Déterminer l'exploitabilité future du véhicule. - page 7

 
Korey писал (а) >>
Cela peut être l'inverse

Correspondance à presque 100% à l'exception de quelques pips de requêtes.

 
LeoV писал (а) >>

Aussi compréhensible. Mais ce n'est pas exactement ce que je demande. Ce sont les principes de la construction d'un TS non optimisé, de préférence sans optimisation. Et j'essaie de trouver comment, à partir des rapports de la période d'optimisation et de la période OOS, déterminer la capacité du TS dans le futur.

Pour obtenir des statistiques suffisantes sur les OOS, essayez la stratégie suivante :

Vous avez une période d'optimisation de 8 mois et une période de non-utilisation de 1 mois.

Choisissez 10 périodes d'optimisation et de validation. Par exemple :

1. du 01.01.2007 - 31.08.2007 optimiser. Puis du 01.09 - 30.09.2007 contrôle.

2. du 01.02.2007 - 31.09.2007 nous optimisons. Puis du 01.10 - 30.10.2007 nous vérifions.

...

10. 01.11.2007 - 30.06.2008 nous optimisons. 01.07-31.07.2008 nous vérifions.

En vérifiant ces statistiques, vous serez en mesure de porter un jugement statistiquement fiable sur le système et ses paramètres.

 
Shere-Khan писал (а) >>

Pour obtenir des statistiques suffisantes sur les OOS, essayez la stratégie suivante :

Vous avez une période d'optimisation de 8 mois et une période d'indisponibilité de 1 mois.

Choisissez 10 périodes d'optimisation et de validation. Par exemple :

1. du 01.01.2007 - 31.08.2007 optimiser. Puis du 01.09 - 30.09.2007 contrôle.

2. du 01.02.2007 - 31.09.2007 nous optimisons. Ensuite, du 01.10 au 30.10.2007, nous vérifions.

...

10. 01.11.2007 - 30.06.2008 nous optimisons. 01.07-31.07.2008 nous vérifions.

Après avoir recueilli ces statistiques, vous serez en mesure de juger le système et ses paramètres de manière statistiquement fiable.

Je suis d'accord, "il y a une lettre dans le mot". Mais il y a un "mais". Les modèles qui ont été trouvés il y a 8 mois, par exemple, peuvent ne pas fonctionner en ce moment. Et ces exemples sont nombreux. Pour ma part, j'essaie de trouver une confirmation du fonctionnement de TC dans un avenir proche, car je ne crois pas à l'existence éternelle de TC......

 
LeoV писал (а) >>

Je suis d'accord, "il y a une telle lettre dans le mot". Mais il y a un "mais". Les modèles qui ont été trouvés il y a 8 mois, par exemple, peuvent ne pas fonctionner en ce moment. Et ces exemples sont nombreux. J'essaie de trouver une confirmation de TC dans un avenir proche, car je ne crois pas à l'existence éternelle de TC......

>> Apportez-moi un exemple, si possible, où l'analyse prévisionnelle a été faite comme il se doit (par exemple de la manière suggérée ci-dessus), et le système était rentable, mais dès que le moment de son utilisation est arrivé, tout est parti en vrille...

 
LeoV писал (а) >>

Je suis d'accord, "il y a une telle lettre dans le mot". Mais il y a un "mais". Les modèles qui ont été trouvés il y a 8 mois, par exemple, peuvent ne pas fonctionner en ce moment. Et ces exemples sont nombreux. J'essaie de trouver une confirmation des travaux du TS dans un avenir proche, car je ne crois pas à l'existence éternelle du TS......

Chaque transaction individuelle a son propre niveau de risque et sa propre probabilité de gagner. Il en va de même pour une série de N transactions. Si nous connaissons et contrôlons ces caractéristiques, nous pouvons contrôler la rentabilité du système. En fait, le but des tests prospectifs est d'estimer dans quelle mesure le niveau de risque et la probabilité de gain du système sont proches de ceux que nous avons fixés pendant la période d'optimisation, et dans quelle mesure ces indicateurs sont stables face aux changements du marché.

Pour l'évaluer, un seul test prospectif mensuel n'est évidemment pas suffisant. Nous avons besoin des statistiques d'une série de tests. Si les résultats d'une série de tests à terme (par exemple, 10 tests d'un mois proches du moment de la transaction réelle) donnent des résultats uniformément similaires par le niveau de risque et la probabilité de gagner, nous pouvons supposer avec confiance que les mêmes paramètres caractériseront le système dans la transaction réelle.

Nous utilisons le système tant que les résultats réels correspondent à ceux montrés dans le test avant.

 
LeoV писал (а) >>

Mais il y a un "mais". Les modèles qui ont été trouvés il y a 8 mois, par exemple, peuvent ne pas fonctionner en ce moment. Et ces exemples sont nombreux.

Cela suggère que le nombre de modèles est faible, qu'il n'y a pas de généralisation entre eux, et que le réseau se souvient simplement de l'échantillon d'entrée.

LeoV a écrit (a) >>

J'essaie de trouver des preuves de la présence de TC dans un avenir proche, car je ne crois pas à l'existence éternelle de TC......

Plus le nombre statistique de cas où le système a fonctionné sur l'historique est élevé, plus la probabilité est grande que le système continue à fonctionner avec succès dans le futur et, en règle générale, le système fonctionnera dans la zone où il a été formé après 8 mois et un an avec une légère correction de l'équité.

 
Garfish писал (а) >>

Plus le nombre statistique de cas où le système fonctionne sur l'historique est élevé, plus la probabilité est grande que le système continue à fonctionner avec le même succès à l'avenir. En règle générale, ce système fonctionnera dans la zone où il a été formé après 8 mois et après un an, avec un léger écart d'équité.

Avez-vous des exemples ? Tout est clair en théorie, vous dites les bonnes choses. Mais l'application pratique ?

 
LeoV писал (а) >>

Des exemples ? Tout est clair en théorie, vous dites les bonnes choses. Et l'application pratique ?

Je n'ai pas encore obtenu de résultats réels, même sur le compte de démonstration. Je suis maintenant occupé à transférer le système vers MQL dans le terminal.

mais j'ai montré les croquis de test sur le forum alpari .

 
Garfish писал (а) >>

pas encore de résultats réels de trading, même sur un compte de démonstration, actuellement occupé à transférer le système vers MQL dans le terminal.

Mais j'ai montré les croquis de test sur le forum Alpari .

Ce que j'ai vu sur Alpari n'est pas un très bon exemple. Premièrement, le drawdown est important, les actions ne sont pas lissées et deuxièmement, je ne suis pas intéressé par la période d'optimisation (ou d'entraînement) mais par l'OOS en premier lieu, cela fait trois. La période d'optimisation est indiquée ici, pas l'OOS. Tout le monde peut faire un bon ajustement pendant l'optimisation mais ce qui se passera à l'OOS est une grande question et combien de temps cela fonctionnera-t-il à l'OOS est également une grande question. C'est de ça qu'il s'agit. Plus le système fonctionne sur des cas statistiques historiques, plus la probabilité qu'un tel système fonctionne avec succès à l'avenir est élevée. En règle générale, un tel système fonctionnera dans 8 mois et un an avec un léger changement d'équité. Tout le monde ici le sait. J'essaie de trouver et de comprendre les spécificités.

 
LeoV писал (а) >>

Ce que j'ai vu sur Alpari n'est pas un bon exemple. Un drawdown important est un, une équité plate est deux, et nous ne sommes pas intéressés par la période d'optimisation (ou la formation) mais par l'OOS en premier lieu est trois. La période d'optimisation est indiquée ici, pas l'OOS. Tout le monde peut faire un bon ajustement pendant l'optimisation mais ce qui se passera à l'OOS est une grande question et combien de temps cela fonctionnera-t-il à l'OOS est également une grande question. C'est de ça qu'il s'agit. Plus le système fonctionne sur des cas statistiques historiques, plus la probabilité qu'un tel système fonctionne avec succès à l'avenir est élevée. En règle générale, un tel système fonctionnera dans 8 mois et un an avec un léger changement d'équité. Tout le monde ici le sait. J'essaie de trouver et de comprendre les spécificités.

et vous ne savez pas comment mettre votre nez dans la boue, vous ne savez pas comment ????.

Je ne suis pas bumsy, c'est mauvais ici, c'est un, deux.... pour comprendre les spécificités, lire attentivement ce que les gens écrivent !

chaque système a ses forces et ses faiblesses, pourquoi ne pas parler des forces des systèmes à rechercher et ne pas chercher leurs propres faiblesses ? pas à propos de mes dessins, mais en général.

ces dessins, février mars avril,

soit je me contredis, soit je ne comprends vraiment rien, "ce que j'ai vu chez alpari n'est pas un très bon exemple", mais si on parle du nombre d'événements dans les statistiques, et de la façon dont le nombre d'événements affecte la probabilité de performance future, j'ai une densité de probabilité de trades rentables plus élevée ! même si votre ratio profits/pertes est inférieur à 1,27, vous en avez 9 il me semble.

De plus, j'avais un délai de 15 minutes, alors que vous avez un délai d'une heure, cela signifie que vous avez 4 fois moins d'histoire, qu'est-ce qui ne va pas avec mon dessin ?

sur OOS, j'ai écrit sur alpari que les chiffres ne sont pas toute l'histoire, les données que le réseau n'a pas vu que les 2-3 derniers mois (dans la figure ci-dessus les 4 derniers mois), mais il serait inutile de le prouver si 90% des gens du forum il n'y a pas une éducation primaire, le résultat montre un graphique d'équité, parce que ce système est construit dans un réseau de neurosolutions et le traitement se produit dans un dll connecté avec le réseau, et il ne distingue pas. J'ai utilisé ns pour afficher le résultat et c'est pareil pour dll, cela ne change pas le résultat final pour moi, bien sûr c'était le meilleur que j'avais à ce moment là. Si vous ne savez pas quoi en faire, alors vous devrez le faire avec un bon résultat. Je devrai donc sacrifier soit une fidélité et une stabilité accrues du système à l'avenir, mais moins d'équité égale ; soit plus d'équité égale, mais moins de fidélité et une équité moins stable à l'avenir, bien que ce soit aussi une question rhétorique, Je peux le voir comme un défaut de mon TS. Il est donc idiot de mettre en avant les inconvénients du système quand il a des avantages qui sont plus importants que n'importe quel autre paramètre, si le système a été entraîné sur 12 mois de 15 minutes, la probabilité est plus grande qu'il fonctionne avec le même angle d'eequity dans le futur même si un des mois a été avec drawdown, Les mêmes drawdowns ont été observés de l'autre côté de l'historique, bien que si vous regardez les paramètres qui ont été utilisés pour définir le système, ce mois n'a été que de 7% de l'ensemble de l'historique qui a été utilisé pour optimiser le système, ce que j'ai vu sur les 2 mois suivants, mars-avril l'équité était en croissance et l'angle sera préservé, je dois juste déplacer l'historique chaque mois. que l'on peut voir sur les figures suivantes.