最適化!あなたの経験を教えてください。 - ページ 6 123456789 新しいコメント Vladislav Mityashin 2007.03.26 18:33 #51 一例を挙げると・・・。7年越しのEAチャート...( 利益10p) ストップ300だが、損失が出ても利益は価格に連動する・・・利益とドローダウンの比率は7年間で約25・・・原則的にはあまりない・・・。...が、どこか200p.a.あたりは取れている。 Yury Reshetov 2007.03.27 06:41 #52 AndyGri: すごいですねぇ。私もそう思います。イールドカーブは直線であることが望ましい。アイデアありがとうございます。 私も同じことをしたいのですが、プログラミングの経験が十分でないのが残念です :( ストレートではありえない（履歴に1回しか取引がない場合を除く）。実際、イールドカーブは折れ線である。だから、そのために線形相関係数を計算する必要があると考えたのです。この係数が絶対値で1に近いほど、イールドカーブは直線的である。 組み立て方については、私が作って投稿すれば簡単でしょう。この原理は普遍的なものであり、取引履歴から 得られる曲線であるため、取引システムに依存することはありません。アルゴリズム全体はExpert Advisorのdeinit()イベントで寝かされ、最適化の際に結果がcsvファイルに書き込まれます。このファイルから、線形相関係数で選別し、最大値（係数の絶対値は1を超えることはできない）を見つけ、適切な外部パラメータでExpert Advisorを設定するだけでよいのです。csv形式はExelでソートすることも可能です。 Иван 2007.03.27 06:56 #53 Reshetov: だから、線形回帰係数が必要なんだと考えたんです。この係数が絶対値で1に近いほど、イールドカーブは直線的である。 。 私は（教区学校で算数を勉強した人たちに）、私たちが話している1の線形回帰 係数は何なのかを理解してほしいのですが？線形回帰式は、y=a*x+c という直線の方程式です。X軸は案件数（1,2,3......N）、Y軸は入金通貨（1000USD、10000USD、100000USD......など）で残高を置くと思うのです。a=1というのはどのような式で、その傾向にあるのでしょうか？これには、どのような正規化原理が使われているのでしょうか。 Rashid Umarov 2007.03.27 07:03 #54 実は、ここで考えるべきパラメータは2つあります。 急勾配係数（方程式y=a*x+c.のパラメータa）、仮にMOとする、MO>0となるものだけが注目される。 線形回帰の標準偏差、仮にSとすると、できるだけゼロに近いものに興味がある。 出力ファイルには、これらの領域を探すための2次元配列が得られる。 Иван 2007.03.27 07:45 #55 Rosh: 実際には、次の2つのパラメータを考慮する必要があります： 急峻係数（方程式y=a*x+c.のパラメータa）、MOと呼ぼう、MO>0となるもののみ 線形回帰の標準偏差、Sと呼ぼう、できるだけゼロに近いものが興味を 引かれる。 出力には、これらの領域を探すために使用する2次元配列が得られます。 。 よくわからない。もう少し詳しい例を載せていただけますか？ 最適化の実行ごとに、a と S の対の値の系列がある。2次元グラフの軸をaとSのデータとすることで、これらの点をグラフ上にプロットすることができます。サンプルの不鮮明な領域が得られると思います（あるいは、極値を持つ曲線的な曲率になります）。では、軸がかなり違うのに、どうして係数が1になるのでしょうか？どのように出てくるのでしょうか？そして、この結果の曲率から、極値を持つということ以外に、一体何がわかるというのだろうか。Extremaは、追加のチャートを作成することなく、 テスター レポートで見ることができます。最適化結果をソートするボタンを押すだけです。 Rashid Umarov 2007.03.27 07:57 #56 1倍とは一言も言っていない。私は、テスト結果の線形回帰近似値を用いて、私の見方を説明しただけです。第20 条の図で説明するしかない。アレイとその上のテクニカル指標 Иван 2007.03.27 08:12 #57 この図は、あなたの提案の最初の段階（aとSの値を取得する）だけを示しています。つまり、この図はテスターで1回実行した結果を示しているのです。このグラフのパラメータa - 線形回帰係数とRMSを求めるのは難しいことではありません。最適化の 結果、このようなチャートが1000枚あったとします。その結果、1000x2という値の配列ができ、最初のインデックスがラン番号、2番目のインデックスがそれぞれa、Sの値となる。さらに、得られたa値、S値を出力すると、複数ある可能性のある極値とは別に、軸に沿った2次元グラフで何を示すことができるでしょうか。どういう意味なのか理解したいのですが？ Yury Reshetov 2007.03.27 08:27 #58 solandr: レシェトフ だから、線形REGRESSION 係数が必要なのだろうと推測したのです。この係数が絶対値で1に近いほど、イールドカーブは直線的である。 私は（教区学校で算数を勉強した人たちに）、私たちが話している1の線形回帰係数は何なのかを理解してほしいのですが？線形回帰式は、y=a*x+c という直線の方程式です。X軸は案件数（1、2、3・・・N）、Y軸は入金通貨（1000USD、10000USD、100000USD・・・など）の残高を置くと理解しています。a=1、またはそれに傾くというのは、どのような公式を使うのでしょうか？これには、どのような正規化原理が使われているのでしょうか。 すみません、線形相関係数の話です。誤記をお詫びします。 削除済み 2007.03.27 08:42 #59 Reshetov: AndyGri: 素晴らしい私もそう思います。イールドカーブは直線であることが望ましい。私もやってみたいのですが、プログラミングの経験が乏しいので無理そうです :( 実際、イールドカーブはポリラインである。だから、線形相関係数を計算すればいいのだろう。 その係数が絶対値で1に近ければ近いほど、イールドカーブは線形であるということになる。 原理は普遍的なもので、取引履歴から曲線をとるので、取引システムには依存しない。アルゴリズム全体はExpert Advisorのdeinit()イベントで寝かされ、最適化の際に結果がcsvファイルに書き込まれます。このファイルから、線形相関係数で選別し、最大値（係数の絶対値は1を超えることはできない）を見つけ、適切な外部パラメータでExpert Advisorを設定するだけでよいのです。csv形式はExelでソートすることも可能です。 とても欲しいです!!!!:)最適化結果を目で見て分析し、Expert Advisorの実行によりイールドカーブで選択するのはもう嫌だ。 長すぎる...。いつまでたっても混乱する...。 削除済み 2007.03.27 08:50 #60 nchnch: 一例を挙げると・・・。EAチャート7年分...( 利益10p) ストップ300だが、損失が出ても利益が価格に連動する......。... ドローダウンに対する利益率は7年間で約25... 原則的には少ないが... 約200p.a.が獲得できる。 利益が浮いている、どうですか？また、どのように価格に追随しているのでしょうか？何か隠しているに違いない!:) 123456789 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
一例を挙げると・・・。7年越しのEAチャート...( 利益10p) ストップ300だが、損失が出ても利益は価格に連動する・・・利益とドローダウンの比率は7年間で約25・・・原則的にはあまりない・・・。...が、どこか200p.a.あたりは取れている。
すごいですねぇ。私もそう思います。イールドカーブは直線であることが望ましい。アイデアありがとうございます。 私も同じことをしたいのですが、プログラミングの経験が十分でないのが残念です :(
組み立て方については、私が作って投稿すれば簡単でしょう。この原理は普遍的なものであり、取引履歴から 得られる曲線であるため、取引システムに依存することはありません。アルゴリズム全体はExpert Advisorのdeinit()イベントで寝かされ、最適化の際に結果がcsvファイルに書き込まれます。このファイルから、線形相関係数で選別し、最大値（係数の絶対値は1を超えることはできない）を見つけ、適切な外部パラメータでExpert Advisorを設定するだけでよいのです。csv形式はExelでソートすることも可能です。
だから、線形回帰係数が必要なんだと考えたんです。この係数が絶対値で1に近いほど、イールドカーブは直線的である。 。
- 急勾配係数（方程式y=a*x+c.のパラメータa）、仮にMOとする、MO>0となるものだけが注目される。
- 線形回帰の標準偏差、仮にSとすると、できるだけゼロに近いものに興味がある。
出力ファイルには、これらの領域を探すための2次元配列が得られる。実際には、次の2つのパラメータを考慮する必要があります：
- 急峻係数（方程式y=a*x+c.のパラメータa）、MOと呼ぼう、MO>0となるもののみ
- 線形回帰の標準偏差、Sと呼ぼう、できるだけゼロに近いものが興味を
引かれる。
出力には、これらの領域を探すために使用する2次元配列が得られます。。
よくわからない。もう少し詳しい例を載せていただけますか？ 最適化の実行ごとに、a と S の対の値の系列がある。2次元グラフの軸をaとSのデータとすることで、これらの点をグラフ上にプロットすることができます。サンプルの不鮮明な領域が得られると思います（あるいは、極値を持つ曲線的な曲率になります）。では、軸がかなり違うのに、どうして係数が1になるのでしょうか？どのように出てくるのでしょうか？そして、この結果の曲率から、極値を持つということ以外に、一体何がわかるというのだろうか。Extremaは、追加のチャートを作成することなく、
テスター レポートで見ることができます。最適化結果をソートするボタンを押すだけです。
この図は、あなたの提案の最初の段階（aとSの値を取得する）だけを示しています。つまり、この図はテスターで1回実行した結果を示しているのです。このグラフのパラメータa - 線形回帰係数とRMSを求めるのは難しいことではありません。最適化の 結果、このようなチャートが1000枚あったとします。その結果、1000x2という値の配列ができ、最初のインデックスがラン番号、2番目のインデックスがそれぞれa、Sの値となる。さらに、得られたa値、S値を出力すると、複数ある可能性のある極値とは別に、軸に沿った2次元グラフで何を示すことができるでしょうか。どういう意味なのか理解したいのですが？
だから、線形REGRESSION 係数が必要なのだろうと推測したのです。この係数が絶対値で1に近いほど、イールドカーブは直線的である。
素晴らしい私もそう思います。イールドカーブは直線であることが望ましい。私もやってみたいのですが、プログラミングの経験が乏しいので無理そうです :(
原理は普遍的なもので、取引履歴から曲線をとるので、取引システムには依存しない。アルゴリズム全体はExpert Advisorのdeinit()イベントで寝かされ、最適化の際に結果がcsvファイルに書き込まれます。このファイルから、線形相関係数で選別し、最大値（係数の絶対値は1を超えることはできない）を見つけ、適切な外部パラメータでExpert Advisorを設定するだけでよいのです。csv形式はExelでソートすることも可能です。
とても欲しいです!!!!:)最適化結果を目で見て分析し、Expert Advisorの実行によりイールドカーブで選択するのはもう嫌だ。 長すぎる...。いつまでたっても混乱する...。
一例を挙げると・・・。EAチャート7年分...( 利益10p) ストップ300だが、損失が出ても利益が価格に連動する......。... ドローダウンに対する利益率は7年間で約25... 原則的には少ないが... 約200p.a.が獲得できる。
利益が浮いている、どうですか？また、どのように価格に追随しているのでしょうか？何か隠しているに違いない!:)