トレーダーの自己欺瞞：フォワードへの不信感。 - ページ 12 1...567891011121314151617 新しいコメント Avals 2015.07.26 18:27 #111 Vasiliy Sokolov: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。そのため、最適なパラメータセットを決定した後は、パラメータをある程度ずらして、最適点近辺での実行結果を確認する必要があるのです。最適化空間は多次元になり得ますが、ここでは次元の数は関係ありません。安定したパラメータ・スポットであれば、彼らのシフトによってTSの挙動が劇的に変化することはないでしょう。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、静的な市場を中心にTSパラメータをシフトさせる。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。仕組みを理解せずに検証することはできない。オプションの感度は、この理解によって決定されます。オプションによっては、敏感なものもあれば、「厚ぼったい」ものもあるかもしれません。例えば、開店時間の 狭い範囲で動作するパターンがあり、そのゾーンの幅がoptであるとします。そのオプトが少しでも変化すると、うまくいくわけがないのです。 はい、そして変化の規模は条件付きです。 Vasiliy Sokolov 2015.07.26 18:32 #112 Слава: システムを見るには、その仕組みを理解しなければなりません。最適の感性も、この理解からです。オプトの中には、繊細なものもあれば、"太い "ものもあるかもしれません。例えば、開店時間の 狭い範囲で動作するパターンがあり、そのゾーンの幅がoptであるとします。そのオプトが少しでも変化すると、うまくいくわけがないのです。 ここにそれがある。誰もレンジがいきなり選べるとは言っていないし、少なくとも自動化されている。意味のあるパラメータとその範囲を探す、それがアルゴトレーダーのプロフェッショナリズムなのです。 Avals 2015.07.26 18:38 #113 Vasiliy Sokolov: ここで、そうですね。誰も、レンジがいきなり、少なくとも自動的に選択できるとは言っていない。意味のあるパラメータとその範囲を探す、それがアルゴトレーダーのプロフェッショナリズムなのです。同意する)) Yuri Evseenkov 2015.07.27 07:35 #114 Vasiliy Sokolov:私たちは、ほとんど常に背後にある原因の結果を取引しているのです。 2013年4月、バラク・オバマの死に関する「ニュース」をきっかけに、DJ指数が一瞬にして13%も下落した。ニュース読み上げロボットが発動したというのだ。そして、そのロボット自身が、まさに縁の下の力持ちになったのです。IMHO テストの目的は、一連のパラメータを得ることではなく、3つの質問に答えようとすることである。Expert Advisorにどの金融商品を選択するか。どこの市場で取引するか？(トレンド、フラット、ボラティリティ......)いつ？- 間隔や季節による市場の特性を考慮し、どのようなタイミングで。 Youri Tarshecki 2015.07.28 06:49 #115 Avals:EAはある一定の期間、大雑把に言えばEAにとって有利な局面で機能します。そのため、あまりに多くの履歴を、あるいはまったく適当にとっても意味がないのです。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。すなわち、作業テーマをできるだけ早く見つけると同時に、はめ込みを排除することが課題であり、履歴を断片的に分割して判断することは、システムが作用した履歴がすでに非常に長い時間経過しているという事実につながります（前の投稿での統計的妥当性に関する議論）。 私のやり方は違います）プロポーションは取らないし、フォワードテストも使いません。私は、システムの質を公平性の質で分析しています。 また、歴史が「ありすぎる」とはどういうことでしょうか。履歴の間隔がどの程度が最適なのかもわからない。エクイティカーブが「ワーキングテーマ」を示しているのか、それとも「修正」を示しているのか、どの時代をとっても、決して理解することはできないでしょう。 Avals 2015.07.28 07:19 #116 Youri Tarshecki: また、「やりすぎ」な歴史とはどういうことでしょうか。システムに最適な履歴の期間もわからない。統計的な妥当性というものがあります。取引に関して - バックテストで得られた結果を信頼するために必要な最小の取引回数はどのくらいですか。この数字は、いろいろなことに左右されます。例えば、平均的な利益トレードと平均的な損失トレードの比率から。もっと簡単に言うと、tp/sl比に依存するのです。取引回数が1になると、最低限必要な取引回数になります。1と異なるほど、より多くの取引が必要です。しかし、tp/sl=1でも取引には最低100が必要です（これはmontecarloで確認することができます）。12のバックテストのそれぞれについて、統計的な妥当性を維持する必要があります。そのため、バックテストのみでは最低1200件、フォワードでも同量の取引が必要です（その結果も統計的に正しいものである必要があります）。この結果、日中であっても、このアプローチでは、我々は王ゴロクの時間からテストする必要があるという事実である))ユリ・タルシェキどの時代の歴史をとっても、エクイティカーブをもとに「動く話題」を見つけたり、修正が行われたとしても、決して理解することはできません。まあ、複数の株式を見る必要がありますね))上に書いたように、重要なのは最適ゾーンの幅と、あるパラメータに対するシステムの改善度合いの均一 性である。例えば、前日のレンジ幅を利用し、システムはブレイクアウトとなります。最適なものとして受け止めています。すなわち、フィルター - Range_width<=Xで取引する。X-optionの値が小さければ小さいほど、取引は少なくなります（そのような日が少ないため）。しかし、システムの品質が向上すれば（FFなどのパラメータ）、システムとこのフィルターの両方のロバスト性が確認されることになります。ロバスト性を確認する統計的な方法は他にもあり、例えばマルチインストゥルメントなどがある。 Vasiliy Sokolov 2015.07.28 07:45 #117 Avals:統計的な妥当性というものがあります。取引に関して-バックテストで得られた結果を信頼するために必要な最低限の取引回数とは。この数字は、いろいろなことに左右されます。例えば、平均的な利益トレードと平均的な損失トレードの比率から。もっと簡単に言うと、tp/sl比に依存するのです。取引回数が1になると、最低限必要な取引回数になります。1と異なるほど、より多くの取引が必要です。しかし、tp/sl=1でも取引には最低100が必要です（これはmontecarloで確認することができます）。12のバックテストのそれぞれについて、統計的妥当性を維持する必要があります。そのため、バックテストのみでは最低1200件、フォワードでも同量の取引が必要です（その結果も統計的に正しいものである必要があります）。それは、日中であっても、そのようなアプローチで、我々は皇帝Gorokhaの時間からテストする必要があるという事実の結果)) まあ、株式だけでなく、いろいろなものを見なければなりませんが)))上に書いたように、重要なのは最適ゾーンの幅と、あるパラメータに対するシステムの改善度合いの均一性である。例えば、前日のレンジ幅を利用し、システムがブレイクアウトする。最適なものとして受け止めています。すなわち、フィルター - Range_width<=Xで取引する。X-optionの値が小さければ小さいほど、取引は少なくなります（そのような日が少ないため）。しかし、システムの品質が向上すれば（FFなどのパラメータ）、システムとこのフィルターの両方のロバスト性が確認されることになります。ロバスト性を確認する統計的な方法は他にもあり、例えばマルチインストゥルメントなどがある。長い履歴が必要なのは、得られた結果の統計的有意性が要求されるからだけでなく、異なる市場環境に対するTSを検証するためであることを付け加えておく。例えば、EURUSDは半年以上大きな下落トレンドが続いています。1万回の取引でも、このあたりはショートポジションが儲かることがわかる。ある稀な市場環境に適応できなかったことを理解するためには、長い歴史が必要です。フォワードでは、あるモードから別のモードへ飛ぶだけで、なぜTSがテストで稼ぎ、フォワードで負けるのか、心から理解できないことに注意しています。そして、答えは簡単です。マーケットモードの1つのためにTSを作成するのではなく、現在選択されている時間間隔に結果が依存しないTSを作成することです。つまり、市場を取引するのではなく、その非効率性を取引するのである。 Yury Reshetov 2015.07.28 09:02 #118 Avals:統計的な妥当性というものがあります。 統計学にそんなものはない。 Avals 2015.07.28 09:22 #119 Yury Reshetov: 統計学にそのような概念はない。 より一般的には "統計的有意差 "と訳される Youri Tarshecki 2015.07.28 09:38 #120 Vasiliy Sokolov:長い履歴が必要なのは，得られた結果の統計的有意性が要求されるからだけでなく，異なる市場環境に対するTSを検証するためでもあることを付け加えておく。例えば「モンテカール」で最小値を決めたとしましょう。どのくらいの長さが必要ですか？ストーリーの長さはどれくらいがいいのでしょうか？最適化カットオフの本当の計算方法を示すまでは、常識的な話題でSAMOUBMANや叙情詩を語るだけの話です。株式は、すでに申し上げたように、はめ込みでは救われないのです。あなたの論理が導く解決策はただ一つ、すべての履歴でテストすることです。とはいえ、これだけでは限界がありますよね。なぜ？もし、フォワードが必要ないのであれば、利用可能なすべての履歴でテストすれば、「統計的有効性」は最大になります。私のやり方は単純で、同じプロットで、異なるステップで得られたフォワードの合計を比較するのです。その結果、最適なテストステップが得られる。抽象的な推論ではなく、利益を最大化したいので、フォワードが示す利益を比較します。また、何と比較しているのでしょうか？ 1...567891011121314151617 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
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。そのため、最適なパラメータセットを決定した後は、パラメータをある程度ずらして、最適点近辺での実行結果を確認する必要があるのです。
最適化空間は多次元になり得ますが、ここでは次元の数は関係ありません。安定したパラメータ・スポットであれば、彼らのシフトによってTSの挙動が劇的に変化することはないでしょう。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、静的な市場を中心にTSパラメータをシフトさせる。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。
仕組みを理解せずに検証することはできない。オプションの感度は、この理解によって決定されます。オプションによっては、敏感なものもあれば、「厚ぼったい」ものもあるかもしれません。例えば、開店時間の 狭い範囲で動作するパターンがあり、そのゾーンの幅がoptであるとします。そのオプトが少しでも変化すると、うまくいくわけがないのです。
はい、そして変化の規模は条件付きです。
システムを見るには、その仕組みを理解しなければなりません。最適の感性も、この理解からです。オプトの中には、繊細なものもあれば、"太い "ものもあるかもしれません。例えば、開店時間の 狭い範囲で動作するパターンがあり、そのゾーンの幅がoptであるとします。そのオプトが少しでも変化すると、うまくいくわけがないのです。
ここで、そうですね。誰も、レンジがいきなり、少なくとも自動的に選択できるとは言っていない。意味のあるパラメータとその範囲を探す、それがアルゴトレーダーのプロフェッショナリズムなのです。
同意する))
私たちは、ほとんど常に背後にある原因の結果を取引しているのです。
2013年4月、バラク・オバマの死に関する「ニュース」をきっかけに、DJ指数が一瞬にして13%も下落した。ニュース読み上げロボットが発動したというのだ。そして、そのロボット自身が、まさに縁の下の力持ちになったのです。
IMHO テストの目的は、一連のパラメータを得ることではなく、3つの質問に答えようとすることである。
Expert Advisorにどの金融商品を選択するか。
どこの市場で取引するか？(トレンド、フラット、ボラティリティ......)
いつ？- 間隔や季節による市場の特性を考慮し、どのようなタイミングで。
EAはある一定の期間、大雑把に言えばEAにとって有利な局面で機能します。そのため、あまりに多くの履歴を、あるいはまったく適当にとっても意味がないのです。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。すなわち、作業テーマをできるだけ早く見つけると同時に、はめ込みを排除することが課題であり、履歴を断片的に分割して判断することは、システムが作用した履歴がすでに非常に長い時間経過しているという事実につながります（前の投稿での統計的妥当性に関する議論）。
私のやり方は違います）プロポーションは取らないし、フォワードテストも使いません。私は、システムの質を公平性の質で分析しています。
また、「やりすぎ」な歴史とはどういうことでしょうか。システムに最適な履歴の期間もわからない。
統計的な妥当性というものがあります。取引に関して - バックテストで得られた結果を信頼するために必要な最小の取引回数はどのくらいですか。この数字は、いろいろなことに左右されます。例えば、平均的な利益トレードと平均的な損失トレードの比率から。もっと簡単に言うと、tp/sl比に依存するのです。取引回数が1になると、最低限必要な取引回数になります。1と異なるほど、より多くの取引が必要です。しかし、tp/sl=1でも取引には最低100が必要です（これはmontecarloで確認することができます）。12のバックテストのそれぞれについて、統計的な妥当性を維持する必要があります。そのため、バックテストのみでは最低1200件、フォワードでも同量の取引が必要です（その結果も統計的に正しいものである必要があります）。この結果、日中であっても、このアプローチでは、我々は王ゴロクの時間からテストする必要があるという事実である))
どの時代の歴史をとっても、エクイティカーブをもとに「動く話題」を見つけたり、修正が行われたとしても、決して理解することはできません。
まあ、複数の株式を見る必要がありますね))上に書いたように、重要なのは最適ゾーンの幅と、あるパラメータに対するシステムの改善度合いの均一 性である。例えば、前日のレンジ幅を利用し、システムはブレイクアウトとなります。最適なものとして受け止めています。すなわち、フィルター - Range_width<=Xで取引する。X-optionの値が小さければ小さいほど、取引は少なくなります（そのような日が少ないため）。しかし、システムの品質が向上すれば（FFなどのパラメータ）、システムとこのフィルターの両方のロバスト性が確認されることになります。ロバスト性を確認する統計的な方法は他にもあり、例えばマルチインストゥルメントなどがある。
統計的な妥当性というものがあります。取引に関して-バックテストで得られた結果を信頼するために必要な最低限の取引回数とは。この数字は、いろいろなことに左右されます。例えば、平均的な利益トレードと平均的な損失トレードの比率から。もっと簡単に言うと、tp/sl比に依存するのです。取引回数が1になると、最低限必要な取引回数になります。1と異なるほど、より多くの取引が必要です。しかし、tp/sl=1でも取引には最低100が必要です（これはmontecarloで確認することができます）。12のバックテストのそれぞれについて、統計的妥当性を維持する必要があります。そのため、バックテストのみでは最低1200件、フォワードでも同量の取引が必要です（その結果も統計的に正しいものである必要があります）。それは、日中であっても、そのようなアプローチで、我々は皇帝Gorokhaの時間からテストする必要があるという事実の結果))
まあ、株式だけでなく、いろいろなものを見なければなりませんが)))上に書いたように、重要なのは最適ゾーンの幅と、あるパラメータに対するシステムの改善度合いの均一性である。例えば、前日のレンジ幅を利用し、システムがブレイクアウトする。最適なものとして受け止めています。すなわち、フィルター - Range_width<=Xで取引する。X-optionの値が小さければ小さいほど、取引は少なくなります（そのような日が少ないため）。しかし、システムの品質が向上すれば（FFなどのパラメータ）、システムとこのフィルターの両方のロバスト性が確認されることになります。ロバスト性を確認する統計的な方法は他にもあり、例えばマルチインストゥルメントなどがある。
長い履歴が必要なのは、得られた結果の統計的有意性が要求されるからだけでなく、異なる市場環境に対するTSを検証するためであることを付け加えておく。例えば、EURUSDは半年以上大きな下落トレンドが続いています。1万回の取引でも、このあたりはショートポジションが儲かることがわかる。ある稀な市場環境に適応できなかったことを理解するためには、長い歴史が必要です。
フォワードでは、あるモードから別のモードへ飛ぶだけで、なぜTSがテストで稼ぎ、フォワードで負けるのか、心から理解できないことに注意しています。そして、答えは簡単です。マーケットモードの1つのためにTSを作成するのではなく、現在選択されている時間間隔に結果が依存しないTSを作成することです。つまり、市場を取引するのではなく、その非効率性を取引するのである。
統計的な妥当性というものがあります。
統計学にそのような概念はない。
長い履歴が必要なのは，得られた結果の統計的有意性が要求されるからだけでなく，異なる市場環境に対するTSを検証するためでもあることを付け加えておく。
例えば「モンテカール」で最小値を決めたとしましょう。どのくらいの長さが必要ですか？ストーリーの長さはどれくらいがいいのでしょうか？最適化カットオフの本当の計算方法を示すまでは、常識的な話題でSAMOUBMANや叙情詩を語るだけの話です。株式は、すでに申し上げたように、はめ込みでは救われないのです。あなたの論理が導く解決策はただ一つ、すべての履歴でテストすることです。とはいえ、これだけでは限界がありますよね。なぜ？もし、フォワードが必要ないのであれば、利用可能なすべての履歴でテストすれば、「統計的有効性」は最大になります。
私のやり方は単純で、同じプロットで、異なるステップで得られたフォワードの合計を比較するのです。その結果、最適なテストステップが得られる。抽象的な推論ではなく、利益を最大化したいので、フォワードが示す利益を比較します。また、何と比較しているのでしょうか？