TSR - トレーディングシステムの蘇生 - ページ 11

新しいコメント
 
Reshetov:

つまり、星が同時に並んでいるわけではないのです。どうでもいいことだが、最も重要なことは、ほとんどすべての結果が（何の証明にも実証にも役に立たない個々の愚痴を数えなければ）利益に収束したことであり、これで（有望ではない）TAの問題は完全に停止することができる。



利益はどこにあるのか？まともな期間のリアルタイムの統計はあるのか？そうでなければ、いつものように「オタク」と呼ばれるクソみたいなものを出してきて、「支部と掲示板は閉鎖してもいい」という筋書きになってしまう :)もう一度、才能のある人へ - クソを混ぜないでください、結果としてクソを得ることになります。そして、そのような方法では何か良いものが生まれることはないでしょう。:)

システムの堅牢性を評価する必要があり、そのための方法はいくつかある。フィッティングでフィルタリングするのではなくまた、ロバストなシステムを見つけると、通常は離散的な入出力信号が得られ、実質的に時間的に重ならないため、互いにフィルタリングする必要がなくなります。同時に、一方向のポーズを長時間キープすることができます。

 
Avals:
...システムの堅牢性を評価する必要があり、そのための方法がいくつかある。
アヴァルス これらの方法を引用していただけますか？TSのロバスト性を歴史上（特定の数字で）だけでなく、将来の予測も含めて数学的に推定してみたいと思います。さらに、この予測が少なくとも統計的に（OOSの）現実と一致することが望ましい。
 
voltair:
アヴァルス これらの方法を引用してもらえますか？ここでは、TSの頑健性を歴史（ある特定の数字）だけでなく、将来の予測も含めて数学的に推定したいと思います。さらに、この予測が少なくとも統計的に（OOSの）現実と一致することが望ましい。


つまり、システムの各要素、フィルター、入出力条件などを比較的個別にロバスト性を評価することができるのです。そして、各要素はこのテストに無事合格しなければならない。良いフィルターは、例えば、フィルター条件を厳しくすると、一貫して結果の質が向上するはずである（PFの増加、ドローダウンの減少など）。もし、そうならない場合は、-廃棄してください。これは、通常のテスターを使用して、フィルタの特定のパラメータに対する最適化の 結果を見ることで実装することができます。

他にも方法はあるのですが、ここであまり書くのは億劫なので :)

 
Avals:
... つまり、システムの各要素、フィルタ、入出力条件を比較的個別にロバスト性を評価することができます ...
フィルタのロバスト性を評価する方法を教えてください（またはリンクを貼ってください）。やはりTC全体がある種のフィルターだと考えていいのでしょう。
 

TSにN個の明示的および暗黙的な入力パラメータがある場合。そして、それらすべてを最適化すると、異なる特性（利益、PF、FS、ドローダウンなど）の（N＋1）次元のサーフェスが得られます。

これらの表面はそれぞれ「滑らか」であるべきです。そうでない場合は、少なくとも入力パラメータの一部がフィッティングフィルタになっている。

 
voltair:
OK、フィルタのロバスト性を推定する方法を教えてください（またはリンクを教えてください）。TCはある種のフィルターであると考えることができます。


そう、ほとんどのTCは、一連のフィルタの論理和と考えることができるのです。すなわち、ブール変数と演算のセット、および、または、それらを使用しないことです。また、別途、入出力レベルの計算を行う。ニューロンやファジーロジックには適用されない。

リンクがないんです。スパイダーで議論された。簡単な例として、例えば、IQレベルの身長依存性を計算する。身長が高いほどIQが低いというルール（確認が必要）を想定する。 そして、身長-IQのレベルの統計があります。これを用いて、サブサンプルの身長>H-平均IQを算出する。もし、あるレベルから始まり、列挙Xの各ステップごとに平均IQレベルが徐々に減少するなら、それが偶然ではなく正当である確率は著しく増加することになる。もし、Xが増加するにつれて上下するのであれば、それはおそらく間違いであり、誤りを発見するか、再定義する必要があります。

他にも統計的な手法もあれば、非統計的なもの、つまり論理的なものもある。

 
Avals:
...スパイダーで議論される簡単な例を挙げると、例えば、IQレベルの身長依存性を計算する。あるルール（チェックが必要）があると仮定する．もし、あるレベルから出発して、Xの列挙が進むごとに平均IQレベルが徐々に低下するなら、この法則が本当に正当であり、偶然ではない可能性が非常に高くなる ...
ありがとうございます。一般的な考え方は明確なようですが、実際のTCに関して実践に発展させるとよいでしょう。あなたの意見では、彼らのケースで何を取るべきかの依存？
hrenfx
TSがN個の明示的および暗黙的な入力パラメータを持つ場合。そして、それらをすべて最適化すると、異なる特性（利益、FF、FS、ドローダウンなど）の（N＋1）次元曲面が得られます。これらの表面はそれぞれ「滑らか」であるべきです。そうでない場合は、少なくとも入力パラメータの一部がフィッティングフィルタである。
いやあ、これは私の観察に近いものがありますね。私の「なめらか係数」まで導入して計算しています。そのような表面をイメージしたのでしょうか？あるいは、一般的な滑らかさを推定してください。
 
voltair:
ありがとうございました。一般的にはアイデアは明確なようですが、実際のTCに向けた実践に発展させると良いでしょう。このような場合、どのような対応が必要でしょうか？
任意のフィルター特定のシステムを構築するためにどのようなフィルターを使用するかは、別のトピックになります。システムの種類（使用するパターンの特性）に依存します。どのようなシステムにも対応できるユニバーサルフィルターは存在しない。ボラティリティ、一定時間内の動きのしきい値、出来高値、時間などを基準とすることができる。いろいろなバリエーションがありますね :)
 
voltair:
そのような表面をイメージしたのでしょうか？それとも、一般的にその滑らかさを推定しているのでしょうか？

MT4には、1入力パラメータと2入力パラメータのビジュアル化が標準搭載されています。新しい入力パラメータ（フィルター）を入力する際には、そのパラメータだけを最適化し、曲線の滑らかさを見ることをお勧めします。

表面（2次元、3次元）の滑らかさを目視で見積もっています。より次元の高い表面については、滑らかさの推定を行わなかった。これまでは、すべてを2次元、3次元のケースに落とし込めばよかったのです。

平滑化係数」はどのように算出するのですか？

 
Reshetov:

2. jooは、彼の方法は常に再最適化を必要とすると報告しています。OOSでは、3ヶ月から5ヶ月の間、順調に利益が伸びています。つ まり、システマチックに継続的にコンピュータを動かす必要がないのです。

それについて、いくつか質問があります。

1.この3～5ヶ月間、OOSで安定的に利益を伸ばせるのはなぜですか？

2.お金を賭けているのですか？

1...45678910111213
新しいコメント