Riqualificazione - pagina 3
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Non dimenticate, è solo che la memoria del sito dove si è svolto l'allenamento si trasforma nella memoria dei risultati dell'allenamento di quel sito.
E se questo metodo di poke fosse automatizzato?! Pensieri interessanti in questa direzione. Gli indicatori stanno cambiando, così come le loro interazioni, le interazioni sono rappresentate come funzioni separate, si scopre che il numero di parametri può cambiare, solo l'ottimizzazione più semplice da loro ha luogo. Ecco perché sono interessato alla domanda posta in questo thread, un approccio più universale, che non dipenderebbe dai parametri della strategia. Il ramo che proponete ha obiettivi completamente diversi. Ma se mostrate l'applicabilità di questi metodi al compito in questione, per favore fatelo.
Il tester ha due funzioni correlate ma fondamentalmente qualitative:
1. Verifica (debugging) dell'idea stessa del TC. Cerchiamo di vedere se gli input-output corrispondono alle nostre idee per questo.
2. Selezione dei parametri del TS, in cui le nostre idee di TS sono fissate.
Dopo di che, nulla può cambiare, poiché in caso di successo di queste fasi, mettiamo il TS sul reale e cominciamo a fare trading.
E qui la domanda principale è: la performance del trading reale sarà la stessa dell'allenamento?
Qui e nel thread parallelo viene posta proprio questa domanda.
Se otteniamo risultati diversi nel trading reale, allora questo si chiama retraining, cioè durante la creazione del TS cogliamo alcune specificità sul cotier di allenamento, che non si trovano nel trading reale. In un thread parallelo sostengo che il problema della riqualificazione è risolto solo dalla corretta selezione di una lista di dati di input, in AT è un insieme di indicatori. Sostengo anche che possiamo determinare prima della creazione del TS stesso se il set di indicatori selezionato sarà utile per questo TS. E quando avremo risolto questo problema, allora pp. 1 и 2.
Se, idealmente, gli indicatori sono equilibrati e controllano l'un l'altro e diversi aspetti del mercato in diversi orizzonti storici, allora non sono in pericolo di apprendimento eccessivo.
Se otteniamo risultati diversi nel trading reale, questo si chiama sovrallenamento, cioè quando si crea il TS ha raccolto alcune specifiche sul quoziente di allenamento che non si trovano nel trading reale.
Questo è più che altro un sottoallenamento. -)
Secondo me, bisogna distinguere tra la capacità stessa del sistema di captare un modello e le trappole di OTTIMIZZAZIONE in cui questa capacità può cadere. Le trappole dell'ottimizzazione sono una nozione più ampia che include sia la sovraottimizzazione che la sottoottimizzazione, e l'inerzia del processo di scrittura del codice stesso, il fattore umano e molte altre cose. Ma temo che l'autore si riferisse al semplice fatto che gli EA perdono, niente di più...
In altre parole, la sua domanda dovrebbe essere "Come evitare le trappole dell'ottimizzazione".
Qui ci sono due persone che lo consigliano: controlla su un avanti, cioè su una zona non ottimizzata, e la vita migliorerà.
E se puoi decidere PRIMA di scrivere il codice se l'indicatore sarà utile o no, è fantastico! Non c'è bisogno di test in questo caso. -)
Questa è un'illusione.
Allora tutti gli organismi viventi sono un'illusione. Questo è esattamente il modo in cui sono costruiti. Hanno una memoria genetica, a lungo termine e operativa e imparano continuamente. Ma noi non diciamo - povera umanità - sovraeccitata fino a Forex).
Bene, allora tutti gli organismi viventi sono un'illusione. Questo è esattamente il modo in cui sono costruiti. Hanno memoria genetica, a lungo termine e operativa e imparano continuamente. Ma noi non diciamo - povera umanità - sovraccaricata fino a Forex.-)
Il termine stesso "riqualificazione" è sciocco, concepito per giustificare l'inoperosità dell'EA stesso ed è completamente privo di significato con un volking in avanti. Se una variabile è sovrallenata o sottoallenata non è in realtà ovvio dalla degradazione. Può essere visto solo quando si confrontano i risultati in avanti sotto diverse condizioni di ottimizzazione e di test. Sia la profondità della storia che il passo avanti sono selezionati in ogni caso personalmente e possiamo già vedere cosa è troppo profondo e cosa no.
Il termine "riqualificazione" è di per sé sciocco, progettato per giustificare l'inoperosità dell'EA stesso e perde completamente il suo significato quando si fa il volking-forward. Se una variabile è sovra o sotto-appresa, infatti, non è ovvio dalla degradazione. Può essere visto solo quando si confrontano i risultati in avanti sotto diverse condizioni di ottimizzazione e di test. Sia la profondità della storia che il passo avanti sono selezionati in ogni caso personalmente e poi è già visibile cosa è sovra e cosa è sotto addestrato.
Già. Quando si comincia a capire l'intera faccenda, ci si interroga sull'adeguatezza del termine 'riqualificazione' e si comprende la sua inadeguatezza. C'è stata una discussione su questo tema nel quarto forum, e c'era qualcun altro con cui discuterne. Sono arrivati alla conclusione che il termine "rote learning" o "rote memorization" è più appropriato. L'Expert Advisor è come uno studente diligente che ha imparato la lezione ma non capisce nulla e non può applicare la sua conoscenza in altre condizioni.
Qui, anche il termine è frainteso da alcune persone. Si scopre che qualcuno lo intende come "riapprendimento" - divertente.
E il fatto che il termine sia stabilito in qualche mondo scientifico non significa nulla, ci sono molti termini fangosi ma stabiliti, la scienza è interamente composta da termini che non riflettono la realtà, il cui vero significato è compreso solo da una stretta cerchia di "dedicati".
Nel thread parallelo sostengo che il problema della riqualificazione è risolto solo dalla corretta selezione della lista di dati di input, in AT - un insieme di indicatori. Sostengo anche che possiamo determinare prima di creare il TS stesso se il set di indicatori selezionato sarà utile per questo TS. E quando avremo risolto questo problema, allora pp. 1 и 2.
Devi aver perso il senso del problema. È una strategia di ricerca automatica. La strategia finale può utilizzare solo un paio di indicatori selezionati da un certo set. Potrebbe non essere tutte le caratteristiche che sono disponibili. Alla fine si ottiene una struttura rappresentata dal grafico orientato dove si calcolano le condizioni di entrata o uscita dal mercato, Take e Stop. Gli elementi del grafico sono funzioni, indicatori e costanti (parametri). Ogni elemento che può formare un grafico ha diversi gruppi di regole di interazione con altri elementi del grafico, necessari per controllare una certa "significatività" dei calcoli nel grafico.
Qualche idea per trovare strategie?
Questo termine non è sciocco, ma ben stabilito e "approvato dai migliori allevatori di cani" di tutto il mondo scientifico, compresi gli algoritmisti del mercato. Le vostre idee sulla selezione della profondità, del passo e di altri parametri "laterali" ci riportano al vecchio problema della qualità della loro selezione (e probabile riqualificazione). Quindi, in ogni caso, non possiamo fare a meno dell'analisi degli attaccanti. E il fatto che sia necessario analizzare per diverse sezioni è chiaro fin dall'inizio.
Allora ditemi, come fate a decidere se un attaccante è sovrallenato o sottoallenato. Il sovrallenamento si degrada in modo diverso dal sottoallenamento?
L'unico modo per determinare la qualità delle condizioni di allenamento è vedere la qualità corrispondente del test fuori campione. E solo confrontando i risultati si può dire se l'ottimizzazione è sovra-ottimizzata o sotto-ottimizzata. Ma non vedo da nessuna parte nessun argomento che tratti della sotto-ottimizzazione. Tutti, per una ragione o per l'altra, vedono la radice del problema nella mitica sovraottimizzazione invece che nella qualità del codice.