そして、OOSでもわかると思いますが、TCのスタッツの方がずっといいんです。
基本的には、最大利益トレードと最大損失トレードの比率(どちらの場合もほぼ同じ)で、この時点でストラテジーが機能していると言えると思います。平均利益と平均損失の比率についても、同じことが言えます。私にとっては、この比率は一般的にシステムの安定性をおおよそ評価する上で最も重要なものの1つです。OutOFSampleのテストについては、もう少し長くして、少なくとも30~40回のトレードがあるようにします。また、先月だけでなく、サンプルのうち数種類(1年分ずつ、時間は適当でよいが、市場環境が異なれば当然そのほうがよい)。バーオープニングのテストについては、自分自身を参照してください - あなたのExpert Advisorは明らかにそれを考慮している場合は、そのようなテストは適切である - しない場合は、すべてのティックにのみ適用されます。そして、そのようなTSがいつまで続くかは哲学的な問題で、おそらく80%のケースでトレンドの急激な変化まで続き、その後は...オンラインテストのみとなるのだろう。
Gans-deGlucker писал (а)>>
OutOFSampleテストについては、もっと長くして、少なくとも30~40件の案件があるようにしたいですね。また、先月だけでなく、サンプルのうち数種類(1年分ずつ、時間は適当でよいが、もちろん市場環境が異なればより良いだろう)。
OutOFSampleテストについては、もっと長くして、少なくとも30~40件の案件があるようにしたいですね。また、先月だけでなく、サンプルのうち数種類(1年分ずつ、時間は適当でよいが、もちろん市場環境が異なればより良いだろう)。
OOSが高ければ高いほど、実生活に生きてこないということですね。ここでも、OOSを減らして、TSを長持ちさせることが必要だと考えています。しかし、以前のテストに関しては、私の意見では、市場は異なっており、テストは関係ないので、それは役割を果たしません。さらに、2006年秋以降、私たちの証券会社が相場をより強くフィルタリングするようになったと、ここに書かれています。
私は(専門家から)、優れた「慣性」作業は「ランアップ」、すなわち最適化期間の10分の2まで続くことに気づきました。この場合、最適化期間は8ヶ月ですから、2ヶ月経っても利益が下がり始めなければ、ヒーローです。もっともっと頑張ってほしい。
そうですね。ただ、統計のために15件というのはちょっと少ないかな......。もちろん諸刃の剣なわけです。何かを犠牲にしなければならない... :)
基本的な原理は以前と同じであり、良いシステムはその歴史の中で利益を生むはずである。
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私見ですが、非常にホットな話題を提供しようと思いました。ずっと悩んでいて、まだ答えが見つかっていないんです。ここで、TSを紹介します。定数ロット0.1での2回のテスト。一つは最適化期間について、もう一つはOOS - TCが見ていないデータです。判断基準は何か--うまくいくか、いかないか?そして、いつまで?
最適化期間
アウトオブサンプリング