最適化とストーリーへの適合

 
これらのコンセプトの根本的な違いは何でしょうか?
 
ないんです。
 
Vladimir Baskakov:
これらのコンセプトの根本的な違いは何でしょうか?
最適化は、取引を開始する前の最初のスタート時にExpert Advisor本体で一度に行い、取引中は最適化されたパラメータを 調整するだけでよいのです。最適化は、Expert Advisorの特別な内部別ブロックがパラメータを計算することによって実行され、パラメータを検索することはありません。この場合、パラメータは自己調整(自己最適化)されるため、Expert Advisorにのみ見えるように非公開にすることができます。

順方向への塗布にかかわらず、複数のパスでオーバーシュートがあれば、適合となる。

二次方程式を力技で解くことを想像してください。こんなの馬鹿げてる。
 
Vladimir Baskakov:
これらのコンセプトの根本的な違いは何でしょうか?

そうですね、同僚たちの言うとおりですどんな最適化も、物語にふさわしいものです

そして、ここでもう一つの問題が出てきます。それは、最適化の結果得られるパラメーターの「質」をどのように判断するかということです。

私見:フォワードテストだけでは最適化の品質を判断できない...。

 
Serqey Nikitin:

そうですね、同僚たちの言うとおりですどんな最適化も、物語にふさわしいものです

そして、ここでもう一つの問題が出てきます。それは、最適化の際に得られたパラメータの品質をどのように判断するかということです。

私の意見:フォワードテストだけでは最適化の品質を判断できない...。

この問題とは1年前から向き合ってきました。

この特性は、まさに「品質」ではなく「持続性」と呼ぶべきものだと私は考えています。

つまり、結果の「美しさ」や「量」ではなく、市場の小さな変化で変化しない能力です。

しかし、私自身は、このパラメータをフォワードテストの結果で測るようにしています。結果は、残念ながら、非常に控えめなものでした。

 

最適化とは、最適な状態(通常はグローバルな状態)を探索することである。つまり、安定したシステムパラメータの探索である。局所最適が見つかったり、最適化するパラメータの次元が大きすぎたりすると、フィッティングになることがあります。

最適化には、良い最適化、不十分な最適化、過剰な最適化があります。過剰な最適化は、ヒストリーマッチングと同列に扱うことができます。


 
Nikolai Semko:
最適化は、取引開始前の最初のスタート時に同じExpert Advisor本体で一度に行い、取引中は最適化されたパラメータのみを 修正する必要があります。最適化は、Expert Advisorの特別な内部別ブロックによって実行され、パラメータを通過する代わりに計算されます。この場合、パラメータは自己調整(自己最適化)されるため、Expert Advisorだけに見えるように非公開にすることができます。

順方向への塗布に関わらず、複数回のパスでオーバーシュートが発生する場合は、適合となります。

二次方程式を力技で解くことを想像してください。こんなの馬鹿げてる。

一般的には、その逆である。

 
最適化か調整か-取引できるかどうかは、システムそのものによります。
 
Maxim Dmitrievsky:

最適化には、良い最適化、不十分な最適化、過剰な最適化があります。

グッドフィットの基準を簡単に思い出してください。
 
secret:
グッドフィットの基準を簡単に思い出してください。

最小限のパラメータで最も受け入れられやすいアキュラシー、2つの言葉で表現すると

これはフォワードなどは関係なく、2つの概念の違いは何かという問題でしたので

フォワードであれば、エラーのバランスなど。フォワードは、最初のセクションの過剰最適化を自動的に削除し、ほぼおそらく

そして、最適化プロセスとは全く関係のない統計学...一般集団、代表的サンプルなど。
 
Maxim Dmitrievsky:

最小限のパラメータで最も受け入れられやすいアキュラシー、2つの言葉で表現すると

これはフォワードなどは関係なく、2つの概念の違いは何かという質問でしたので

フォワードであれば、エラーのバランスなど。フォワードは、最初のセクションの過剰最適化を自動的に削除し、ほぼおそらく

はい、サンプルでの質問です。また、それはどのように算出されているのでしょうか?ここでMNCが通用するわけがない。パラメータが全くないと仮定し、最適なSMAをあてはめたいとします。