимизации велико. При этом в общем виде требуется много малых изменений параметров и система управления должна успеть отреагировать на каждое из них.  [c.163]

Заметьте, что акцент сделан на пиковую эффективность торговли и торговли именно в реальном времени. Такое фокусирование может показаться очевидным к сожалению, на практике многие оптимизаторы на самом деле не достигают данных целей. Такие пользователи программного обеспечения для трейдинга по недоразумению полагают, что результат оптимизации, дающий наибольшую прибыль, и торговая модель, имеющая пиковую эффективность в реальной торговле, есть одно и то же.  [c.120]


Все результаты оптимизации сохраняются с именами, определенными пользователем, и могут использоваться неоднократно. Настройки оптимизатора могут экспортироваться/импортироваться аналогично торговым системам.  [c.202]

Говоря о способах уменьшения налогов, необходимо отметить, что очень часто грань между безобидной оптимизацией и незаконным уклонением от уплаты налогов очень тонкая. Преступив практически невидимую черту законности, предприниматель оказывается один на один с государством в лице налоговой инспекции и налоговой полиции. Перечислять все возможные последствия конфликта с налоговыми органами нет необходимости — они общеизвестны. Однако, следует напомнить о наиболее существенных моментах, раскрывающих арсенал средств борьбы с неудачливым налоговым оптимизатором, которым обладают фискальные органы.  [c.26]

При обсуждении методов налогового планирования конкретных операций или всей коммерческой деятельности в целом в первую очередь необходимо выяснить предполагаемый экономический эффект от внедряемой технологии налоговой оптимизации. Для этого оптимизатору рекомендуется предложить предоставить точный расчет суммы снижения налогового бремени, сумму его затрат и т.д.  [c.33]

Уяснив, что же Вам в конце концов предлагается — налоговое планирование или уклонение от уплаты налогов, следует оценить степень риска, допускаемого выбранным методом налоговой оптимизации. Для этого выяснить сложность вопросов, требующих разрешения в процессе оптимизации. Чем сложнее и неопределеннее обоснование законности предлагаемого налоговым оптимизатором способа снижения налогового бремени, тем выше вероятность, что оно вызовет претензии у контролирующих органов.  [c.33]

При выборе налогового оптимизатора немаловажно выяснить каковы гарантии безопасности внедрения конкретной схемы. Нельзя рассчитывать на то, что крохотная консалтинговая фирма будет в состоянии покрыть последствия наложения финансовых санкций на крупное промышленное предприятие. Тем не менее, такая гарантия, как защита рекомендованных методов оптимизации в административном и судебном порядке, предоставляемая налоговым оптимизатором, говорит о его профессионализме и помимо этого может существенно снизить негативные последствия, вызванные претензиями со стороны контролирующих органов. Кроме того, необходимо выяснить и опыт консультанта в деле защиты интересов своего клиента, так как отсутствие такого опыта сводит на нет любые декларативные гарантии. —.  [c.34]


Вышеуказанный политический аспект, презумпция облагаемости и ряд других факторов современной налоговой системы России приводят к тому, что применение налоговым оптимизатором пробела в законодательстве при формировании способа налоговой оптимизации не влечет желаемого результата — не придает последнему легального характера.  [c.46]

Еще один важный момент — оптимизация параметров моделей. При проведении тестов часто необходимо настраивать параметры некоторых компонентов (например, модели входа, выхода или их частей), чтобы обнаружить наилучший набор параметров и/или увидеть, как поведение модели меняется со сменой параметров. Возможно проведение нескольких видов оптимизации параметров модели. При ручной оптимизации пользователь задает параметр, который будет варьироваться, и пределы его изменения причем пользователь может одновременно управлять двумя или более параметрами, получая результаты в виде таблицы, показывающий влияние значений параметров на показатели системы. Другой метод — лобовая оптимизация, существующая в нескольких разновидностях наиболее часто — это прогонка каждого из параметров через все возможные значения. Если параметров много и их границы широки, прогонка может растянуться на годы. При этом лобовая оптимизация может быть вполне приемлема при малом количестве параметров и узких пределах их значений. Другие методы лобовой оптимизации не столь полны и не всегда способны найти оптимальный набор параметров, но работают гораздо быстрее. Последний из методов, используемый для мощной оптимизации (а в неумелых руках — для подгонки параметров под выигрыш в прошлом), — это генетические алгоритмы. Подходящий генетический алгоритм может быстро обнаружить хороший ответ (пусть даже не общий оптимум) даже из большого числа параметров с широкими пределами значений. Генетический оптимизатор — важный инструмент в арсенале разработчика торговых систем, но использоваться он должен осторожно, поскольку существует возможность подгонки , т.е. получения набора параметров, подогнанного под исторические данные, который име-  [c.17]

Лучшее возможное решение задачи может быть найдено разнообразными способами. В некоторых случаях задача может быть решена простым методом проб и ошибок, особенно если поиск решения не полностью автоматизирован, а проводится вручную . В других случаях могут потребоваться сложные процедуры и алгоритмы. Например, симуляция процесса эволюции (в генетическом оптимизаторе) — очень мощный метод поиска качественных решений для сложных задач. В некоторых случаях лучшее решение — аналитическая (вычислительная) процедура, например метод сопряженных градиентов. Аналитическая оптимизация — эффективный подход для задач с гладкими (дифференцируемыми) функциями пригодности, например задач, встречающихся при обучении нейронных сетей или разработке множественных моделей линейной регрессии.  [c.48]

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. По параметрам общей эффективности и размаха решаемых программ никакой многоцелевой оптимизатор не превосходит хорошо написанный генетический оптимизатор.  [c.53]

Генетические оптимизаторы могут иметь множество ценных характеристик, например скорость (особенно при наличии риска комбинаторного взрыва ). Генетический оптимизатор работает на несколько порядков быстрее, чем оптимизатор с лобовым подходом, особенно при наличии множества правил или значений параметров. Это происходит потому, что, как и при оптимизации под управлением пользователя, идет фокусировка на важных участках пространства решений, а тупики пропускаются. В противоположность оптимизации под управлением пользователя селективный поиск достигается без вмешательства человека.  [c.54]

Еще одна характеристика генетической оптимизации — то, что она хорошо работает на поверхностях с разрывами, плоскими участками и другими сложными неупорядоченными формами. Генетический метод делит это преимущество с другими неаналитическими методами — лобовым подходом, управлением пользователем и пр. При помощи генетического оптимизатора можно найти решения, максимизирующие такие показатели, как чистая прибыль, доходность, отношение Шарпа и подобные, для которых поверхность функции пригодности имеет сложную форму, с трудом поддающуюся анализу. Это не означает, что такой оптимизатор не применяется для задач с простыми поверхностями — уступая в скорости вычислительным методам, генетический оптимизатор защищен от влияния ловушек локальных экстремумов .  [c.54]

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. При программном моделировании этот термодинамический процесс успешно решает крупномасштабные задачи оптимизации.  [c.57]

Анализ (в смысле. математический или комплексный анализ) является расширением классического исчисления. Аналитические оптимизаторы используют наработанные методы, в особенности методы дифференциального исчисления и исследования аналитических функций для решения практических задач. В некоторых случаях анализ дает прямой (без перебора вариантов) ответ на задачу оптимизации. Так происходит при использовании множественной регрессии, где решение находится с помощью нескольких матричных вычислений. Целью множественной регрессии является подбор таких весов регрессии, при которых минимизируется сумма квадратов ошибок. В других случаях требуется перебор вариантов, например невозможно определить напрямую веса связей в нейронной сети, их требуется оценивать при помощи алгоритма обратного распространения.  [c.57]

На самом же деле оптимизаторы не опасны, и не каждой оптимизации следует бояться. Опасна только неправильная оптимизация — как это бывает при попытках оптимизировать множество параметров на маленькой выборке данных, без проведения тестов за пределами выборки или статистического подтверждения — просто плохая практика, по ряду причин приводящая к разорительным результатам.  [c.60]

Рассмотрим влияние на оптимизацию мелких выборок. Небольшие выборки рыночных данных вряд ли будут представительными для того рынка, который призваны охарактеризовать следовательно, они будут заметно отличаться от других выборок данного рынка. Оптимизатор, запущенный с маленькой выборкой данных, верой и правдой будет искать лучшее решение и найдет его. Но лучшее решение для пробного образца может оказаться разрушительным для реальной торговли. Неудача произойдет не потому, что оптимизация получила неверное решение, а потому, что она получила решение некорректно поставленной задачи.  [c.60]

Бывает, что нельзя кликнуть мышкой на кнопку с надписью Оптимизировать . Нет команды, которую можно было бы отдать программе — да нет ни самой программы, ни компьютера вообще. Значит ли это, что оптимизации не происходит Нет. Даже при отсутствии видимого оптимизатора и признаков оптимизации процесс идет сам по себе — это называется скрытой оптимизацией. Все происходит таким образом трейдер испытывает набор правил, основанный на некоторых идеях, касающихся рынка. Результаты системы неудовлетворительны, и трейдер перерабатывает идеи, меняет правила и снова тестирует систему, получая лучший результат. Повторив свои действия несколько раз, он получает систему, которой можно доверить реальную торговлю. Можно ли считать эту систему оптимизированной Поскольку никакие правила или параметры не подвергались модификации с помощью компьютерных программ, кажется, что трейдер с успехом разработал неоптимизированную систему. Но  [c.49]

Но для этого нужна новая, еще более совершенная СУ, которая должна вырабатывать управляющее воздействие u ap(t) = uom(t) для САР внутри себя (как САР вырабатывала моб(0 для объекта). Она названа системой автоматического управления (САУ), в данном случае САУ производительностью труда САУ (П) Теория автоматического управления (ТАУ) . Таким образом, одной из задач теории управления является задача оптимизации. Теория оптимального управления Исследование операций . Для ее решения используется оптимизатор, реализуемый обычно с помощью вычислительной техники (чаще ЦВМ) Информатика , т.е. в САУ (П) для формирования управляющего воздействия используется ЦВМ, поэтому САУ — обычно система с ЦВМ в контуре управления. Ясно, что САУ может включать в себя системы АР. Оптимизация иногда используется и в САР, например для выбора значений некоторых доступных изменению параметров (параметрическая оптимизация).,  [c.209]

Аппаратура автоматической оптимизации включает в себя автоматический оптимизатор АО-1, устройство вычисления функционала качества УВФК-1, устройство дополнительных каналов оптимизации УДК-1. Перечисленные устройства могут работать с аналоговыми вычислительными комплексами. или серийными АВМ как в составе аппаратуры автоматической оптимизации, так и автономно. (  [c.137]

Прекрасно разрабатывать торговые системы, не задумываясь об оптимизации. Но в реальности создание надежной системы — путь проб и ошибок, на котором какие-либо формы оптимизации неизбежны. Оптимизатор присутствует всегда — если не на поверхности, то в глубине процесса. Оптимизатор как таковой — это программа или алгоритм, пытающийся найти лучшее из возможных решений задачи оптимизация — процесс поиска, подбора этого решения. Оптимизатор может быть отдельной программой, возможно, выполненной в виде класса ++, объекта Delphi или функции A tiveX. Мощные продвинутые оптимизаторы часто создаются в виде компонентов, встраиваемых в программы, которые будет разрабатывать пользователь. Менее сложные оптимизаторы, например встречаемые в программах построения графиков высокого уровня, — обычно простые алгоритмы, занимающие несколько строчек программного кода. Поскольку любое решение, приводящее к оптимизации, является оптимизатором, оптимизация не обязательно связывается с компьютерами — оптимизатором может быть и человек, занятый решением задачи Надо сказать, что человеческий мозг — одна из наилучших эвристических систем на земле  [c.47]

Оптимизатор с лобовым подходом определяет оптимальное решение путем систематического перебора всех потенциальных вариантов, т.е. сочетаний правил, параметров или того и другого вместе. Поскольку требуется проверить все варианты, оптимизация может быть чрезвычайно медленной, и, тем медленнее она идет, чем больше комбинаций подл ежит рассмотрению. Таким образом, оптимизация с лобовым подходом подвержена действию правил комбинаторного взрыва . Насколько же медленна оптимизация с лобовым подходом Рассмотрим случай, когда у нас есть четыре параметра и каждый из них может принимать одно из 50 значений. Лобовая оптимизация потребует перебрать в тестах 504 (около б миллионов) сочетаний параметров для поиска одного идеального если (как, например, характерно для TradeStation) каждый тест займет 1,62 с, то весь процесс займет около 4 месяцев. Этот подход не очень практичен, особенно при большом количестве параметров и их значений, а также в том случае, если, кроме оптимизации, у вас есть и другие интересы в этой жизни. Тем не менее оптимизация с лобовым подходом полезна и эффективна при правильном использовании она всегда находит самый лучший вариант, так что лобовой подход предпочтителен для задач, где количество комбинаций можно перебрать за несколько минут, а не за месяцы и годы.  [c.50]

В общем, генетические оптимизаторы — предпочтительные методики для систем с множеством правил или параметров они особенно полезны, если необходимо найти глобальное решение или работать с весьма сложными (прерывистыми и недифференцируемыми) функциями пригодности или расходов. Хотя специализированные оптимизаторы могут обгонять генетические на избранных задачах, для многоцелевой оптимизации генетический метод — один из самых мощных доступных инструментов.  [c.54]

Данные генетического оптимизатора приведены в табл. 3-2, где Р1 — период первой скользящей средней, Р2 — период второй скользящей средней, ЧИСТ. — чистая прибыль, Д. ЧИСТ, — чистая прибыль для длинных позиций, К. ЧИСТ. — чистая прибыль для коротких позиций, Ф.ПРИБ — фактор прибыли, ДОХ% — доходность в процентах годовых, МаксПК — максимальное падение капитала, СДЕЛ— количество совершенных системой сделок, ПРИБ% — процент выгодных сделок, Сред.рез. — прибыль или убыток от средней сделки и ПРИГ. — пригодность решения (в данном случае — просто общая прибыль). Как и в случае с данными лобовой оптимизации в табл. 3-1, генетические данные были рассортированы по эффективности (общей прибыли) и показаны только 25 лучших.  [c.56]

Как и генетическая оптимизация, моделирование отжига — очень мощная стохастическая методика, основанная на естественном явлении, которое может находить глобально оптимальные решения и работать с неупорядоченными функциями эффективности. Моделирование отжига эффективно решает комбинаторные проблемы, включая известную задачу о коммивояжере или проблему оптимального расположения миллионов элементов современных интегральных микросхем, например компьютерных процессоров. Методы, основанные на моделировании отжига, не следует ограничивать комбинаторной оптимизацией они могут бытьлегко применены для оптимизации параметров с реальными значениями. Следовательно, оптимизаторы, основанные на моделировании отжига, применимы к широчайшему кругу задач, включая задачи, интересующие трейдеров.  [c.57]