トレーダーの自己欺瞞：フォワードへの不信感。 - ページ 7 1234567891011121314...17 新しいコメント Yuri Evseenkov 2015.07.19 18:22 #61 Дмитрий:前方収益性による指標の選定は、99％のケースで適合している。この場合のみ、フィッティングは訓練系列のパラメータだけでなく、前方系列のパラメータによっても行われる。フィットする、しかし、より長いシリーズにフィットする私もそう思います。ただ、私は本気ではなかった。プロフィットフォワードは、コードの良し悪しを意味するものではありません。プロフィットフォワードとは、市場が慣性のような性質を持っていたこと、つまりバックテストで確認されたパターンに従って動いたことを意味します。 Дмитрий 2015.07.19 18:33 #62 Yuri_Evseenkov:私もそう思います。でも、そういう意味じゃないんです。プロフィットフォワードは、コードの良し悪しを意味するものではありません。プロフィットフォワードとは、市場が慣性のような性質を持っていること、つまりバックテストで確認されたパターンに従って動いたことを意味します。 この結論は、少なくともバックとフォワードの結果がほぼ同じである場合にのみ導き出されます Yuri Evseenkov 2015.07.19 18:41 #63 Дмитрий: この結論は、少なくともバックとフォワードの結果がほぼ同じである場合にのみ導き出されます 前と後ろの差が大きければ大きいほど、市場の慣性の強さ、および/または、パフォーマンスやコードの最適 化の質が低くなります。 TheXpert 2015.07.19 18:47 #64 よくもまあ、そんな単純なことを......)テスト結果の 解析や検証に関する掲示板は読まないで、賢い本を読むことです。スレッド内の大半の質問が一度に消えます。 Yuri Evseenkov 2015.07.19 18:57 #65 Мастер над криптомонетой:よくもまあ、そんな単純なことを......)テスト結果の 解析や検証に関する掲示板は読まないで、賢い本を読むことです。スレッド内の大半の質問が一度に消えます。 テスト結果のチェックに関する書籍は見たことがないようです。どれがいいのかアドバイスいただけるかもしれません。 Youri Tarshecki 2015.07.20 03:37 #66 Дмитрий:前方収益性による指標の選定は、99％のケースで適合している。この場合のみ、フィッティングは学習系列のパラメータだけでなく、前方系列のパラメータによっても行われます。フィッティング、ただし長いシリーズでのフィッティング用語を明確にしよう。 過去のデータ（ロジック、指標、そのための変数など）に何かを当てはめるとき、一般的には、この言葉の「良い」意味でも「悪い」意味でも「あてはめる」と言うことができる。しかし、コードパラメータやそのプロパティを選択するプロセス、つまり、1つと別のものの最適な組み合わせを繰り返し 選択するプロセスがあると言ったほうがよいでしょう。経験則から言うと、「フィッティング」はやはり、歴史の同じ部分について繰り返しテストして得られた、最も印象的な変数の値を、同じ 部分について示し、隣の部分については示さないという、半官半民の選択である。しかし、前方では、複数選択ができません。 フォワードは最適化されていない履歴を一度だけテストしているだけです。私たちがすべきことは、彼の結果を悲しむか喜ぶか、あるいは何らかの結論を出すかであって、彼の主義に反するので、彼に影響を与えることはできない。フォワードに影響を与えるためには、元の作品に戻り、そこで何かをやり直す必要があるのです。根本的な違いは、フォワードを追加することで「長い行」が得られるということではなく、コードがフォワードの履歴のセグメントを初めて ヒットさせるということです。最適化されたセグメントの "長さ "はありません。したがって、「美の選別」という意味での「フィッティング」という言葉は、ここでは原則として適用できない。しかし、フォワーダーは本当に選別に使われているのでしょうか？もちろん、それ以外の理由。しかし、この選択は、原則として、瞬間的なコード変数の選択を目的としたものではありません。コードそのもの、つまりその論理と品質が目的なのです。 フォワードの収益性に応じて指標の選択は、99％のケースでフィッティングです "のような句は、ある時点で人々はちょうどコードの欠点をより深く、労力をかけて理解するために彼らの不本意を正当化し、おそらく無意識に、概念を置き換えるとき、自己欺瞞の顕著な例である。つまり、より美しいフォワードを実現するために、インジケーターの設定ではなく、インジケーターを変更する場合、これは正常な選択ですが、フォワードの一回限りのチェックの原則を守ることが条件となります。フィッティングとは言い難い。 Дмитрий 2015.07.20 06:46 #67 Youri Tarshecki:用語を整理しておこう。 過去のデータ（ロジック、指標、指標の変数など）に何かを当てはめることを、「良い意味」でも「悪い意味」でも「当てはめ」と呼ぶことがある。しかし、コードパラメータやそのプロパティを選択するプロセス、つまり、1つと別のものの最適な組み合わせを繰り返し 選択するプロセスがあると言ったほうがよいでしょう。経験則から言うと、「フィッティング」はやはり、歴史の同じ部分について繰り返しテストして得られた、最も印象的な変数の値を、同じ 部分について示し、隣の部分については示さないという、半官半民の選択である。しかし、前方では、複数選択ができません。 フォワードは最適化されていない履歴を一度だけテストしているだけです。私たちがすべきことは、彼の結果を悲しむか喜ぶか、あるいは何らかの結論を出すかであって、彼の主義に反するので、彼に影響を与えることはできない。フォワードに影響を与えるためには、元の作品に戻り、そこで何かをやり直す必要があるのです。根本的な違いは、フォワードを追加することで「長い行」が得られるということではなく、コードがフォワードの履歴のセグメントを初めて ヒットさせるということです。最適化されたセグメントの "長さ "はありません。したがって、「美の選別」という意味での「フィッティング」という言葉は、ここでは原理的に適用できないのです。しかし、フォワーダーは本当に選別に使われているのでしょうか？確かにそうですが、他にどんな使い道があるのでしょうか？しかし、この選択は、原則として、瞬間的なコード変数の選択を目的としたものではありません。コードそのもの、つまりその論理と品質が目的なのです。 フォワードの収益性に応じて指標の選択は、99％のケースでフィッティングです "のような句は、ある時点で人々はちょうどコードの欠点をより深く、労力をかけて理解するために彼らの不本意を正当化し、おそらく無意識に、概念を置き換えるとき、自己欺瞞の顕著な例である。つまり、より良いフォワードを得ようとしてインジケータを変更した場合、これは正常な選択ですが、フォワードの一回限りの検証という原則を守ることが条件となります。これは調整とは呼べないでしょう。何もないことが多いのです。ある指標を使い、その設定を100通り変更し、そのうち20通りはバックテストでプラスになる。この20個を順方向に走らせると、そのうち5個は順方向で正の値が得られる。5種類のインジケーター設定から、前方移動量を最大にする設定を選択します。つまり、バックテストだけでなく、フォワードでも同じようなフィッティングを行うことができるのです。 Дмитрий 2015.07.20 06:48 #68 Yuri_Evseenkov:私もそう思います。でも、そういう意味じゃないんです。プロフィットフォワードは、コードの良し悪しを意味するものではありません。プロフィットフォワードとは、市場が慣性のような性質を持っていること、つまりバックテストで確認されたパターンに従って動いたことを意味します。 繰り返しになりますが、最も重要なのは、結果のSUSTAINABILITY（持続可能性）です。利益率の高い前倒しではなく、少なくともサンプルが代表的で完全かつ十分であれば、ほぼ同じ結果になります。 Youri Tarshecki 2015.07.20 07:15 #69 Дмитрий:たくさんあって、何もない。あるインジケーターの設定を100通り変えて、そのうちの20通りのバックテストが陽性となる。この20個をフォワードで走らせ、そのうち5個はフォワードでポジティブなMOを与える。5種類のインジケーター設定から、前方移動量を最大にする設定を選択します。つまり、バックテストだけでなく、フォワードでも同じようなフィッティングを行うことができるのです。 そして、もう一度言いますが、履歴に関する結果からANY選択 することは、前進ではなく、最適化なのです。フォワードからその選択をしたところで、何も変わらないし、改善もされない（現在のもので歴史が終わるのに、どうやって5つのフォワードを手に入れるのか）。つまり、あなたはまずフォワードチェックの原則を破り、それをフィットだから悪いと主張したのです。もちろん、フィット感はありますが、より少ないインジケーター設定の中からフィット感を得ることができます。まず原則に反しないこと、それから何か議論しましょう。安定性とは再現性であり、フォワードは1つしかないので、フォワードダイナミクスがなければ、インジケーター自体が安定しているかどうかの特性について何も言えません。それに、最初はINDICATORSの選択について話していたのであって、その設定のバリエーションについて話していたわけではありません。本当のフォワードチェックは、一カ所を踏みつけて得た設定の束ではなく、いくつものフォワードの結果を比較するだけで、設定ではなくコードの堅牢性を見出すためにこそあるのです。すなわち、異なるフォワード（特定のサイトのための唯一のもの）を比較することは、最適化されていない多くのサイトを比較した結果であり、それ自身と1つを比較することではありません。 Дмитрий 2015.07.20 07:38 #70 Youri Tarshecki: そしてまた、履歴上の結果からのANY選択は、もはや前進ではなく、最適化なのです。フォワードからその選択をしたところで、何も変わらないし、何も改善されない（現在のもので歴史が終わるのに、どうやって5つのフォワードを手に入れるのか）。つまり、あなたはまずフォワードチェックの原則を破り、それをフィットだから悪いと主張したのです。もちろん、フィット感はありますが、より少ないインジケーター設定の中からフィット感を得ることができます。まず原則に反しないこと、それから何か議論しましょう。フォワードダイナミクスがないと、指標自体が安定しているかどうかの特性は何とも言えません。また、最初はINDICATORSの選択についてであって、設定のバリエーションについてではなかったのですね。本当のフォワードチェックは、まさに、一か所を踏みつけて得た設定の束ではなく、いくつものフォワードの結果を比較するだけで、設定ではなくコードの安定性を知ることを目的としている。すなわち、異なるフォワード（特定のサイトのための唯一のもの）を比較することは、最適化されていない多くのサイトを比較した結果であり、それ自身と1つを比較することではありません。前方確認はどのように行われるのか-基本的なところから説明します。サンプルを採取し、ある割合、例えば80/20で、後ろと前に分けます。そして、フォワードチェックはどのように行われるのでしょうか。今現在までのサンプルをすべて取り込み、バックとして受け入れるのでしょうか。そして、その結果は、見積もりが来るたびにリアルタイムで前方にテストされるのですか？そして、転送にかかる時間はどれくらいですか？ 1234567891011121314...17 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？ 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前方収益性による指標の選定は、99％のケースで適合している。この場合のみ、フィッティングは訓練系列のパラメータだけでなく、前方系列のパラメータによっても行われる。フィットする、しかし、より長いシリーズにフィットする
私もそう思います。ただ、私は本気ではなかった。プロフィットフォワードは、コードの良し悪しを意味するものではありません。プロフィットフォワードとは、市場が慣性のような性質を持っていたこと、つまりバックテストで確認されたパターンに従って動いたことを意味します。
私もそう思います。でも、そういう意味じゃないんです。プロフィットフォワードは、コードの良し悪しを意味するものではありません。プロフィットフォワードとは、市場が慣性のような性質を持っていること、つまりバックテストで確認されたパターンに従って動いたことを意味します。
この結論は、少なくともバックとフォワードの結果がほぼ同じである場合にのみ導き出されます
よくもまあ、そんな単純なことを......)
テスト結果の 解析や検証に関する掲示板は読まないで、賢い本を読むことです。スレッド内の大半の質問が一度に消えます。
よくもまあ、そんな単純なことを......)
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前方収益性による指標の選定は、99％のケースで適合している。この場合のみ、フィッティングは学習系列のパラメータだけでなく、前方系列のパラメータによっても行われます。フィッティング、ただし長いシリーズでのフィッティング
用語を明確にしよう。
過去のデータ（ロジック、指標、そのための変数など）に何かを当てはめるとき、一般的には、この言葉の「良い」意味でも「悪い」意味でも「あてはめる」と言うことができる。しかし、コードパラメータやそのプロパティを選択するプロセス、つまり、1つと別のものの最適な組み合わせを繰り返し 選択するプロセスがあると言ったほうがよいでしょう。経験則から言うと、「フィッティング」はやはり、歴史の同じ部分について繰り返しテストして得られた、最も印象的な変数の値を、同じ 部分について示し、隣の部分については示さないという、半官半民の選択である。しかし、前方では、複数選択ができません。
フォワードは最適化されていない履歴を一度だけテストしているだけです。私たちがすべきことは、彼の結果を悲しむか喜ぶか、あるいは何らかの結論を出すかであって、彼の主義に反するので、彼に影響を与えることはできない。フォワードに影響を与えるためには、元の作品に戻り、そこで何かをやり直す必要があるのです。根本的な違いは、フォワードを追加することで「長い行」が得られるということではなく、コードがフォワードの履歴のセグメントを初めて ヒットさせるということです。最適化されたセグメントの "長さ "はありません。したがって、「美の選別」という意味での「フィッティング」という言葉は、ここでは原則として適用できない。しかし、フォワーダーは本当に選別に使われているのでしょうか？もちろん、それ以外の理由。しかし、この選択は、原則として、瞬間的なコード変数の選択を目的としたものではありません。コードそのもの、つまりその論理と品質が目的なのです。
フォワードの収益性に応じて指標の選択は、99％のケースでフィッティングです "のような句は、ある時点で人々はちょうどコードの欠点をより深く、労力をかけて理解するために彼らの不本意を正当化し、おそらく無意識に、概念を置き換えるとき、自己欺瞞の顕著な例である。つまり、より美しいフォワードを実現するために、インジケーターの設定ではなく、インジケーターを変更する場合、これは正常な選択ですが、フォワードの一回限りのチェックの原則を守ることが条件となります。フィッティングとは言い難い。
用語を整理しておこう。
過去のデータ（ロジック、指標、指標の変数など）に何かを当てはめることを、「良い意味」でも「悪い意味」でも「当てはめ」と呼ぶことがある。しかし、コードパラメータやそのプロパティを選択するプロセス、つまり、1つと別のものの最適な組み合わせを繰り返し 選択するプロセスがあると言ったほうがよいでしょう。経験則から言うと、「フィッティング」はやはり、歴史の同じ部分について繰り返しテストして得られた、最も印象的な変数の値を、同じ 部分について示し、隣の部分については示さないという、半官半民の選択である。しかし、前方では、複数選択ができません。
フォワードは最適化されていない履歴を一度だけテストしているだけです。私たちがすべきことは、彼の結果を悲しむか喜ぶか、あるいは何らかの結論を出すかであって、彼の主義に反するので、彼に影響を与えることはできない。フォワードに影響を与えるためには、元の作品に戻り、そこで何かをやり直す必要があるのです。根本的な違いは、フォワードを追加することで「長い行」が得られるということではなく、コードがフォワードの履歴のセグメントを初めて ヒットさせるということです。最適化されたセグメントの "長さ "はありません。したがって、「美の選別」という意味での「フィッティング」という言葉は、ここでは原理的に適用できないのです。しかし、フォワーダーは本当に選別に使われているのでしょうか？確かにそうですが、他にどんな使い道があるのでしょうか？しかし、この選択は、原則として、瞬間的なコード変数の選択を目的としたものではありません。コードそのもの、つまりその論理と品質が目的なのです。
フォワードの収益性に応じて指標の選択は、99％のケースでフィッティングです "のような句は、ある時点で人々はちょうどコードの欠点をより深く、労力をかけて理解するために彼らの不本意を正当化し、おそらく無意識に、概念を置き換えるとき、自己欺瞞の顕著な例である。つまり、より良いフォワードを得ようとしてインジケータを変更した場合、これは正常な選択ですが、フォワードの一回限りの検証という原則を守ることが条件となります。これは調整とは呼べないでしょう。
何もないことが多いのです。
ある指標を使い、その設定を100通り変更し、そのうち20通りはバックテストでプラスになる。
この20個を順方向に走らせると、そのうち5個は順方向で正の値が得られる。5種類のインジケーター設定から、前方移動量を最大にする設定を選択します。
つまり、バックテストだけでなく、フォワードでも同じようなフィッティングを行うことができるのです。
私もそう思います。でも、そういう意味じゃないんです。プロフィットフォワードは、コードの良し悪しを意味するものではありません。プロフィットフォワードとは、市場が慣性のような性質を持っていること、つまりバックテストで確認されたパターンに従って動いたことを意味します。
たくさんあって、何もない。
あるインジケーターの設定を100通り変えて、そのうちの20通りのバックテストが陽性となる。
この20個をフォワードで走らせ、そのうち5個はフォワードでポジティブなMOを与える。5種類のインジケーター設定から、前方移動量を最大にする設定を選択します。
つまり、バックテストだけでなく、フォワードでも同じようなフィッティングを行うことができるのです。
そしてまた、履歴上の結果からのANY選択は、もはや前進ではなく、最適化なのです。フォワードからその選択をしたところで、何も変わらないし、何も改善されない（現在のもので歴史が終わるのに、どうやって5つのフォワードを手に入れるのか）。つまり、あなたはまずフォワードチェックの原則を破り、それをフィットだから悪いと主張したのです。もちろん、フィット感はありますが、より少ないインジケーター設定の中からフィット感を得ることができます。まず原則に反しないこと、それから何か議論しましょう。フォワードダイナミクスがないと、指標自体が安定しているかどうかの特性は何とも言えません。また、最初はINDICATORSの選択についてであって、設定のバリエーションについてではなかったのですね。本当のフォワードチェックは、まさに、一か所を踏みつけて得た設定の束ではなく、いくつものフォワードの結果を比較するだけで、設定ではなくコードの安定性を知ることを目的としている。すなわち、異なるフォワード（特定のサイトのための唯一のもの）を比較することは、最適化されていない多くのサイトを比較した結果であり、それ自身と1つを比較することではありません。
前方確認はどのように行われるのか-基本的なところから説明します。
サンプルを採取し、ある割合、例えば80/20で、後ろと前に分けます。
そして、フォワードチェックはどのように行われるのでしょうか。今現在までのサンプルをすべて取り込み、バックとして受け入れるのでしょうか。そして、その結果は、見積もりが来るたびにリアルタイムで前方にテストされるのですか？そして、転送にかかる時間はどれくらいですか？