フォローアップのため - ページ 26

 

喜んでもらえたようでよかったです。:-)ついに成功した

Просто оказывается, что любой заточенный на идеальные входы алгоритм даёт плохих входов ничуть не меньше, чем хороших.

IMHOは、市場の説明の仕方の詳細です。それが十分でない限り(つまり、簡単に言えば、何もないところから作られたものである)、人は何も期待できないのです。私も、コーヒーかすの読み取りは悪くないと思うまで、時間をかけて考えてきました。それ以来、コーヒーに切り替えました。:-)

25ページの一番上にあるあなたの投稿を見ました。明らかにお互いに誤解がある。概念的な意味でも、意図した行動という意味でも。それゆえ、あなたの解釈と私の解釈はまったく違うようです。しかし、私は反論しません。合意形成は必要ない。逆に、あなたは意識的に2番目のバリエーションを選んでいるわけですから、お互いに議論に巻き込まれない方がいいと思います。

人それぞれのアプローチがあるのが素晴らしいですね。

共に強くなろう!

すべてを打ち負かす!

バンザ〜イ!

 

帽子を投げるんですか?

Впрочем, в соответствии с моей новой верой, чем больше субъективности, тем лучше :) . Так что твой пост просто душу мне согрел :)

あくまでも「会話のきっかけ」です・・・・・。
誰もが玄関先にいるのに、誰も家に入る勇気がないという印象です。正しいことをする、最高の(風水的に :) 場所を見つけてくれる「猫」が必要です......。

引用について少し:私見ですが、重要だと思います。「コンテキスト」の定義がすべて積み上がってしまうと、どんなに高度なシステムでもこのアルゴリズムを計算することはできません(条件付きですが)......。主観や、私やあなたが大嫌いな「直感」は、やはり存在するのでしょう......。

では、猫を探すか?:)

 
rider писал(а)>>

引用について少し。私見ですが、重要なのは......「コンテキスト」の定義をすべて積み重ねると、いや、最も高度なシステムでも、このアルゴリズムを計算することができるのです

定義を全部積み上げると、完全にごちゃごちゃになっちゃうんですよ。そして、そこから生まれるものは何もない。正しい定義からしか生まれない。

専門家を集めて一山にすると、100%実用的なものは書けないでしょう。正しい考えを持っている人だけが書くことができる。

だから、飲みましょう・・・。

他に何ができるのか?

 

IMHOは、誰かが実際にそのテーマに取り組み、その結果を共有することで、たとえ詳細をすべて伝えなくても、楽しく有益な時間を過ごすことができるのです。そして、その数が多ければ多いほど ...ちゃその方が、スレッドの品質や寿命が向上する可能性が高くなります。アプローチの完全な一致は全く必要ないと思います。問題は、興味を持った人が全員、(さまざまな理由で)十分に働けるわけではないことだと思われます。ある人は他のことで忙しく、ある人は単に方法がわからず、ある人は以前のマーケットへの攻撃で残ったモチベーションの傷跡をカットしています :) 。もう一つは、現在の成果を共有しようという姿勢です。1つ目の要因と反相関しているのではないでしょうか。というのも ...ちゃ(風穴をあける? :) しばしば、不注意に自分の未来の 宝物を 誰かに与えてしまうという恐怖だけでなく、それを見つけるという希望も通り始める:)) 。)

要するに、良いトピックには、資格のある欲のない「新人」が必要なのです :) 。もちろん、イミフです。

 

ここで、「私」のやり方を図解してみましょう。入力のセットを受け取り、各入力について、いくつかの2つのパラメータの値を数える(コンテキストを考慮する)。2次元の位相空間(PS)を得ることができる。より正確には、位相空間の平面による断面。新しい状態パラメータを追加すると次元が増えるが、すでに計算済みのパラメータを再計算する必要はないためである。これこそが、フィックスド・エントリー・アプローチの利点である。ここで、この平面上に、プロファイルのパラメータ依存性の大まかな推定値を構築する。これは、ある意味で確率密度関数に似ている。素敵な写真が撮れる



青い点はエントリーポイントで、ゼロ平面上に位置する。つまり、水面下に潜ると、利益の推定値がプラスになる。では、このケースを上から見ていきましょう

プラスの利益が期待できる領域(=ポイントが表面に隠れている領域)がはっきりとわかる。この2次元の場合、文字通り手でその境界を描くことができる。位相空間の次元が大きくなると、もはや数学なしにはどうにもならない。

問題は、それがフィッティングなのか、そうでないのか、ということです。誰にもわからない :) 。IMHOは、すべてはパラメータに依存します。私は、このような特殊なものは好きではありません。また、利益確定の見積もりの正しさについても、かなり原始的で自信がありません。


P.S.万一わからない人がいたら、これは適当な「初心者」のための餌です :) .

 

私は別の - 入力(劣らず黒 - 読書初心者のための)を生成する "ソリューション "の結果に1ブラックボックス(市場)の相互作用の結果に関するデータを分析することの妥当性を疑問視してみましょう。

;)

位相空間の関連座標系の定義については、私が提案した座標系に もう1軸、つまり上位TFの33軸からのずれを補足することを提案します。わかりやすくするために、また感度の指標としてATRを採用し、ROCが慣性の代わりになるようにしました。

初めて行う。

 

キャンディッド、どのようにしてキャンディッドに なったのですか?司会者に伝言したのか?

 
Candid писал(а)>>

ここで、「私」のやり方を図解してみましょう。入力のセットを受け取り、各入力について、いくつかの2つのパラメータの値を数える(コンテキストを考慮する)。2次元の位相空間(PS)を得ることができる。

さて、この平面上に、ある意味で確率密度回復のような、パラメータに対する利益依存性の大まかな推定値を構築する。

この青い点は入力であり、ゼロ平面に位置している。つまり、水面下に潜ると利益の推定値がプラスになるのである。では、このケースを上から見ていきましょう

さて、世界は不思議に満ちている。これも、私が考えていたアプローチです。そして、もしあなたがその支持者なら、私たちは何について議論していたのでしょうか?:-)

また、「パラメータに応じた利益の概算」と表面としても、どのようにして得られたのでしょうか?

 

なんだかややこしいですね、ベースサンプルでの売買シミュレーションの結果はこんな感じです。

残高3761pts、注文2831件、平均1.3285pts/注文、最大利益6495、最大ドローダウン7229、残高RMS1333.1936、残高/RMS 2.821。

そして、これはOut of Sampleのサンプルにあるものです。

残高 -6950 pips, 999 注文, 平均 -6.957 pips/注文, 最大利益 4347, 最大ドローダウン 10614, 残高のRMS 1630.4733, 残高/SCO -4.2626.

結果が大きく異なる、つまりOoSでこのエントリーアルゴリズムに関して市場が大きく変化していることがお分かりいただけると思います。では、2次元画像の座標の先頭に150×150の矩形を手で切って、簡単なフィルタを作ってみましょう。X軸の場合、これは写真で見るよりも小さい。ポイントは、アルゴリズムが別の入力セットを与えることで、それに対して解決される領域は似たようなタイプだが、より小さいということである。

OoSで取得します。

残高4309pts、注文数424、平均10.1627pts/注文、最大利益5436、最大ドローダウン4089、残高RMS801.62、残高/RMS 5.3754。

なんとなく良すぎて、ああ偶然なんだなあと。

Mathemat >>:

Candid, как ты стал Candid'ом? Модераторам на лапу дал?

いや、MQさんからのお年玉です :)

 
Yurixx >>:

Мдя, мир полон чудес. Это же и есть подход, который я излагал. И если ты его сторонник, то о чем мы спорили ? :-)

А каким интересно образом ты получил "грубую оценку зависимости профита от параметров", да еще в виде поверхности ?

いいえ、ここではパラメータ化する前に設定されたリアルタイムの入力です。まさにそこが争点になったのです。もう一度読んでみてください :)実は今、1年半前に中断した場所に戻っているところなんです。そのとき、あなたはすでに私のアプローチに気づいていたと断言します :) . ところで、そして、それは私が質問したようなものです :) 。

まあ、2つのパラメータがあるのだから、当然サーフェスはあるのだろう。そして、その利益は、与えられた最寄りのポイント数の平均値として取られるだけである。