Determinazione dell'operatività futura del veicolo. - pagina 7
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Può essere il contrario
Quasi il 100% di corrispondenza con l'eccezione di alcuni pip di requotes.
Anche comprensibile. Ma non è esattamente quello che sto chiedendo. Questi sono i principi della costruzione di un TS non ottimizzato, preferibilmente senza ottimizzazione. E sto cercando di scoprire come dai rapporti del periodo di ottimizzazione e del periodo OOS determinare la capacità del TS in futuro.
Per ottenere sufficienti statistiche OOS, provate la seguente strategia:
Avete un periodo di ottimizzazione di 8 mesi e un periodo di OOS di 1 mese.
Scegliete 10 periodi di ottimizzazione e di convalida. Per esempio:
1. Dal 01.01.2007 - 31.08.2007 ottimizzare. Poi dal 01.09 - 30.09.2007 controllare.
2. dal 01.02.2007 - 31.09.2007 ottimizziamo. Poi dal 01.10 - 30.10.2007 controlliamo.
...
10. 01.11.2007 - 30.06.2008 ottimizziamo. 01.07-31.07.2008 controlliamo.
Controllando queste statistiche sarete in grado di dare giudizi statisticamente affidabili sul sistema e sui suoi parametri.
Per ottenere sufficienti statistiche OOS, provate la seguente strategia:
Avete un periodo di ottimizzazione di 8 mesi e un periodo di OOS di 1 mese.
Scegliere 10 periodi di ottimizzazione e convalida. Per esempio:
1. Dal 01.01.2007 - 31.08.2007 ottimizzare. Poi dal 01.09 - 30.09.2007 abbiamo controllato.
2. dal 01.02.2007 - 31.09.2007 ottimizziamo. Poi dal 01.10 al 30.10.2007 controlliamo.
...
10. 01.11.2007 - 30.06.2008 ottimizziamo. 01.07-31.07.2008 controlliamo.
Avendo raccolto queste statistiche sarete in grado di giudicare il sistema e i suoi parametri in modo statisticamente affidabile.
Sono d'accordo, "c'è una lettera nella parola". Ma c'è un "ma". Quei modelli che sono stati trovati 8 mesi fa, per esempio, potrebbero non funzionare in questo momento. E ci sono molti esempi del genere. Io, d'altra parte, cerco di trovare qualche conferma del funzionamento di TC nel prossimo futuro, dato che non credo nell'esistenza eterna di TC.....
Sono d'accordo, "c'è una tale lettera nella parola". Ma c'è un "ma". Quei modelli che sono stati trovati 8 mesi fa, per esempio, potrebbero non funzionare in questo momento. E ci sono molti esempi del genere. Cerco di trovare qualche conferma di TC nel prossimo futuro, perché non credo nell'esistenza eterna di TC.....
>> Portami un esempio, se possibile, dove l'analisi a termine è stata fatta come dovrebbe essere (per esempio il modo in cui è suggerito sopra), e il sistema era redditizio, ma appena è arrivato il momento del suo utilizzo è andato tutto a puttane...
Sono d'accordo, "c'è una tale lettera nella parola". Ma c'è un "ma". Quei modelli che sono stati trovati 8 mesi fa, per esempio, potrebbero non funzionare in questo momento. E ci sono molti esempi del genere. Cerco di trovare qualche conferma del lavoro di TS nel prossimo futuro, perché non credo nell'esistenza eterna di TS.....
Ogni singolo commercio ha il proprio livello di rischio e probabilità di vincita. Lo stesso vale per una serie di N scambi. Se conosciamo e controlliamo queste caratteristiche, possiamo controllare la redditività del sistema. In effetti, lo scopo del forward testing è quello di stimare quanto il livello di rischio e la probabilità di vincita del sistema siano vicini a quelli che abbiamo impostato durante il periodo di ottimizzazione, e quanto questi indicatori siano stabili ai cambiamenti del mercato.
Per valutarlo, un test mensile in avanti non è chiaramente sufficiente. Abbiamo bisogno delle statistiche di una serie di test. Se i risultati di una serie di test a termine (per esempio, 10 test a un mese vicino al momento del commercio reale) danno risultati costantemente simili per il livello di rischio e la probabilità di vincita, possiamo assumere con fiducia che gli stessi parametri caratterizzeranno il sistema nel commercio reale.
Usiamo il sistema finché i risultati reali corrispondono a quelli mostrati nel test in avanti.
Ma c'è un "ma". Quei modelli che sono stati trovati 8 mesi fa, per esempio, potrebbero non funzionare in questo momento. E ci sono molti esempi del genere.
Questo suggerisce che il numero di modelli è piccolo, non c'è generalizzazione tra loro, e la rete ricorda solo il campione di input
Sto cercando di trovare qualche prova di TC nel prossimo futuro perché non credo nell'esistenza eterna di TC.....
Maggiore è il numero statistico di casi in cui il sistema ha funzionato sulla storia, maggiore è la probabilità che il sistema continui a funzionare con successo in futuro e, di regola, il sistema funzionerà nella zona in cui è stato addestrato dopo 8 mesi e un anno con una leggera correzione del capitale.
Maggiore è il numero statistico di casi in cui il sistema funziona sulla storia, maggiore è la probabilità che il sistema continui a lavorare con lo stesso successo in futuro, e come regola, questo sistema funzionerà nella zona in cui è stato addestrato dopo 8 mesi e dopo un anno, con una leggera deviazione equa.
Ha qualche esempio? Tutto è chiaro in teoria, state dicendo le cose giuste. Ma l'applicazione pratica?
Qualche esempio? In teoria è tutto chiaro, si dicono le cose giuste. E l'applicazione pratica?
Nessun risultato effettivo dal trading reale anche sul conto demo ancora, ora sono impegnato a trasferire il sistema a MQL nel terminale.
ma ho mostrato gli schizzi di prova sul forum alpari.
nessun risultato effettivo dal trading reale anche su un conto demo ancora, attualmente impegnato a trasferire il sistema a MQL nel terminale.
Ma ho mostrato gli schizzi di prova sul forum Alpari.
Quello che ho visto su Alpari non è un buon esempio. In primo luogo, il drawdown è grande, le azioni non sono lisce e in secondo luogo, non sono interessato al periodo di ottimizzazione (o di formazione) ma all'OOS in primo luogo, questo è tre. Qui viene mostrato il periodo di ottimizzazione, non l'OOS. Tutti possono fare un buon adattamento durante l'ottimizzazione, ma ciò che accadrà all'OOS è una grande domanda e quanto tempo funzionerà all'OOS è anche una grande domanda. È di questo che stiamo parlando. Più casi statistici il sistema funziona sulla storia, più alta è la probabilità che tale sistema funzionerà con successo in futuro e come regola un tale sistema funzionerà in 8 mesi e un anno con un leggero cambiamento di capitale. Tutti qui lo sanno. Sto cercando di scoprire e capire i dettagli.
Quello che ho visto su Alpari non è un buon esempio. Un grande drawdown è uno, un'equità piatta è due, e non siamo interessati al periodo di ottimizzazione (o formazione) ma all'OOS in primo luogo è tre. Qui viene mostrato il periodo di ottimizzazione, non l'OOS. Tutti possono fare un buon adattamento durante l'ottimizzazione, ma ciò che accadrà all'OOS è una grande domanda e quanto tempo funzionerà all'OOS è anche una grande domanda. È di questo che stiamo parlando. Più casi statistici il sistema funziona sulla storia, più alta è la probabilità che tale sistema funzionerà con successo in futuro e come regola un tale sistema funzionerà in 8 mesi e un anno con un leggero cambiamento di capitale. Tutti qui lo sanno. Sto cercando di scoprire e capire i dettagli.
e non sai come ficcare il naso nel fango, non sai come????
Non sono maldestro, qui si sta male, questo è uno, due.... per capire lo specifico, leggere attentamente quello che la gente scrive!
ogni sistema ha i suoi punti di forza e di debolezza, perché non parlare dei punti di forza dei sistemi a cui tendere e non cercare le proprie debolezze? non sui miei disegni, ma in generale.
questi disegni, febbraio marzo aprile,
o mi sto contraddicendo o davvero non capisco nulla, "quello che ho visto su alpari non è un ottimo esempio", ma se stiamo parlando del numero di eventi nella statistica, e come il numero di eventi influisce sulla probabilità di performance futura, io ho una densità di probabilità più alta di trade redditizi! anche se il tuo rapporto profitti/perdite è inferiore a 1,27, tu ne hai 9 a quanto pare.
Inoltre, io avevo un lasso di tempo di 15 minuti, mentre tu ne hai uno di un'ora, significa che hai 4 volte meno storia, cosa c'è di sbagliato nel mio disegno?
su OOS, ho scritto su alpari che le cifre non sono tutta la storia, i dati che la rete non ha visto solo gli ultimi 2-3 mesi (nella figura sopra gli ultimi 4 mesi), ma sarebbe inutile dimostrarlo se il 90% delle persone forum lì non hanno un'istruzione primaria, il risultato mostra un grafico di equità, perché questo sistema è costruito in una rete di neurosoluzioni e l'elaborazione avviene in un traliccio collegato con la rete, e non distingue. Ho usato ns per visualizzare il risultato ed è lo stesso per dll, non cambia il risultato finale per me, naturalmente era il migliore che avevo in quel momento. Se non sapete cosa farne, allora dovrete farlo con un buon risultato. Quindi dovrò sacrificare o una maggiore fedeltà e stabilità del sistema in futuro ma meno equità; o una maggiore equità ma meno fedeltà e meno equità stabile in futuro, sebbene sia anche una domanda retorica, Lo vedo come un difetto del mio TS. È quindi sciocco sottolineare gli svantaggi del sistema quando ha vantaggi che sono più importanti di qualsiasi altro parametro, se il sistema è stato addestrato su 12 mesi di 15 minuti, la probabilità è più alta che funzionerà con lo stesso angolo di eequity in futuro anche se uno dei mesi era con drawdown, Gli stessi drawdown sono stati osservati dall'altra parte della storia, anche se se si guardano i parametri che sono stati utilizzati per impostare il sistema, questo mese è stato solo il 7% di tutta la storia che è stato utilizzato per ottimizzare il sistema, che ho visto sui seguenti 2 mesi, marzo-aprile l'equità era in crescita e l'angolo sarà conservato, ho solo bisogno di spostare la storia ogni mese. che in realtà può essere visto nelle prossime figure.