MA 기간이 ATR에 의해 제어되는 경우 (또는 그 반대의 경우) 두 공식을 모두 공개하고 최적화로 두뇌를 겁주지 않아야합니다.
글쎄요, 그것은 최적화를 없애기위한 일부 동지들의 "아이디어"입니다. "마쉬카의 도움으로 자기 적응 시스템을 구축하고 최적화로 뇌를 겁주지 않는 방법"이라는 질문에 대한 답을 알고 계십니까? - 알려주세요. 보시다시피 많은 사람들이 그것을 알고 있지만 어떤 이유로 침묵을 지키고 있습니다.
그건 그렇고, 그의 스레드는 비 고정성 모델링의 또 다른 일반적인 변형이있는 책에 대한 링크로 시작되었습니다. 거기에서 그것은 여러 고정 시리즈 사이의 무작위 전환으로 제시되었습니다. 또 다른 한 가지는 그의 자기 참조가 책의 내용과 관련이 없다는 것입니다) 그는 심지어 기본적인 수학적 장치 인 이론가도 부정했습니다).
오토매틱은 많은 욕을했지만 PI / PID 레귤레이터를 마쉬키로 쉽게 교체 할 수 있다고 말했을 때 그가하던 일을 계속했고, 퍼니스 온도가 EURUSD 차트와 동일한 외부 영향의 영향을받는 경우 레귤레이터의 도움으로 나선의 열을 조절하여 외부 영향을 끄고 (이익을 얻기 위해) 퍼니스 온도의 고정 된 라드를 얻을 수 없다고 말했죠. 퍼니스는 상점 온도로 냉각되거나 코일을 태우고 벽돌 벽을 태울 것입니다.
그건 그렇고, 그의 스레드는 비고정성 모델링의 또 다른 일반적인 변형이 있는 책에 대한 링크로 시작되었습니다. 거기에서 그것은 여러 고정 시리즈 사이의 무작위 전환으로 제시되었습니다. 또 다른 한 가지는 그의 선택이 책의 내용과 조금도 관련이 없다는 것입니다) 그는 심지어 기본적인 수학적 장치 인 이론가도 부정했습니다.)
문제는 모델링이 필요한지 여부입니다. MOE에는 CV라는 좋은 추정 방법이 있습니다. 이를 통해 TC의 매개변수를 선택하고 데이터 세트를 재정렬할 수도 있습니다.
최근에 몇 가지 아이디어가 떠올랐는데 확인해 봐야겠습니다. 예를 들어, 데이터를 섞어서 시계열에 CV를 사용하면 좋을 것 같습니다.
MA 기간이 ATR에 의해 제어되는 경우 (또는 그 반대의 경우) 두 공식을 모두 공개하고 최적화로 두뇌를 겁주지 않아야합니다.
글쎄요, 그것은 최적화를 없애기위한 일부 동지들의 "아이디어"입니다. "마쉬카의 도움으로 자기 적응 시스템을 구축하고 최적화로 뇌를 겁주지 않는 방법"이라는 질문에 대한 답을 알고 계십니까? - 알려주세요. 보시다시피 많은 사람들이 그것을 알고 있지만 어떤 이유로 침묵을 지키고 있습니다.
당연히 그러한 "적응 시스템"이 누출되지 않을 것입니다)).
무엇을 최적화할까요?
무엇에 적응한다는 건가요?
마치 아무것도 없는 것처럼 항상 논의가 있습니다. 그리고 가장 중요한 것은 최적화 또는 적응의 도움으로 어떤 문제를 해결하고 있는지 명확하지 않다는 것입니다.
문제가 지정되지 않으면이 모든 것이 또 다른 빈 쓰레기에 불과합니다.
그리고 문제는 정확히 똑같습니다: 고정되지 않은 시장입니다. 그렇기 때문에 ATR을 사용하더라도 다른 마쉬카의 최적화 또는 적응에 대한 모든 이야기는 빈 쓰레기 일 뿐이며 모든 지표와 가장 정교한 필터 등에 대해 이야기하는 이유입니다.....
금융 시계열을 포함하는 비고정 시장에는 두 가지 접근 방식이 있습니다:
1. 예를 들어 추세와 같이 가장 노골적인 표현을 미리 파괴하여 비 고정성을 모델링하는 것 - 이것이 GARCH입니다.
2. MOE를 사용하여 기록에서 패턴을 검색합니다. 전처리에 약간의 노력을 기울이면 이러한 패턴은 향후 분류 오류를 20% 미만으로 줄일 수 있습니다.
모두.
쉽고 또 다른 100500 개의 변형을 발명 할 수 있습니다. 그들 중 어느 것이 시장에서 작동할까요?
이것은 공식이 정확하고 입력 매개변수만 변경하면 되는 과학에 관한 것입니다. 우리에게는 과학이 없고, 시장을 설명하는 공식도 없습니다.
저는 전체 시장을 설명하는 기적의 공식을 말하는 것이 아닙니다. 고정되지 않은 환경에서는 동적 매개변수가 있는 시스템이 정적 매개변수가 있는 시스템보다 낫다는 말입니다!
바로 그거예요!
간단하고, 100500가지 이상의 변형을 생각해낼 수 있습니다. 어떤 것이 시장에서 통할까요?
Mashko와 APAC의 예는 제 요점을 전달하기 위한 추상적인 간단한 예일 뿐, 제가 말하는 내용에 대한 가이드가 아닙니다.
올레그 아브토마트가 조용히 슬퍼하는 어딘가에서
)
그건 그렇고, 그의 스레드는 비 고정성 모델링의 또 다른 일반적인 변형이있는 책에 대한 링크로 시작되었습니다. 거기에서 그것은 여러 고정 시리즈 사이의 무작위 전환으로 제시되었습니다. 또 다른 한 가지는 그의 자기 참조가 책의 내용과 관련이 없다는 것입니다) 그는 심지어 기본적인 수학적 장치 인 이론가도 부정했습니다).
오토매틱은 많은 욕을했지만 PI / PID 레귤레이터를 마쉬키로 쉽게 교체 할 수 있다고 말했을 때 그가하던 일을 계속했고, 퍼니스 온도가 EURUSD 차트와 동일한 외부 영향의 영향을받는 경우 레귤레이터의 도움으로 나선의 열을 조절하여 외부 영향을 끄고 (이익을 얻기 위해) 퍼니스 온도의 고정 된 라드를 얻을 수 없다고 말했죠. 퍼니스는 상점 온도로 냉각되거나 코일을 태우고 벽돌 벽을 태울 것입니다.
"그래서 그렇게 된 거죠..." 에두아르드 세버.
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그건 그렇고, 그의 스레드는 비고정성 모델링의 또 다른 일반적인 변형이 있는 책에 대한 링크로 시작되었습니다. 거기에서 그것은 여러 고정 시리즈 사이의 무작위 전환으로 제시되었습니다. 또 다른 한 가지는 그의 선택이 책의 내용과 조금도 관련이 없다는 것입니다) 그는 심지어 기본적인 수학적 장치 인 이론가도 부정했습니다.)
질문: 그리고 모델링해야 하는지 여부
대략적으로 말하면 어떤 대상을 예측하는 모델은 항상 그 대상을 설명하는 어떤 모델과 동일하다는 정리가 있습니다. 우리는 항상 욕구 외에도 시장에 대한 어떤 모델을 구축한다는 것이 밝혀졌습니다.
대략적으로 말하면 어떤 대상을 예측하는 모델은 항상 그 대상을 설명하는 어떤 모델과 동일하다는 정리가 있습니다. 우리는 항상 욕망과 더불어 시장에 대한 어떤 모델을 구축한다는 것이 밝혀졌습니다.
모델링은 다양한 방식으로 수행될 수 있습니다))))