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 3169

[fxsaber]

mytarmailS #:
年ほど前、私はこの効果についてここに投稿した。

ほとんどすべてのテスターユーザーが見たことがある。私はその説明に興味がある。

トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム。

トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴリズム取引

fxsaber, 2023.08.16 11:38 AM

このようなナンセンスなことが起こります。|にできるようにあなたがそれをすることができます本当に出くわすことあなたは、実際には私たち約束、誰でも素早くはちょうど無視これらの一見正確にどのように{}人のことを忘れることができます。そして、右側は文字通りすぐに "ダイブ"。

この写真では、統計的有意性がかなり大きい：3000以上の非重複位置。

私は、これがサンプル内の市場変化の影響であると推測している。例えば、当初はサンプルに実際のパターンがあり、その後何もなかった。しかし、このような現象はサンプル全体に起こりました。

このようなサンプル内の断絶は何とか避けなければなりません。

逆の効果も起こる：左のOOSは排出され、右のOOSは増加する。つまり、Sampleの最初の部分にはパターンが見つからず、フィッティングだけが見つかったのだ。

[lynxntech]

fxsaber #:

こういうこともある。左のOOSはパスし、右はパスしない。そして右側では、文字通りすぐに "ダイブ "する。

よくあることだ。

つまり、文字通りすぐに大きくダイブする。急降下の性質は明確ではない。私はSBに近いものであるべきだと思うが、そのような写真を頻繁に見かける。

最適化した後に逆さTSを実行すると、排水すらできない可能性があるように感じる。

テスターは全般的に価値がない。レナトでさえ新しいものが出ることを認めたが、問題はいつなのか？

数日前、私はそこで自分のトピックを探していて、2019年に出くわした。

テスターは標準的なインジケーターにしか使えないと誰かが書いていました。

[Valeriy Yastremskiy]

電流が大きいので抵抗が熱くなるような場合。価格モデルの新しい要素は考慮されていない、モデルは決定的に変化している。）

[fxsaber]

lynxntech #:

テスターに価値はない

車のようにガスケットを交換すれば解決する。

[fxsaber]

Valeriy Yastremskiy #:
電流が大きいので抵抗が熱くなるような場合。価格モデルの新しい要素は考慮されていない、モデルは決定的に変更されました。）

このような "価値のない "セットが、数ヶ月後に素晴らしい状況を示す状況に出くわしたことがある。

まるで、長期的に安定した相場パターンをオン・オフするスイッチが市場にあるかのように。

[lynxntech]

fxsaber #:

車のようにガスケットを交換することで解決する。

まずは使い方を教えてください。

サブちゃん、個人的には、ここにいる99％の人は正しくテストできないだろうし、テスターの結果も違うだろうと思っているよ。

[fxsaber]

lynxntech #:

まずは使い方を教えてくれ

サブ、個人的には、ここにいる99％の人は正しくテストできないと確信している、テスターの結果は異なるだろう、最近の私のスレッドを見てほしい。

このスレッドはテスターに関するものではない。

[lynxntech]

fxsaber #:

このスレッドはテスターについてではない。

重大な仕事上の問題があるときは、入っていい、

破傷風はやめろ

[Valeriy Yastremskiy]

fxsaber #:

そのような "価値のない "セットが、数カ月後に素晴らしい状況を見せる状況に直面した。

まるで市場には、長期的に安定した市場パターンをオン／オフするスイッチがあるかのようだ。

まあ、この変化の瞬間にパターンの変化を修正することは、まだ解決可能な課題ではなく、事実だけである。あなたの場合、パターン変化の兆候の一つがこのチャートです。おそらく、梅のプロットのモデルを見つけるか、何らかの方法でそれをマークし、取引から切り離すことは可能でしょうが、収益性の高いTSモデルに対応しないプロットの始まりは、まだ解決策がありません。

もし突然、チャート以外に、モデル適合のサインがあれば、それはもう良い助けです))))))

[mytarmailS]

fxsaber #:

これは、テスターのほとんどすべてのユーザーが見る写真である。私はその説明に興味がある。

浮動特性（非定常性）を持つランダムな系列から価格を生成してみてください、

その系列で同じテスト/適合を行ってみてください。

もし同じ効果(OOSでの流出)が見られたら、それはTS/MOのフィッティング/再トレーニングの効果です。

もしOOSでもトレーニング時と同じように利益が得られたら、それはこの効果（OOSの指向性）がマーケットにのみ内在していることを意味し、さらに仮説を立てることができます。

当然である。