聖杯じゃなくて、普通にバブロス!!!! - ページ 427

 
Aleksandr Volotko:

さあ、そうしたら、絶対に倒さなければならない別のものが現れて、それから!...工場へ、もちろん、次のものを倒さなければ、その次のものを...などなど。

また20〜30年、テストに苦しみ、そして確実に工場へ。


位相変動の影響を回避/最小化する方法として、どのようなものが考えられるでしょうか?

  • 従来:最適化長さの少なくとも一部でパラメータの慣性を期待して過剰最適化
  • predictive:最適のドリフトを見極め、事前に先手を打つ試み
  • oscillatory: 振動する位相の考え方と、あらかじめ逆位相に賭けること。
  • 統計的:ゾーンにおける最適値の頻度を決定し、頻度の高いゾーンにベットする。
  • 動学・統計:同じだが、過去の最適値を考慮する(ベイズ方式)
  • ファンダメンタル:将来の市場センチメントを評価し、フラット/ブレイクフェーズを手動で選択する
  • オカルトマジカル:何とも言えない神々しい儀式と生け贄
  • autoregressive: 自己回帰モデル + 追加要因
  • ノンパラメトリック:将来のフェーズを推定するためのデータマイニング/II手法の使用
  • 労働者:投機的な取引をやめて工場へ
  • タイミング:フェーズ長分析、一定期間経過後に取引サイクルが開始される

統計的アプローチの何が問題かというと、数え切れないほどのパラメータがすでに問題になっており、あまりにも単純なモデルでは、位相差の重要な要因を捉えられない可能性がありますが、新しい変数を追加すると、直交空間が劇的に増加し、計算のスピードは言うまでもなく、MT5テスターは正直言って最速ではありません。ポートフォリオでは全てのシンボルに対して何度も行われるので、精度を犠牲にしてでも履歴間隔のポイント値をあらかじめ計算しておくと、作業が早くなるかもしれません。 クラウドの最適化に大金をかけて、自分の衣食住を否定した人がいると、ちらっと聞いたことがありますが、へぇ〜と思いました。また、必要なデータを事前にキャッシュすることでコードを最適化し、テスト速度を大幅に向上させることも課題です。

 
すべてが色あせていく、と書けばよかったのに。
 

17の合成樹脂が3週間のチャンネルを右肩上がりに動き始めた

001

 
sbmill:

17 シンセティックは、3週間のチャンネルを右肩上がりに動き始めた


リベンジに燃える

 
transcendreamer:

統計的アプローチの何が問題かというと、数え切れないほどのパラメータがあっても、すでに問題になっているのです。あまりにも単純なモデルでは、重要な位相微分要因がつかめないかもしれませんが、新しい変数を追加すると、直交空間が劇的に増加し、計算のスピードは言うまでもありません。

はい、オプションとして、いくつかのアイデアをテストするために、必要な統計情報をアップロードした後、MS EXCELを使用して、パラメータを最適化することができます。または統計パッケージのより高度な機能は、もちろん、それを使用する理由を理解する必要があり、何を探すために必要です。動的なプロットでも、EXCELで十分です。しかし...

EXCELでもパラメータによる最適化を実行すると、非常に長い時間がかかるので(量子コンピュータを想像してしまう)、最適化パラメータの作業量とデータ処理時間のバランスを考えなければならないことがあります。

 
Ilmir Galiev:

はい、オプションとして、いくつかのアイデアを試すために、必要な統計データをアップロードした後、MS EXCELを使用してパラメータを最適化することができます。あるいは、より高度な機能を持つ統計パッケージもありますが、もちろん、なぜそれを使うのか、何を見るのか、ということを理解する必要があります。動的なプロットでも、EXCELで十分です。しかし...

EXCELでもパラメータによる最適化を実行すると、非常に長い時間がかかることがあり(量子コンピュータを想像してしまう)、最適化パラメータの作業量とデータ処理時間のバランスを考えなければならないことがあります。

言語に無理がある場合は、Rで確認することも可能です。

 
transcendreamer:

リベンジに燃える

そうそう、ポーカー(1-2-3、ロスフック)もあると最高ですね :)
 
Aleksander:
そうそう、ポーカー(1-2-3、ロスフック)を付けて、見栄えを良くすることもできますよ :)

柄なんですが、どうやって貼るんですか?

になるし、なるようになる;)

 
transcendreamer:


位相差の影響を回避/最小化するためのオプションは何ですか?

  • 従来:最適化長の数分の一以上のパラメータの慣性を期待して過剰な最適化
なんてこった、選択肢はないのか、パラメータは思ったよりずっと早く失われる、惰性に頼るのは行き止まりだ

  • predictive:最適のドリフトを見極め、事前に先手を打つ試み
前作の50/50よりもさらに行き詰まりました。

  • oscillatory: 振動する位相の考え方と、あらかじめ逆位相に賭けること。
前の無駄から発生する無駄も五分五分、道で恐竜に会うか、全く会わないか。

  • 統計的:ゾーンにおける最適値の頻度を決定し、頻度の高いゾーンにベットする。
とうけいうんちく

  • 動学・統計:同じだが、過去の最適値を考慮する(ベイズ方式)
動的統計的うんぬん

  • ファンダメンタル:将来の市場センチメントを評価し、フラット/ブレイクフェーズを手動で選択する
ゼネラルフォグ、ハンドジョビング

  • オカルトマジカル:何とも言えない神々しい儀式と生け贄
くうどう

  • autoregressive: 自己回帰モデル + 追加要因
またもや...

  • ノンパラメトリック:将来のフェーズを推定するためのデータマイニング/II手法の使用
又しても無駄

  • 労働者:投機的な取引をやめて工場へ
そこには何の利益もなく、ただ悲惨なだけで、死の床で、なぜそのような人生を送らなければならないのか、まったく理解できないのだから...。

  • タイミング:フェーズ長分析、一定期間経過後に取引サイクルが開始される
"楽勝" "上の恐竜からこんにちは
---
薬物やその他のキノコの市場分析を忘れているが、これも楽勝で、自分で分かっているはずなのに、なぜ言わなかったのか?

統計的アプローチの問題点は何かというと、数え切れないほどのパラメータがすでに問題になっており、あまりにも単純なモデルでは、位相差の重要な要因を捉えられない可能性があります。ポートフォリオでは全てのシンボルに対して何度も行われるので、精度を犠牲にしてでも履歴間隔のポイント値をあらかじめ計算しておくと、作業が早くなるかもしれません。 クラウド最適化に大金をかけて、自分の衣食住を否定した人がいるとちらっと聞いたことがあります、へぇ〜・・・。また、必要なデータを事前にキャッシュすることで、コードの最適化も行っており、テストのスピードも格段に向上するはずです。

最適化の加速も無駄です。そこにも利益はないので、どんなに速く最適化しても、無駄なものは無駄なまま出力されます、本当の意味で...。

 
Aleksandr Volotko:
選択肢にない(・∀・)パラメーターがなくなるのは思ったよりずっと早い、惰性に頼るのは行き詰まる

前作よりもさらに行き詰まり、50/50

前の無駄から発生する無駄も五分五分、街中で恐竜に遭遇するかしないか。

とうけいうんちく

動的統計的うんぬん

ゼネラルフォグ、ハンドジョビング

くうどう

またもや...

又しても無駄

そこには何の利益もなく、ただ悲惨なだけで、死の床で、なぜそのような人生を送らなければならないのか、まったく理解できないのだから...。

"楽勝" "上の恐竜からこんにちは
---
薬やその他のキノコの市場分析を忘れているが、これも楽勝で、自分で分かっているはずなのに、なぜ言わなかったのか?

最適化の加速も、そこにも利益がないので、いくら無駄を最適化しても、アウトプットでは無駄になってしまう、高尚なものです。

しかも、組み合わせてやると。例えば、キノコを食べ、NSを鍛え、統計学で最適化したとします。