しかし、パターン（市場の非効率性）が存在し、それを特定でき、そこからお金を稼ぐことができる、つまり、gpwr does not lie という事実は、ニューラルネットワークでも簡単に見ることができるのである。もう1つは、ニューラルネットワークはブラックボックスなので、人間が読めるような有益な情報（例えば、価格がマッハを超えたので、買いか売りか、など）は提供されないという点です。また、ニューロネットがExpert Advisorのアルゴリズムに組み込まれ、見つかったパターンに従って取引する場合、原理的に人間が読める形式は必要ありません。この場合、人間はフォワードテストの取引システムの指標によって導かれる方が便利だからです。
iModify:
50ドルでいいんですか？
わからないけど・・・わかった。半額にすれば、永遠の面影を思い出すのをやめる。自分の言葉に責任を持ち、間違いを訂正する方法を知っていることを皆に証明することができるのです。
一部のおじさんが一部のカモにお金を払って荒らしているという意味で、組織的なシステムとは言い難い。惑わされる人が多ければ多いほど儲かるということを、誰もが意識的にか否かにかかわらず理解している、自己組織化されたものだと思うのです。私は、彼らがなぜそれを行うのか、彼らはそれを適切に行うことができない、私は彼らに尋ねるでしょう：最初に彼らはマーチンゲールを省略し、次に彼らはすべてのエキスパートアドバイザーがでたらめであると言う、次に彼らは信号、有益なPAMMアカウントと一般的に資産運用を宣言し、システム取引は神話であり、市場はTAとFAによって予測可能ではないと言って終了します。
もうすぐ私自身もそうなるような気がしていますが、まだ良心は苦しんでいます。しかし、それは避けられないことなのです。
だから、注意してはいけない。犬は吠えるが、キャラバンは動く:) 正しい道を歩んでいる間は、この挑発者たちに自分を壊されないようにしましょう。
))))))))すぐには無理だが、すでに ある!しかし、ここまで行くと、あまりに対照的な発言で、あざといように見えて、人は飲み込めないものです。
なんて素敵なんだ・・・。
私は、洪水から、「純粋に」、つまりコストを度外視して、市場の非効率性の公式を競うことに話を振り向けることを提案します。
条件は以下の通りです。シリーズのパターンのみを探し、MMスケーリングを適用せずに一定の乗数でまとめる。 シグナル（1、0、-1）を生成するインジケータとTS-インジケータを計算するインジケータ-テスターの形でTS。
誰かがまず、少なくとも統計的に有利な単純な「公式」や「パターン」から始めなければ、赤い「カーブ」と「ベース」についての洪水以外、何も起こらない。
例えば、「インジケーターテスター」にMACDのシグナルを入力すると、どのような表示になるでしょうか？
C(t)= (EMA(p(t),P1)-EMA(p(t),P2))-SMA((EMA(p(t),P1)-EMA(p(t),P2),P3))
S(t)=bool(C(t)-bool(C(t-1)));
あるパラメータについてではなく、代表的なサンプル（1000オーダー以上）について、すべての主自由度による関数のMOについて計算した方がいいと思います。そうすれば、ある「計算式」の非効率性を、信頼できる形で推定することができるだろう。
どうだろう... OK、OK。半年単位で、永遠の面目躍如を思い出すのはやめよう。自分の言葉に責任を持ち、間違いを正すことができるということを皆に証明することができるのです。
なんて美しいんだ...。
私は、洪水から、「純粋にお金で」、つまりコストをかけずに、市場の非効率性の公式を競うことに話を向けることを提案します。
条件は以下の通りです。我々は、シリーズのパターンを探して、任意のMMスケーリングを適用せずに一定の乗数を要約します。 信号（1、0、-1）を与える指標とTS-指標を計算する指標-テスターの形でTS。
計算を標準化するために、テスト用インジケータを公開すべきだと思います。どのように組み立てられるかわかりませんから・・・また、ユーザーによって、あるアルゴリズムに対して異なる計算をすることがあり、混乱を招くことになります。
もちろん、それが実現すればの話ですが。
iModify:
...
PS 市場のパターンは存在します。 私の目標は、経済モデルを完成させ、そこにパターンベースの市場モデルをくっつけることで、かなり美しくなります。公開ヘッジファンドを立ち上げるとか。夢、夢・・・。
ふざけるな！))))なんということでしょう。
この掲示板の傾向として、面白い投稿が出るとすぐに、1投稿あたり「10セント」だか「1ドル」だかわからないが、給料を削って働く人が一定数いることに気がついた。
私は*fuckersが有用な何かを書いている場合は理解しますが、そうでない場合は、彼らの語彙の標準ターンのセットからすべて同じ-空のナンセンスです。
デタラメばかりなのは理解できる。
しかし、パターン（市場の非効率性）が存在し、それを特定でき、そこからお金を稼ぐことができる、つまり、gpwr does not lie という事実は、ニューラルネットワークでも簡単に見ることができるのである。もう1つは、ニューラルネットワークはブラックボックスなので、人間が読めるような有益な情報（例えば、価格がマッハを超えたので、買いか売りか、など）は提供されないという点です。また、ニューロネットがExpert Advisorのアルゴリズムに組み込まれ、見つかったパターンに従って取引する場合、原理的に人間が読める形式は必要ありません。この場合、人間はフォワードテストの取引システムの指標によって導かれる方が便利だからです。
もしあなたがパターンの存在やそれを発見する可能性を信じていないなら、私の無料のエキスパート・アドバイザーを使って、ストラテジー・テスターで、デモで、あるいはリアル口座で、簡単にそれを検証することができます。
パターンは存在するのだから、それで稼げばいい。しかし、これらの同じパターンが永遠に生き続けるわけではないこと、つまり、前進に成功した後しばらくすると、機能しなくなることだけは考慮に入れておく必要があります。それを確かめるには、フォワードの後に履歴の一部を残し（フォワードとほぼ同じ時間）、パターンの持続時間を見ることで、再最適化の頻度を確認するとよいでしょう。
グニア
あるパラメータについてではなく、代表的なサンプル（1000オーダー以上）について、すべての主要な自由度による汎関数について計算した方がいいと思います。そうすれば、ある「計算式」の非効率性を、信頼できる形で推定することができるだろう。
サンプルに100万件の案件があろうが関係ない。TSを過去のデータに合わせるのはどんな馬鹿でもできるだろう。 フォワードで損失を出すテスターのGraalは昔から存在してる。例：テスター用Graal。
TSの有効性は、サンプル外、つまりフォワードテストで確認し、最大でもフォワードパス後の寿命を観察する必要がある。
サンプルに100万件の案件があろうが関係ない。どんなバカでも過去のデータに従ってTSを調整することができます。 フォワードで損失を出すテスターのためのグラールはすでに存在しています。例：テスター用Graal。
TSの有効性は、サンプル外、つまりフォワードテストで確認し、最大でもフォワードパス後の寿命を観察する必要がある。
どんなパターンで、それを認識するアルゴリズムにどれだけの自由度があるかによります。例えば、シンプルなMACD、3つのパラメータ（期間）を例にとってみましょう。パラメータによって関数の極値を計算することで、歴史のごく一部に当てはめることができる。しかし、最大量ではなく、MIのための機能的な検索はどうなりますか？例えば、3つのパラメータを1から1000まで全て実行すると（p1>=p3>2*p2）？それは、パターンの探索的なテストに過ぎないでしょう。フィッティングは一切行わず、最適化も行わないため、バックエンドは重要視されず、テスト時に最適なカーブを選択するのではなく、その平均値を算出します。
これは、より説得力のある画像を得るために、異なるFIから結合された正規化されたシリーズで行われるべきです。
どんなパターンで、それを認識するアルゴリズムにどれだけの自由度があるかによります。例えば、シンプルなMACD、3つのパラメータ（期間）を例にとってみましょう。パラメータによって関数の極値を計算することで、歴史のごく一部に当てはめることができる。しかし、最大量ではなく、MIのための機能的な検索はどうなりますか？例えば、3つのパラメータを1から1000まで全て実行すると（p1>=p3>2*p2）？それは、パターンの探索的なテストに過ぎないでしょう。フィッティングは一切行わず、最適化も行わないため、バックエンドは重要視されず、テスト時に最適なカーブを選択するのではなく、その平均値を算出します。
これは、より説得力のあるイメージを得るために、異なる金融機関のデータを組み合わせた正規化されたシリーズで行わなければならない。
私はあえて、入力パラメータが少ない、つまりテイクとストップのサイズを選択するだけでよいグレイルへのリンクを 提供しました。スクリーンショットは、Expert Advisorが履歴上で約1000回の取引を行ったことを示しています。しかし、このグレイルはフォワードではスプレッドで負ける。
だから、フォワードは必要ない、ヒストリーディールはたくさん必要だ、入力パラメータは少ない、などという言い訳は、明らかな妄想である。舗装に2本の指を置くように、過去のデータに合わせてグレイルを作成する。フォワードテストは、1つが損失によって後で驚かないように、パターンの形で検出することができるTSからテスターの聖杯を区別するための最小限のツールです。
入力パラメータが少ない、つまりテイクのサイズとストップを選択するだけでよいグレイルのリンクを あえて示しました。スクリーンショットは、Expert Advisorが履歴上で約1000回の取引を行ったことを示しています。しかし、このグレイルはフォワードではスプレッドで負ける。
だからフォワードは必要ないが、ヒストリーのトレードはたくさん必要だ、入力パラメータは少ない、などという腐った言い訳は、明らかな誤りである。過去のデータに合わせて聖杯を作るのは、舗装道路に2本の指を置くようなものです。フォワードテストは、テスターの聖杯とパターン検出が可能なTSを見分けるための最低限の手段であり、後で急落しても驚かないようにするためである。
魔法使いもいるんですね。異なる時間軸の3つの差分の合計。いつものトレンドの原理。MatchingTPSL is lyric.
ここで、レシェトフから2番の数式を紹介します。
C(t,P)=(MA(P1)-MA(P2))+(MA(P3)-MA(P4))+...+(MA(PN)-MA(PN+1))
S(t)= bool(C(t)-bool(C(t-1);
私はあえて入力パラメータが少ない、つまりそこで必要なのはテイクとストップのサイズを拾うだけのグレイルへのリンクを 提供しました。
暗黙の入力パラメータがたくさんある - ざっくり言うとCVPの履歴
だから、フォワードは必要ないとか、ヒストリーのトレードがたくさん必要だとか、入力パラメータが少ないとか、ナンセンスな言い訳があるのですが、これは明らかな妄想です。問題は、舗装道路に2本の指を置くように、過去のデータに適応した、聖杯を作ることです。
あなたは勘違いしています。歴史に刻まれた軌跡を創るのは難しい。
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
"遺伝的アルゴリズムなんて簡単だ！"- を続けるのか？
2013.06.20 19:25
好きな 歴史の一部を取り上げるのです。その上で、好きな間隔を選択すると、次のようにまとまります。例えば、先月を例にとり、さらに夜間間隔だけを分析する。
データを分解し、歴史のこの部分（正確にはその中の選択された区間）に対してTSを開発し、TSに最大限の利益を表示させることが課題である。
つまり、既知の歴史の断片から最大限の利益を得るための規則性を検出することになるのです。
このように、歴史的な作品から得られる最大限の利益を計算することは、非常にシンプルであることがわかる。ここで、AmountIN は TS の明示的、暗黙的な入力パラメータの量、Func は関数（調査を始めるのに最も簡単な線形関数：Func(X) = X）である。
例えば、ある人はある素晴らしいフラットな作品が好きで、その人たちはほとんど古典的な市場のフラット（典型的）な状態だと考えています。この作品を公募して、その作品に最適なTSを作るコンペのようなものを開催しています。そして、受け取ったTCとそこに込めた思いの特徴を比較します。そして、この分析に基づいて、平坦性の公式化やより一般的な概念について、何らかの理解を得ることができます。
追伸：非常に原始的な書き方ですが、このような操作の基本は、より複雑な研究へのアプローチのエッセンスも把握することが可能です。
もう一つのZeroLAGMACDの 計算式を紹介します。 Andrey Voytenkoの優れたものです。
ZeroLAG MACD(i) = (2*EMA(Close, FP, i) - EMA(EMA(Close, FP, i), FP, i))- (2*EMA(Close, SP, i) - EMA(EMA(Close, SP, i), SP, i));
ZeroLAG MACD Signal(i) = 2*EMA( ZeroLAG MACD(i), SigP, i) - EMA(EMA( ZeroLAG MACD(i), SigP, i), SigP, i);
通常のものと比べて、どのようなアドバンテージがあるのか、興味深いところです。さすがにラグがない。
平均値に対してどのような優位性を持っているのか、興味深いところです。
まあ、とても簡単なことなんですけどね。価格差のBPと平均の指標をプロットしてください。そして、このBPの値の確率（繰り返し回数）分布をプロットする。
RMSが高く、テールが細くなるのは誰か、それは取引に有利です。
追伸：要はバカにならないこと、24時間平均の良し悪しを調べないことです。なぜなら、ある平均値は日中に最適で、別の平均値は夜間に最適だからです。一般に、平均値も同じように分類することができます。