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Il y a 4 ans, ils ont commencé à creuser dans volking..... et très fort.
Et j'ai des questions pour vous, qu'attendez-vous de Volking ? Pour savoir si le système fonctionne afin de ne pas avoir à le tester sur une démo ?
C'est cool, mais vous devriez quand même l'essayer sur la démo. Si vous espérez que le système proto fonctionnera avec Volking, ce n'est pas le cas, il dit souvent que tout est faux pendant les tests approfondis.
Nous donnons un énorme échantillon au volking qui ne peut tout simplement pas être réduit (pour fixer la direction), sinon tout le principe du volking se brisera à la volée. Et la raison pour laquelle 80 % de tous les calculs seront gaspillés est due aux particularités du travail avec les agents. C'est-à-dire que si, dès les trois premiers jours, nous comprenons que le résultat sera pire que celui que nous avons, nous continuerons à tester jusqu'à la fin.
Avez-vous une idée de la généralisation de la stratégie de négociation de volking ? - Il y aura plus de paramètres à optimiser que lorsque vous essayez manuellement d'optimiser les passes en prédéterminant les paramètres rentables.
Tout ce que vous avez écrit montre un manque total de compréhension.
WF est nécessaire pour évaluer un EA qui est réoptimisé régulièrement, c'en est un.
Deuxièmement, nous pouvons choisir plus précisément à la fois la longueur de l'historique pour l'optimisation et la longueur de l'intervalle de confiance du déroulement de l'EA.
Troisièmement, WF indique s'il y a eu un ajustement. Et c'est probablement le principal avantage de la WF.
Et j'ai des questions pour vous, qu'attendez-vous du trading volking ?
Éliminer automatiquement les singes. En fait, disposer d'une telle chose est un énorme plus et une aide pour tous ceux qui automatisent les stratégies de trading.
C'est peut-être pour cela qu'il ne fera jamais partie des fonctionnalités standard du terminal ;))
Tout ce que vous avez écrit montre une incompréhension totale de la question.
La WF est nécessaire pour évaluer un EA qui est régulièrement sur-optimisé, par exemple.
Deuxièmement, nous pouvons choisir plus précisément à la fois la longueur de l'historique à optimiser et la longueur de l'intervalle de confiance de la course de travail de l'EA.
Troisièmement, WF indique s'il y a eu un ajustement. Et c'est probablement le principal avantage de la WF.
Croyez-moi la compréhension = égale la libération, en 2014 j'ai acheté une grille de metaquest pour résoudre ce problème. Et j'ai dû envoyer à l'agent beaucoup d'informations inutiles en raison du manque de dialogue avec l'agent.
Oui, il donne une réponse, mais la réponse donnera - tout mauvais si vous ne donnez pas de détails.
Par exemple, ici nous avons une stratégie et nous envoyons seulement le niveau d'arrêt via WF - ce n'est pas correct. Nous devons envoyer une variante aussi générale que possible.
Nous devrions également ajouter une étape supplémentaire si nous voulons aller plus loin. + Si vous voulez faire quelque chose, vous ne devriez pas le faire du tout. Si nous faisons quelque chose, nous devons le faire à l'inverse. Et le but de la question n'est pas de savoir ce que nous obtiendrons - mais où compter tout cela !
Faire son propre algorithme génétique ? C'est beaucoup de travail qui est déjà fait dans le testeur interne. Je pense que Metacquotes a passé plus de cent heures à le développer.
Et nous avons besoin d'une tonne de ressources, et tout cela pour la raison que 80 % de tous les calculs seront gaspillés à cause de la façon dont nous travaillons avec les agents. C'est-à-dire que si nous comprenons dès les trois premiers jours que le résultat sera pire que dans un hérisson, nous continuerons à tester jusqu'à la fin pour une raison quelconque.
Je résous ce problème de la façon suivante : si pendant le test le drawdown atteint 60%, alors ExpertRemove() sortira ; Si ce drawdown se produit le 3ème jour, alors le reste de l'intervalle de temps avec ces paramètres ne sera pas calculé. C'est juste pour accélérer les calculs.
Il me semble que Volking devrait aider à définir un "critère de choix d'une des variantes d'optimisation (un ensemble gagnant), qui va être utilisé.
Igor Volodin Une centaine d'heures ? Nous écrivions une expérience de laboratoire à l'université il y a une dizaine d'années, il n'y a rien de compliqué.
Eh bien, je suis un programmeur autodidacte. Je ne discuterai pas - vous le savez mieux que moi).
Je résous ce problème de la façon suivante : si pendant le test le drawdown atteint 60%, alors ExpertRemove() s'arrêtera ; Si ce drawdown se produit le 3ème jour, alors le reste de l'intervalle de temps avec ces paramètres ne sera pas calculé. C'est juste pour accélérer les calculs.
Je pense que Volking devrait aider à déterminer le "critère de choix d'une des variantes d'optimisation (l'ensemble gagnant), que nous allons exécuter".Croyez-moi la compréhension = égale la libération, j'ai acheté une grille de methaquets en 2014 juste pour résoudre ce problème. Et j'ai dû envoyer à l'agent beaucoup d'informations inutiles en raison du manque de dialogue avec l'agent.
Oui, il donne une réponse, mais la réponse donnera - tout mauvais si vous ne donnez pas de détails.
Par exemple, ici nous avons une stratégie et nous envoyons seulement le niveau d'arrêt via WF - ce n'est pas correct. Nous devons envoyer une variante aussi générale que possible.
Nous devrions également ajouter une étape supplémentaire si nous voulons aller plus loin. + Si vous voulez faire quelque chose, vous ne devriez pas le faire du tout. Si nous faisons quelque chose, nous devons le faire à l'inverse. Et le but de la question n'est pas de savoir ce que nous obtenons - mais où compter tout cela !
La grille (Cloud) est optimisée pour autre chose, c'est comme utiliser un microscope pour planter des clous. Pour l'utiliser correctement, vous devez lancer la recherche GA de nombreuses fois avec des transitaires, les transitaires doivent être enregistrés avec précision, puis à partir des enregistrements, vous pouvez reconstituer l'ensemble du tableau.
Le nuage est destiné à une optimisation ponctuelle, car il met beaucoup de temps à chauffer, mais lorsque le réseau est en marche, il calcule rapidement tout et redescend ensuite. Il y aura un préparateur de startup dans chaque startup, et il y a beaucoup de ces microstart dans la WF.
Tant que MQ ne met pas en œuvre la WF en interne, il n'y a rien à faire sans comprendre le fonctionnement de la ressource utilisée. Il est plus facile d'écrire votre propre GA, votre propre testeur (vous pouvez le simplifier avec des indicateurs, comme l'a dit TheXpert), et d'y implémenter la WF.
Une centaine d'heures ? Nous écrivions des implémentations à l'université pour les laboratoires il y a environ dix ans, il n'y a rien de compliqué.