예, R-ka는 아무 관련이 없습니다. 무엇을 쓸지에 어떤 차이가 있습니까? 편의상의 문제, 더 이상 .... 여기 Reshetov는 Java로 JProjected를 작성하고 nafig를 금지했습니다. mql이 아니며 유용하지 않습니다. 이것은 그와 같습니다 - 기생충 !!!!
한 단어 광기
Reshetov는 결과가 MT에서 사용될 것이라는 기대를 가지고 프로그램을 만듭니다. 그는 많은 조언자를 썼고 수천 개의 아이디어를 내놓았고 이 모든 것이 MT에서 작동했습니다. 그래서 그는 프로모터로서 많은 일을 했습니다.
적어도 Bogomer swift에서는 작성할 수 있지만 MT에서 이를 사용할 수 있으려면 커뮤니티가 필요합니다. 그렇지 않으면 커뮤니티에 아무 소용이 없습니다. 많은 돈을 투자하여 확장된, 소중하고 아껴온 공동체.
왼쪽 상단 - 50% tren, 50% 유효. 오른쪽 위 - 혼합 포함. OOS(하위)의 경우 이전 샘플을 어리석게 추가하여 샘플을 늘립니다. 현실에서 우리는 미래를 알지 못하기 때문에, 값이 1.5인 불도저의 한 점을 소개하겠습니다. 테스트(OOS)가 훈련과 일치하는 한 모든 것이 정상입니다. 1.5에서 - 모델이 비틀거림... 유효성 검사 및 원시성을 사용하는 작은 이점 생략
모든 언어에는 제자리가 있습니다. R은 대화형 탐색에 적합합니다. 나는 두 번째 날(책을 읽기 전) 동안 그것을 탐구하고 있는데 내부를 시각화한 강력한 디버거처럼 보입니다.
R을 사용한 작업은 즉시 우리의 약점을 보여주었습니다.
빈번한 작업을 위해 MQL5에는 몇 가지 강력한 기능이 있습니다. 많은 것들이 마이크로코드로 작성되어야 합니다. 다음 두 빌드에서는 한 번의 호출로 복잡한 작업을 수행하기 위한 수십 개의 새로운 기능을 출시할 것입니다.
더 많은 수학 함수가 필요합니다. 우리는 이미 베타 버전의 R 기능 아날로그의 첫 번째 버전을 출시했으며 이제 벡터 옵션을 추가하여 이를 개발할 것입니다.
우리는 R의 그래프 패키지와 같은 기능을 가진 간단하고 강력한 그래픽 라이브러리가 필요합니다. 우리는 R을 염두에 두고 빌드할 것입니다.
우리는 왜 이것을 하고 있습니까?
우리는 2001년 MQL을 사용한 최초의 알고리즘 거래 플랫폼을 출시했습니다. 우리는 능력을 늘렸지만 수학적 장치는 많이 부족했습니다. 기술 분석, 데이터 액세스, 테스터, 분산 컴퓨팅을 개발한 다음 제품 판매 플랫폼에 도달했습니다.
그리고 나서 대부분의 결정이 기술적 분석, 지표 및 피팅의 악순환을 순환한다는 것이 분명해졌습니다. 개발자가 다음 수준의 수학적 능력으로 나아갈 수 있도록 해야 합니다.
이것이 우리가 얼마 전에 MQL5의 수학 라이브러리를 확장하기 시작했고 Alglib, Fuzzy 및 Stat도 베타 버전으로 출시한 이유입니다. 그들은 개발된 모델을 다른 시스템에서 MQL5로 간단하게 전송 하여 Metatrader 5 플랫폼 용으로 생성된 분석 솔루션의 등급을 높일 것입니다.
앞으로 2개월 동안 수학적 환경의 발전에 있어 우리가 이룰 진전을 보게 될 것입니다.
우리는 복잡한 수학 패키지에 대한 토론과 이에 대한 기사를 환영합니다. Rashid Umarov(Rosh)에게 기사 작성 신청서를 작성하여 보냅니다. 우리의 임무는 더 복잡한 방법으로 트레이더를 자극하고 훈련하는 것이지 MQL5라는 우리만의 작은 세계에 우리 자신을 담는 것이 아닙니다.
물론 우리는 공격으로부터 우리 언어와 플랫폼을 보호하고 계속 보호할 것이지만 동시에 우리는 그들의 개발에 노력하고 있습니다. 그래서 모든 것이 잘 될 것입니다.
나는 당신의 결론을 완전히 이해하지 못했습니다. 모델이 알고 있는 데이터에 대해서만 작동합니까? 저것들. 새로운 데이터를 예측할 때 고장 유형(혼합 포함/미포함)에 관계없이 어떤 경우에도 데이터가 비틀거리기 시작합니까?
어떻게 든 일반적으로 희망이없고 부패하기 쉬운 것으로 밝혀졌습니다. 돈을 절약하는 유일한 방법은 거래하지 않는 것입니다.
모델 매개변수를 선택하는 것뿐만 아니라 지표와 해당 매개변수를 선택하기 위해 이 작업을 수행합니다. 다른 매개변수와 지연이 있는 mt5에서 10,000개의 지표를 언로드한 다음 유전학은 해당 목록에서 사용된 지표와 모델 자체의 매개변수(숲의 나무, 뉴런의 레이어 등)를 모두 분류합니다. 이것이 지속적인 종속성을 찾는 나의 방법이라고 말할 수 있습니다. MT5에서 표준 매개변수가 있는 일련의 표준 지표를 사용하면 단일 모델, 심지어 뉴런, 심지어 트리까지 교차 검증을 통과하지 않습니다. 이러한 교차 검증을 통해 모델이 긍정적인 결과를 제공하기 시작할 일련의 지표를 찾는 것은 이미 많은 작업과 시간을 들여 달성한 성과입니다. 긍정적인 결과는 모든 예측 변수 사이에 공간과 시간에 일정한 종속성이 있다는 특정 기준입니다. 훈련에 어떤 간격이 걸리든 모델은 동일한 종속성을 찾고 이에 의존합니다.
아래 그림은 이러한 교차 검증의 예입니다. 각 검은색 선은 앙상블의 각 개별 모델을 거래한 결과(잔액 증가)입니다. 빨간색 선은 앙상블의 대다수 모델의 결정에 따라 거래한 결과입니다. 유전학이 모든 옵션을 검색하는 데 하루 이상을 소비했음에도 불구하고 모델의 약 1/3은 전혀 수익성이 없습니다. 이것은 결과가 그다지 좋지 않더라도 찾을 수 있는 최상의 결과 중 하나입니다. 표준 표시기를 무료로 입력하면 이 검은색 팬이 모두 꺼지고 빨간색 선이 화면에서 내려갑니다.
Dr.Trader : 어떻게 든 완전히 절망적이고 부패하기 쉬운 것으로 나타났습니다. 돈을 절약하는 유일한 방법은 거래하지 않는 것입니다. 아래 그림은 이러한 교차 검증의 예입니다. 각 검은색 선은 앙상블의 각 개별 모델을 거래한 결과(잔액 증가)입니다. 빨간색 선은 대부분의 모델을 해결하여 거래한 결과입니다.
아니요, 실제로 일어나는 일을 시각적으로 표현한 것일 뿐입니다. 이러한 현실에서... 해결책을 찾으십시오. -------------------------------------------------- ---------------------- 화면 왼쪽에는 드로다운이 약하지 않고, 모델이 이 영역을 설명하지 않는데...
모델이 선택된 데이터에 대한 평가가 수행된다면 모델은 가치가 없습니다. 모델이 학습되지 않은 데이터 기간인 경우에도 마찬가지입니다.
그것에 대해 생각해보십시오.
1) 재교육이 있습니다. 이것은 훈련 데이터의 모델을 거의 이상적인 상태로 따라잡을 때입니다. 다른 데이터에는 일반화 능력과 배수가 없습니다.
그리고 2) 선택 편향(낙관적 모델 선택)이 있습니다. 이것은 모델의 행동이 이미 알려진 데이터에 대해 최상의 모델 또는 위원회가 선택되는 경우입니다. 그리고 다시 한 번 - 이것이 테스트 세그먼트인 경우에도.
그런 현실이 나옵니다. 교차 검증 테스트 블록에 의해 선택된 과도하게 훈련되지 않은 모델(테스트에서 양성이 되도록)은 잠재적으로 TEST에 적합합니다. 이 효과를 줄이기 위해 중첩된 krlssvalidation을 고안했습니다. 이미 선택된 모델(또는 위원회)은 다른 데이터와 비교해야 합니다.
즉, 모델 선택 방법의 유효성 검사입니다.
다시 한 번, 나는 또한 수십 개의 모델을 가지고 있으며 예측 변수와 매개 변수도 휘젓습니다. 그리고 이 모델들은 각각 8년의 기간 동안 확실한 플러스가 됩니다! 그리고 이것은 테스트 기간입니다. 그러나 테스트에서 선택한 "가장 좋은"모델이 지연 샘플링으로 확인되면 놀라움이 있습니다. 그리고 이것을 - 교차 검증을 위해 모델이 조정됩니다.
이것을 이해하면 순수한 실험이 계속됩니다. 이것이 명확하지 않으면 실생활에서 품질이 여러 배로 떨어지는 것을 볼 수 있습니다. 99%의 경우에 관찰됩니다.
당신이 양초를 가져 가면 아무것도 ...
그러나 유리, T&S, OI...등도 있습니다.
그리고 이것은 추가입니다. MO에 대한 예측 변수
이해합니다. 감사합니다.
그리고 다시 1분 안에 여러 거래를 하면 커미션과 특별 실행 지연으로 인해 핸디캡에서 살아남을 수 없습니다.
음, 다시 말하지만, 이것은 거래 조건입니다.
Reshetov는 일반 제품을 작성했기 때문에 배럴을 굴리지 않지만 사용법을 모른다면 R-ka도 도움이되지 않습니다. NS 디자이너가 되는 것과 사용자가 되는 것은 별개입니다. 이것들은 완전히 다른 것들입니다 ...
예, 아무도 굴리지 않습니다. 이것은 그것을 부조리의 지점으로 가져 오는 것 입니다. 이것은 중재자를위한 것이므로 그의 진술의 부조리를 이해할 수 있습니다. Reshetov는 그와 전혀 관련이 없습니다 ...
그래서 당신은 엑셀에서 평균을 계산하고 mql 포럼에서 자신에게 무언가를 쓰기로 결정했습니다. 당신은 모두 기생충입니다. 왜냐하면 mt5에서 할 수 있고 mql 커뮤니티에 도움이 되지 않았기 때문입니다. 알겠습니까?
마이클 너도 기생충이야 JProjection을 쓰니까 일이... :)
예, R-ka는 아무 관련이 없습니다. 무엇을 쓸지에 어떤 차이가 있습니까? 편의상의 문제, 더 이상 .... 여기 Reshetov는 Java로 JProjected를 작성하고 nafig를 금지했습니다. mql이 아니며 유용하지 않습니다. 이것은 그와 같습니다 - 기생충 !!!!
한 단어 광기
Reshetov는 결과가 MT에서 사용될 것이라는 기대를 가지고 프로그램을 만듭니다. 그는 많은 조언자를 썼고 수천 개의 아이디어를 내놓았고 이 모든 것이 MT에서 작동했습니다. 그래서 그는 프로모터로서 많은 일을 했습니다.
적어도 Bogomer swift에서는 작성할 수 있지만 MT에서 이를 사용할 수 있으려면 커뮤니티가 필요합니다. 그렇지 않으면 커뮤니티에 아무 소용이 없습니다. 많은 돈을 투자하여 확장된, 소중하고 아껴온 공동체.
작동하는 아이디어가 있으면 MKL로 다시 코딩하는 것은 어렵지 않습니다. 그리고 그가 R-포럼이 아니라 여기에 글을 쓴다는 사실은 이해할 만합니다. R은 찾기가 쉽지 않은 완전하고 고도로 전문화된 커뮤니티입니다. 그리고 MT 커뮤니티에게는 무조건적인 혜택입니다.
다른 시간 범위의 추가 샘플에 대한 교차 검증.
1년 동안의 교육 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 12개 모델을 훈련할 것입니다. 하나는 1월 데이터에, 두 번째 모델은 2월 데이터에 대해
이것은 적합합니다. ...
간단하고 이해하기 쉬운 데이터를 예로 들어 보겠습니다. Train. 파란색 점-기차. 레드 검증.
n1, n2, 목표
1;0;1
1;1;2
1;0;1
1;1;2
1;0;1
1;0;1
1;1;2
1;0;1
1;0;1
1;0;1
왼쪽 상단 - 50% tren, 50% 유효. 오른쪽 위 - 혼합 포함.
OOS(하위)의 경우 이전 샘플을 어리석게 추가하여 샘플을 늘립니다. 현실에서 우리는 미래를 알지 못하기 때문에,
값이 1.5인 불도저의 한 점을 소개하겠습니다. 테스트(OOS)가 훈련과 일치하는 한 모든 것이 정상입니다.
1.5에서 - 모델이 비틀거림... 유효성 검사 및 원시성을 사용하는 작은 이점 생략
예를 들어, 실생활에서 우리는 이 그림과 같은 것을 가지고 있습니다 ...
다음은 리소스 소유자의 공식적인 관점입니다.
여기에서
비난을 멈춰주세요.
모든 언어에는 제자리가 있습니다. R은 대화형 탐색에 적합합니다. 나는 두 번째 날(책을 읽기 전) 동안 그것을 탐구하고 있는데 내부를 시각화한 강력한 디버거처럼 보입니다.
R을 사용한 작업은 즉시 우리의 약점을 보여주었습니다.
우리는 2001년 MQL을 사용한 최초의 알고리즘 거래 플랫폼을 출시했습니다. 우리는 능력을 늘렸지만 수학적 장치는 많이 부족했습니다. 기술 분석, 데이터 액세스, 테스터, 분산 컴퓨팅을 개발한 다음 제품 판매 플랫폼에 도달했습니다.
그리고 나서 대부분의 결정이 기술적 분석, 지표 및 피팅의 악순환을 순환한다는 것이 분명해졌습니다. 개발자가 다음 수준의 수학적 능력으로 나아갈 수 있도록 해야 합니다.
이것이 우리가 얼마 전에 MQL5의 수학 라이브러리를 확장하기 시작했고 Alglib, Fuzzy 및 Stat도 베타 버전으로 출시한 이유입니다. 그들은 개발된 모델을 다른 시스템에서 MQL5로 간단하게 전송 하여 Metatrader 5 플랫폼 용으로 생성된 분석 솔루션의 등급을 높일 것입니다.
앞으로 2개월 동안 수학적 환경의 발전에 있어 우리가 이룰 진전을 보게 될 것입니다.
우리는 복잡한 수학 패키지에 대한 토론과 이에 대한 기사를 환영합니다. Rashid Umarov(Rosh)에게 기사 작성 신청서를 작성하여 보냅니다. 우리의 임무는 더 복잡한 방법으로 트레이더를 자극하고 훈련하는 것이지 MQL5라는 우리만의 작은 세계에 우리 자신을 담는 것이 아닙니다.
물론 우리는 공격으로부터 우리 언어와 플랫폼을 보호하고 계속 보호할 것이지만 동시에 우리는 그들의 개발에 노력하고 있습니다. 그래서 모든 것이 잘 될 것입니다.
추신.
내가 강조 표시
실생활에서 우리는이 그림과 같은 것을 가지고 있습니다 ...
나는 당신의 결론을 완전히 이해하지 못했습니다.
모델이 알고 있는 데이터에 대해서만 작동합니까? 저것들. 새로운 데이터를 예측할 때 고장 유형(혼합 포함/미포함)에 관계없이 어떤 경우에도 데이터가 비틀거리기 시작합니까?
어떻게 든 일반적으로 희망이없고 부패하기 쉬운 것으로 밝혀졌습니다. 돈을 절약하는 유일한 방법은 거래하지 않는 것입니다.
모델 매개변수를 선택하는 것뿐만 아니라 지표와 해당 매개변수를 선택하기 위해 이 작업을 수행합니다. 다른 매개변수와 지연이 있는 mt5에서 10,000개의 지표를 언로드한 다음 유전학은 해당 목록에서 사용된 지표와 모델 자체의 매개변수(숲의 나무, 뉴런의 레이어 등)를 모두 분류합니다. 이것이 지속적인 종속성을 찾는 나의 방법이라고 말할 수 있습니다.
MT5에서 표준 매개변수가 있는 일련의 표준 지표를 사용하면 단일 모델, 심지어 뉴런, 심지어 트리까지 교차 검증을 통과하지 않습니다. 이러한 교차 검증을 통해 모델이 긍정적인 결과를 제공하기 시작할 일련의 지표를 찾는 것은 이미 많은 작업과 시간을 들여 달성한 성과입니다. 긍정적인 결과는 모든 예측 변수 사이에 공간과 시간에 일정한 종속성이 있다는 특정 기준입니다. 훈련에 어떤 간격이 걸리든 모델은 동일한 종속성을 찾고 이에 의존합니다.
아래 그림은 이러한 교차 검증의 예입니다. 각 검은색 선은 앙상블의 각 개별 모델을 거래한 결과(잔액 증가)입니다. 빨간색 선은 앙상블의 대다수 모델의 결정에 따라 거래한 결과입니다. 유전학이 모든 옵션을 검색하는 데 하루 이상을 소비했음에도 불구하고 모델의 약 1/3은 전혀 수익성이 없습니다. 이것은 결과가 그다지 좋지 않더라도 찾을 수 있는 최상의 결과 중 하나입니다. 표준 표시기를 무료로 입력하면 이 검은색 팬이 모두 꺼지고 빨간색 선이 화면에서 내려갑니다.
이러한 현실에서... 해결책을 찾으십시오.
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화면 왼쪽에는 드로다운이 약하지 않고, 모델이 이 영역을 설명하지 않는데...