最適なパラメータ選択の機械化。共通項を見つけること。 - ページ 3 12345678910...18 新しいコメント Алексей Тарабанов 2011.10.05 22:41 #21 Le0n: 同時に吊り下げられたロット-SLとTPの間に同時にぶら下がるオープンポジションの量...。 累積ストップロスは、捕捉される「可能性のある」すべての損失の合計であり、「現在」は、これらの損失の可能性のあるポジションが開かれた時点で口座にあった残高です...。 それだけです。 私は、この研究の可能な目的を全く見失ってしまった、次は-私抜きで。 Vitaliy 2011.10.05 22:47 #22 tara: それだけです。 私は、研究の可能な目的を全く見失ってしまった。次は、私抜きで、である。 Lesh、それを書いた時の顔を見て笑ってしまいました。男、涙が出た...。えー... ところで、次はあなたの番ですが、どこまで？ 私を連れてって ))) Алексей Тарабанов 2011.10.05 22:58 #23 飛び入り参加 Le0n 2011.10.06 00:37 #24 lasso: IMHO 1) 最適化するTSは、一定ロットで動作すること。 2) 一度に1つ以上のポジションを取らない。そうでない場合は、実際には2つ以上のTSとなる。 ........... そのような具体的な点は岸で議論し、フィッティング・最適化の違いについては、理論哲学者が他のスレッドで議論すべきです。 ああ...は、海岸から離れることはできないのでしょうか......？でも、交渉してみます...。 - TSを最適化することは、どんなロットでもうまくいくかもしれません。この文脈ではどうでもいいことですが......。 - ロット数 - 方向は問わない - 最適化するためには、何度調整してもいいのです - このプロセスを調整と呼ぶか、最適化と呼ぶかは関係ありません。 MTSの比較では、スタート時の預金額と-から-までの期間のみ。 でも、実はこの話題でもそれは二の次で......。タイトルでタスクが宣言されているのですが...。 我々は議論し、おそらく解決し、そして/または同意しなければならない....として1グラムは1立方デシメートルの水の重さの1000分の1...:)...そしてこのグラムでアドバイザーのIQを測ることができる。 アドバイザーのパフォーマンスの質やセットの最適性を反映するような無次元係数を探してみよう...。通常のテスト結果（FF、IO...）と、（おそらく人為的な）あらゆるテスト結果を考慮した上で...どのような点に注意して選んでいるのか、教えてください。 Vitaliy 2011.10.06 01:36 #25 Le0n: どのような点に注意して選んでいるのか、お聞かせください。 繰り返しになりますが、最初のページですでにリンクを示しました。 読まれましたか？ 念のため、もう一度言って おく。 方法論はうまくいくのですが、私が望むような方法ではないのです。そう、それ以来、多くの水が流れ出てしまったのです。Excelをあきらめた...。 もし興味があり、具体的な質問があれば、相談に乗りますよ。 Vitaliy 2011.10.06 01:48 #26 Le0n: ああ...は、沖に出ることはできないのでしょうか......？でも、交渉してみようか・・・。- 最適化されたTCは、どんなロットでも、どんなものでも動作します。この文脈では、どうでもいいことですが...。- ロット数 - 方向は問わない なぜ、99.9％の人がこのようなアイデアを実行しているのに、良い結果が出ないのか、不思議に思ったことはありませんか？ そして、むなしく 何かを理解するためには、できるだけ単純化することが必要です。レンガや原子に分解して... しかし、あなたは逆に、どんなロットでも、どんな方向でもやってしまうのです。お粥です。 だから、この時点であなたと私は絶対に意見が合わないんです。 Avals 2011.10.06 04:52 #27 lasso: 何かを理解しようと思ったら、できるだけ単純化することです。レンガや破片に、原子に分解して...。 さぞかしそして、それぞれの原子を個別にテストし、ロバスト性の基準をクリアしなければならない。 つまり、システム全体としての堅牢性と、システムの一部である個々の部品の堅牢性の両方を評価しなければならないのです。 全体を評価するためには、データのグループ化手法を用いるのが合理的である。すべてのデータをパーツに分け、パーツごとに指標を比較します。それらが一致する（あるいはあまり変わらない）のであれば、それは良いことです。ここで重要なのは、どの指標を比較するかということです。指標は、システムの結果の「良し悪し」を評価するものでなければなりません。どれも一定のメリットとデメリットがあります。だから、プロフィット・ファクターのようなシンプルなものを選んだ方がいいんです。 データのグループ分けが異なる場合があります。最も簡単な方法は、システムリターンをN個の等しい連続したセグメントに分割することである。ランダムな選択でグループ化することも可能です。 標本外を含むテストは、グループ分けと基準比較というロジックは同じですが、別に行われます。違いは、サンプル外での最適化が行われていないことです。 しかし、各要素を個別にチェックする方が、より期待できそうな気がします。ポイントはサブサンプルの比較でもあるが、その形成の基準が評価の対象となる。 I.e.例えばシステムの特定のフィルターを計算してみましょう。揮発させる。このシステムは、ボラティリティが高くなるにつれて、より良く機能すると考えられています。APR>Xのようなシステムフィルターを形成し、Xが増加したときにターゲット指数（プロフィットファクター）がどのように変化するかを見る。 Xが増加するごとにPFが増加するのであれば、フィルタが機能している可能性が非常に高い（ロバスト）。もちろん、Xを増やせば取引回数が減り、トータルの利益は減るが、特定のXを選ぶことは、取引回数（利益）とリスクの妥協点である。つまり、ファクターの強さが変わると、目標比率の単調さ、滑らかさが変わるのです。 もし、Xを増加させたときにPFが上下するのであれば、我々の仮定が間違っているか、ボラティリティ・フィルターを別の形で定式化しなければならないことを意味します。 エントリーレベルを選ぶ際も同じ理屈です。例えば、計算されたレベルがあり、そこからエントリーする。このレベルからのシフト量というパラメータをポイントで人為的に導入しています。例えば、ターゲットレベルがLで、L+Xを選択し、Xが例えば-20から+20に変化したときにPFがどのように変化するかを見ます。 Lレベルの選び方が最適であれば、PFはその位置（X=0）で最大となり、そこから遠ざかるにつれて徐々に減少し、ペリモーダリティが無くなる。 つまり、システムをネジに分解して、それぞれのパーツとしての堅牢性をチェックすることです。余分なものを捨て、疑わしいものを変える。 もちろん、本質的にフィルターではないシステムパラメータも存在する。例えば、MACパラメータ(使用する場合 :)もちろん、収益性は、その周期が長くなったり短くなったりしてはいけませんが、良さの極限付近では、水準器の例のように、滑らかな増減をするはずです。 もう一つ重要なのは、システムが何を稼ぐのか、あるいは自分が稼ぐところで他の人がなぜ負けるのかを理解することです))) Le0n 2011.10.06 06:08 #28 lasso: なぜ、99.9%の人がこれらのアイデアを実行しても、良い結果につながらないのか、不思議に思ったことはありませんか？ そして、むなしく 何かを理解するためには、できるだけ単純化することが必要です。レンガに、原子に、分解して...。 そして、その逆をするのです。どんなロットでも、どんな方向でも。お粥です。 だから、この時点であなたと私は間違いなく同意していないのです。 ...いやはや、99.9%の作者を持つ「どんな」アイデアでも、なぜ結果につながらないのか、不思議に思ったこともあります... :)) そして、何かを理解するためには、すべてを原子化して、それを分割して......という必要はないんです。更なると深くなっていく...。などなど...。絵画（例えばRepin : ）を、個々のピクセルを調べて評価するでしょうか？破壊的だ...。いい？ さあ、plz。建設的である。 ここで 読んでいるのは、アイドル・ブロウ...。 Mushは、ある種の均質性を意味するので、ちょっと違うかもしれませんが......。シチューというか、ヴィネグレットというか...。しかし、この異質なTSのビネガーが、ペアの価格を動かし、その動きをとても「不調和」にしているのです :)) が、それは叙情的な話です。 このテーマについて、具体的な検討事項を整理してみましょう。 Le0n 2011.10.06 06:20 #29 Avals: ...だから、単純なプロフィット・ファクター型にしたほうがいいんです。 で、テスターで利益要因が全く見えない場合は-損失はない．ゼロで割ってはいけないというのは昔から言われていることです．次に何を "取る "べきなのか？ Avals 2011.10.06 06:25 #30 Le0n: とか、テスターで利益要素が全く見えないと、損はないのですが・・・。ゼロで割ってはいけないというのは昔から言われていることです．次に何を "取る "べきなのか？ ということは、取引回数が少なく、統計的な妥当性（結果に対する信頼性）がないということです。 12345678910...18 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
同時に吊り下げられたロット-SLとTPの間に同時にぶら下がるオープンポジションの量...。
累積ストップロスは、捕捉される「可能性のある」すべての損失の合計であり、「現在」は、これらの損失の可能性のあるポジションが開かれた時点で口座にあった残高です...。
それだけです。
私は、この研究の可能な目的を全く見失ってしまった、次は-私抜きで。
それだけです。
私は、研究の可能な目的を全く見失ってしまった。次は、私抜きで、である。
Lesh、それを書いた時の顔を見て笑ってしまいました。男、涙が出た...。えー...
ところで、次はあなたの番ですが、どこまで？
私を連れてって )))
IMHO
1) 最適化するTSは、一定ロットで動作すること。
2) 一度に1つ以上のポジションを取らない。そうでない場合は、実際には2つ以上のTSとなる。
...........
そのような具体的な点は岸で議論し、フィッティング・最適化の違いについては、理論哲学者が他のスレッドで議論すべきです。
ああ...は、海岸から離れることはできないのでしょうか......？でも、交渉してみます...。
- TSを最適化することは、どんなロットでもうまくいくかもしれません。この文脈ではどうでもいいことですが......。
- ロット数 - 方向は問わない
- 最適化するためには、何度調整してもいいのです
- このプロセスを調整と呼ぶか、最適化と呼ぶかは関係ありません。
MTSの比較では、スタート時の預金額と-から-までの期間のみ。
でも、実はこの話題でもそれは二の次で......。タイトルでタスクが宣言されているのですが...。
我々は議論し、おそらく解決し、そして/または同意しなければならない....として1グラムは1立方デシメートルの水の重さの1000分の1...:)...そしてこのグラムでアドバイザーのIQを測ることができる。
アドバイザーのパフォーマンスの質やセットの最適性を反映するような無次元係数を探してみよう...。通常のテスト結果（FF、IO...）と、（おそらく人為的な）あらゆるテスト結果を考慮した上で...どのような点に注意して選んでいるのか、教えてください。
どのような点に注意して選んでいるのか、お聞かせください。
繰り返しになりますが、最初のページですでにリンクを示しました。
読まれましたか？ 念のため、もう一度言って おく。
方法論はうまくいくのですが、私が望むような方法ではないのです。そう、それ以来、多くの水が流れ出てしまったのです。Excelをあきらめた...。
もし興味があり、具体的な質問があれば、相談に乗りますよ。
ああ...は、沖に出ることはできないのでしょうか......？でも、交渉してみようか・・・。
- 最適化されたTCは、どんなロットでも、どんなものでも動作します。この文脈では、どうでもいいことですが...。
- ロット数 - 方向は問わない
なぜ、99.9％の人がこのようなアイデアを実行しているのに、良い結果が出ないのか、不思議に思ったことはありませんか？
そして、むなしく
何かを理解するためには、できるだけ単純化することが必要です。レンガや原子に分解して...
しかし、あなたは逆に、どんなロットでも、どんな方向でもやってしまうのです。お粥です。
だから、この時点であなたと私は絶対に意見が合わないんです。
何かを理解しようと思ったら、できるだけ単純化することです。レンガや破片に、原子に分解して...。
さぞかしそして、それぞれの原子を個別にテストし、ロバスト性の基準をクリアしなければならない。
つまり、システム全体としての堅牢性と、システムの一部である個々の部品の堅牢性の両方を評価しなければならないのです。
全体を評価するためには、データのグループ化手法を用いるのが合理的である。すべてのデータをパーツに分け、パーツごとに指標を比較します。それらが一致する（あるいはあまり変わらない）のであれば、それは良いことです。ここで重要なのは、どの指標を比較するかということです。指標は、システムの結果の「良し悪し」を評価するものでなければなりません。どれも一定のメリットとデメリットがあります。だから、プロフィット・ファクターのようなシンプルなものを選んだ方がいいんです。
データのグループ分けが異なる場合があります。最も簡単な方法は、システムリターンをN個の等しい連続したセグメントに分割することである。ランダムな選択でグループ化することも可能です。
標本外を含むテストは、グループ分けと基準比較というロジックは同じですが、別に行われます。違いは、サンプル外での最適化が行われていないことです。
しかし、各要素を個別にチェックする方が、より期待できそうな気がします。ポイントはサブサンプルの比較でもあるが、その形成の基準が評価の対象となる。
I.e.例えばシステムの特定のフィルターを計算してみましょう。揮発させる。このシステムは、ボラティリティが高くなるにつれて、より良く機能すると考えられています。APR>Xのようなシステムフィルターを形成し、Xが増加したときにターゲット指数（プロフィットファクター）がどのように変化するかを見る。
Xが増加するごとにPFが増加するのであれば、フィルタが機能している可能性が非常に高い（ロバスト）。もちろん、Xを増やせば取引回数が減り、トータルの利益は減るが、特定のXを選ぶことは、取引回数（利益）とリスクの妥協点である。つまり、ファクターの強さが変わると、目標比率の単調さ、滑らかさが変わるのです。
もし、Xを増加させたときにPFが上下するのであれば、我々の仮定が間違っているか、ボラティリティ・フィルターを別の形で定式化しなければならないことを意味します。
エントリーレベルを選ぶ際も同じ理屈です。例えば、計算されたレベルがあり、そこからエントリーする。このレベルからのシフト量というパラメータをポイントで人為的に導入しています。例えば、ターゲットレベルがLで、L+Xを選択し、Xが例えば-20から+20に変化したときにPFがどのように変化するかを見ます。
Lレベルの選び方が最適であれば、PFはその位置（X=0）で最大となり、そこから遠ざかるにつれて徐々に減少し、ペリモーダリティが無くなる。
つまり、システムをネジに分解して、それぞれのパーツとしての堅牢性をチェックすることです。余分なものを捨て、疑わしいものを変える。
もちろん、本質的にフィルターではないシステムパラメータも存在する。例えば、MACパラメータ(使用する場合 :)もちろん、収益性は、その周期が長くなったり短くなったりしてはいけませんが、良さの極限付近では、水準器の例のように、滑らかな増減をするはずです。
もう一つ重要なのは、システムが何を稼ぐのか、あるいは自分が稼ぐところで他の人がなぜ負けるのかを理解することです)))
なぜ、99.9%の人がこれらのアイデアを実行しても、良い結果につながらないのか、不思議に思ったことはありませんか？
そして、むなしく
何かを理解するためには、できるだけ単純化することが必要です。レンガに、原子に、分解して...。
そして、その逆をするのです。どんなロットでも、どんな方向でも。お粥です。
だから、この時点であなたと私は間違いなく同意していないのです。
...いやはや、99.9%の作者を持つ「どんな」アイデアでも、なぜ結果につながらないのか、不思議に思ったこともあります... :))
そして、何かを理解するためには、すべてを原子化して、それを分割して......という必要はないんです。更なると深くなっていく...。などなど...。絵画（例えばRepin : ）を、個々のピクセルを調べて評価するでしょうか？破壊的だ...。いい？ さあ、plz。建設的である。
ここで 読んでいるのは、アイドル・ブロウ...。
Mushは、ある種の均質性を意味するので、ちょっと違うかもしれませんが......。シチューというか、ヴィネグレットというか...。しかし、この異質なTSのビネガーが、ペアの価格を動かし、その動きをとても「不調和」にしているのです :)) が、それは叙情的な話です。
このテーマについて、具体的な検討事項を整理してみましょう。
...だから、単純なプロフィット・ファクター型にしたほうがいいんです。
とか、テスターで利益要素が全く見えないと、損はないのですが・・・。ゼロで割ってはいけないというのは昔から言われていることです．次に何を "取る "べきなのか？