L'auto-inganno del commerciante: la sfiducia nei confronti degli attaccanti. - pagina 15
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Dall'insieme delle corse dal 1998 al 2008, si prende la migliore per il 1998-2001 e si scrive il suo risultato per il 2002 nelle azioni risultanti, poi si prende la migliore per il 1999-2002 e si aggiunge il suo risultato per il 2003 a quello precedente, e così via. Molte corse sono ottenute in anticipo per tutta la storia. Essenzialmente una banale finestra scorrevole. Non c'è nessuna magia e ripetizione qui.
Un po' di più su R^2.
Per me questo è un indicatore molto potente, ma non sufficiente. In pratica ho riscontrato che alcuni TC possono produrre un'equità molto buona e regolare verso l'alto. Il loro R^2 è molto alto e il loro set di parametri spacca qualsiasi ................................
Buona giornata. Vasily. Dammi la formula di R quadrato. Non ha familiarità con...
Vi sbagliate. Le corse multiple non sono ottenute in anticipo, ma in modo sequenziale, cioè si ripete la stessa procedura, ma a intervalli diversi. Non c'è nemmeno bisogno di leggere il testo - lo si può vedere abbastanza chiaramente sulla gif. Ho implementato esattamente lo stesso algoritmo nel mio auto-ottimizzatore, ma eseguo ogni variabile separatamente ad ogni passo.
Karl, perché ottimizzare di nuovo se i parametri della nuvola di ottimizzazione sono gli stessi. Imparare le basi, come si dice.
Con Walk-Forward non c'è una nuvola ottimizzata. Il punto dell'ottimizzazione ripetuta delle aree che si intersecano è che ogni volta fanno parte di un altro segmento di ottimizzazione preso con uno spostamento. Di conseguenza, uno stesso punto della storia viene ottimizzato più volte - prima, poi nel mezzo e poi alla fine dell'intervallo ottimizzato, ma gli avanzamenti corrispondenti sembrano essere consecutivi e non intersecanti. Quindi dovete studiare non solo la matematica ma anche l'inglese, se una semplice gif non vi convince.
Nessuno testa tutta la sezione in una volta sola, come pensi erroneamente, se non altro perché sarebbe impossibile isolare i parametri ottimizzati per la sezione come parte di quella grande.
Per quelli particolarmente dotati, voglio dirlo ancora una volta: l'ottimizzazione viene eseguita solo una volta durante tutto il periodo di test. Ottimizza il tuo TS per il periodo dal 2000 al 2015. Scegliete la migliore corsa per il 2005 - 2008. Poi ottimizzare lo stesso CU per il 2005-2008. Scegliete di nuovo la corsa migliore. Vai a capire, i risultati con i parametri corrispondono al centesimo. Questo è quello che si vede nella foto. Se vuoi ucciderti, fai una sovraottimizzazione ad ogni iterazione.
l Walk forward test automatico è una tecnica di progettazione e convalida del sistema in cui si ottimizzano i valori dei parametri su un segmento passato di dati di mercato ("in-sample"), poi si verifica la performance del sistema testandolo in avanti nel tempo sui dati successivi al segmento di ottimizzazione ("out-of-sample"). Si valuta il sistema in base a quanto bene si comporta sui dati di prova ("fuori campione"), non sui dati su cui è stato ottimizzato. Il processo può essere ripetuto su segmenti di tempo successivi.
L'ifoto non mostra affatto i risultati, mostra solo l'ottimizzazione e i segmenti in avanti. Per favore, non sporcare più il mio thread.
l Walk forward test automatico è una tecnica di progettazione e convalida del sistema in cui si ottimizzano i valori dei parametri su un segmento passato di dati di mercato ("in-sample"), poi si verifica la performance del sistema testandolo in avanti nel tempo sui dati successivi al segmento di ottimizzazione ("out-of-sample"). Si valuta il sistema in base a quanto bene si comporta sui dati di prova ("fuori campione"), non sui dati su cui è stato ottimizzato. Il processo può essere ripetuto su segmenti di tempo successivi.
L'ifoto non mostra affatto i risultati, mostra solo l'ottimizzazione e i segmenti in avanti. Per favore, non sporcare più il mio thread.
Stai almeno cercando di capire cosa voglio dire? Fammi un esempio, passo dopo passo, di come capisci il wft. Questo renderebbe più facile la spiegazione. Anche se probabilmente non dovresti, perché il caso è difficile.