ロボットの仮想自己最適化を行った方はいらっしゃいますか? - ページ 3

 
Andrei Trukhanovich:

ストラテジーをEAに組み込むと、歴史上で唯一正常なテスト方法が、突然「本質的に実行不可能」になってしまうのですか?)

大丈夫

どんな機械学習プログラムでも、100500ファウルで割っても、結局はゴミにしかならない。

 

TSが一貫してマイナスのスプレッドに調整できない場合、自己最適化により、TSが利益を生むようになるはずである。

スプレッドがマイナスのときに自己最適化しても効果がない場合は、TSに何か問題があると思われます。

 

どう説明するか...単調に変化するパターンでは、自己最適化が効きます。例えば、傾きのある直線が伸びた場合、TSはデータ(パラメータ)を更新し、新しい値で再計算する、といったようなことが必要なだけです

相場では、どのような組み合わせでも推測の域を出ません。なぜなら、パターンは飛躍的に変化するからです。

で、自己最適化の周期を見つけたということは、パラメータ補正の周期を見つけたということで、もう自己最適化装置は必要ないのでは?

自己最適化は移動平均に 相当する

 
Maxim Dmitrievsky:

パターンが飛躍的に変化すること、劇的に変化すること

ジャンプはその頻度ほど悪くはない。つまり、スパイクで負けるよりも、静かな伸びで儲けることが必要なのです。そのためには、静かな伸びやかさが比較的長く必要なんです。静かな部分から利益を絞り出すことができるのは、自己最適化のメリットと言えるでしょう。

静かなセグメントは、しばしば欠落しています。あるいは、別の時間軸で静かにしている。

 
fxsaber:

TSが一貫してマイナスのスプレッドに調整できない場合、自己最適化により、TSが利益を生むようになるはずである。

スプレッドがマイナスのときに自己最適化しても効果がない場合は、TSに何か問題があると思われます。

お客様のシステムでは、マイナススプレッドが調整されています
 
Maxim Dmitrievsky:

どう説明するかは...。

まず、何を説明したいのかを理解する。

 
Maxim Dmitrievsky:

自己最適化は移動平均に 類似している

そうですね、あくまでTSの一部です。EMAとの違いは、自己最適化を可能にするためにTSコードを全く変更できないことです。すなわち、TSの独立したブロックである。多くのMM-modulesとほぼ同じ。

 
Vladimir Baskakov:
マイナススプレッドに対応したシステム

意味がわからないんですけど。マイナススプレッドでTSを最適化すると、正しい結果が得られるように心がけています。

 
Andrei Trukhanovich:

まず、説明したいことを理解するのが普通です。

トレーディングの段階では自己最適化は必要ないと言っているのです。なぜかパラメータ検索に必要な場合がある

 
fxsaber:

サージは周波数が高いほど悪いわけではありません。つまり、急騰で負けた分以上に、静かな伸びで稼ぐことが必要なのです。そのためには、静寂の時間が比較的長いことが必要なんです。静かな部分から利益を絞り出すことができるのは、自己最適化のメリットと言えるでしょう。

静かなセグメントは、しばしば欠落しています。あるいは、別の時間軸で静かにしている。

なるほど、砂の城がどんな砂でできていて、いつ崩れるかわからないのに、安定性を期待するようなものですね。 とんでもない)