Сотни тысяч трейдеров во всем мире используют торговые платформы, разработанные MetaQuotes Software Corp. Ключевой фактор успеха - технологическое превосходство, в основе которого лежит многолетний опыт и лучшие программные решения. Многие уже оценили новые возможности, ставшие доступными с появлением нового языка MQL5, который отличается...
私はGeorgeのアイデアを気に入っていますが、一つ難点があります。
plz, decipher...
解読してください...
限界では、こうなるはずだと思う。
アルゴリズムの集合があり、市場の状態（行動モデル）の集合がある。
そして、市場の状態を分析したシステムは、その状態に最適なアルゴリズムを設定しなければならない。
実は、それを行うエキスパートシステムを構築する（あるいはネットワークを学習させる）必要があるのです。
おそらく、目標に近づくための第一歩は、市場状態を形式化することでしょう。
目標に近づくための第一歩は、市場状態の公式化なのかもしれない。
できるのか？
デモ口座は、「TSの追加チェック」のために必要ではなくなりました（その役割はありますが）。(役割を果たすが）。デモ口座の主な目的は「TSプール」であり、良好な取引履歴を示すシステムの永続的な存在である。
これは諸刃の剣で、2年間のテストの後、TSの稼働時間が最大5カ月になり、2年間のテストに6カ月のデモのテストもあれば、すでにTSの稼働時間は最大7カ月となり、はるかに長くなってしまうからである。
本当にデモ口座を持って - 何も変わらない、まあ、私はデモ口座を持っていないでしょう、私は本物にまっすぐに行くだろう - しかし、質問は同じまま、何百トップ部TSの置くために？
もしかしたら、 この 記事が役に立つかもしれません。
https://www.mql5.com/ru/articles/143
買収 されたんです。
10の戦略を1つのEAに統合し、各戦略に「仮想」取引の可能性を与え、実際の取引では定期的に（例えば、新しいバーの開始時に）最適な戦略を決定し、そのシグナルに従って実際の取引を行うとしたらどうでしょうか。
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アダプティブ・システムに収益性の高い戦略がなければ、効果を発揮することはできません。儲かる戦略を使う。
デモ口座 から最適化した後に接続することになります。
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"アダプティブ・システム "の強みは、どの取引戦略をいつ使うべきか、市場そのものが教えて くれることです。
戦略が有効であれば、それがどのように、あるいはなぜ機能するかは問題ではない、という戦略の論理から抽象化することができます。アダプティブ・アプローチでは、戦略の成功の基準をただ一つ、その有効性に置いています。"
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ウケる）
考えるべきこと
コンテナ m_all_strategies には、提案された戦略の何千ものバリエーションを入れることができ、異なるパラメータを持つ既知の戦略すべてを追加することもできます。
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要約 すると、すべてが普段通りに行われ、このアダプティブTSといくつかの大物オートマトンのスイッチを入れるだけで、出力は生地となります。
いつ電源を切って、次の作品のためにリロードするかは、すべてあなた 次第...。:-)
1.なるほど、 そこですべてをチャージして、最終的に資金が赤字 になるということですね。
2.そんなことはない、最適化の時間は2年、TSの運用時間は5ヶ月まで。その後、半年デモテスト、その後 - すでに取引され、すべてのテストが終了していません。
"そして、デモの半年ごとのテストがあります - その後、我々はすでに7ヶ月までTSの動作の時間を持っている - これは顕著に長いです。"- いや、マーケットに合わせるためにパラメータを再調整する必要があります。 APRの値からというように、アダプティブにしたほうがいいのですが......。
Р.パルドは一人でグルになっているわけではありませんが、他の情報源や、mcl4フォーラムでの議論からも、このようなアプローチが検討されているようです。
遺伝的アルゴリズムを用いてパラメータを最適化する場合、最適なモデルパラメータの値を決定する必要があります。
ここでは、パラメータ値の完全な列挙ということで、最適なモデルを取り上げました。
例えば、最適化 - 4年 0.5年フォワードテスト。4の0.5年は12.5％です。
その後、最高の "モデル "のパラメータ選択の特定のALGORITHMで、最適化の数の前方分析を終えた後、次の（極端な）最適化の後、あなたが持っているように、例えば、2年間、四半期にはフォワードテストはありませんが、すでに取引が ある、リアルまたはデモ口座で、あなたはどちらのアカウントで、持っているようなシステムではほとんど差がある場合。
わかりました。デモ口座は、あくまでも「引き伸ばされたストラテジーのテスター」です。その仕事は、何度も言うように、まさに優秀なTSの選別、「TSのプールを作る」ことである。
最適なモデル選択アルゴリズム」については、私が今解決しようとしている最大の課題であり、実世界に適した安定したモデルを選択する方法を見つけることです。
期待を裏切る怖さがシステムにはあるような気がしています。
失望を恐れる」ことと、何か関係があるのでしょうか？
今回も、デモで動いているTSは本番に載せるシステムだと思っているようですが、あえてそうしないようにしましょう。
これは事実ではありません。デモ取引システムは「選択空間」であり、「長い移行期間」はありません。 デモ口座は、継続的かつ自給自足の「取引システムプール」なのです。
失望を恐れているのではなく、明確な方法論がないことを恐れているのです。恐怖」ではなく、「明確な方法論がない」のです。
限界では、こうなるはずだと思う。
アルゴリズムの集合があり、市場の状態（行動モデル）の集合がある。
そして、市場の状態を分析したシステムは、その状態に最適なアルゴリズムを設定しなければならない。
実は、それを実現するExpert Advisorを作る（あるいはネットワークを鍛える）必要があるのです。
おそらく、目標に近づくための最初のステップは、市場の状態を形式化することでしょう。
まさにその通りです。そして、その第一歩は踏み出されたのです。
私は、市場の状況を明確に形式化した24のTSを持っています。
今の課題は、まさにこの「エキスパートシステム」によって、最も安定したものを選択することです。
"Resilient "がキーワードです。歴史を振り返ると、デバッグやテストをしているにもかかわらず、ほとんどすぐに下火になり、あっという間に「コントロールショットと過剰最適化」に至ってしまうシステムもあるのです。そして、中にはかなり「自分の力を発揮」している人もいます。しかし、問題は「持つ」TSだけでなく、しばらく安定的に推移することが予想されるTSも実取引に供されるべきということです。そして、それがとても悲しいことなのです。
失望を恐れる」ことと、何か関係があるのでしょうか？
今回も、デモで動いているTSは、本番にかけるシステムだと思っているようですが、あえてそうしないようにしましょう。
これは事実ではありません。デモ口座は「選択の空間」であり、「長い移行」はありません。 デモ口座は永久に、かなり自給自足の「TSのプール」なのです。
そして、トレーディングシステムは「恐怖」によって制限されるのではなく、「明確な方法論がない」ことによって制限されるのです。現在、その形成が進められているところです。
ウケる）
考えるべきこと
コンテナ m_all_strategies には、提案された戦略の数千のバリエーションを入れることができ、異なるパラメータを持つ既知の戦略をすべて追加することも可能です。
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要約 すると、すべてが普段通りに行われ、このアダプティブTSといくつかの大物オートマトンのスイッチを入れるだけで、出力は生地となります。
いつ電源を切って、次の作品のためにリロードするかは、すべてあなた 次第...。:-)
それが私のやり方です。
さらに、すでに述べたように、現在、共有プロジェクトを準備しており、その中で、リーグのどのTCにもインターフェースを提供する、m_all_strategiesのようなコンテナを利用できるようにするつもりです。
EAのハンドラOnInit()の中で、誰もがこのインターフェースを要求し、関数TradeSysemOnInit()を呼び出します。
その後、OnTick()ハンドラでは、取得したインターフェースの関数 TradeSystemOnTick()を、OnDeinit()ハンドラでは、関数 TradeSystemOnDeinit()を呼び出すだけである。
以上です。リーグ制が機能する!
ところで、この方法とPeter Konovの 方法の違いは、ユーザーがその時点で必要なものだけにアクセスできることです。グローバル機能、余分な値、余分な機能なし !Expert Advisorに必要なもの、つまり3つのハンドラのみです。また、純粋にバーチャルであるため、関数の内部を見る必要がありません。
この方法では、グローバル配列や膨大な数の変数やパラメータを使うよりも、物事が混同しにくくなるのです。