Regressione bayesiana - Qualcuno ha fatto un EA usando questo algoritmo? - pagina 22

 
MikeZv:
Non hai risposto alla domanda...
Avete ottenuto qualcosa in questa direzione?
Naturalmente, gli "anni e anni spesi" non sono rimasti senza ricompensa.
 
Олег avtomat:
Naturalmente, gli "anni e anni sprecati" non sono rimasti senza ricompensa.
Esiste un vero TS funzionante, per 5 anni che porti almeno il 100% all'anno con un drawdown non superiore al 20% ?
Solo senza ottimizzazione settimanale ... :)
 
MikeZv:
Esiste un TS realmente funzionante, per 5 anni, che porti almeno il 100% all'anno con un drawdown non superiore al 20%?
Solo senza ottimizzazione settimanale ... :)

Affinché un TC soddisfi questi requisiti, deve essere stato fondato almeno 5 anni fa. Ma questi sono i vostri criteri. I miei criteri sono diversi.

Per quanto riguarda"l'ottimizzazione settimanale" - anche tu non hai capito l'essenza della questione.

 
Олег avtomat:

E a proposito di"ottimizzazione settimanale" -- non avete nemmeno qui alcuna comprensione del merito del caso.

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MikeZv:
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Condividere cosa? Comprensione? ;))
 
Олег avtomat:
Con cosa? Comprensione? ;))
Sì.
 
MikeZv:
Sì.
Tagliare un pezzo? ;))
 
Олег avtomat:
Tagliare un pezzo? ;))
"Allora verrà anche la comprensione in quale direzione deve essere diretta la vostra ironia".
 
MikeZv:
"Allora verrà la comprensione della direzione in cui la vostra ironia dovrebbe essere diretta".
Aprite i libri in quella direzione - forse insieme alla comprensione dell'essenza dell'identificazione arriverà la comprensione dell'essenza dell'ottimizzazione.
 
MikeZv:
Questo campione iniziale deve essere molto grande ...
Ci dovrebbero essere almeno 100 scambi in un sottoinsieme e almeno 100 sottoinsiemi.

Il contrario. Questo metodo è stato sviluppato per campioni brevi. 500 osservazioni sono tante. Di solito 50-100.

Per esempio. Ci sono 30 predittori - i dati di input. Da questi, abbiamo bisogno di selezionare un sottoinsieme di predittori che hanno il più forte impatto sulla variabile obiettivo. Nei miei esempi seleziona 10-15 predittori che sono rilevanti per l'obiettivo. Fornisce statistiche con intervalli di confidenza.