Парадокс Монти Холла — вероятностная задача, решение которой (по мнению некоторых) противоречит здравому смыслу. Формулировка задачи: Представьте, что вы стали участником игры, в которой вам нужно выбрать одну из трех дверей. За одной из дверей находится автомобиль, за двумя другими дверями — козы. Вы выбираете одну из дверей, например...
いろいろなことが考えられます。例えば、実増をランダムに混ぜて、この新しい順番でまとめるとか。
問題は、それが何のためにあるのか、ということです。
まあ、例えば、アルゴリズムの安定性をテストするためですね。もし失敗したら、その正答率についての疑問は一挙に解決するのだが......。
肩の荷が下りた)))
たまたま全編をタイトにフィットさせたので、カウンターテスト以外にシミュレーションでフィット感を検出する方法はないのでしょうか？
ドミトリーが提案した、ランダムなシリーズを通してそれを実行し、違いを識別することは、指標やフィルタがないにもかかわらず、アルゴリズム自体が価格に立って、その後のセグメントでこれらの点を繰り返しているので、私のために動作しません。
(システムにおける自己学習の特性）。
例えば、アルゴリズムのロバスト性を確認するため。もし失敗したら、その正答率についての疑問は一挙に解決するのだが......。
肩の荷が下りた)))
たまたま全編をタイトにフィットさせたので、カウンターテスト以外にシミュレーションでフィット感を検出する方法はないのでしょうか？
ドミトリーが提案したもの、ランダムなシリーズを通してそれを実行し、違いを識別することは、指標やフィルタがないにもかかわらず、アルゴリズム自体が価格に立って、その後のセグメントでこれらの点を繰り返しているので、私のために動作しません。
(システムにおける自己学習の特殊性）。
これなら、ある程度納得できる。安定性試験というテーマで記事を書いて います。ただ、そこでモデル化されるのは価格ではなく、取引のシーケンスです。
しかし、これは「未来」からの価格で行うフォワードテストとは似て非なるものでしょう。調整後の過去の価格でのテストです。
いいえ。
良いシグナルを見たとしても、著者がコインで取引していて運が良かっただけなのか、良い取引システムで取引しているのか、決して判断できません。
それがパターンなのか、たまたまなのか、はっきりしたことはわからないのです。ある確率でしか言えません。シグナルが美しいほど、良いシステムで取引できる可能性が高くなります。
テスターの結果はというと通貨ペアの数が多ければ多いほど、より簡単に作ることができます。同様に、最適化パラメータが多ければ多いほど、きれいな利益チャートを実現することができます。
言われているように、10年間を半分に分けましょう。
後半は、偶然にきれいなグラフになることもありますが、これは非常に稀なことです。(これは一定の確率で話したことです)。
あるいは、他の通貨ペアでテストしてみてください。あるペアで機能するシステムが、他の通貨ペアでも機能することはよくあります。
とも言われています。
最適化を行い、出力パラメータを選択したのであれば
もし、それらを少し変えただけで、利益曲線が急激に悪化するのであれば、それはフィットしているのでしょう。
でも、この方法は試していないんです。
ランダムとは、得体の知れない規則性のことなのでしょう。私たちの世界では、何もそれ自体で起こることはありませんから
ランダム性Cと規則性Hは必然性の形容である。したがって、ある瞬間に取引プロセスがランダムな経路をたどるのか、規則的な経路をたどるのかを予測することはできません。従って、TSテストを行う際には、指定されたテスト期間において有効な、ある長さのサンプルについて、相関CとZを決定することになる。この比率を他の長さや期間に適応させようとする試みは、絶望的である。フォワードテストの使用は、TSの安定性を評価する上で重大な誤りである。テスターでのストラテジーのテストは、TS理論に込められたアイデアの効率性をチェックするためのツールである。これ以上何も求められないし、ましてやテスターに何かを期待するのは愚かなことです。80/20の利益という結果でも、TSの安定性を保証するものではありません。タイミングよく、ランダムな20が通常の80を追い越す。当たり前のようで簡単なことではないのです。
何も表示されません。
ただ、本来の姿は10年分を一度に収めるもので、それ以外の場合は塊で収めることになります。同じ卵でも、横顔だけは違うのです
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自分が知っているからこそ、断定的に言っているのです。妄想で人生の何年かを無駄にしたいのなら、それはあなたの権利です）。
どんなアルゴリズムも、確率の有無にかかわらず、将来の 価格行動を予測する。引用を遡ることで、アルゴリズムを無意味なものにしてしまうのです。
フォワード以外の方法はなく、必要性がない。すべては昔、賢い人たちが発明したもので、あなたはそれを使うだけでいいのです。これは全く議論の対象にならない。
このフォーラムに参加する人は、機械学習の教科書を読んでから議論に臨めば、多くの疑問がひとりでに解消されるはずです）。
自分が知っているからこそ、断定的に言っているのです。
1.屁理屈を認めているのだから、喜んで信じるよ、もうそれでいい。
どんなアルゴリズムも、確率の有無にかかわらず、価格の将来の 挙動を予測する。引用符を逆に渡すと、アルゴリズムが無意味になる。
2.この記述には疑問があります。
引用文をまっすぐ渡すか、後ろや横に渡すか、しかし最終的な結果は同じになるアルゴリズムの例をあげます。
通常の時間順序で、1時間に1回、独立した1000回のテストを実施しよう。
モンティ・ホールのパラドックスで、3つの扉を推測するアルゴリズムを考えてみましょう。
https://bodyonov.ru/projects/monty-hall-demo
おそらくご存知でしょう、そして私たちはそれを推測します。
これらの推測の結果はあらかじめ決まっており、〜1〜2%の誤差で66%の正の結果を保証してくれます。
さて、問題は...
アルゴリズムは変えずに、履歴にあるすべての結果・成果を取り出して、日付をシャッフルして別の順番に並べるとしたら、どうでしょうか。
66％）の結果が変わり、アルゴリズムが違ってくるのでは？
自分が知っているからこそ、断定的に言っているのです。妄想で人生の何年かを無駄にしたいのなら、それはあなたの権利です）。
どんなアルゴリズムも、確率の有無にかかわらず、将来の 価格行動を予測する。引用を逆から通すと、アルゴリズムが無意味になる。
フォワード以外の方法はなく、必要性がない。すべては昔、賢い人たちが発明したもので、あなたはそれを使うだけでいいのです。これは全く議論の対象にならない。
このフォーラムに参加する人は、機械学習の教科書を読んでから議論に臨めば、多くの疑問がひとりでに解消されるはずです）。
フォワードは、現実の歴史および/または未来のプロセスとは何の関係もない、未来の歴史の一部分です。
適当にパターンを探すのは愚かなことです。どんなパターンも、発生するプロセスの論理によって正当化される理論、あるいは観測の分析に基づく仮定、あるいはもっともらしい仮定に基づくものでなければならない。そのため、どんな規則性も、それがどのように現れるかをおおよそ予想しながら、意識的に探さなければならない。したがって、パターン探しは骨の折れる作業であり、上記のようなポジションの設定から始めなければならない。この約8年間の探索の中で、私はたった3つの仮定を立てることに成功し、その中で3つの規則性を見出し、良い結果を得ることができたのです。しかし、そのどれもが、FXのような完璧な市場では、優れた結果を出すことは不可能であるという私の思い込みを裏付けるものでした。利益は年率10〜15％の間で変動し、それは10〜20年の複利計算をした場合である。歴史上の特定の、無作為に選んだ年について、この範囲内の利益を保証することさえ不可能である。結論 - FXはまずインターバンクの商品であるため、銀行のそれよりもはるかに大きな利益を安定的に保証された市場で得ることは原理的に不可能である。ただし、これは私の個人的な意見であり、決して他の市場研究者やレーキ評価者に押し付けているわけではありません。より良い結果が出ることを祈っています。
そして、私が開発・研究してきたまさに3つの理論は、誰もが知っているものなのです。
1.市場価格を予測するためのユニバーサル回帰モデルhttps://www.mql5.com/ru/articles/250;
2.市場理論https://www.mql5.com/ru/articles/1825。
3.強気と弱気の強さ分析https://www.mql5.com/ru/code/19139 ,https://www.mql5.com/ru/code/19142.
ありがとうございます。ご提案いただいた素材については、まだ慣れていないところです。
私の沈黙を無礼と思わないでください)
1.フラットフィルターが必要です。 また、周期に依存しないことが必要です。
2. このフィルターを使用して、任意の方向への最大移動量を確認します。
3. 平均的な動きに対する最大の動きの比率を定義し、この比率の最小パラメータを設定します。
例：10/1このパラメータは、a)危機、b)平坦、いずれの場合も1/1に揃い、どのシステムにとっても有害なものとなる。
4.非ランダム運動の絶対パラメータ（最大運動が平均の何倍になるべきか）を導入する。
例えば、非ランダムな動きとして600pipsを取り上げ、指定したものと同等かそれ以上の最大移動量のパラメータを検索してみます。
この場合、注文間の距離は最大200ピップス、すなわちランダムでない動きの1/3とし、ボラティリティを分散させるようにします。
5.注文システムを開き、4.に関連して、ロットを変更しない場合は注文間の距離を、ロットを変更する場合はリスクの度合いを設定します。
6. 安定した結果が得られるまで、3,4 のポイントを徐々に増やします。
7.金融商品ごとに個別に調整する。
8.上記のパラメータで最初にシステムは、リバウンドに動作する必要がありますが、価格が突然高くなる場合は、リバウンドとトレンドの継続に動作します。
PS:現実的に物事を見ることは、個人的には私の観察です。
a) 永遠に指数関数的に成長するものはない。
b) 指数関数的な成長の後、修正がない場合があります。そのため、平均化法は、比較的大きく顕著な動きの時だけ市場に参入するため、大きな損失になる可能性があります。
c) 1については、「理論から実践へ」スレッドのページ数を見ていただければ、その難しさがわかると思います。
d) 常に何かが間違っている可能性がある。だから、注文の開始の特異性による取引の間違いをスムーズにする注文システムに注目したのである。
e) 半年から一年で億万長者になるには、毎月10％安定していれば十分だ。年間150～200％以上は、それ以上やろうと思ってもリスクが高すぎる。
しかし、すべてを失いたくなったら、毎月そうなるようなスーパーシステムを見つけようとはしないでください。 f) あなたはおそらく私のアドバイスを使わないでしょう。それはあまりにも複雑なので、ほとんどの場合、より単純な道-平均化、ロットの増加、または「理論から実践へ」の枝が沈んでいる沼に沈む-を取ることになるでしょう。
がんばってください。
ご教示いただいたフィルタチェックの条件を理解して適用しようと思っているのですが、方法がわかりません...。
問題は、F1条件を定義できないことです。歴史から見ても定期的な価格変動の定義がわからない。
私のアルゴリズムはヘッドとテールの原理で動作し、実際には価格は全く役割を果たしませんので、そこには推測された/されないという結果のみが存在します。
また、歴史には推測される/されないというイベントのシーケンスがありますが、この歴史はアルゴリズムでは考慮されず、そうしないと誤ったモンテカルロ出力になる可能性があります。
だからこそ、結果以外に頼るものはないのです。
そして、鷲・亀を当てた結果が50％以上のランダムやロジカルであることを何とか理解したいものです...。
でも、あなたの条件をどう適用するかは考えてみます）。
私が言っているのは、価格の歴史から実際のパターンを見つけ出すということであって、シミュレーションやそのような歴史に似たものを作り出すということではありません。
現実の状況では、作用因子の履歴が存在しないことがすべての難点である。私たちが明確に知っているのは、中央銀行の金利が時間とともにどう変化してきたかということだけです。そして、インパクトファクターの履歴の知識があれば、適切な数学の問題だけである。
はい、F1、2などは、（規則性自体のロジックとその識別のための）基準信号としてここにあり、それらの知識なしで、それは価格の歴史の中で何が（そのアクションのキーで）規則的であり、何がそうでないと判断することは確かに不可能である。