トレーダーの自己欺瞞：フォワードへの不信感。 - ページ 11 1...4567891011121314151617 新しいコメント Youri Tarshecki 2015.07.25 16:19 #101 Yury Reshetov:頭の中がゴキブリってやつですね。だから、自分のことは自分で言い、他の人のことは言わないでください。自分が知らないことでも、他の人がそれを利用しないとは限らない。例えば、RNN Expert Advisorを ご覧ください。もし、1/2フォワード（半分バックテスト、半分フォワード）で利益が出ないEAなら、捨てたほうがいい。テスターGAを使ったバックテストではどんなバカでも利益を得ることができる。 私は何を推測していないのか理解できないのですが？ある種のアドバイザーについて？あなたの投稿のポイントは何ですか？フォワード分析ということであれば、リンク先の画像は一枚で、このようなExpert Advisorは、すぐに落とす価値はないとしても、多くのバンドで確認する価値はあると思います。 Yury Reshetov 2015.07.25 16:45 #102 Youri Tarshecki:フォワードをベースにした戦略やシステムの有効性を分析したものは、ほとんど見かけませんね。 何ですか？伝統の欠如、不快な感情の回避？ ...私は何を推測していないのか理解できないのですが？あなたの投稿のポイントは何ですか？ ロバート・パルドをPDFで 見るユリ・タルシェキ 将来的な分析ということであれば、リンク先の画像はあくまで1枚です。CodeBaseは、エルミタージュ美術館でもなければ、ルーブル美術館でピノキオの展覧会をアレンジするわけでもないのです。 Роберт Пардо в PDF - MQL4 форум www.mql5.com Роберт Пардо в PDF - MQL4 форум Avals 2015.07.26 12:33 #103 Youri Tarshecki: すべてのオプションをテストしています。今、私は12セグメントを12フォワードで実行し、全体の結果を見ています。 フォワードの大部分が満足のいくものでない場合、このEAは使用すべきではありません、それは作り直す必要があります。EAを作り直し、フォワードの情報を得ることで、自分の方向性が正しいかどうかを理解することができます。ランダムに歴史を前後で分けても、何の意味もありません。 ランダムな値やクラスターでさえも、バックテストの一部では最適であることが判明します。つまり、良いEAだが、最初のバックテストで、ランダムなオプションのセットがベストであることが判明し、それをフォワードに選んだということである。対応し、フォワードで死亡した））。他の人と同じように、分割すればするほど、統計的に正しい結果が得られなくなるのです。そのため、統計的な妥当性を確保するためには、各バックテストとフォワードで十分なトレードが必要です。実際、ほとんどのイントラデイシステムでさえ、これは彼らがあなたのスプリットで少なくとも20年間のテストを必要とすることを意味します))。しかも、普通はそんなに長くは生きられないんですよ。それで、バックゾーンを1つにまとめるのが最適解であり、平均的ではあるが、より信頼性の高いホールディングスのセットが得られると、正しく書かれていますね。そして、最適化された各パラメーターに対して、より正確に最適なゾーンを設定します。歴史を12のセクターに分割して、それぞれで信頼できる統計結果を得られるだけの案件があるかというと、そんなことはありません。そして、統計的に信頼性の低い 結果で何かをすることは、結果としてまぐれ当たりとなる Youri Tarshecki 2015.07.26 14:49 #104 Слава:ランダムに歴史をバックとフォワードに分割しても、何の意味もありません。 ランダムな値やクラスターでさえも、バックテストの一部では最適であることが判明します。つまり、良いEAだが、最初のバックテストで、ランダムなオプションのセットがベストであることが判明し、それをフォワードに選んだということである。対応し、フォワードで死亡した））。他の人と同じように、分割すればするほど、統計的に正しい結果が得られなくなるのです。そのため、統計的な妥当性を確保するためには、各バックテストとフォワードで十分なトレードが必要です。実際、ほとんどのイントラデイシステムでさえ、これは彼らがあなたのスプリットで少なくとも20年間のテストを必要とすることを意味します))。しかも、普通はそんなに長くは生きられないんですよ。それで、バックゾーンを1つにまとめるのが最適解であり、平均的ではあるが、より信頼性の高いホールディングスのセットが得られると、正しく書かれていますね。そして、より正確には、最適化された各パラメーターの最適ゾーンです。歴史を12分割して、それぞれで統計的に正しい結果が出るような取引が十分にできるような余裕はないでしょう。そして、統計的に信頼できない 結果を出すことは、結果的にランダムなのですそして、スタットバリディティとは何かを理解しよう。もし、平均化すればするほど妥当性が増すとお考えなら、入手可能なすべての歴史でテストしてみてはいかがでしょうか。平均化は絶対的なものになるでしょう。しかし、信頼性はあるのだろうか？ありえない。正確には、市場は統計的に確実に変化するので、この特定のクラスタが異常なのか、新しいトレンドの始まりなのか、決して予測できないからです。この市場の2つの性質は正反対であり、一方はセグメントの増加を、他方は減少を必要とするため、弁証法的な解決を必要とするのである。私はこの問題を実験的に解決しています。私の場合、3ヶ月フォワード4本の合計より、12ヶ月フォワードの合計の方が大きく、さらにそれが1年分より大きく、連敗数も多いことが判明したのです。バックフォワードプロポーションの実験的な検証はされましたか？どのような根拠で、あなたのカットオフが最も最適だとお考えですか？ Vasiliy Sokolov 2015.07.26 15:57 #105 Слава:ランダムに履歴をバックとフォワードに分割しても、何の意味もありません。 ランダムな値やクラスターでさえも、バックテストの一部では最適であることが判明します。つまり、良いEAだが、最初のバックテストで、ランダムなオプションのセットがベストであることが判明し、それをフォワードに選んだということである。対応し、フォワードで死亡した））。他の人と同じように、分割すればするほど、統計的に正しい結果が得られなくなるのです。そのため、統計的な妥当性を確保するためには、各バックテストとフォワードで十分なトレードが必要です。実際、ほとんどのイントラデイシステムでさえ、これは彼らがあなたのスプリットで少なくとも20年間のテストを必要とすることを意味します))。しかも、普通はそんなに長くは生きられないんですよ。それで、バックゾーンを1つにまとめるのが最適解であり、平均的ではあるが、より信頼性の高いホールディングスのセットが得られると、正しく書かれていますね。より正確には、最適化された各パラメーターに対する最適ゾーンです。歴史を12のゾーンに分け、それぞれで統計的に正しい結果が得られるだけの取引を行うことに、贅沢はないのです。そして、統計的に信頼性の低い 結果で何かをすることは、結果としてまぐれ当たりとなる すべての言葉に同意します。また、得られた株式戦略で計算したR^2指標を用いて、TCパラメータの最も安定した領域を特定していることを付記する。私の見解では、ベストランはポジティブな結果、良いR^2（0.8、0.9より大きい）、統計的に有意な取引 量です。この場合、絶対的な利益よりも、負けていた時期があったかどうかが重要です。どんな優れた戦略も、ある時期には失敗するものです。ただ、これらの損失は、一般的なポジティブなトレンドの範囲内であるべきです。また、平均的ではあるが、不利なモーメントが絶対的な精度で重ならない（完全な相関は難しい）安定した（R^2の点で）戦略を12個、手元に置くことも重要である。 Avals 2015.07.26 17:04 #106 Youri Tarshecki:そして、統計的妥当性とは何かを理解しよう。平均化が進めば進むほど妥当性が増すと考えるのであれば、利用可能なすべての歴史でテストしてみてはどうでしょう。平均化は絶対的なものになります。しかし、信頼性はあるのだろうか？ありえない。正確には、市場は統計的に確実に変化するので、この特定のクラスタが異常なのか、新しいトレンドの始まりなのか、決して予測できないからです。この市場の2つの性質は正反対であり、一方はセグメントの増加を、他方は減少を必要とするため、弁証法的な解決を必要とするのである。Expert Advisorは、ある一定の期間、つまり大雑把に言えば有利な局面で動作します。ですから、あまりに多くの歴史を、あるいはまったく手当たり次第に取り上げるのは無意味なことなのです。そして、あなたの方法は、何倍もの統計とテスト期間を必要とします。つまり、作業テーマをできるだけ早く見つけると同時に、フィッティングをなくすことが課題であり、履歴を断片的に分割し、それに基づいて判断を行うことは、システムがすでに作業した履歴が非常に長くなってしまうことにつながります（統計的妥当性については前回の記事で議論しています）。 ユリ・タルシェキ私はこの問題を実験的に解決しています。私の場合、3ヶ月フォワード4本の合計より、12ヶ月フォワードの合計の方が大きく、さらにそれが1年分より大きいことがわかり、また、連敗の回数も良いことがわかりました。バックフォワードプロポーションの実験的な検証はされましたか？どのような根拠で、自分のストレッチが最適だと考えているのでしょうか？私は、プロポーションをとらないし、フォワードテストも使わない。私は、システムの品質を株式の品質で分析しています。 理想的なシステムは「Equity upward」です)。すなわち、Mo=const、Dispersion(分散)=0です。現実にはモが浮き上がり、分散もゼロにはならない。大体、完全な直線のあたりで振動しています。良いシステムとは、信頼性の高いテスト（1つの基準として取引数）を行ったときに、分散が小さく、傾きがプラスになるものです。例えば、PFはこう考えます。すなわち、良好なPF（および公平性のある他のいくつかの数値的特性）を持つシステムは、確実にテストされると安定性についてさらに検討されます。これは、すでにそれが通過するために十分であり、あなたの指標 - それを分解し、彼らはあまりにも品質になります））。 そして一般的には、システムが何を稼ぐかを理解し、持続可能性のために各部を個別に見る必要があります。各オプションは独立した安定性研究になるはずです。そして、システムのシャットダウンのための十分に遅延のない基準を持つ必要があり、それはまた、システムの構成要素の理解を基礎とし、その性能を決定的にするものでもあるのです Avals 2015.07.26 17:05 #107 Vasiliy Sokolov: すべての言葉に同意します。TSパラメータの最も安定した領域を特定するために、私は得られた株式戦略で計算されたR^2指標を使用していることを付け加えたいと思います。私の見解では、ベストランはポジティブな結果、良いR^2（0.8以上、0.9以上）、統計的に有意な取引 量であると思います。この場合、絶対的な利益よりも、負けていた時期があったかどうかが重要です。どんな優れた戦略も、ある時期には失敗するものです。ただ、これらの損失は、一般的なポジティブなトレンドの範囲内であるべきです。また、平均的ではあるが、不利なモーメントが絶対的な精度で重ならない（完全な相関は難しい）安定した（R^2の点で）戦略を12個、手元に置くことも重要である。 そうですね) ただし、相関のない儲かる戦略を12個も手元に置くのは現実的です) Vasiliy Sokolov 2015.07.26 17:35 #108 Слава:...完全な直線を中心に、おおまかに変動する。良いシステムとは、信頼性の高いテスト（一つの基準として取引数）を行ったときに、分散が小さく、傾きが正のものであることです。例えば、PFはこう考えます。当時PFを使ってみましたが、問題は取引回数に 反比例して（非常に明確に）依存し、取引回数が多ければ多いほどPFが少なくなることです。資本の純変動に基づくR^2（取引システムのアイドル時間は考慮されない）には、そのような特徴はない。栄光を 手にする。すなわち、良好なPF（および他のいくつかの公平な数値特性）を持つシステムは、確実にテストされたときに、さらに安定性をテストされることになります。これは、すでにそれが通過するために十分であり、あなたの指標 - それを分解し、彼らはあまりにも品質になります））。その通りです。この文は正式に証明することができます。TSがほぼ完璧なエクイティの直線を上向きに持っているならば、そのエクイティの任意のセグメント（前方）もまた、正の結果を持つので、バリデーションに合格することになるのです。一方、フォワードテストは、履歴のすべての部分で利益が出るようなパラメータのセットを見つけるので、履歴全体でTSを実行すると、最も安定したプラスの結果が出るようなパラメータのセットを見つけることになる。しかし、最適化の際にはサンプル全体で同じパラメータセットが得られるので、サンプルを任意のN個の部分に分割する必要はありません。栄光を 手にする。一般的には、システムが何を稼ぐかを理解し、安定性のために各部を個別に検討する必要があります。各オプションは独立した安定性研究になるはずです。これは難しいですね。これはトレーディングの聖域でしょう。私たちは、ほとんどの場合、舞台裏に残る原因の結果を取引します。例えば、トレンド相場では、すべてのトレンドフォローTSが機能するわけではありません。いくつかのTSは、いくつかの市場で、他の上で素晴らしい結果を示すかもしれません - それはお金を失うことはありませんことを除いて。しかし、これらの市場には、そのトレンド性やその他の統計の面でも明らかな違いはない。栄光を 手にする。そして、システムの構成要素の理解に基づき、その性能を決定的にする、十分に遅れのないシステム切断の基準も必要である。そうですね、「正の傾きを持つ直線」という、見たいものを正確に表現できるので、こちらの方が簡単です。TSが稼げなくなった場合、遅かれ早かれそのエクイティは我々の期待モデルを超えることになり、無効にせざるを得なくなります。しかし、ここでの主な要因は心理的なもので、避けられない踏みつけや一定の損失さえも、選択したモデルの中でのTSの標準的な行動として受け入れることです。 Avals 2015.07.26 18:09 #109 Vasiliy Sokolov:そこが厄介なところです。これはトレーディングの聖域でしょう。私たちは、ほとんどの場合、背後にある原因の結果として取引を行っています。例えば、トレンド相場では、すべてのトレンドフォローTSが機能するわけではありません。いくつかのTSは、いくつかの市場で、他の上で素晴らしい結果を示すかもしれません - それはお金を失うことはありませんことを除いて。これらの市場には、トレンド性などの統計上でも明らかな差はありませんが。 いつものように2つの方法があります)) 演繹法と帰納法です。テストは誘導です。統計的な調査からパターンを見つけます。また、控除もあります。私たちが何を稼ぐか（というより、一部の人々が何を失うか、あるいは得るものが少ないか）を理解し、それを利用した戦略でどのように結果を出すべきかを模索することからです。この2つのアプローチは組み合わせることができます。帰納は洞察を与え、演繹は解明する。またはその逆)) Vasiliy Sokolov 2015.07.26 18:18 #110 R^2についてもう少し詳しく。私にとっては、これは非常に強力な指標ですが、十分ではありません。実際には、いくつかのTCは、非常に優れた、スムーズなエクイティ・アップを生み出すことができることに気づきました。R^2が非常に高く、そのパラメータセットは最も洗練されたフォワードでさえもクラックすることができます。ここでは、そんなTSの一例をご紹介します。そのエクイティがあるからこそ、人は市場に身を置くことができるのだが、そう簡単な話ではない。アダプテッドTSの特徴は、パラメータのセットが不安定で、パラメータの値が少しずれただけで結果が大きく変わってしまうことだ。例えば、このTSのクロージングルールを少し変更すると、次のような結果になる。ちょっとした変化が、悲惨な結果を招いていることがおわかりいただけると思います。注目すべきは、このTSでは最適化パラメータが2つしかないことです。これは、実際には2点のみの近似で容易にフィットを得ることができる点であり、TSのパラメータ数が少ないからと言ってフィットができない わけではありません。したがって、最適なパラメータセットが決まったら、多次元最適化空間でパラメータをある値だけずらし、最適点近傍での実行結果を見る必要があるのだ。安定したパラメータースポットであれば、彼らの変位がTSの挙動を劇的に変えることはない。実際の取引では、まさにこのような変化が起こることを理解することが重要です。歴史上、我々は静的な市場の周りでTSパラメータを動かしている。実際の市場では、私たちが事前に見つけて固定したパラメーターの周りで、市場がその特性を動かしていきます。 1...4567891011121314151617 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
頭の中がゴキブリってやつですね。だから、自分のことは自分で言い、他の人のことは言わないでください。自分が知らないことでも、他の人がそれを利用しないとは限らない。例えば、RNN Expert Advisorを ご覧ください。
もし、1/2フォワード（半分バックテスト、半分フォワード）で利益が出ないEAなら、捨てたほうがいい。テスターGAを使ったバックテストではどんなバカでも利益を得ることができる。
Youri Tarshecki:
フォワードをベースにした戦略やシステムの有効性を分析したものは、ほとんど見かけませんね。
何ですか？伝統の欠如、不快な感情の回避？
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私は何を推測していないのか理解できないのですが？あなたの投稿のポイントは何ですか？
ロバート・パルドをPDFで 見る
将来的な分析ということであれば、リンク先の画像はあくまで1枚です。
CodeBaseは、エルミタージュ美術館でもなければ、ルーブル美術館でピノキオの展覧会をアレンジするわけでもないのです。
すべてのオプションをテストしています。今、私は12セグメントを12フォワードで実行し、全体の結果を見ています。 フォワードの大部分が満足のいくものでない場合、このEAは使用すべきではありません、それは作り直す必要があります。EAを作り直し、フォワードの情報を得ることで、自分の方向性が正しいかどうかを理解することができます。
ランダムに歴史を前後で分けても、何の意味もありません。
ランダムな値やクラスターでさえも、バックテストの一部では最適であることが判明します。つまり、良いEAだが、最初のバックテストで、ランダムなオプションのセットがベストであることが判明し、それをフォワードに選んだということである。対応し、フォワードで死亡した））。他の人と同じように、分割すればするほど、統計的に正しい結果が得られなくなるのです。そのため、統計的な妥当性を確保するためには、各バックテストとフォワードで十分なトレードが必要です。実際、ほとんどのイントラデイシステムでさえ、これは彼らがあなたのスプリットで少なくとも20年間のテストを必要とすることを意味します))。しかも、普通はそんなに長くは生きられないんですよ。それで、バックゾーンを1つにまとめるのが最適解であり、平均的ではあるが、より信頼性の高いホールディングスのセットが得られると、正しく書かれていますね。そして、最適化された各パラメーターに対して、より正確に最適なゾーンを設定します。
歴史を12のセクターに分割して、それぞれで信頼できる統計結果を得られるだけの案件があるかというと、そんなことはありません。そして、統計的に信頼性の低い 結果で何かをすることは、結果としてまぐれ当たりとなる
ランダムに歴史をバックとフォワードに分割しても、何の意味もありません。
ランダムな値やクラスターでさえも、バックテストの一部では最適であることが判明します。つまり、良いEAだが、最初のバックテストで、ランダムなオプションのセットがベストであることが判明し、それをフォワードに選んだということである。対応し、フォワードで死亡した））。他の人と同じように、分割すればするほど、統計的に正しい結果が得られなくなるのです。そのため、統計的な妥当性を確保するためには、各バックテストとフォワードで十分なトレードが必要です。実際、ほとんどのイントラデイシステムでさえ、これは彼らがあなたのスプリットで少なくとも20年間のテストを必要とすることを意味します))。しかも、普通はそんなに長くは生きられないんですよ。それで、バックゾーンを1つにまとめるのが最適解であり、平均的ではあるが、より信頼性の高いホールディングスのセットが得られると、正しく書かれていますね。そして、より正確には、最適化された各パラメーターの最適ゾーンです。
歴史を12分割して、それぞれで統計的に正しい結果が出るような取引が十分にできるような余裕はないでしょう。そして、統計的に信頼できない 結果を出すことは、結果的にランダムなのです
そして、スタットバリディティとは何かを理解しよう。もし、平均化すればするほど妥当性が増すとお考えなら、入手可能なすべての歴史でテストしてみてはいかがでしょうか。平均化は絶対的なものになるでしょう。しかし、信頼性はあるのだろうか？ありえない。正確には、市場は統計的に確実に変化するので、この特定のクラスタが異常なのか、新しいトレンドの始まりなのか、決して予測できないからです。この市場の2つの性質は正反対であり、一方はセグメントの増加を、他方は減少を必要とするため、弁証法的な解決を必要とするのである。
私はこの問題を実験的に解決しています。私の場合、3ヶ月フォワード4本の合計より、12ヶ月フォワードの合計の方が大きく、さらにそれが1年分より大きく、連敗数も多いことが判明したのです。
バックフォワードプロポーションの実験的な検証はされましたか？どのような根拠で、あなたのカットオフが最も最適だとお考えですか？
ランダムに履歴をバックとフォワードに分割しても、何の意味もありません。
ランダムな値やクラスターでさえも、バックテストの一部では最適であることが判明します。つまり、良いEAだが、最初のバックテストで、ランダムなオプションのセットがベストであることが判明し、それをフォワードに選んだということである。対応し、フォワードで死亡した））。他の人と同じように、分割すればするほど、統計的に正しい結果が得られなくなるのです。そのため、統計的な妥当性を確保するためには、各バックテストとフォワードで十分なトレードが必要です。実際、ほとんどのイントラデイシステムでさえ、これは彼らがあなたのスプリットで少なくとも20年間のテストを必要とすることを意味します))。しかも、普通はそんなに長くは生きられないんですよ。それで、バックゾーンを1つにまとめるのが最適解であり、平均的ではあるが、より信頼性の高いホールディングスのセットが得られると、正しく書かれていますね。より正確には、最適化された各パラメーターに対する最適ゾーンです。
歴史を12のゾーンに分け、それぞれで統計的に正しい結果が得られるだけの取引を行うことに、贅沢はないのです。そして、統計的に信頼性の低い 結果で何かをすることは、結果としてまぐれ当たりとなる
そして、統計的妥当性とは何かを理解しよう。平均化が進めば進むほど妥当性が増すと考えるのであれば、利用可能なすべての歴史でテストしてみてはどうでしょう。平均化は絶対的なものになります。しかし、信頼性はあるのだろうか？ありえない。正確には、市場は統計的に確実に変化するので、この特定のクラスタが異常なのか、新しいトレンドの始まりなのか、決して予測できないからです。この市場の2つの性質は正反対であり、一方はセグメントの増加を、他方は減少を必要とするため、弁証法的な解決を必要とするのである。
Expert Advisorは、ある一定の期間、つまり大雑把に言えば有利な局面で動作します。ですから、あまりに多くの歴史を、あるいはまったく手当たり次第に取り上げるのは無意味なことなのです。そして、あなたの方法は、何倍もの統計とテスト期間を必要とします。つまり、作業テーマをできるだけ早く見つけると同時に、フィッティングをなくすことが課題であり、履歴を断片的に分割し、それに基づいて判断を行うことは、システムがすでに作業した履歴が非常に長くなってしまうことにつながります（統計的妥当性については前回の記事で議論しています）。
私はこの問題を実験的に解決しています。私の場合、3ヶ月フォワード4本の合計より、12ヶ月フォワードの合計の方が大きく、さらにそれが1年分より大きいことがわかり、また、連敗の回数も良いことがわかりました。
バックフォワードプロポーションの実験的な検証はされましたか？どのような根拠で、自分のストレッチが最適だと考えているのでしょうか？
私は、プロポーションをとらないし、フォワードテストも使わない。私は、システムの品質を株式の品質で分析しています。
理想的なシステムは「Equity upward」です)。すなわち、Mo=const、Dispersion(分散)=0です。現実にはモが浮き上がり、分散もゼロにはならない。大体、完全な直線のあたりで振動しています。良いシステムとは、信頼性の高いテスト（1つの基準として取引数）を行ったときに、分散が小さく、傾きがプラスになるものです。例えば、PFはこう考えます。すなわち、良好なPF（および公平性のある他のいくつかの数値的特性）を持つシステムは、確実にテストされると安定性についてさらに検討されます。これは、すでにそれが通過するために十分であり、あなたの指標 - それを分解し、彼らはあまりにも品質になります））。
そして一般的には、システムが何を稼ぐかを理解し、持続可能性のために各部を個別に見る必要があります。各オプションは独立した安定性研究になるはずです。
そして、システムのシャットダウンのための十分に遅延のない基準を持つ必要があり、それはまた、システムの構成要素の理解を基礎とし、その性能を決定的にするものでもあるのです
すべての言葉に同意します。TSパラメータの最も安定した領域を特定するために、私は得られた株式戦略で計算されたR^2指標を使用していることを付け加えたいと思います。私の見解では、ベストランはポジティブな結果、良いR^2（0.8以上、0.9以上）、統計的に有意な取引 量であると思います。この場合、絶対的な利益よりも、負けていた時期があったかどうかが重要です。どんな優れた戦略も、ある時期には失敗するものです。ただ、これらの損失は、一般的なポジティブなトレンドの範囲内であるべきです。また、平均的ではあるが、不利なモーメントが絶対的な精度で重ならない（完全な相関は難しい）安定した（R^2の点で）戦略を12個、手元に置くことも重要である。
...完全な直線を中心に、おおまかに変動する。良いシステムとは、信頼性の高いテスト（一つの基準として取引数）を行ったときに、分散が小さく、傾きが正のものであることです。例えば、PFはこう考えます。
当時PFを使ってみましたが、問題は取引回数に 反比例して（非常に明確に）依存し、取引回数が多ければ多いほどPFが少なくなることです。資本の純変動に基づくR^2（取引システムのアイドル時間は考慮されない）には、そのような特徴はない。
すなわち、良好なPF（および他のいくつかの公平な数値特性）を持つシステムは、確実にテストされたときに、さらに安定性をテストされることになります。これは、すでにそれが通過するために十分であり、あなたの指標 - それを分解し、彼らはあまりにも品質になります））。
その通りです。この文は正式に証明することができます。TSがほぼ完璧なエクイティの直線を上向きに持っているならば、そのエクイティの任意のセグメント（前方）もまた、正の結果を持つので、バリデーションに合格することになるのです。一方、フォワードテストは、履歴のすべての部分で利益が出るようなパラメータのセットを見つけるので、履歴全体でTSを実行すると、最も安定したプラスの結果が出るようなパラメータのセットを見つけることになる。しかし、最適化の際にはサンプル全体で同じパラメータセットが得られるので、サンプルを任意のN個の部分に分割する必要はありません。
一般的には、システムが何を稼ぐかを理解し、安定性のために各部を個別に検討する必要があります。各オプションは独立した安定性研究になるはずです。
これは難しいですね。これはトレーディングの聖域でしょう。私たちは、ほとんどの場合、舞台裏に残る原因の結果を取引します。例えば、トレンド相場では、すべてのトレンドフォローTSが機能するわけではありません。いくつかのTSは、いくつかの市場で、他の上で素晴らしい結果を示すかもしれません - それはお金を失うことはありませんことを除いて。しかし、これらの市場には、そのトレンド性やその他の統計の面でも明らかな違いはない。
そして、システムの構成要素の理解に基づき、その性能を決定的にする、十分に遅れのないシステム切断の基準も必要である。
そうですね、「正の傾きを持つ直線」という、見たいものを正確に表現できるので、こちらの方が簡単です。TSが稼げなくなった場合、遅かれ早かれそのエクイティは我々の期待モデルを超えることになり、無効にせざるを得なくなります。
しかし、ここでの主な要因は心理的なもので、避けられない踏みつけや一定の損失さえも、選択したモデルの中でのTSの標準的な行動として受け入れることです。
そこが厄介なところです。これはトレーディングの聖域でしょう。私たちは、ほとんどの場合、背後にある原因の結果として取引を行っています。例えば、トレンド相場では、すべてのトレンドフォローTSが機能するわけではありません。いくつかのTSは、いくつかの市場で、他の上で素晴らしい結果を示すかもしれません - それはお金を失うことはありませんことを除いて。これらの市場には、トレンド性などの統計上でも明らかな差はありませんが。
R^2についてもう少し詳しく。
私にとっては、これは非常に強力な指標ですが、十分ではありません。実際には、いくつかのTCは、非常に優れた、スムーズなエクイティ・アップを生み出すことができることに気づきました。R^2が非常に高く、そのパラメータセットは最も洗練されたフォワードでさえもクラックすることができます。ここでは、そんなTSの一例をご紹介します。
そのエクイティがあるからこそ、人は市場に身を置くことができるのだが、そう簡単な話ではない。アダプテッドTSの特徴は、パラメータのセットが不安定で、パラメータの値が少しずれただけで結果が大きく変わってしまうことだ。例えば、このTSのクロージングルールを少し変更すると、次のような結果になる。
ちょっとした変化が、悲惨な結果を招いていることがおわかりいただけると思います。注目すべきは、このTSでは最適化パラメータが2つしかないことです。これは、実際には2点のみの近似で容易にフィットを得ることができる点であり、TSのパラメータ数が少ないからと言ってフィットができない わけではありません。したがって、最適なパラメータセットが決まったら、多次元最適化空間でパラメータをある値だけずらし、最適点近傍での実行結果を見る必要があるのだ。
安定したパラメータースポットであれば、彼らの変位がTSの挙動を劇的に変えることはない。実際の取引では、まさにこのような変化が起こることを理解することが重要です。歴史上、我々は静的な市場の周りでTSパラメータを動かしている。実際の市場では、私たちが事前に見つけて固定したパラメーターの周りで、市場がその特性を動かしていきます。