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 3094

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Forester #:

MTの公式はシンプルで、ここからすべてを抜き出して再現できる

https://www.mql5.com/ru/articles/1486

MTは奇妙な計算式を出した：

Expected Payoff =(ProfitTrades / TotalTrades) * (GrossProfit /ProfitTrades) -(LossTrades / TotalTrades) * (GrossLoss /LossTrades) ハイライトした色を減らすと、次のようになります。

予想ペイオフ = GrossProfit / TotalTrades - GrossLoss / TotalTrades = (GrossProfit - GrossLoss / TotalTrades)

(GrossProfit - GrossLoss) / TotalTrades =残高 / TotalTrades

となる！))

結論

残高*EP = 残高 * ファブ( 残高 / 取引数)

他の2つのインジケータ（ProfitFactorとMaximalDrawDownを使用）類推。

 
Forester #:

もし比較したら、その結果を教えてほしい。

もし同じことが、次のような原始的な計算式で求められるなら、私は深く納得する。

バル*EP = バランス * ファブ( バランス / ディール数)

彼らは甘い生活からこのすべてを発明しているわけではない。

 
Forester #:

MTの公式はシンプルで、ここからすべてを抜き出して再現できる

https://www.mql5.com/ru/articles/1486

https://www.metatrader5.com/ru/terminal/help/algotrading/testing_report#recovery_factor

https://www.mql5.com/ru/forum/4485

私が 説明したことは、原理的にメタクォート・テスターでは実現不可能です。メタクォートテスターは再教育の問題ではありません。

Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - Попробуйте запустить алгоритм, чтобы в нем что-то искать
Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - Попробуйте запустить алгоритм, чтобы в нем что-то искать
  • 2023.06.03
  • www.mql5.com
validation и на каждом получаем ошибку классификации. Если ВСЕ полученные ошибки классификации укладываются к канал 5 и можно верить полученной ошибке классификации и нет переобучения. Сначало надо попробовать запустить алгоритм и проверить его
 
СанСаныч Фоменко #:

私が 説明したことは、原理的にメタクォートテスターでは実現不可能です。メタクォート・テスターは再教育の問題ではありません。

私が言っているのはテスターのことではなく、得られた結果を評価するための公式のことです。Rで簡単に書くことができ、それを使って最適なモデルを選ぶことができる。分類エラーで選ぶより、利益を考慮した方がずっといいし、Bal*RFもバランスのいいドローダウンの少ないモデルを示してくれる。
 
mytarmailS #:

というような原始的な数式で同じことが計算できるのであれば、私は深く納得している。

残高*EP = 残高 * ファブ( 残高 / 取引回数)

というような原始的な計算式で同じことが計算できるのであれば、誰もトレーニングやクロス・バリデーションやその他多くのことをやらないだろう。

このパッケージはシャープで計算しているが、他の指標を使うこともできると書いてある。

そして、何がベストか比較することを提案している。

 
Forester #:
テスターの話ではなく、得られた結果を評価するための公式の話です。Rで簡単に書くことができ、それを使って最適なモデルを選ぶことができる。利益を考慮するので、分類誤差によるよりもはるかに優れていますし、Bal*RFはバランスの良いドローダウンが最小のモデルも示してくれます。

上記でRが削除されたと書かれていますが、Rには全く問題はありません。

インストルメントとしてのRには全く問題はない。頭脳に問題がある。

 
СанСаныч Фоменко #:

脳の問題。

もっと忠実で優しい定義があってもいいと思う。）モシモシは人それぞれ))))そして体重は関係ない))

 
Valeriy Yastremskiy #:

もっと忠実で親切な定義があってもいいと思う。）モシは人それぞれ))))そして体重は関係ない))

私は自分の脳について話しているのであって、他人の脳について話しているのではない。

 

ようやくコードを書いたんだ。

最初のテストでは、ちゃんと動くことがわかった。

 
Valeriy Yastremskiy #:

もっと忠実で親切な定義があってもいいと思う。）モシは人それぞれ))))そして体重は関係ない))

それはアグレッシブ・マーケティングと呼ばれるものだ。

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