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Hace 4 años empezaron a indagar en el comercio de volking..... y lo hicieron con mucha fuerza.
Y tengo preguntas para ti, ¿qué quieres del volking? ¿Para saber si el sistema funciona y no tener que probarlo en una demo?
Es genial, pero deberías probarlo en la demo de todas formas. Si esperas que el sistema proto funcione con volking, no es así, suele decir que todo está mal durante las extensas pruebas.
Estamos dando una muestra enorme al volking que no se puede reducir (para fijar la dirección), de lo contrario todo el principio del volking se romperá sobre la marcha. Y la razón por la que el 80% de los cálculos se perderán es por las peculiaridades del trabajo con agentes. Es decir, cuando desde los tres primeros días entendamos que el resultado será peor que el que tenemos seguiremos probando hasta el final.
¿Tienes idea de lo generalizada que debe ser la estrategia para el comercio de volking? - Habrá más parámetros que optimizar que cuando intentas optimizar manualmente pases predeterminados rentables.
Todo lo que has escrito demuestra una completa falta de comprensión.
Se necesita WF para evaluar un EA que se reoptimiza regularmente, ese es uno.
En segundo lugar, podemos elegir con mayor precisión tanto la longitud del historial para la optimización como la longitud del intervalo de confianza del flujo de trabajo del EA.
En tercer lugar, WF muestra si hubo un ajuste. Y ésta es probablemente la principal ventaja de WF.
Y tengo preguntas para ti, ¿qué quieres del comercio de volking?
Elimina automáticamente a los monos. De hecho, tener algo así es una gran ventaja y una ayuda para todos los que automatizan las estrategias de trading.
Tal vez por eso nunca estará en las características estándar del terminal ))
Todo lo que has escrito demuestra una completa incomprensión de la cuestión.
Para empezar, se necesita WF para evaluar un EA que está regularmente sobre-optimizado.
En segundo lugar, podemos elegir con mayor precisión tanto la longitud del historial a optimizar como la longitud del intervalo de confianza de la carrera de trabajo del EA.
En tercer lugar, WF muestra si hubo un ajuste. Y esa es probablemente la principal ventaja de WF.
Créeme que entender = es igual a liberar, allá por el 2014 compré una rejilla de metaquest para solucionar este tema. Y tuvo que enviar al agente mucha información innecesaria por falta de diálogo con el mismo.
Sí que da una respuesta, pero la respuesta dará - todo mal si no da detalles.
Por ejemplo, aquí tenemos una estrategia y enviamos sólo el nivel de parada a través de WF - esto no es correcto. Deberíamos enviar una variante lo más general posible.
También deberíamos añadir un paso más si queremos ir más allá. + Si quieres hacer algo, no debes hacerlo. Si hacemos algo, debemos hacerlo a la inversa. Y el punto de la cuestión no es lo que obtendremos, sino dónde contarlo todo.
¿Crear su propio algoritmo genético? Eso es mucho trabajo que ya está hecho en el probador interno. Creo que Metacquotes ha invertido más de cien horas en su desarrollo.
Y necesitamos una tonelada de recursos, y todo por la razón de que el 80% de todos los cálculos se desperdiciarán por la forma en que trabajamos con los agentes. Es decir, cuando entendemos desde los tres primeros días que el resultado será peor que en un erizo, seguiremos probando hasta el final por alguna razón.
Resuelvo este problema de la siguiente manera: si durante la prueba el drawdown alcanza el 60%, entonces ExpertRemove() saldrá; Si este drawdown ocurre en el 3er día, entonces el resto del intervalo de tiempo con estos parámetros no será calculado. Esto sólo acelera los cálculos.
Me parece que volking debería ayudar a definir un "criterio de elección de una de las variantes de optimización (un conjunto ganador), que se va a utilizar.
Igor Volodin ¿Cien horas? Hace unos diez años escribimos un experimento de laboratorio en la universidad, no tiene nada de complicado.
Bueno, soy un programador autodidacta. No voy a discutir - usted sabe mejor).
Resuelvo este problema de la siguiente manera: si durante la prueba el drawdown alcanza el 60%, entonces ExpertRemove() saldrá; Si este drawdown ocurre en el 3er día, entonces el resto del intervalo de tiempo con estos parámetros no será calculado. Esto sólo acelera los cálculos.
Creo que volking debería ayudar a determinar el "criterio para elegir una de las variantes de optimización (el conjunto ganador), que ejecutaremos".Créanme que el entendimiento = es igual a la liberación, compré una rejilla de methaquets allá por el 2014 solo para solucionar este tema. Y tuvo que enviar al agente mucha información innecesaria por falta de diálogo con el mismo.
Sí da una respuesta, pero la respuesta va a dar - todo mal si no se dan los detalles.
Por ejemplo, aquí tenemos una estrategia y enviamos sólo el nivel de parada a través de WF - esto no es correcto. Deberíamos enviar una variante lo más general posible.
También deberíamos añadir un paso más si queremos ir más allá. + Si quieres hacer algo, no debes hacerlo. Si hacemos algo, debemos hacerlo a la inversa. Y la cuestión no es lo que conseguimos, sino dónde contarlo todo.
La red (Cloud) está optimizada para otra cosa, es como usar un microscopio para clavar clavos. Para utilizarlo correctamente es necesario ejecutar la búsqueda GA muchas veces con los reenviadores, los reenviadores deben ser registrados con precisión y luego a partir de los registros se puede reconstruir todo el cuadro.
La nube está pensada para una optimización puntual, porque tarda mucho en calentarse, pero cuando la red está en marcha lo calcula todo rápidamente y luego vuelve a bajar. En cada startup habrá una preparación para el inicio, y en WF hay muchas microstarts de este tipo.
Mientras MQ no implemente el WF de forma interna, no hay nada que jorobar sin entender cómo funciona el recurso en uso. Es más fácil escribir su propio GA, su propio probador (puede ser simplificado en los indicadores, como dijo TheXpert), y en él implementar WF.
¿Cien horas? Hace unos diez años escribíamos implementaciones en la universidad para los laboratorios, no hay nada complicado.