トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1687 1...168016811682168316841685168616871688168916901691169216931694...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.04.10 16:15 #16861 オネドラルスド 頭のいい人同士が話をしても、自分が理解できるのは「何もわかっていない」ということだけ。 そして、何か気の利いたことを言い返したいと思っているのでしょう。主張したいことは... しかし、YA KREVEDKO以外は出てきません。えーっ。 +++ Igor Makanu 2020.04.10 16:44 #16862 アレクセイ・ニコラエフ このモデルは、SBとフラットの中間的なものしか出せないという直感的な感覚もある。 トレンドを表現するためには、何か別のゲームモデルが必要です。サヴァティーフに聞いてみる価値はあるかもしれません)) いずれにせよ、トレンドとフライの両方とそれらの間の遷移を与えるモデルは（現実には常にそうであるように）得られそうにない。 いや、私の仕事はTSを作ることではなく、TSを評価する技術を探すことなのです TSが機能するところと、そうでないところの微妙な境界線を見つける必要があります。 上に書いたように、Strategy Testerのstat.indexは、他の統計と同様に、観測の開始と観測の総数に結びつけられます。 と、将来的にTCの仕事を評価する方法論を求めている。 ZS: おそらく、すべてがよりシンプルで、私は エラー関数について覚えて、それはテストとフォワードテストおよび/またはバランス領域（株式）との間のシリーズ利益損失の発散を推定するのに十分であるかもしれません。 Valeriy Yastremskiy 2020.04.10 17:28 #16863 イゴール・マカヌ 私も、もっと簡単に、 誤差関数の ことを思い出したのですが、もしかしたら、テストとフォワードテスト、/またはバランス（エクイティ）エリアの間の損益系列の乖離を推定すればよいのかもしれませんね。 反対方向からのタスクは、サードパーティのメソッドによってフラットトレンドを決定するのではなく、歴史上のExpert Advisorによって、良い、非常に良いではありませんが、悪い、シリーズのパラメータを見ます。たくさんある、多すぎる、重要なものを見つけなければならない。シリーズのある部分を単純なアルゴリズムで処理するというのは、あまり好きではありませんが、ロジックとしては成立していますね。あとは、セグメントを特定し、それを決定するためのパラメータを決定するだけである。パラメータは、目盛り、平均、速度、加速度、体積、体積成長率、間引きなど、シリーズについて計算できるすべてのことを考慮する必要があります。それはある意味、別の仕事であり、どのような行のパラメーターが考慮されうるかです。MOとGAは、重要なものを特定するためにあるのです。しかし、課題はまさに元のティックシリーズの重要なパラメータを特定することである。どのパラメータが感度が高く、TCの変化と正しく相関しているのか。シリーズ間引きの平均化...今の時代、これを使わない手はない。 原子力発電所では、運転員が19のパラメータを監視し、パラメータの相関関係によって、重要なパラメータを選択し、変更しながら、安定した状態の回廊を導くように訓練されていると学校で言われました。 最終的なツールの数については、かなり長い時系列があり、分析のフィールドは十分に広いのですが、安定した予測には十分ではないかもしれません。 一般に、目標は系列の状態を正しく特徴付けるパラメータを見つけることである。状態によって、私たちは増加する、増加しない、これらは安定した状態であり、増加し始める、終了する、安定した状態ではないことを理解しています。))))) Mikhail Mishanin 2020.04.10 17:40 #16864 イゴール・マカヌ 私の仕事はTSを作ることではなく、TSを評価するための方法論を探しているのです TSが機能するところと、そうでないところの境界線を見つける必要があります。 上に書いたように、Strategy Tester の stat.index は、オブザベーションの開始とオブザベーションの総数に関連付けられますが、他の統計と同様に、オブザベーションの総数には関連付けられません。 と、将来的にTCの仕事を評価する方法論を求めている。 ZS：おそらくすべての簡単な、私は エラー関数について 思い出した、テストとフォワードテストおよび/またはバランス領域（株式）との間のシリーズの利益損失の発散を推定するのに十分であるかもしれません。 ニューラルネットワークのようなもの（ある種のスケール表現型）をこのように進化させる--。 サンプル領域全体を3ヶ月とすると、1ヶ月ずつ3つの領域に分割して計算します。 3部作の損益差が少なく、1ヶ月で最も悪いシリーズが勝ち・負けになる表現型。 この方法は、フォワードテストにおいて、うらやましいほどの頻度で熱狂的な解答を生み出します。すなわち、フォワードテストは、サンプルの3つの領域のいずれかにおいて、最悪の系列よりも優れている。 mytarmailS 2020.04.10 17:41 #16865 イゴール・マカヌ ZS: もっとシンプルに、 誤差関数の ことを思い出したのですが、テストとフォワードテスト、バランスエリア(エクイティ)の間の損益の乖離を推定すればいいのかもしれませんね。 掲示板の2ページで説明したのに、無視された...。そして今、彼は突然、エラー関数を思い出したのです！ ))) イゴール・マカヌ テストとフォワードテスト、エクイティエリアとの間の損益系列の乖離を評価すればよい。 解析に最適な変数ではない、ラグが大きすぎる。フォワードとテストが乖離していることが分かったら、もう手遅れなのです。 Igor Makanu 2020.04.10 17:49 #16866 ふむハード、もう一度やってみますが、もう一度：TSを検索するタスクはなく、トレンドフラットを決定するタスクもない 1.テストで良い結果を出したストラテジーセットがある。 2.この戦略セットのうち、フォワードで良い結果を示した部分集合がある。 3.ストラテジーテスターの 統計的推定がある。 pp.の違いは何ですか？1.と2.です。 項目3を分析し、項目1と2の違いを見つけることは可能ですか？ pp1、pp2をどのように評価するか・・・・・・。いったい何が違うのでしょうか？- 両者の違いは何ですか？ Mikhail Mishanin 2020.04.10 18:10 #16867 イゴール・マカヌ ふむハード、もう一度やってみますが、もう一度：TSを探すという作業はなく、トレンドフラットを決めるという作業もありません。 1.テストで良い結果を出したストラテジーセットがある。 2.この戦略セットのうち、フォワードで良い結果を示した部分集合がある。 3.ストラテジーテスターの 統計的推定がある。 pp.の違いは何ですか？1.と2.です。 項目3を分析し、項目1と2の違いを見つけることは可能ですか？ pp1、pp2をどのように評価するか・・・・・・。いったい何が違うのでしょうか？- どう違うの？ 私の意見では、pp.3を分析し、pp.1とpp.2の違いを見つけるために、このようなアプローチでは、pp.3では、比較する可能性があるため、時間の無駄です、多くの戦略では、「ハエ」から「ゾウ」までがあります。それに、ハエやゾウは統計的に見ても成功しているのに、それを比べてどうするんだ？ mytarmailS 2020.04.10 18:12 #16868 イゴール・マカヌ ふむ難しい、もう一度やってみますが、もう一度：TSを探すという作業はなく、トレンドフラットを決めるという作業もない 1.テストで良い結果を出したストラテジーセットがある。 2.この戦略セットのうち、フォワードで良い結果を示した部分集合がある。 3.ストラテジーテスターの 統計的推定がある。 pp.の違いは何ですか？1.と2.です。 項目3を分析し、項目1と2の違いを見つけることは可能ですか？ pp1、pp2をどのように評価するか・・・・・・。いったい何が違うのでしょうか？- どう違うの？ もしそうでなければ、pp1はpp2と何ら変わらない。 Aleksey Nikolayev 2020.04.10 18:17 #16869 イゴール・マカヌ ふむ難しい、もう一度やってみますが、もう一度：TSを探すという作業はなく、トレンドフラットを決めるという作業もない 1.テストで良い結果を出したストラテジーセットがある。 2.この戦略セットのうち、フォワードで良い結果を示した部分集合がある。 3.ストラテジーテスターの 統計的推定がある。 pp.の違いは何ですか？1.と2.です。 項目3を分析し、項目1と2の違いを見つけることは可能ですか？ pp1、pp2をどのように評価するか・・・・・・。いったい何が違うのでしょうか？- どう違うの？ これで疑問は晴れた。しかし、今では、その答えはまったく明確ではありません）そして、完全に任意のシステムの集合に対して、なぜそのような答えがあるべきなのかさえも明確ではありません。 問題は、テストやフォワードなどの出鱈目なスーパープロシージャは、結局、ある複雑なシステムをある複雑な基準で、同じ限られた歴史上の高次元のパラメータセットで最適化することに帰結することだ。 Igor Makanu 2020.04.10 19:06 #16870 OK、いくつかの回答は、少なくとも情報を検索する方向性を示しています。 しかし、問題は、いつものように、質問です。よく投げかけられた質問は、答えの50％を占めます;) --------------------------- 質問の最初の部分へ - TCの検索条件を増やします。 TCはすべて同じである - 文字通り TS構築の原理：我々がルールを設定し、ストラテジーテスターが GAオーバーサンプリングによって結果を生成する。 ルールは単純で、注文を開く、保留注文を出す...というものだ。前のオーダーと相対的にオーダーする ...... 同じレベルのオーダーを繰り返す ...... その他、オーダーに関する原始的なルール - ここでは、想像力によってのみ制限されます ))) しかし、どう考えてもこれらは同じTPで、注文と連動するルールが有効であったり、このルールが無効であったり、同時に開いている注文の総数が1～5であったり...ということなのです。一般に、非常に原始的で、きちんとした用語が使われなければ、本質的にすべてのTSはこのように機能します。 さて、これらのルールに任意の指標を加えてテストしてみると、最適化パラメータを満たすTSが多数得られる さて、同じ質問に戻るが．TSの一部がフォワードテストに合格し、別の部分が不合格になるのはなぜか。統計的な指標を複合的に評価する必要があるが......。これからは、各TSの統計を解除し、統計的指標に基づいてTSの選択と最適化を行い、何が出てくるか、つまり別の「ゲージ法」が必要になるのではないでしょうか))) 1...168016811682168316841685168616871688168916901691169216931694...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
頭のいい人同士が話をしても、自分が理解できるのは「何もわかっていない」ということだけ。
そして、何か気の利いたことを言い返したいと思っているのでしょう。主張したいことは...
しかし、YA KREVEDKO以外は出てきません。えーっ。
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このモデルは、SBとフラットの中間的なものしか出せないという直感的な感覚もある。
トレンドを表現するためには、何か別のゲームモデルが必要です。サヴァティーフに聞いてみる価値はあるかもしれません))
いずれにせよ、トレンドとフライの両方とそれらの間の遷移を与えるモデルは（現実には常にそうであるように）得られそうにない。
いや、私の仕事はTSを作ることではなく、TSを評価する技術を探すことなのです
TSが機能するところと、そうでないところの微妙な境界線を見つける必要があります。
上に書いたように、Strategy Testerのstat.indexは、他の統計と同様に、観測の開始と観測の総数に結びつけられます。
と、将来的にTCの仕事を評価する方法論を求めている。
ZS: おそらく、すべてがよりシンプルで、私は エラー関数について覚えて、それはテストとフォワードテストおよび/またはバランス領域（株式）との間のシリーズ利益損失の発散を推定するのに十分であるかもしれません。
私も、もっと簡単に、 誤差関数の ことを思い出したのですが、もしかしたら、テストとフォワードテスト、/またはバランス（エクイティ）エリアの間の損益系列の乖離を推定すればよいのかもしれませんね。
反対方向からのタスクは、サードパーティのメソッドによってフラットトレンドを決定するのではなく、歴史上のExpert Advisorによって、良い、非常に良いではありませんが、悪い、シリーズのパラメータを見ます。たくさんある、多すぎる、重要なものを見つけなければならない。シリーズのある部分を単純なアルゴリズムで処理するというのは、あまり好きではありませんが、ロジックとしては成立していますね。あとは、セグメントを特定し、それを決定するためのパラメータを決定するだけである。パラメータは、目盛り、平均、速度、加速度、体積、体積成長率、間引きなど、シリーズについて計算できるすべてのことを考慮する必要があります。それはある意味、別の仕事であり、どのような行のパラメーターが考慮されうるかです。MOとGAは、重要なものを特定するためにあるのです。しかし、課題はまさに元のティックシリーズの重要なパラメータを特定することである。どのパラメータが感度が高く、TCの変化と正しく相関しているのか。シリーズ間引きの平均化...今の時代、これを使わない手はない。
原子力発電所では、運転員が19のパラメータを監視し、パラメータの相関関係によって、重要なパラメータを選択し、変更しながら、安定した状態の回廊を導くように訓練されていると学校で言われました。
最終的なツールの数については、かなり長い時系列があり、分析のフィールドは十分に広いのですが、安定した予測には十分ではないかもしれません。
一般に、目標は系列の状態を正しく特徴付けるパラメータを見つけることである。状態によって、私たちは増加する、増加しない、これらは安定した状態であり、増加し始める、終了する、安定した状態ではないことを理解しています。)))))
私の仕事はTSを作ることではなく、TSを評価するための方法論を探しているのです
TSが機能するところと、そうでないところの境界線を見つける必要があります。
上に書いたように、Strategy Tester の stat.index は、オブザベーションの開始とオブザベーションの総数に関連付けられますが、他の統計と同様に、オブザベーションの総数には関連付けられません。
と、将来的にTCの仕事を評価する方法論を求めている。
ZS：おそらくすべての簡単な、私は エラー関数について 思い出した、テストとフォワードテストおよび/またはバランス領域（株式）との間のシリーズの利益損失の発散を推定するのに十分であるかもしれません。
ニューラルネットワークのようなもの（ある種のスケール表現型）をこのように進化させる--。
サンプル領域全体を3ヶ月とすると、1ヶ月ずつ3つの領域に分割して計算します。
3部作の損益差が少なく、1ヶ月で最も悪いシリーズが勝ち・負けになる表現型。
この方法は、フォワードテストにおいて、うらやましいほどの頻度で熱狂的な解答を生み出します。すなわち、フォワードテストは、サンプルの3つの領域のいずれかにおいて、最悪の系列よりも優れている。
ZS: もっとシンプルに、 誤差関数の ことを思い出したのですが、テストとフォワードテスト、バランスエリア(エクイティ)の間の損益の乖離を推定すればいいのかもしれませんね。
掲示板の2ページで説明したのに、無視された...。そして今、彼は突然、エラー関数を思い出したのです！ )))
テストとフォワードテスト、エクイティエリアとの間の損益系列の乖離を評価すればよい。
解析に最適な変数ではない、ラグが大きすぎる。フォワードとテストが乖離していることが分かったら、もう手遅れなのです。
ふむハード、もう一度やってみますが、もう一度：TSを検索するタスクはなく、トレンドフラットを決定するタスクもない
1.テストで良い結果を出したストラテジーセットがある。
2.この戦略セットのうち、フォワードで良い結果を示した部分集合がある。
3.ストラテジーテスターの 統計的推定がある。
pp.の違いは何ですか？1.と2.です。
項目3を分析し、項目1と2の違いを見つけることは可能ですか？
pp1、pp2をどのように評価するか・・・・・・。いったい何が違うのでしょうか？- 両者の違いは何ですか？
ふむハード、もう一度やってみますが、もう一度：TSを探すという作業はなく、トレンドフラットを決めるという作業もありません。
1.テストで良い結果を出したストラテジーセットがある。
2.この戦略セットのうち、フォワードで良い結果を示した部分集合がある。
3.ストラテジーテスターの 統計的推定がある。
pp.の違いは何ですか？1.と2.です。
項目3を分析し、項目1と2の違いを見つけることは可能ですか？
pp1、pp2をどのように評価するか・・・・・・。いったい何が違うのでしょうか？- どう違うの？
私の意見では、pp.3を分析し、pp.1とpp.2の違いを見つけるために、このようなアプローチでは、pp.3では、比較する可能性があるため、時間の無駄です、多くの戦略では、「ハエ」から「ゾウ」までがあります。それに、ハエやゾウは統計的に見ても成功しているのに、それを比べてどうするんだ？
ふむ難しい、もう一度やってみますが、もう一度：TSを探すという作業はなく、トレンドフラットを決めるという作業もない
1.テストで良い結果を出したストラテジーセットがある。
2.この戦略セットのうち、フォワードで良い結果を示した部分集合がある。
3.ストラテジーテスターの 統計的推定がある。
pp.の違いは何ですか？1.と2.です。
項目3を分析し、項目1と2の違いを見つけることは可能ですか？
pp1、pp2をどのように評価するか・・・・・・。いったい何が違うのでしょうか？- どう違うの？
もしそうでなければ、pp1はpp2と何ら変わらない。
ふむ難しい、もう一度やってみますが、もう一度：TSを探すという作業はなく、トレンドフラットを決めるという作業もない
1.テストで良い結果を出したストラテジーセットがある。
2.この戦略セットのうち、フォワードで良い結果を示した部分集合がある。
3.ストラテジーテスターの 統計的推定がある。
pp.の違いは何ですか？1.と2.です。
項目3を分析し、項目1と2の違いを見つけることは可能ですか？
pp1、pp2をどのように評価するか・・・・・・。いったい何が違うのでしょうか？- どう違うの？
これで疑問は晴れた。しかし、今では、その答えはまったく明確ではありません）そして、完全に任意のシステムの集合に対して、なぜそのような答えがあるべきなのかさえも明確ではありません。
問題は、テストやフォワードなどの出鱈目なスーパープロシージャは、結局、ある複雑なシステムをある複雑な基準で、同じ限られた歴史上の高次元のパラメータセットで最適化することに帰結することだ。OK、いくつかの回答は、少なくとも情報を検索する方向性を示しています。
しかし、問題は、いつものように、質問です。よく投げかけられた質問は、答えの50％を占めます;)
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質問の最初の部分へ - TCの検索条件を増やします。
TCはすべて同じである - 文字通り
TS構築の原理：我々がルールを設定し、ストラテジーテスターが GAオーバーサンプリングによって結果を生成する。 ルールは単純で、注文を開く、保留注文を出す...というものだ。前のオーダーと相対的にオーダーする ...... 同じレベルのオーダーを繰り返す ...... その他、オーダーに関する原始的なルール - ここでは、想像力によってのみ制限されます )))
しかし、どう考えてもこれらは同じTPで、注文と連動するルールが有効であったり、このルールが無効であったり、同時に開いている注文の総数が1～5であったり...ということなのです。一般に、非常に原始的で、きちんとした用語が使われなければ、本質的にすべてのTSはこのように機能します。
さて、これらのルールに任意の指標を加えてテストしてみると、最適化パラメータを満たすTSが多数得られる
さて、同じ質問に戻るが．TSの一部がフォワードテストに合格し、別の部分が不合格になるのはなぜか。統計的な指標を複合的に評価する必要があるが......。これからは、各TSの統計を解除し、統計的指標に基づいてTSの選択と最適化を行い、何が出てくるか、つまり別の「ゲージ法」が必要になるのではないでしょうか)))