レディメイドTSが利益を示すパターンを見分けるにはどうしたらよいですか？ - ページ 4

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質問の条件は、どちらかというと抽象的で流れ作業的なものです。具体的には、TSについての詳細が必要だと思います：その入力（インジケータ、条件のセット...など）は何ですか、どのペア、どの時間間隔でテストする？

その他、同じ抽象的なことが言えます：ポジションオープンの 論理と時間間隔の価格行動の比較は、あなたの質問に対する答えを与えるでしょう。

 
zaskok3:

...

枝葉の問題は、そのTCの いずれかをどのようにリエンジニアリングするかということである

6区 ?

 
zaskok3:
トレンドで失敗することを承知の上で、意図的にフラットなトレーディングシステムを書いたと想像してください。唯一の希望は、稼ぐことよりも失うことが少なくなることだった。しかし、その結果、いくつかのトレンドがうまく取引され、フロットのいくつかは - 逆に、それは失敗していることがわかります。明らかに、その利益は初期の平坦さによるものではありません。そして、その理由は、あなたが敷いた論理を、あなた自身が完全に理解できていないからです。

どのようなアルゴリズムであれ、平均化を行えば、「トレンドは必ず修正で終わる」という規則性を利用することができます。補正の素因はPerによって異なるが、公理は不変である。

目視で確認するためにフィルターを作ったところ、規則性不明の現象に直面し、МАСの位置を固定したところ、すべてのペアで結果がかなり改善されました。私はこの効果を「プライス・セトリング」と名付けました。

 
Heroix:

かなり抽象的で、質問の条件を合理的に説明している。具体的にしたい場合は、TSに関するいくつかの詳細を必要とするかもしれません：その入力（指標、条件のセットなど）とどのペア、どの時間枠をテストするのですか？

問題を概括し、自分が全く意識していないかどうかを確認することが重要でした。誰が、どれだけの人が「6号病棟」と思って向き合っているのか。確かに筆者自身は掘り下げます。そして、すでに相関関係などの比較の試みについての考察がなされています。確かに、比較は必要です。誰がどのようにやっているのか、興味深かったです。私のこだわりは、そもそもこのスレッドのこだわりです。

確認事項が見つからなかったのは、ちょっと驚きです。

zaskok3 です。
面白いことに、世の中で利益を上げているTCのほとんどは、まさにこの原理で書かれたランダムTC なのです。つまり、人々は利益を得ても、どのようなパターンで搾取されているのかを十分に理解していないのです。テスターで利益が出るように状況が整っただけのことです。各種フィルターなどでさらにチューンアップし、テスターでさらに利益を得るのだ。しかし、彼らはそのパターンの基本を理解していない。しかし、すでに利益を得ている以上、それを掘り下げて考える必要はない。ブラックボックスの原始的な改良に労力を割いた方が良いのです。

私は利益をもたらしたTSのクリエイターから聞いたことがある最大の合理的な説明 - 私はこのペアでフラット夜を悪用する。原則として、制作者が偶然見つけたり、モニターで他の人から教えてもらったりしたペアです。なぜ、これほどまでに精密なアルゴリズムになっているのかは、本人にもわからないという。テスターは良好な結果を示しています。時にはモニタリングのベンチマークよりも良い場合もあります。だから、満足しているんです。何を考えるか!

そして、ハーストが0.5と大きく異なるという説明もあるかもしれません。だから利益があるんです。しかし、これは利益の根拠を説明するものとしてはナンセンスです。逆TCは2つありますが、結果的には昼と夜みたいなものですからね。

それにしても、似たようなことを書く人がいるんですね。

-Aleks- です。

純粋に目視で確認するためにフィルターを作ったら、原因不明のパターンが 発生するという現象に直面し、MAの位置を規則的にしたところ、すべてのペアで結果がかなり改善されました。その効果を「プライス・セトリング」と呼んで...。


エスゼット

ヤンガ。
ミラクルグラフ、MOをできれば見せてください。
検索すると出てきます。
 
私は以前から、自分が書いたあるTSの収益性の理由が分からないことにコンプレックスを抱いていた。システマチックなアプローチではなく、いつもChanceに負けていたのです。そして、あるものがなぜ機能するのかを理解しようとするのをやめ、あきらめました。書いて使うだけです。その理由を探しても無駄だと思うんです。
 
Vasiliy Sokolov:
長い間、自分が書いたこの作品、この作品の採算の理由がわからないことにコンプレックスを抱いていました。システマチックなアプローチではなく、私はいつも「偶然」に負けていたのです。そして、あるものがなぜ機能するのかを理解しようとするのをやめ、あきらめました。書いて使うだけです。その理由を探しても無駄だと思うんです。

いつも複雑な、しかし一見合理的で、うまくOOPで実装されたロジックが、ハンマーのような間抜けなロジックに収益性で劣るのは、やはり悔しいです。つまり、適応性を考えようとする、ひねり出す、面倒くさい、でも結局は不変のパラメータを持つハッチドバリアント（オプティマイザではトリミングするだけ）が優れている、ということです。そして、そのような失敗は、大げさに言えば、悔しいものなのです。複雑なロジックを書くと、単純なロジックより何倍もコストがかかるからだ。そして、それに見合った見返りを期待するのです。でも、ないんです。


儲かるTSの基本はシンプルであるべきということでしょうか。それとも、作者の知的能力が限界に達しており、努力し続けることが無駄なのか？

 
zaskok3:
OOPでは複雑でも合理的でうまく実装されているように見えるロジックが、収益性ではハンマーのように鈍いロジックに負けるのは、今でも悔しいです。つまり、適応性を考えようとする、ひねり出す、面倒くさい、でも結局は不変のパラメータを持つハッチドバリアント（オプティマイザではトリミングするだけ）が優れている、ということです。そして、そのような失敗は、大げさに言えば、悔しいものなのです。複雑なロジックを書くと、単純なロジックより何倍もコストがかかるからだ。そして、それに見合った見返りを期待するのです。でも、ないんです。

これは私もよく分かっています。その結果、移動平均 線がより効果的であることが判明したのです。

また、TCはほとんど改善されないということにも気づかされました。つまり、TSを書いて、良い結果を得ることができるのです。またあれこれ追加して絶対にいいものになると思って、あれこれやって走らせたらバツになるんです。結果は、どんどん悪くなるばかり。

 
zaskok3:

よし、もう一度やってみよう。あなたはあるデータに対して機械学習を行っています。あまり時間がなく、入力データを徹底的に統計的に調べる時間がないとしよう。自分の経験に基づいて何らかのモデルを作り、それを訓練して、OOSできちんとした結果を得るのです。最終的に持っているもの

  • 発見された重みを持つ明確なアルゴリズム。
  • OOSで良い結果が出た。

多くの開発者は、そのパターン==このモデルだと言うだろう。私はこの処方に反対です。時に 与えられたパターンに陥ってしまうのは、モデルそのものである。しかし、だからこそ、この打撃が発生するのであって、答えはない。

さて、プライスラムの話です。ここでも、フラットなパターンにはプラス、トレンドにはマイナスのTSを採用しています。しかし、突然、トレンドでも利益を出し、いくつかのフラックスでは負けているようなペアが現れる。でも、結局は他のペアよりずっといいんですよ、天と地と。

このペアの何がすごいのか、理解しようとするんですね。つまり、他のペアにはない、そのパターンは何なのか、ということです。自分のTSがかっこよく稼げている」みたいなパターンとでもいいましょうか。でも、幼稚園は違う。ペアのどのような特質がお金を稼ぐのか理解したい。これでスッキリしたかな？それ以外の説明はできない。
もし、すべてが複雑であれば、取引前に価格の挙動を研究し、価格のパラメータを入力して詳細な分析を行う必要があります。でも、端末では、難しいかもしれませんね。
 
Vasiliy Sokolov:

また、TCはほとんどの場合、改善されないことが確認されています。つまり、TSを書いて、いい結果が出るということです。今、これとこれを足せば絶対にいいものになると思って、あれこれやって、走らせたらバツになる。結果は悪くなるばかり。

唯一の改良点は、このような大げさな言葉で呼ぶのは難しいのですが、それでも結果を出していることです - 時間帯や曜日によって 取引を制限することです。ある火曜日を無効にしてから過剰に最適化すると、驚くべき結果が得られることがあります。しかし、そのようなトリックは、時間帯と曜日の両方によってパターンが異なるという事実だけで説明することができます。


しかし、微調整を加えても、確かに、明らかなケースを除けば、ほとんどの場合、何の改善ももたらされない。

 
zaskok3:

ある火曜日をシャットダウンして、過剰に最適化すると、意外な結果が出ることも...。

排出量です。このようなフィルターには、かなり慎重になりますね。
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