TAが機能しないなんて、その時は言わないでね - ページ 24 1...1718192021222324252627 新しいコメント Yury Reshetov 2011.02.25 09:05 #231 総じて、パーセプトロンにおけるTCフィッティングの秘密が解明されたと言えるでしょう。 A、B、Cという3つの隣接する過去のデータがあるとします。 BとCでフィッティング、AでOOSとすると、偽信号はフィルターでカットされる：PerceptronA = signum(signum(PerceptronB) + signum(PerceptronC)) AとBでフィッティング、CでOOSとすると、PerceptronC = signum(signum(PerceptronA) - signum(PerceptronB)) というフィルターで偽信号がカットされる。 ここでは算術の法則が適用される。すなわち、A＝B＋Cならば、である。C = A - B のところです。 signum(x)はsignum関数であり、引数によって値が等しくなる。 x = 0ならsignum(x) = 0 x > 0ならsignum(x)=1 x < 0ならsignum(x) = -1 すなわち、過去にOOSテストが成功した場合、トレードシグナルは一貫していなければならず、未来にOOSテストが成功した場合、トレードシグナルは一貫していなければならないのです。 これで、パーセプトロンのTSが、ある一つのヒストリーセクションにのみ最適化されていれば、将来的にフィットする理由がよくわかった。結局、最適化された部分を2つに分けて、その上の信号が不一致でなければならないことを考慮すると、不確実性を扱うので、差分に0、つまり信号がないことになる。その結果、売買シグナルの代わりにSBが表示され、およそスプレッド 分の損失が発生します。 削除済み 2011.02.25 12:29 #232 とてもクール 履歴データA,B,Cと未来データDという3つの隣接する区間があるとする BとCにフィッティングがあれば 1.プロットAで利益を得るためには、BとCのシグナルが一致したときに建玉する必要があります。 2.そして、Dエリアで利益を得るためには、BとCのシグナルが不一致のときにオープンする必要があります。 なんだこれは、T・レシェトフ？ ここでは、ポジションをオープン/クローズするアルゴリズムの実装を紹介します。 //************************************************************ void T_SetSignales(int PASS, bool& BUY_Sign, bool& BUY_Stop, bool& SELL_Sign, bool& SELL_Stop, int& LastBar ) { BUY_Sign = false; BUY_Stop = false; SELL_Sign = false; SELL_Stop = false; int P1 = perceptron1(); int P2 = perceptron2(); switch(PASS) { case 1 : if (P1 > 0) {BUY_Sign = true; SELL_Stop = true;} else {SELL_Sign = true; BUY_Stop = true;} break; case 2 : if (P2 > 0) {BUY_Sign = true; SELL_Stop = true;} else {SELL_Sign = true; BUY_Stop = true;} break; case 3 : if ( (P1 + P2) > 0) {BUY_Sign = true; SELL_Stop = true;} if ( (P1 + P2) < 0) {SELL_Sign = true; BUY_Stop = true;} if ( P1 > 0 && P2 < 0) {SELL_Stop = true; BUY_Stop = true;} if ( P1 < 0 && P2 > 0) {SELL_Stop = true; BUY_Stop = true;} break; } // switch(PASS) return; } // void SetSignales () //************************************************************ Если вас не затруднит, поправьте. 削除済み 2011.02.25 19:04 #233 Юрий Васильевич, хотелось бы обратить ваше внимание, что история самого последнего/правого интервала подгонки-оптимизации не учитывается в вашей программе автоматизации подгонки-оптимизации. Если я в 23 часа сегодня готовлю программу gold_dust для работы с начала следующего дня, то для Н1 пропадают 23 бара. Yury Reshetov 2011.02.25 21:23 #234 more: ユーリ・ヴァシリエヴィッチ、私は、最も新しい/最も正しいフィッティング最適化区間の歴史に注意を促したい は、フィッティング最適化自動化プログラムでは考慮されません。 今日の23時にgold_dustのプログラムを用意して、翌日の頭から動作させる場合、H1では23本のバーが欠落しています。 1.ワシリービッチではなく、ビャチェスラビッチです。 2.私のプログラムではなく、MT4のストラテジーテスターの 方で 削除済み 2011.02.25 22:28 #235 Reshetov:1.ワシリービッチではなく、ビャチェスラビッチです。2.私のプログラムではありませんが、MT4のストラテジーテスターで1.誤字脱字をお詫びします。 2.MT4ターミナルをロードして実行するたびに、 ストラテジーテスターの インターバルの右端の日付を現在の日付と等しく 設定するのはあなた です。 したがって、現在を除く。テスト区間全体の右端を翌日とするのが自然だろう。 の場合、現在の日がテスト間隔に含まれます。 Sceptic Philozoff 2011.02.26 04:22 #236 Farnsworth:出来上がった新しい収益性グラフがランダムかどうかをチェック します。 この点について、セルゲイ さん、詳しく教えてください。何を確認すればいいのか、どのようなランダム性があるのか。 Alexey Subbotin 2011.02.26 08:26 #237 Mathemat: では、セルゲイ さん、この点について詳しく教えてください。何を、どのようなランダム性でチェックする必要があるのか？ なぜか私も興味を持ちましたが、恥ずかしくて聞けませんでした))))(馬鹿にしないように:))) Сергей 2011.02.26 10:15 #238 Mathemat: ここからは、セルジ さん、もう少し具体的にお願いします。何を、どのようなランダム性でチェックするのか バカなことを言ったかもしれませんが、私は数学者ではありません、勉強中です :o)私の推論は、「トレーディングとは何か？いろいろな定義があるが、たとえば、「気配値曲線」が「預金曲線」に変換される過程である。結局、入金（残高）曲線で取引の 良し悪しを判断できることは明らかです。理想的な取引プロセスでは、気配値曲線は理想的な正の傾斜を持つバランスラインに変化 します。 バランスカーブは説明用に他から 借用したものです（無許可）。 例えば、私が投資家やトレーダーで、ある取引システムを購入・信頼・検証しようと考えた場合、つまり、取引プロセスそのものを客観的に評価しようと考えた場合、そのための選択肢はいくらでもあるはずです。出来上がった曲線がランダムなのかどうか、検証してみたいんです。結局、今プラス収支になったからと言って、何とも言えないのです。 私は次のような方法でバランスカーブの時系列を調べて います。 トレンドとランダム性の基準（順位、系列、反転、自己相関基準など多数あります。） フラクタル解析 私はいつもこの方法でチェックし、まさにこのチェックで、ランダムな断片があるため、正のバランスで私の美しい曲線の多くを拒否します。 追記：このようなカーブを見ていて、私が感じた疑問があります。曲がりすぎです:o) 追記 重要な基準の一つを付け加えるのを忘れていました。 もし、相場形成過程のフラクタル特性が、取引過程のフラクタル特性と一致したり、近かったりしたら、そのストラテジーは拒否されます。 Yury Reshetov 2011.02.26 16:12 #239 今日、GD2に搭載されているEAに面白い機能を発見しました。今後は3rdモード（pass=3）で取引するのではなく、1stモードか2ndモードで取引した方がいいことがわかりました。 EAと履歴を12ヶ月分、つまり1年分取ります。歴史は3ヶ月ごとにⅠ期、Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期の4つに分けています。 IとIVのクォーター-これはOOS、IIとIII-サンプルです。 ステージ1まず、pとslの最適値を求めます。すなわち、II四半期とIII四半期の日付を設定し、最初のパーセプトロンx11、x21、x31、x41を刻み、さらにpとslも刻みます。モードパス＝1。最適化し、ベストな結果を設定します。 第2ステージ日付をQ2に設定し、pとslのチェックを外して、最初のパーセプトロンの設定を最適化します。設定で最適な結果を設定してください。 第3ステージIII四半期の日付を設定し、x11, x21, x31, x41から目盛りを外し、x12, x22, x32, x42, pass = 2とし、2番目のパーセプトロンの設定を最適化する。セッティングで最良の結果が得られるように設定しました。 第4ステップpass = 3 をオンにし、I四半期の日付を設定し、テストを実行します。テストが成功すれば、少なくとも1つのパーセプトロンがロバストであることを意味する。 すなわち、GD2手法のように上記のすべてのステップを行う。 ステップ5．日付をQ4、パス＝1に設定する。テストを実行します。 ステップ6．第4四半期の日程を決める、パス＝2。テストを実行します。 パラのテストのうち少なくとも1つ。5 またはパラ6 が成功するはずです。 しかし、我々は未来、つまりQ4でテストを実行した。そして、GDは過去、つまり最初の3四半期ですべてを実行します。パス=1とパス=2のどちらが良い結果を生むかは、どうすれば分かるのでしょうか？最初の3四半期の日付を設定し、まずモード1、次にモード2で実行します。そして、9ヶ月間すべての結果が良好であることを見てみると、モードが最も強固であることがわかります。 Sceptic Philozoff 2011.02.26 16:47 #240 Farnsworth:バランスカーブの時系列を調べるために、私は次のようなものを使っている。 トレンドとランダム性の基準（順位、系列、反転、自己相関基準など多数あります。） フラクタル解析 私はいつもこの方法でチェックしています。まさにこのチェックは、ランダムな断片が あるため、正のバランスを持つ私の美しい曲線の多くを拒否します。。なぜ、こんなに難しいのか（青字の意味）。そうやって、良いシステムを否定するのはどうかと思いませんか？ああ、なるほど、あなたは極端な完璧主義者のようですね...。 imhoは、「成功-失敗」で表現されるトレードのシーケンスは、圧倒的にベルヌーイプロセスである。では、そこからどうやってランダム性を排除するのか。 1...1718192021222324252627 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
総じて、パーセプトロンにおけるTCフィッティングの秘密が解明されたと言えるでしょう。
A、B、Cという3つの隣接する過去のデータがあるとします。
BとCでフィッティング、AでOOSとすると、偽信号はフィルターでカットされる：PerceptronA = signum(signum(PerceptronB) + signum(PerceptronC))
AとBでフィッティング、CでOOSとすると、PerceptronC = signum(signum(PerceptronA) - signum(PerceptronB)) というフィルターで偽信号がカットされる。
ここでは算術の法則が適用される。すなわち、A＝B＋Cならば、である。C = A - B
のところです。
signum(x)はsignum関数であり、引数によって値が等しくなる。
x = 0ならsignum(x) = 0
x > 0ならsignum(x)=1
x < 0ならsignum(x) = -1
すなわち、過去にOOSテストが成功した場合、トレードシグナルは一貫していなければならず、未来にOOSテストが成功した場合、トレードシグナルは一貫していなければならないのです。
これで、パーセプトロンのTSが、ある一つのヒストリーセクションにのみ最適化されていれば、将来的にフィットする理由がよくわかった。結局、最適化された部分を2つに分けて、その上の信号が不一致でなければならないことを考慮すると、不確実性を扱うので、差分に0、つまり信号がないことになる。その結果、売買シグナルの代わりにSBが表示され、およそスプレッド 分の損失が発生します。
とてもクール
履歴データA,B,Cと未来データDという3つの隣接する区間があるとする
BとCにフィッティングがあれば
1.プロットAで利益を得るためには、BとCのシグナルが一致したときに建玉する必要があります。
2.そして、Dエリアで利益を得るためには、BとCのシグナルが不一致のときにオープンする必要があります。
なんだこれは、T・レシェトフ？ ここでは、ポジションをオープン/クローズするアルゴリズムの実装を紹介します。
Юрий Васильевич, хотелось бы обратить ваше внимание, что история самого последнего/правого интервала подгонки-оптимизации
не учитывается в вашей программе автоматизации подгонки-оптимизации.
Если я в 23 часа сегодня готовлю программу gold_dust для работы с начала следующего дня, то для Н1 пропадают 23 бара.
more:
ユーリ・ヴァシリエヴィッチ、私は、最も新しい/最も正しいフィッティング最適化区間の歴史に注意を促したい
は、フィッティング最適化自動化プログラムでは考慮されません。
今日の23時にgold_dustのプログラムを用意して、翌日の頭から動作させる場合、H1では23本のバーが欠落しています。
1.ワシリービッチではなく、ビャチェスラビッチです。
2.私のプログラムではなく、MT4のストラテジーテスターの 方で
1.ワシリービッチではなく、ビャチェスラビッチです。
2.私のプログラムではありませんが、MT4のストラテジーテスターで
1.誤字脱字をお詫びします。
2.MT4ターミナルをロードして実行するたびに、 ストラテジーテスターの インターバルの右端の日付を現在の日付と等しく 設定するのはあなた です。
したがって、現在を除く。テスト区間全体の右端を翌日とするのが自然だろう。
の場合、現在の日がテスト間隔に含まれます。
では、セルゲイ さん、この点について詳しく教えてください。何を、どのようなランダム性でチェックする必要があるのか？
ここからは、セルジ さん、もう少し具体的にお願いします。何を、どのようなランダム性でチェックするのか
バカなことを言ったかもしれませんが、私は数学者ではありません、勉強中です :o)私の推論は、「トレーディングとは何か？いろいろな定義があるが、たとえば、「気配値曲線」が「預金曲線」に変換される過程である。結局、入金（残高）曲線で取引の 良し悪しを判断できることは明らかです。理想的な取引プロセスでは、気配値曲線は理想的な正の傾斜を持つバランスラインに変化 します。
バランスカーブは説明用に他から 借用したものです（無許可）。
例えば、私が投資家やトレーダーで、ある取引システムを購入・信頼・検証しようと考えた場合、つまり、取引プロセスそのものを客観的に評価しようと考えた場合、そのための選択肢はいくらでもあるはずです。出来上がった曲線がランダムなのかどうか、検証してみたいんです。結局、今プラス収支になったからと言って、何とも言えないのです。
私は次のような方法でバランスカーブの時系列を調べて います。
私はいつもこの方法でチェックし、まさにこのチェックで、ランダムな断片があるため、正のバランスで私の美しい曲線の多くを拒否します。
追記：このようなカーブを見ていて、私が感じた疑問があります。曲がりすぎです:o)
追記
重要な基準の一つを付け加えるのを忘れていました。 もし、相場形成過程のフラクタル特性が、取引過程のフラクタル特性と一致したり、近かったりしたら、そのストラテジーは拒否されます。
今日、GD2に搭載されているEAに面白い機能を発見しました。今後は3rdモード（pass=3）で取引するのではなく、1stモードか2ndモードで取引した方がいいことがわかりました。
EAと履歴を12ヶ月分、つまり1年分取ります。歴史は3ヶ月ごとにⅠ期、Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期の4つに分けています。
IとIVのクォーター-これはOOS、IIとIII-サンプルです。
ステージ1まず、pとslの最適値を求めます。すなわち、II四半期とIII四半期の日付を設定し、最初のパーセプトロンx11、x21、x31、x41を刻み、さらにpとslも刻みます。モードパス＝1。最適化し、ベストな結果を設定します。
第2ステージ日付をQ2に設定し、pとslのチェックを外して、最初のパーセプトロンの設定を最適化します。設定で最適な結果を設定してください。
第3ステージIII四半期の日付を設定し、x11, x21, x31, x41から目盛りを外し、x12, x22, x32, x42, pass = 2とし、2番目のパーセプトロンの設定を最適化する。セッティングで最良の結果が得られるように設定しました。
第4ステップpass = 3 をオンにし、I四半期の日付を設定し、テストを実行します。テストが成功すれば、少なくとも1つのパーセプトロンがロバストであることを意味する。
すなわち、GD2手法のように上記のすべてのステップを行う。
ステップ5．日付をQ4、パス＝1に設定する。テストを実行します。
ステップ6．第4四半期の日程を決める、パス＝2。テストを実行します。
パラのテストのうち少なくとも1つ。5 またはパラ6 が成功するはずです。
しかし、我々は未来、つまりQ4でテストを実行した。そして、GDは過去、つまり最初の3四半期ですべてを実行します。パス=1とパス=2のどちらが良い結果を生むかは、どうすれば分かるのでしょうか？最初の3四半期の日付を設定し、まずモード1、次にモード2で実行します。そして、9ヶ月間すべての結果が良好であることを見てみると、モードが最も強固であることがわかります。
バランスカーブの時系列を調べるために、私は次のようなものを使っている。
- トレンドとランダム性の基準（順位、系列、反転、自己相関基準など多数あります。）
- フラクタル解析
私はいつもこの方法でチェックしています。まさにこのチェックは、ランダムな断片が あるため、正のバランスを持つ私の美しい曲線の多くを拒否します。。なぜ、こんなに難しいのか（青字の意味）。そうやって、良いシステムを否定するのはどうかと思いませんか？ああ、なるほど、あなたは極端な完璧主義者のようですね...。
imhoは、「成功-失敗」で表現されるトレードのシーケンスは、圧倒的にベルヌーイプロセスである。では、そこからどうやってランダム性を排除するのか。