Determinación de la futura operatividad del vehículo. - página 7
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Puede ser al revés
Casi el 100% de coincidencia con la excepción de unos pocos pips de requotes.
También es comprensible. Pero eso no es exactamente lo que estoy preguntando. Estos son los principios de la construcción de una ST no optimizada, preferiblemente sin optimización. Y estoy tratando de averiguar cómo determinar la capacidad de una ST para trabajar en el futuro utilizando los informes de los períodos de optimización y OOS.
Para obtener suficientes estadísticas de OOS, pruebe la siguiente estrategia:
Tiene un periodo de optimización de 8 meses y un periodo de OOS de 1 mes.
Elija 10 períodos de optimización y validación. Por ejemplo:
1. Del 01.01.2007 al 31.08.2007 optimizar. A continuación, del 01.09 al 30.09.2007 comprueba.
2. del 01.02.2007 al 31.09.2007 optimizamos. A continuación, desde el 01.10 hasta el 30.10.2007, comprobamos.
...
10. 01.11.2007 - 30.06.2008 optimizamos. 01.07-31.07.2008 comprobamos.
Comprobando estas estadísticas podrás hacer juicios estadísticamente fiables sobre el sistema y sus parámetros.
Para obtener suficientes estadísticas de OOS, pruebe la siguiente estrategia:
Tiene un periodo de optimización de 8 meses y un periodo de OOS de 1 mes.
Elija 10 períodos de optimización y validación. Por ejemplo:
1. Del 01.01.2007 al 31.08.2007 optimizar. A continuación, del 01.09 al 30.09.2007 comprueba.
2. del 01.02.2007 al 31.09.2007 optimizamos. A continuación, desde el 01.10 hasta el 30.10.2007 lo comprobamos.
...
10. 01.11.2007 - 30.06.2008 optimizamos. 01.07-31.07.2008 comprobamos.
Una vez recopiladas estas estadísticas, podrá juzgar el sistema y sus parámetros de forma estadísticamente fiable.
Estoy de acuerdo, "hay una letra en la palabra". Pero hay un "pero". Los patrones que se encontraron hace 8 meses, por ejemplo, pueden no funcionar en este momento. Y hay muchos ejemplos de este tipo. Yo, en cambio, trato de encontrar alguna confirmación de que la TC funcione en un futuro próximo, ya que no creo en la existencia eterna de la TC.....
Estoy de acuerdo, 'hay una letra de la palabra'. Pero hay un "pero". Los patrones que se encontraron hace 8 meses, por ejemplo, pueden no funcionar en este momento. Y hay muchos ejemplos de este tipo. Intento encontrar alguna confirmación de TC en un futuro próximo, porque no creo en la existencia eterna de TC.....
>> Dame un ejemplo, si puedes, en el que el análisis prospectivo se haya hecho como es debido (por ejemplo de la forma que se sugiere arriba), y el sistema haya sido rentable, pero en cuanto ha llegado el momento de su uso todo se ha ido al garete...
Estoy de acuerdo, 'hay una letra de la palabra'. Pero hay un "pero". Los patrones que se encontraron hace 8 meses, por ejemplo, pueden no funcionar en este momento. Y hay muchos ejemplos de este tipo. Intento encontrar alguna prueba de que la ST funcione en un futuro próximo, porque no creo en la existencia eterna de la TS.....
Cada operación individual tiene su propio nivel de riesgo y probabilidad de ganar. Lo mismo ocurre con una serie de N operaciones. Si conocemos y controlamos estas características, podemos controlar la rentabilidad del sistema. De hecho, el propósito de las pruebas a futuro es estimar qué tan cerca está el nivel de riesgo y la probabilidad de ganar del sistema con respecto a lo que establecimos durante el período de optimización, y qué tan estables son estos indicadores ante los cambios del mercado.
Para evaluarlo, una prueba mensual de avance es claramente insuficiente. Necesitamos las estadísticas de una serie de pruebas. Si los resultados de una serie de pruebas a plazo (por ejemplo, 10 pruebas de un mes de duración cercanas al momento de la operación real) dan resultados similares de forma consistente por el nivel de riesgo y la probabilidad de ganar, podemos asumir con confianza que los mismos parámetros caracterizarán el sistema en la operación real.
Utilizamos el sistema siempre que los resultados reales se correspondan con los mostrados en la prueba de avance.
Pero hay un "pero". Los patrones que se encontraron hace 8 meses, por ejemplo, pueden no funcionar en este momento. Y hay muchos ejemplos de este tipo.
Esto sugiere que el número de patrones es pequeño, no hay generalización entre ellos, la red sólo recuerda la muestra de entrada
Estoy tratando de encontrar alguna evidencia de TC en el futuro cercano porque no creo en la existencia eterna de TC.....
Cuanto mayor sea el número estadístico de casos en los que el sistema ha funcionado en el historial, mayor será la probabilidad de que el sistema siga funcionando con éxito en el futuro y, por regla general, el sistema funcionará en la zona en la que fue entrenado después de 8 meses y un año con una ligera corrección de la equidad.
Cuanto mayor es el número estadístico de casos en los que el sistema funciona en el historial, mayor es la probabilidad de que el sistema siga funcionando con el mismo éxito en el futuro, y por regla general, este sistema funcionará en la zona en la que fue entrenado después de 8 meses y después de un año, con una ligera desviación de la equidad.
¿Tiene algún ejemplo? Todo está claro en teoría, estás diciendo las cosas correctas. ¿Pero la aplicación práctica?
¿Algún ejemplo? Todo está claro en teoría, dices las cosas correctas. ¿Y la aplicación práctica?
No hay resultados reales de la negociación real, incluso en la cuenta de demostración, sin embargo, ahora estoy ocupado transfiriendo el sistema a MQL en el terminal.
pero he mostrado los bocetos de prueba en el foro de alpari .
no hay resultados reales de la negociación real, incluso en una cuenta de demostración, sin embargo, actualmente ocupado la transferencia del sistema a MQL en la terminal.
Pero mostré los bocetos de prueba en el foro de Alpari .
Lo que he visto en Alpari no es un buen ejemplo. En primer lugar, el drawdown es grande, la renta variable no es suave y, en segundo lugar, no me interesa el período de optimización (o de formación) sino el OOS en primer lugar, esto es tres. Aquí se muestra el periodo de optimización, no el OOS. Todo el mundo puede hacer un buen ajuste durante la optimización, pero lo que sucederá en OOS es una gran pregunta y cuánto tiempo funcionará en OOS es también una gran pregunta. De eso estamos hablando. Cuantos más casos estadísticos funcione el sistema en la historia, mayor es la probabilidad de que dicho sistema funcione con éxito en el futuro y, por regla general, dicho sistema funcionará en 8 meses y un año con un ligero cambio de equidad. Todo el mundo aquí lo sabe. Estoy tratando de averiguar y entender los detalles.
Lo que he visto en Alpari no es un buen ejemplo. Un gran drawdown es uno, una equidad plana es dos, y no estamos interesados en el período de optimización (o entrenamiento) sino en el OOS en primer lugar es tres. Aquí se muestra el periodo de optimización, no el OOS. Todo el mundo puede hacer un buen ajuste durante la optimización, pero lo que sucederá en OOS es una gran pregunta y cuánto tiempo funcionará en OOS es también una gran pregunta. De eso estamos hablando. Cuantos más casos estadísticos funcione el sistema en la historia, mayor es la probabilidad de que dicho sistema funcione con éxito en el futuro y, por regla general, dicho sistema funcionará en 8 meses y un año con una pequeña desviación de la equidad. Todo el mundo aquí lo sabe. Estoy tratando de averiguar y entender los detalles.
y no sabes cómo meter la nariz en el barro, no sabes cómo ????
No soy un vago, aquí se está mal, esa es una, dos.... para entender los detalles, ¡leer cuidadosamente lo que la gente escribe!
cada sistema tiene sus puntos fuertes y débiles, ¿por qué no hablar de los puntos fuertes de los sistemas para esforzarse y no buscar sus propios puntos débiles? no sobre mis dibujos, sino en general.
estos dibujos, febrero marzo abril,
o me estoy contradiciendo o realmente no entiendo nada, "lo que he visto en alpari no es un muy buen ejemplo", pero si hablamos del número de eventos en las estadísticas, y de cómo el número de eventos afecta a la probabilidad de rendimiento futuro, ¡tengo una mayor densidad de probabilidad de operaciones rentables! aunque tu ratio de beneficios/pérdidas es inferior a 1,27, tienes 9 parece.
Además, yo tenía un plazo de 15 minutos, mientras que tú tienes uno de una hora, significa que tienes 4 veces menos historia, ¿qué tiene de malo mi dibujo?
sobre OOS, escribí en alpari que las cifras no son toda la historia, los datos que la red no ha visto sólo los últimos 2-3 meses (en la figura de arriba los últimos 4 meses), pero no tendría sentido para probarlo si el 90% de la gente del foro allí no tienen una educación primaria, el resultado se muestra con un gráfico de la equidad, porque este sistema está construido en una red de neurosoluciones y el procesamiento se lleva a cabo en un dll conectado con la red, y no distingue. He utilizado ns para visualizar el resultado y es el mismo para dll, no me cambia el resultado final, claro que era el mejor que tenía en ese momento. Si no sabes qué hacer con él, entonces tendrás que hacerlo con un buen resultado. Así que tendré que sacrificar o bien una mayor fidelidad y estabilidad del sistema en el futuro, pero menos equidad; o bien más equidad pero menos fidelidad y menos equidad estable en el futuro, aunque también es una pregunta retórica, Puedo verlo como un defecto de mi ST. Por lo tanto, es una tontería señalar los puntos débiles del sistema cuando tiene ventajas que son más importantes que cualquier otro parámetro. Si el sistema fue entrenado en 12 meses de 15 minutos, la probabilidad es mayor de que funcione con el mismo ángulo de equidad en el futuro, incluso si uno de los meses tiene un drawdown, Los mismos drawdowns se han observado en el otro lado del histórico, aunque si se miran los parámetros que se han utilizado para configurar el sistema, este mes sólo ha sido el 7% de todo el histórico que se ha utilizado para optimizar el sistema, lo que he visto en los 2 meses siguientes, marzo-abril la equidad fue creciente y el ángulo se conservará, sólo tengo que cambiar el histórico cada mes. que en realidad se puede ver en las siguientes figuras.