将来の操作性を判断する。 - ページ 7 12345678910 新しいコメント Vladimir Paukas 2008.07.31 12:01 #61 Korey писал (а)>> 逆も然り リクオートの数pipsを除いてほぼ100％一致。 Shere Khan 2008.08.01 13:03 #62 LeoV писал (а)>> また、理解できる。でも、私が聞きたいのは、そういうことではありません。これらは、できれば最適化されていないTSを構築するための原則です。そして、最適化期間とOOS期間のレポートから、今後のTSの能力を判断する方法を見つけようとしているのです。 十分なOOS統計量を得るために、以下の方策を試してみてください。 最適化期間は8ヶ月、OOS期間は1ヶ月ですね。 最適化期間と検証期間を10回選択します。例えば、こんな感じです。 1.2007年1月1日～2007年8月31日最適化。その後、2007年9月1日～9月30日までチェック。 2. 2007年2月1日から2007年9月31日まで、最適化を行います。そして、2007年10月1日から10月30日まで、私たちはチェックを行いました。 ... 10. 2007.11.01 - 2008.06.30 we optimise.2008.07.01-31.07 we check. これらの統計を確認することで、システムやパラメータについて統計的に信頼できる判断ができるようになります。 Леонид 2008.08.01 21:06 #63 Shere-Khan писал (а)>> 十分なOOS統計量を得るために、以下の方策を試してみてください。 最適化期間が8ヶ月、OOS期間が1ヶ月ですね。 最適化と検証の期間を10回選択する。例えば、こんな感じです。 1.2007年1月1日～2007年8月31日最適化。その後、2007年9月1日～9月30日までチェック。 2. 2007年2月1日から2007年9月31日まで、最適化を行います。そして、2007年10月1日から10月30日までの間、チェックします。 ... 10. 2007.11.01 - 2008.06.30 we optimise.2008.07.01-31.07 we check. これらの統計を取ることで、システムおよびそのパラメータを統計的に確実に判断することができるようになります。 言葉の中に文字がある」というのは、私も同感です。しかし、1つだけ「しかし」があります。例えば8ヶ月前に見つかったそれらのパターンは、現時点では機能しないかもしれません。そして、そのような例はたくさんあります。一方、私は、TCが永遠に存在するとは思っていないので、近い将来、TCが機能することを確認できるものを探そうとしています......。 Artem Titarenko 2008.08.01 21:22 #64 LeoV писал (а)>> 言葉の中にそんな文字がある』というのは、私も同感です。しかし、「しかし」がある。例えば8ヶ月前に見つかったそれらのパターンは、現時点では機能しないかもしれません。そして、そのような例はたくさんあります。私はTCが永遠に存在するとは思っていないので、近いうちに何らかの確証を得ようと思っているのですが・・・・。 >> フォワード分析があるべき姿（例えば上記のような方法）で行われ、システムが利益を上げていたのに、その使用時期が来たとたんに全てが台無しになったという例を、もし可能なら教えてください。 Shere Khan 2008.08.03 04:32 #65 LeoV писал (а)>> 言葉の中にそんな文字がある』というのは、私も同感です。しかし、「しかし」がある。例えば8ヶ月前に見つかったそれらのパターンは、現時点では機能しないかもしれません。そして、そのような例はたくさんあります。私はTSが永遠に存在するとは思っていないので、近いうちにTS作品の確証を得ようと思っているのですが......。 個々の取引には、それぞれのリスクレベルと勝率があります。N回の連続取引も同様です。これらの特性を知り、コントロールできれば、収益性をコントロールすることができます。実は、フォワードテストの目的は、システムのリスクレベルや勝率が、最適化期間中に設定したものにどれだけ近いか、また、これらの指標が市場の変化に対してどれだけ安定しているかを推定することにあるのです。 それを評価するためには、月1回のフォワードテストだけでは明らかに不十分です。一連のテストの統計が必要だ。一連のフォワードテスト（例えば、実取引の時期に近い1ヶ月のテストを10回）の結果が、リスクレベルと勝率によって一貫して同じような結果を与える場合、実取引でも同じパラメータがシステムを特徴付けると自信を持って仮定することができます。 実際の結果がフォワードテストで示されたものと一致する限り、このシステムを使用します。 Andrey 2008.08.08 18:52 #66 LeoV писал (а)>> しかし、「しかし」がある。例えば8ヶ月前に見つかったそれらのパターンは、現時点では機能しないかもしれません。そして、そのような例はたくさんあります。 これは、パターンの数が少なく、パターン間の汎化が行われておらず、ネットワークが入力サンプルを記憶しているだけであることを示唆している LeoV さんが書きました(a) >> です。 私はTCが永遠に存在するとは思っていないので、近い将来にTCが存在する証拠を見つけようとしているのですが・・・・。 履歴の上でシステムが機能した事例の統計的な数が多いほど、将来もシステムがうまく機能する確率が高く、原則として8カ月後、1年後に学習させた領域で、多少の株式修正を行ってもシステムが機能することになります。 Леонид 2008.08.08 19:01 #67 Garfish писал (а)>>履歴でシステムが機能した場合の統計的件数が多いほど、将来も同じように成功する確率が高く、このシステムは原則として8カ月後と1年後に訓練した地域で、多少の持分変動はあっても機能することになるのです。 何か例はありますか？すべては理論的にクリアしている、正しいことを言っている。でも、実用化は？ Andrey 2008.08.08 19:33 #68 LeoV писал (а)>> 何か例はありますか？理論的にはすべてクリアしている、正しいことを言っている。実用化は？ まだデモ口座でも実際の取引の結果は出ていないので、今はターミナルでMQLにシステムを移行するのに精一杯です。 しかし、私はアルパリのフォーラムでテストスケッチを公開しました。 Леонид 2008.08.08 22:28 #69 Garfish писал (а)>> デモ口座でも実際の取引結果はまだ出ていません。現在、ターミナルでシステムをMQLに移行する作業に追われています。 しかし、私はアルパリのフォーラムでテストスケッチを見せました。 アルパリで見たものは、あまり良い例ではないですね。第一にドローダウンが大きく、株式がスムーズでないこと、第二に最適化（あるいはトレーニング）期間に興味があるのではなく、そもそもOOSに興味があること、この3点です。ここでは、OOSではなく、最適化期間を表示しています。最適化中は誰でもうまくいくのですが、OOSでどうなるかは大きな問題で、OOSでどのくらいうまくいくかも大きな問題です。それが、ここでのお話です。このようなシステムは、統計的な事例が多ければ多いほど、将来もうまく機能する確率が高くなり、原則的には8ヶ月と1年で、若干の持分変動があっても機能することになるのです。ここにいる誰もが知っていることです。具体的な内容を調べて理解しようとしている。 Andrey 2008.08.09 01:25 #70 LeoV писал (а)>> アルパリで見たものは、いい例ではない。ドローダウンが大きいのが1、エクイティがフラットなのが2、最適化期間（あるいはトレーニング）ではなく、そもそもOOSに興味があるのが3です。ここでは、OOSではなく、最適化期間を表示しています。最適化中は誰でもうまくいくのですが、OOSでどうなるかは大きな問題で、OOSでどのくらいうまくいくかも大きな問題です。それが、ここでのお話です。このようなシステムは、統計的な事例が多ければ多いほど、将来もうまく機能する確率が高くなり、原則として8ヶ月から1年で、訓練した場所で多少の株価修正をしながら機能することになる。ここにいる誰もが知っていることです。具体的な内容を調べて理解しようとしている。 を知らないで、泥沼に突っ込むと、どうなるか？ 不器用じゃない、ここが悪い、それが1、2...具体的に理解するには、人の書いたものをよく読め！ということです。 それぞれのシステムに長所と短所があるのだから、自分の短所を探すのではなく、目指すべきシステムの長所を話せばいいのに。私の絵のことではなく、一般的な話として。 この絵は、2月3月4月に描かれたものです。 私は矛盾しているのか、本当に何も理解していないのか、「アルパリで見たものはあまり良い例ではない」、しかし、統計上のイベントの数、イベントの数が将来のパフォーマンスの確率にどう影響するかという話であれば、私は利益あるトレードの確率密度が高い！あなたの利益/損失の比率が1.27未満であっても、あなたは9あるようです。 しかも、私は15分、あなたは1時間という時間枠で、4倍も履歴が少ないことになるのですが、私の絵のどこがいけないのでしょうか？ について、私は数字がすべての歴史ではないことをアルパリに書いた、ネットワークは、最後の2〜3ヶ月（上の図では最後の4ヶ月）だけを見ていないデータが、それはフォーラムの人々の90％が初等教育を持っていない場合、それを証明することは無意味だろう、結果は、このシステムは、神経ソリューションのネットワークで構築されていると処理がネットワークとの接続DLで発生すると、それは区別しませんが1株式グラフを示しています。結果を表示するためにnsを使いましたが、dllでも同じで、私にとっては最終的な結果が変わるわけではなく、もちろんその時のベストの状態でした。というのであれば、それなりの結果を出すしかないでしょう。つまり、将来的にシステムの忠実性と安定性は高まるが、平等な公平性は低くなる、あるいは平等な公平性は高まるが忠実性は低く、将来的に安定した公平性は低くなる、どちらかを犠牲にしなければならない、ということですが、これも修辞的な質問ですね。自分のTSの欠点として見ることができる。したがって、他のどんなパラメーターよりも重要な利点があるのに、システムの欠点を指摘するのは馬鹿げています。もし、システムが15分足の12ヶ月で訓練されていれば、1ヶ月がドローダウンであっても、将来も同じイークエンシー角で動作する確率が高くなります。同じドローダウンが歴史の反対側に観察されている、あなたがシステムを設定するために使用されているパラメータを見れば、今月は私が次の2ヶ月に見てきたシステムを最適化するために使用されている全体の歴史のわずか7％であった、3月〜4月の株式は成長していたと角度は、私はちょうど毎月の履歴をシフトする必要があります保存されます。というのは、実は次の図のようなものなのです。 12345678910 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 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逆も然り
リクオートの数pipsを除いてほぼ100％一致。
また、理解できる。でも、私が聞きたいのは、そういうことではありません。これらは、できれば最適化されていないTSを構築するための原則です。そして、最適化期間とOOS期間のレポートから、今後のTSの能力を判断する方法を見つけようとしているのです。
十分なOOS統計量を得るために、以下の方策を試してみてください。
最適化期間は8ヶ月、OOS期間は1ヶ月ですね。
最適化期間と検証期間を10回選択します。例えば、こんな感じです。
1.2007年1月1日～2007年8月31日最適化。その後、2007年9月1日～9月30日までチェック。
2. 2007年2月1日から2007年9月31日まで、最適化を行います。そして、2007年10月1日から10月30日まで、私たちはチェックを行いました。
...
10. 2007.11.01 - 2008.06.30 we optimise.2008.07.01-31.07 we check.
これらの統計を確認することで、システムやパラメータについて統計的に信頼できる判断ができるようになります。
十分なOOS統計量を得るために、以下の方策を試してみてください。
最適化期間が8ヶ月、OOS期間が1ヶ月ですね。
最適化と検証の期間を10回選択する。例えば、こんな感じです。
1.2007年1月1日～2007年8月31日最適化。その後、2007年9月1日～9月30日までチェック。
2. 2007年2月1日から2007年9月31日まで、最適化を行います。そして、2007年10月1日から10月30日までの間、チェックします。
...
10. 2007.11.01 - 2008.06.30 we optimise.2008.07.01-31.07 we check.
これらの統計を取ることで、システムおよびそのパラメータを統計的に確実に判断することができるようになります。
言葉の中に文字がある」というのは、私も同感です。しかし、1つだけ「しかし」があります。例えば8ヶ月前に見つかったそれらのパターンは、現時点では機能しないかもしれません。そして、そのような例はたくさんあります。一方、私は、TCが永遠に存在するとは思っていないので、近い将来、TCが機能することを確認できるものを探そうとしています......。
言葉の中にそんな文字がある』というのは、私も同感です。しかし、「しかし」がある。例えば8ヶ月前に見つかったそれらのパターンは、現時点では機能しないかもしれません。そして、そのような例はたくさんあります。私はTCが永遠に存在するとは思っていないので、近いうちに何らかの確証を得ようと思っているのですが・・・・。
>> フォワード分析があるべき姿（例えば上記のような方法）で行われ、システムが利益を上げていたのに、その使用時期が来たとたんに全てが台無しになったという例を、もし可能なら教えてください。
言葉の中にそんな文字がある』というのは、私も同感です。しかし、「しかし」がある。例えば8ヶ月前に見つかったそれらのパターンは、現時点では機能しないかもしれません。そして、そのような例はたくさんあります。私はTSが永遠に存在するとは思っていないので、近いうちにTS作品の確証を得ようと思っているのですが......。
個々の取引には、それぞれのリスクレベルと勝率があります。N回の連続取引も同様です。これらの特性を知り、コントロールできれば、収益性をコントロールすることができます。実は、フォワードテストの目的は、システムのリスクレベルや勝率が、最適化期間中に設定したものにどれだけ近いか、また、これらの指標が市場の変化に対してどれだけ安定しているかを推定することにあるのです。
それを評価するためには、月1回のフォワードテストだけでは明らかに不十分です。一連のテストの統計が必要だ。一連のフォワードテスト（例えば、実取引の時期に近い1ヶ月のテストを10回）の結果が、リスクレベルと勝率によって一貫して同じような結果を与える場合、実取引でも同じパラメータがシステムを特徴付けると自信を持って仮定することができます。
実際の結果がフォワードテストで示されたものと一致する限り、このシステムを使用します。
しかし、「しかし」がある。例えば8ヶ月前に見つかったそれらのパターンは、現時点では機能しないかもしれません。そして、そのような例はたくさんあります。
これは、パターンの数が少なく、パターン間の汎化が行われておらず、ネットワークが入力サンプルを記憶しているだけであることを示唆している
私はTCが永遠に存在するとは思っていないので、近い将来にTCが存在する証拠を見つけようとしているのですが・・・・。
履歴の上でシステムが機能した事例の統計的な数が多いほど、将来もシステムがうまく機能する確率が高く、原則として8カ月後、1年後に学習させた領域で、多少の株式修正を行ってもシステムが機能することになります。
履歴でシステムが機能した場合の統計的件数が多いほど、将来も同じように成功する確率が高く、このシステムは原則として8カ月後と1年後に訓練した地域で、多少の持分変動はあっても機能することになるのです。
何か例はありますか？すべては理論的にクリアしている、正しいことを言っている。でも、実用化は？
何か例はありますか？理論的にはすべてクリアしている、正しいことを言っている。実用化は？
まだデモ口座でも実際の取引の結果は出ていないので、今はターミナルでMQLにシステムを移行するのに精一杯です。
しかし、私はアルパリのフォーラムでテストスケッチを公開しました。
デモ口座でも実際の取引結果はまだ出ていません。現在、ターミナルでシステムをMQLに移行する作業に追われています。
しかし、私はアルパリのフォーラムでテストスケッチを見せました。
アルパリで見たものは、あまり良い例ではないですね。第一にドローダウンが大きく、株式がスムーズでないこと、第二に最適化（あるいはトレーニング）期間に興味があるのではなく、そもそもOOSに興味があること、この3点です。ここでは、OOSではなく、最適化期間を表示しています。最適化中は誰でもうまくいくのですが、OOSでどうなるかは大きな問題で、OOSでどのくらいうまくいくかも大きな問題です。それが、ここでのお話です。このようなシステムは、統計的な事例が多ければ多いほど、将来もうまく機能する確率が高くなり、原則的には8ヶ月と1年で、若干の持分変動があっても機能することになるのです。ここにいる誰もが知っていることです。具体的な内容を調べて理解しようとしている。
アルパリで見たものは、いい例ではない。ドローダウンが大きいのが1、エクイティがフラットなのが2、最適化期間（あるいはトレーニング）ではなく、そもそもOOSに興味があるのが3です。ここでは、OOSではなく、最適化期間を表示しています。最適化中は誰でもうまくいくのですが、OOSでどうなるかは大きな問題で、OOSでどのくらいうまくいくかも大きな問題です。それが、ここでのお話です。このようなシステムは、統計的な事例が多ければ多いほど、将来もうまく機能する確率が高くなり、原則として8ヶ月から1年で、訓練した場所で多少の株価修正をしながら機能することになる。ここにいる誰もが知っていることです。具体的な内容を調べて理解しようとしている。
を知らないで、泥沼に突っ込むと、どうなるか？
不器用じゃない、ここが悪い、それが1、2...具体的に理解するには、人の書いたものをよく読め！ということです。
それぞれのシステムに長所と短所があるのだから、自分の短所を探すのではなく、目指すべきシステムの長所を話せばいいのに。私の絵のことではなく、一般的な話として。
この絵は、2月3月4月に描かれたものです。
私は矛盾しているのか、本当に何も理解していないのか、「アルパリで見たものはあまり良い例ではない」、しかし、統計上のイベントの数、イベントの数が将来のパフォーマンスの確率にどう影響するかという話であれば、私は利益あるトレードの確率密度が高い！あなたの利益/損失の比率が1.27未満であっても、あなたは9あるようです。
しかも、私は15分、あなたは1時間という時間枠で、4倍も履歴が少ないことになるのですが、私の絵のどこがいけないのでしょうか？
について、私は数字がすべての歴史ではないことをアルパリに書いた、ネットワークは、最後の2〜3ヶ月（上の図では最後の4ヶ月）だけを見ていないデータが、それはフォーラムの人々の90％が初等教育を持っていない場合、それを証明することは無意味だろう、結果は、このシステムは、神経ソリューションのネットワークで構築されていると処理がネットワークとの接続DLで発生すると、それは区別しませんが1株式グラフを示しています。結果を表示するためにnsを使いましたが、dllでも同じで、私にとっては最終的な結果が変わるわけではなく、もちろんその時のベストの状態でした。というのであれば、それなりの結果を出すしかないでしょう。つまり、将来的にシステムの忠実性と安定性は高まるが、平等な公平性は低くなる、あるいは平等な公平性は高まるが忠実性は低く、将来的に安定した公平性は低くなる、どちらかを犠牲にしなければならない、ということですが、これも修辞的な質問ですね。自分のTSの欠点として見ることができる。したがって、他のどんなパラメーターよりも重要な利点があるのに、システムの欠点を指摘するのは馬鹿げています。もし、システムが15分足の12ヶ月で訓練されていれば、1ヶ月がドローダウンであっても、将来も同じイークエンシー角で動作する確率が高くなります。同じドローダウンが歴史の反対側に観察されている、あなたがシステムを設定するために使用されているパラメータを見れば、今月は私が次の2ヶ月に見てきたシステムを最適化するために使用されている全体の歴史のわずか7％であった、3月〜4月の株式は成長していたと角度は、私はちょうど毎月の履歴をシフトする必要があります保存されます。というのは、実は次の図のようなものなのです。