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He observado que un pequeño cambio en los parámetros que dan el mayor éxito hacia adelante conduce a una menor desviación de los beneficios que el mismo cambio en otros grupos de parámetros optimizados. - Si sabes cómo detectarlo correctamente, no necesitarás un delantero. Los parámetros que dan un avance exitoso tienen un mayor margen de estabilidad. (IMHO)
Por desgracia, los extremos corren, es decir, no se quedan quietos. Por lo tanto, tenemos que atraparlos con los delanteros. Todavía no hay otra forma de hacerlo. Pero, si el delantero tiene éxito, la probabilidad de que continúe detrás del lado derecho es bastante decente debido al margen de seguridad.
Teóricamente, durante la optimización es posible crear aleatoriamente pequeñas desviaciones de los parámetros de entrada, es decir, desviarlos ligeramente en diferentes direcciones. Parece que debería dar mejores resultados. Pero tenemos que probarlo y ensayarlo. La teoría no siempre coincide con la práctica, especialmente en condiciones no estacionarias.
El avance es necesario en cualquier caso. Si no, ¿cómo podemos evaluar?
Forward es sólo para comprobar los supuestos. Incluso si usted toma muwings habitual. Usted cambia los parámetros (optimizado) de ida y vuelta en un determinado porcentaje en cada línea (esto es una simplificación) - mira - una línea da la menor desviación del resultado financiero total antes de los cambios en los parámetros. - y a continuación, reenviar esta línea a los parámetros, .... haces otros delanteros para comparar - y ¡oh Dios mío! - esa misma línea, resulta ser la más exitosa hacia adelante ya que tiene un mayor margen de estabilidad de la combinación de parámetros al mercado.
Pero si el delantero tiene éxito, la probabilidad de que continúe en el lateral derecho es bastante decente gracias a su margen de seguridad.
Por desgracia, los extremos corren, es decir, no se quedan quietos. Por lo tanto, tenemos que atraparlos con los delanteros. Todavía no hay otra forma de hacerlo. Sin embargo, si el delantero tiene éxito, la probabilidad de que continúe detrás de la banda derecha es bastante decente gracias al margen de seguridad.
Estoy completamente de acuerdo. Creo que hay concejales que no dan adelante con éxito en absoluto))
Adelante - sólo para comprobar la suposición. incluso para tomar un muving ordinario. cambiar los parámetros (optimizado) de ida y vuelta en un cierto porcentaje en cada línea (esto es una simplificación) - mira - una línea da la menor desviación del resultado financiero final antes de los cambios en los parámetros. - y a continuación, reenviar esta línea a los parámetros, .... haces otros delanteros para comparar - y ¡oh Dios mío! - esa misma línea, resulta ser la que da el mayor éxito hacia adelante.
Ahí tienes... Sólo te estoy felicitando (si fuera tan sencillo. Es decir, es más simple, pero no está ahí del todo... Ah, bueno, esperaremos al artículo y luego hablaremos de ello.
El problema aquí es que estos supuestos son muy difíciles (para mí al menos) de verificar y probar utilizando métodos de software en MCCUL.
¿Existe una justificación para el margen de seguridad en el artículo?
No. Pero R. Pardo lo tiene. Es decir, tras la optimización y el reenvío exitoso, seleccionamos un único parámetro de entrada, desactivamos el algoritmo genético y ejecutamos la optimización en todo el rango. Miramos los resultados. Preferiblemente, sólo debe haber un extremo y sus bordes deben ser suaves. Es natural que el valor del parámetro identificado tras la optimización completa se sitúe cerca de la cima, pero no necesariamente en la cima, ya que el extremo no se quedará quieto.
Así es como hay que comprobar que todos los parámetros de entrada son malos.
También podemos comprobarlo en pares pero es un inconveniente en MT4 ya que en el probador los extremos están resaltados en verde oscuro y son visibles sólo desde arriba en los resultados de la optimización (al pulsar la barra espaciadora). Pero en MT5 ya se pueden admirar los topes en el gráfico 3D.
El problema es que estos supuestos son muy difíciles de comprobar y probar mediante métodos de software en el MMKYL (al menos para mí).
La optimización ya los anula, así que ¿dónde más se pueden desviar?