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Die Antwort ist falsch. Nur beim Training von NS nehme ich den Zeitraum von OOS kleiner als den Zeitraum der Trainingsstichprobe. Denn der Blutdruck ist nicht stationär, und wenn Sie das Gegenteil tun, erhalten Sie nur eine kurze Stichprobenanpassung und ein sehr fragwürdiges Ergebnis für die OOS.
Und ich habe nicht gesagt, dass die OOS größer oder gleich der Ausbildungsstichprobe sein sollte.
Ich will damit sagen, dass mit abnehmender Größe der OOS, d.h. mit zunehmender Relevanz der Optimierung, auch die Repräsentativität der OOS selbst abnimmt. Das heißt, sehr schnell erreicht man den von Ihnen zu Recht erwähnten Sattel, es gibt einen sehr unangenehmen Effekt der Optimierung mit zu kleinen OOS, der TC auf OOS optimiert, aber nicht auf die Trainingsstichprobe - "Lernen in umgekehrter Richtung".
Wie immer liegt die goldene Mitte irgendwo in der Mitte. :) Und dieser Mittelweg befindet sich für jeden einzelnen TS an unterschiedlichen Stellen.
Kurz gesagt, es gibt keine eindeutige Empfehlung, wie groß OOS sein sollte, und es kann auch keine geben. Sie können sich nur auf Ihr Gefühl und Ihre Erfahrung verlassen.
Beschlag der zweiten Instanz...
;)
Beschlag der zweiten Instanz...
;)
:) Aber es stärkt das Selbstvertrauen!
Das Problem dabei ist, dass es immer höher und höher wird...
Nicht altersgerecht.
;)
Wo liegt die Grenze zwischen passenden und echten Mustern?
Wenn wir den Markt betrachten, sehen wir, dass eventuell vorhandene Muster nicht parametrisch konstant sein können. Jedes System hat einen Grad an Passung und einen Grad an Regelmäßigkeit von einem oder mehreren Ereignissen.
Und das Vorherrschen der zweiten Ebene ist für die Rationalität der Handelsidee selbst verantwortlich.
Abstraktes Denken. Die Gedanken der anderen wären interessant.
Sie hängt von vielen Faktoren ab, wobei die größte Abhängigkeit vom System selbst besteht. Zum Beispiel:
1. große Stichprobe - das ist immer eine gute Sache, wenn es bei 6000 in einer Reihe beständig funktioniert - warum nicht noch mehr?
2. die Korrelation einiger erwarteter Merkmale - zum Beispiel wird der Einfluss eines Ereignisses auf den Markt erwartet und durch die Geschichte bestätigt - dann können Sie eine nicht sehr große Stichprobe berücksichtigen, sagen wir, etwa 100 Ereignisse oder sogar weniger.
3. die Übereinstimmung der Parameter mit einigen erwarteten Parametern. Im Prinzip dasselbe wie in Punkt 2, aber von der anderen Seite - zum Beispiel für Trendsysteme sind die %% der erfolgreichen Transaktionen und das Verhältnis des durchschnittlichen Gewinns zum Verlust ungefähr klar.
Und so weiter.
Am wichtigsten ist, dass es keine 100%ig funktionierende Methode gibt. Obwohl es aus technischer Sicht eine gibt - sie heißt "Diversifizierung". :)
Derselbe Ort - wo das Pendel ist...
:o)... Das erwartete Lachen... Aber die Statistik ist wirklich cooler als viele andere Leute. Es sind nur die vom System auferlegten Stereotypen, die viele daran hindern, aus dem Kreis herauszukommen, in dem sie sich bewegen. Es ist eine Reihe von TA-Lehrbüchern, in denen alles mit gleitenden Durchschnitten beginnt... Die Frage ist, warum man sich die Mühe macht, sie zu studieren, wenn die ganze Richtung mit den Durchschnittsdaten Unsinn ist. Sie zeigen bestenfalls die Gegenwart an. Ich spreche von ALLEN in MT eingebetteten Indikatoren :o). Außer vielleicht ein Zickzack, bei dem man die gleiche Menge Milch erhält. Und wohin soll ich gehen? Wie wir in Deribasovskaya sagen... Das ist unser Job :o).
.... Nämlich 5/95% nicht zum Besseren....
Sagen Sie uns bitte, woher Sie diese Statistiken haben?
Und dies ist eine Zusammenstellung. Ich habe zwei Jahre lang an einer TA-Austausch-Akademie unterrichtet... Ungefähr 60 Wochen für 10 bis 15 Personen - das sind etwa 700 Personen, von denen ich in einigen Jahren nur 20 sehe, und das bedeutet nicht, dass alle etwas verdienen. Ich bin der Einzige, der etwas verdient :o))
:o)...erwartetes Lachen...
Und das ist eine Sammlung von Sachen. Ich habe zwei Jahre lang an einer TA-Akademie unterrichtet... Etwa 60 Wochen mit 10 bis 15 Personen - das sind etwa 700 Personen, von denen ich nach ein paar Jahren nur noch 20 sehe, und das bedeutet nicht, dass sie alle verdienen. Ich bin der Einzige, der etwas verdient :o))
Nibora! Sie?
;)
Und das ist eine Zusammenstellung: Ich habe zwei Jahre lang an einer TA-Akademie unterrichtet. Ungefähr 60 Wochen für 10 bis 15 Personen - das sind etwa 700 Personen, von denen ich in ein paar Jahren nur 20 sehe, und das bedeutet nicht, dass alle verdienen. Ich bin der Einzige, der etwas verdient :o))
Der Punkt ist, dass solche Aussagen ohne Angabe des Zeitraums und der Art und Weise, wie sie gewonnen wurden, völlig bedeutungslos sind, selbst für Lehrer.
Und die echten Statistiken, die rann zum Beispiel gepostet hat. Aber es geht auch nicht um Kunden, sondern um Konten.
Und ich habe nicht gesagt, dass die OOS größer oder gleich der Ausbildungsstichprobe sein sollte.
Ich will damit sagen, dass mit abnehmender Größe der OOS, d. h. mit zunehmender Relevanz der Optimierung, die Repräsentativität der OOS selbst abnimmt. Das heißt, man kommt sehr schnell in den von Ihnen zu Recht erwähnten Sattel, in dem ein sehr unangenehmer Effekt der Optimierung auftritt, wenn OOS zu klein ist, wenn TC auf OOS, aber nicht auf die Trainingsstichprobe optimiert wird - "reverse learning".
Wie immer liegt die goldene Mitte irgendwo in der Mitte. :) Und dieser Mittelweg befindet sich für jeden einzelnen TS an unterschiedlichen Stellen.
Kurz gesagt, es gibt keine eindeutige Empfehlung, wie groß der OOS sein sollte, und es kann auch keine geben. Sie können sich nur auf Ihr Gefühl und Ihre Erfahrung verlassen.
Hier ist kein Flair nötig. Abtastzeitraum und OOS bei der Verwendung von neuronalen Netzpaketen werden einmalig empirisch für bestimmte Eingaben gewählt und im weiteren Verlauf nicht mehr verändert. D.h. wenn der Input von NS ausreichend ist, dann ist alles andere eine Frage der Technik, aber nicht der Intuition.
Was den MT-Tester betrifft, so ist alles komplizierter, weil es, wie bereits erwähnt, keine Möglichkeit gibt, Fliegen von Koteletts zu trennen, d.h. optimierte Proben von vorderen, und es ist fast unmöglich, den Moment zu erwischen, in dem die Optimierung in die Anpassung übergeht. Um genau zu sein, ist es möglich, die Optimierung manuell zu unterbrechen und eine allmählich ansteigende Anzahl von Durchläufen durchzuführen, um den richtigen Moment zu erwischen, aber wenn man bedenkt, dass die Optimierungszeit ziemlich lang sein kann und man jedes Mal das Datum ändern muss, dann sinkt das Interesse an einem solchen Ansatz deutlich.
Nibora! Sie?
;)
Ich habe es nicht verstanden...
Ich habe zwei Jahre lang an einer TA-Akademie unterrichtet. Ungefähr 60 Wochen mit 10 bis 15 Personen - etwa 700 Personen, von denen ich in einigen Jahren nur 20 Personen sehe. Ich bin der Einzige, der etwas verdient :o))
Der Punkt ist, dass solche Aussagen ohne Angabe des Zeitraums und der Art und Weise, wie sie gewonnen wurden, völlig bedeutungslos sind, selbst für Lehrer.
Und die echten Statistiken, die rann zum Beispiel gepostet hat. Es geht aber auch nicht um Kunden, sondern um Konten.
Ich kenne die wirklichen Statistiken, und Sie wissen es auch, wenn Sie etwas auf dem Markt tun. Vor allem, weil der Zeitraum und die Methode oben deutlich angegeben sind.