最適化の本質 - ページ 2

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papaklass:

最適化とは、「調査対象地において、どのパラメータ値（数値）が最適なのか？

最適化した結果、値が出たから何？ この「最適」なパラメータ値を、調査した領域とは別の領域で使うと、また違った結果になる......。:)

意味がないと思っているので、最適化は全くしていません。

私は、自分のストラテジーがトレードに適しているかどうかを確認するために、ポジションの開始方向を 反対に変える（例えば、買いから売りに変える）という方法をとっています。手応えがあれば、それを実行に移す。

+1

私としては、手口も初歩的なものというか、売買結果にかなり遠大な影響を与える要因として、対象加重平均で排除できるのではないかと思っています。私たちが扱っているのはWiener過程（W）、「マルチンゲール」なので、条件付きでリスクだけをコントロールすることができるのです。

私の処方箋 - GOOD SATISFACTION、ソフトマーチン、そしてあなたは幸せになれる。そして、「予測」はあらゆるヒッピーに委ねられているのです。予測」できると思ってるのは頭の病気かペテン師だけ。

 
最適化されたパラメータのロバスト性と最適化の 結果を数値で関連付けてみた方はいらっしゃいますか？
 
TheXpert:
最適化されたパラメータのロバスト性と最適化の 結果を数値で関連付けてみた方はいらっしゃいますか？
試してみたいことはありますか？戦略最適化は、基本的に統計的推定問題である。そこで、よく知られた方法でパラメータの信頼区間を計算し、得られた区間でシステムの性能を確認することができます。
 
anonymous:
そこで、既知の方法でパラメータの信頼区間を計算し、その結果得られた区間でのシステムの性能を確認することが可能である。
どうやって？最適化と推定が異なるデータで行われることを考えると、フォワードとバックテストのストラテジー統計は一致する必要はないのでは？
 
TheXpert:
どんなふうに？

http://quantile.ru/03/03-SA.pdf

最適化と評価が異なるデータで行われることを考慮し、また

明らかに - サンプルの一部でパラメータを推定し、他の部分でテストします。

フォワードとバックテストのストラテジー統計は一致しなくていいのですか？

サンプルでうまくいったシステムだけに絞って検討し、それ以外には無駄な時間を使わないようにしましょう。

 
anonymous:

サンプルでうまくいったシステムだけに絞って検討し、それ以外には無駄な時間を使わないようにしましょう。

いや、たぶんわかってないんでしょうね。OOSのシステムは機能しますが、バックテストとは驚くほど異なる結果になることがあります。
 
TheXpert:
OOSのシステムは機能しますが、バックテストとは驚くほど異なる結果になることがあります。
これはとてもよくわかります。私の発言はこれに反していない。
 
anonymous:
よく理解できました。私の発言はそれを否定するものではありません。
では、そのようなシステムは、たとえ機能したとしても、すぐに検討してはいけないということでしょうか？
 
TheXpert:
では、そのようなシステムをすぐには検討しない、ということですか？

また、そのような戦略を完全に放棄することには意味がなく、別の戦略の基礎になったり、すでに使われている戦略を改善したりすることができるのです。しかし、トレーディングにはほとんど興味がない。

 
toxic:

つまり、数値パラメータを持つすべての戦略を有意義に最適化できるわけではないのです。

違いがあるかどうかは別として、数値的なパラメータが決まっているのであれば、やはりどちらかを選ばざるを得ない。

例えば、あなたの戦略では、短いウェービングマシンが必要ですが、どれを使いますか？2,3,4,5 ? また、どの範囲までならまだショートと言えるのでしょうか？

もう一つは、もし取引のアイデアが良いものであれば、選択する数値パラメータの範囲が広すぎるべきではないということです。そうでなければ、これはむしろアイデアの不在またはその不完全さを示しています。例えば、あなたが短いマッハを必要とすることを知っていれば、200の期間を確認せず、範囲（2〜10）に制限されます。
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