Prędzej
lub później analogiczne zagadnienie trzeba będzie rozważyć w
odniesieniu do kryteriów i warunków optymalizacji parametru m,
czyli długości sekwencji uczącej system na drugim poziomie. Dziś
zatem rozpocznę od próby formalnego zapisu tego zadania. Ponieważ,
jak tego się spodziewaliśmy od samego początku, rozbudowa systemu
o jeden szczebel hierarchii zwiększa nam wymiar przestrzeni, w
której działamy, nie obędzie się bez formuł macierzowych.
Wyniki
optymalizacji parametru p w rozumieniu działań systemu na
drugim poziomie zwraca nam operator u. Jego wynik jest
zdefiniowany dla ustalonej pozycji n w sekwencji OHLC, a
zarazem zależy od argumentu m określającego długość
sekwencji do optymalizacji p. Skoro na kolejnym poziomie mamy
dokonywać optymalizacji m, czyli w istocie porównania
wyników dla wielu wartości m, to należy je zebrać w jednym
miejscu. Zadanie to będzie realizować operator U,
który tak naprawdę po prostu agreguje wyniki dla poszczególnym m
od 1 do M.
Oczywiście
dla kolejnych n czyli indeksów rekordów OHLC będziemy mieć
kolejne kolumny, które łącznie utworzą macierz. Wprawdzie każdy
z elementów tej macierzy stanowi trójkę (z,b,e),
jednak nie powinno to sprawiać problemów z symboliką jak i
późniejszą implementacją. Istotność zmiennych b oraz e
kryje się właśnie w sformułowaniu postulatu ciągłości pozycji
dla adaptacji parametru m. Jego optymalizacja wymaga
porównania wartości funkcji kryterium (abstrahując od tego, jaka
ona będzie) dla sekwencji zysków generowanych przy różnych m.
Kiedy spojrzymy, jak wyglądają wartości naszej macierzy dla dwóch
kolejnych rekordów przy ustalonym m
stanie
się intuicyjnie jasne, że warunek zachowania ciągłości pozycji
sprowadza się do następującej równości:
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz