オプティマイザーを使った作業の原則と、はめ込み回避の基本的な方法。 - ページ 6 1234567891011 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2012.02.09 09:11 #51 Avals: どのスレッドでも同じことを議論していますね、自分のモデルについて。すでに皆さんから複数回コメントいただいていると思います)) まあ、まず、モデルではなく、原理ですね。次に、残念ながら私のものではなく、長いひげを持つものです。第三に、コチルの成分分解に基づくモデリングアプローチを否定するような文献を私は知らないのです。 TheXpert 2012.02.09 09:11 #52 実は、商のシミュレーションではなく、期待値をずらすことが目的なんです。定常性は本来全く必要ない。 СанСаныч Фоменко 2012.02.09 09:12 #53 TheXpert: ちなみに、ジグザグで儲けることができます :) ジグザグといえば ジグザグを予測してみたりもしました。結果は素晴らしかったのですが、嘲笑されました。 СанСаныч Фоменко 2012.02.09 09:13 #54 TheXpert: 実は、目的は期待値をずらすことであって、流儀をシミュレートすることではないのです。 過去か未来か？ TheXpert 2012.02.09 09:15 #55 faa1947: 過去に、あるいは未来に？ 原則的に :) ask 2012.02.09 09:20 #56 TheXpert: 実は、商のシミュレーションではなく、期待値をずらすことが目的なんです。定常性は基本的に全く必要ない。 今は本当に塩梅がいいんです。改めてそう思います。 СанСаныч Фоменко 2012.02.09 09:43 #57 ask: 今のは本当に塩ですね。あらためて、そう思います。 また、将来的にずれるかどうかは、どのように判断するのでしょうか？数字への聖なる信仰。 TheXpert 2012.02.09 10:17 #58 なぞなぞのようなものです。正解は112とバンです :) "何を"、"いつ"、"どこで"？ そこで、本当の専門家が...なんていうか"正解の感覚"。正解を聞いたとき、彼らは直感で「これは正しい」と思うのです。 私は専門家ではないと思います。でも、プロセスは似ていると思います(希望的観測) :) Vasiliy Sokolov 2012.02.09 11:09 #59 Avals: これは準定常性、つまりある範囲でのMoの変化です。モに限った話ではないかもしれませんが、この文脈ではモに最も関心があります。 だから、超複雑な方法かもしれないが、規則性を推定するには十分な荒々しさだ)。それよりも、システムパラメータの数と、その変化に対する結果の感度が問題です。パラメータを少し変えただけで、結果が変わってしまうようでは困ります。他にもサインはあります。つい最近、ここに書きましたhttps://www.mql5.com/ru/forum/137614/page5 最小限のパラメータで、超複雑なメソッドを作ってみる。数式が長くなればなるほど、パラメータは多くなる。もちろん法則ではありませんが、現実との近似性は高いと思います。初等関数（モデル）y=axを とります。直線の傾きの角度を変えることができるパラメータ "a "を1つ持っています。そして、それだけです。このモデルを市場に適合させるようにする。もっと複雑なモデルy = ax^2 + bxを考えて みましょう。より複雑で、2つのパラメータを持つ。歴史上、絶対に良いものができるはずです。ここで、これを2つのサブモデルに分けて、y = ax^2 とy = bx を別々にテストしてみましょう。それぞれが悪い結果を示しているので、その合計が元のモデルよりもずっと低くなっているのですね。適合する可能性が高いです。すべてのシンプルなモデルが利益を保証するわけではないが、いずれにせよシンプルであれば適合する確率は低くなる。 シフトの方法やテスト対象のモデルを小さく分割する方法については、後ほど詳しく説明しようと思います。 Sceptic Philozoff 2012.02.09 12:20 #60 faa1947: しかし、もうひとつ、モデルの可逆性があります。左側には商があり、右側のものはすべて、この商の和を与えるはずです。 どういう原理で可逆的（時間的に、とか）であるべきなんだろう...。 物理学者は、自然界に完全な対称性がないことを何十年も前から知っていた。 1234567891011 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
どのスレッドでも同じことを議論していますね、自分のモデルについて。すでに皆さんから複数回コメントいただいていると思います))
ちなみに、ジグザグで儲けることができます :) ジグザグといえば
実は、目的は期待値をずらすことであって、流儀をシミュレートすることではないのです。
過去に、あるいは未来に？
実は、商のシミュレーションではなく、期待値をずらすことが目的なんです。定常性は基本的に全く必要ない。
今は本当に塩梅がいいんです。改めてそう思います。
今のは本当に塩ですね。あらためて、そう思います。
なぞなぞのようなものです。正解は112とバンです :)
"何を"、"いつ"、"どこで"？
そこで、本当の専門家が...なんていうか"正解の感覚"。正解を聞いたとき、彼らは直感で「これは正しい」と思うのです。
私は専門家ではないと思います。でも、プロセスは似ていると思います(希望的観測) :)
これは準定常性、つまりある範囲でのMoの変化です。モに限った話ではないかもしれませんが、この文脈ではモに最も関心があります。
だから、超複雑な方法かもしれないが、規則性を推定するには十分な荒々しさだ)。それよりも、システムパラメータの数と、その変化に対する結果の感度が問題です。パラメータを少し変えただけで、結果が変わってしまうようでは困ります。他にもサインはあります。つい最近、ここに書きましたhttps://www.mql5.com/ru/forum/137614/page5
最小限のパラメータで、超複雑なメソッドを作ってみる。数式が長くなればなるほど、パラメータは多くなる。もちろん法則ではありませんが、現実との近似性は高いと思います。初等関数（モデル）y=axを とります。直線の傾きの角度を変えることができるパラメータ "a "を1つ持っています。そして、それだけです。このモデルを市場に適合させるようにする。もっと複雑なモデルy = ax^2 + bxを考えて みましょう。より複雑で、2つのパラメータを持つ。歴史上、絶対に良いものができるはずです。ここで、これを2つのサブモデルに分けて、y = ax^2 とy = bx を別々にテストしてみましょう。それぞれが悪い結果を示しているので、その合計が元のモデルよりもずっと低くなっているのですね。適合する可能性が高いです。すべてのシンプルなモデルが利益を保証するわけではないが、いずれにせよシンプルであれば適合する確率は低くなる。
シフトの方法やテスト対象のモデルを小さく分割する方法については、後ほど詳しく説明しようと思います。
どういう原理で可逆的（時間的に、とか）であるべきなんだろう...。
物理学者は、自然界に完全な対称性がないことを何十年も前から知っていた。