最適化とストーリーへの適合 - ページ 2 123456789 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2019.06.22 06:09 #11 secret: はい、サンプルでの質問です。また、アキュラシはどのように算出されるのでしょうか？ここでは通用しない。パラメータが全くないと仮定して、最適なSMAをあてはめたいとします。 なぜmncはうまくいかないのか？ あなたも測定することができます。そのメトリックが機能することを測定するどのオウムでは、分散は基本的にです。 akurasi = 正しく予測されたオブザベーションの数/オブザベーションの数 削除済み 2019.06.22 06:09 #12 Nikolai Semko: 最適化は、取引開始前の最初のスタート時にExpert Advisor本体で一度に行い、その後、取引プロセス中に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だけに見えるように非公開にすることができます。 フォワードの使用にかかわらず、複数のパスでパラメータのオーバーシュートがある場合、それはフィッティングである。 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。 CodeBaseにこのブロックの例はありますか？ secret 2019.06.22 06:15 #13 Maxim Dmitrievsky: なぜMNCが入らないのか？ ノンパラメトリックな曲線、例えばSMAの場合、最適値を持たないので、適合度が上がると偏差の二乗和が減少し続けることになります。 Maxim Dmitrievsky 2019.06.22 06:18 #14 secret: ノンパラメトリックな曲線、例えばSMAの場合、最適値を持たないので、フィット感が強くなるにつれて偏差の二乗和が減少し続けることになるのです。 1stウェーブのトレードに使えるのか？ つまり、一般的に何を最適化しているのか？ Dmitry Fedoseev 2019.06.22 06:19 #15 Vladimir Baskakov: このブロックの例は、CodeBaseにあるのでしょうか？ そして、もしそうだとしたら、それはどのように役立つのでしょうか？ 削除済み 2019.06.22 06:25 #16 Dmitry Fedoseev:そして、もしそうだとしたら、それはどのように役立つのでしょうか？ 私見ですが、標準のMacdサンプルEAは、条件にSLが入っているので、自己最適化EA だと思います。TRも処方すれば、100%になります。 secret 2019.06.22 06:29 #17 Maxim Dmitrievsky:1stウェーブのトレードに使えるのか？ つまり、何を最適化するのか？ ただ、真ん中の写真のようになるようにムービングを 設定したいのですが、そのための指標がわかりません。 Maxim Dmitrievsky 2019.06.22 06:34 #18 secret: ただ、真ん中の写真のようにムービングが行くように直したいのですが、そのためのメートル法がわかりません。 この指標は、スプレッドをカバーする通常取引または関連取引の数として捉えることができます。I.e. 総利益、例えば、機械からの価格の標準偏差で割ったものです。 は、一目でわかる指標です。ISCが単独で何も言わないことは明らかである つまり、マイナス・リバース戦略なら、あとはアナログ 第二の選択肢は、一般化されたモデル、すなわち、多くのモデルの中からMnCの平均を取ることである。 Dmitry Fedoseev 2019.06.22 06:51 #19 Vladimir Baskakov: 私見ですが、標準のMcD Sample EAは、条件にSLが書かれているため、自己最適化Expert Advisorだと思います。TRも処方すれば、100%になります。 ストップロスはありません。トレーリング機能があり、ストップロスを入れる。しかし、それはトレーリングストップに到達しないかもしれない、順序はまっすぐに損失に行くかもしれない、このケースでは、指標の条件に従って、市場の閉鎖があります。 ストップロスやテイクプロフィットをATRやSTDなどに比例させることができるとします。ここでは、パラメータが自己最適化されていると言えますが、Expert Advisor全体ではありません。ストップロスやテイクプロフィットの計算に使用する係数を最適化したいという要望はまだあるかもしれません。常に最適化できるものがある。 ここでは、自己最適化するExpert Advisorに関心が向けられています。テスターの中でみんなが普通にやっていることを、それだけでやってくれるもの。しかし、自己最適化パラメータを最適化 することはできるのですが...。そして、それらを自動的に最適化する...などが延々と続く。 ニコライはSFの領域から何かを提供します。パラメータを検索して最適化するのではなく、ストップロス、テイクプロフィット、タイムリミット期間など、パラメータのすごい山を計算するのです。この課題はファンタジーの世界であり、まったく現実的ではありません。 削除済み 2019.06.22 06:56 #20 Dmitry Fedoseev: ストップロスがついていない。トレーリング機能があり、ストップロスを入れる。しかし、それはトレーリングストップに到達しないかもしれない、順序はまっすぐに損失に行くかもしれない、このケースでは、指標の条件に従って、市場の閉鎖があります。 ストップロスやテイクプロフィットをATRやSTDなどに比例させることができるとします。ここでは、パラメータが自己最適化されていると言えますが、Expert Advisor全体ではありません。ストップロスやテイクプロフィットの計算に使用する係数を最適化したいという要望はまだあるかもしれません。常に最適化できるものがある。 ここでは、自己最適化するExpert Advisorに関心が向けられています。テスターの中でみんなが普通にやっていることを、それだけでやってくれるもの。しかし、自己最適化パラメータを最適化 することはできるのですが...。そして、それらを自動的に最適化する...などが延々と続く。 ニコライはSFの領域から何かを提供します。パラメータを検索して最適化するのではなく、ストップロス、テイクプロフィット、タイムリミット期間など、パラメータのすごい山を計算するのです。この課題はファンタジーの世界であり、まったく現実的ではありません。 まあ、普段から言葉巧みなんでしょう。 123456789 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
はい、サンプルでの質問です。また、アキュラシはどのように算出されるのでしょうか？ここでは通用しない。パラメータが全くないと仮定して、最適なSMAをあてはめたいとします。
なぜmncはうまくいかないのか？ あなたも測定することができます。そのメトリックが機能することを測定するどのオウムでは、分散は基本的にです。
akurasi = 正しく予測されたオブザベーションの数/オブザベーションの数
最適化は、取引開始前の最初のスタート時にExpert Advisor本体で一度に行い、その後、取引プロセス中に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だけに見えるように非公開にすることができます。
フォワードの使用にかかわらず、複数のパスでパラメータのオーバーシュートがある場合、それはフィッティングである。
なぜMNCが入らないのか？
ノンパラメトリックな曲線、例えばSMAの場合、最適値を持たないので、フィット感が強くなるにつれて偏差の二乗和が減少し続けることになるのです。
1stウェーブのトレードに使えるのか？
つまり、一般的に何を最適化しているのか？このブロックの例は、CodeBaseにあるのでしょうか？
そして、もしそうだとしたら、それはどのように役立つのでしょうか？
そして、もしそうだとしたら、それはどのように役立つのでしょうか？
1stウェーブのトレードに使えるのか？
つまり、何を最適化するのか？ただ、真ん中の写真のようにムービングが行くように直したいのですが、そのためのメートル法がわかりません。
この指標は、スプレッドをカバーする通常取引または関連取引の数として捉えることができます。I.e. 総利益、例えば、機械からの価格の標準偏差で割ったものです。
は、一目でわかる指標です。ISCが単独で何も言わないことは明らかである
つまり、マイナス・リバース戦略なら、あとはアナログ
第二の選択肢は、一般化されたモデル、すなわち、多くのモデルの中からMnCの平均を取ることである。
私見ですが、標準のMcD Sample EAは、条件にSLが書かれているため、自己最適化Expert Advisorだと思います。TRも処方すれば、100%になります。
ストップロスはありません。トレーリング機能があり、ストップロスを入れる。しかし、それはトレーリングストップに到達しないかもしれない、順序はまっすぐに損失に行くかもしれない、このケースでは、指標の条件に従って、市場の閉鎖があります。
ストップロスやテイクプロフィットをATRやSTDなどに比例させることができるとします。ここでは、パラメータが自己最適化されていると言えますが、Expert Advisor全体ではありません。ストップロスやテイクプロフィットの計算に使用する係数を最適化したいという要望はまだあるかもしれません。常に最適化できるものがある。
ここでは、自己最適化するExpert Advisorに関心が向けられています。テスターの中でみんなが普通にやっていることを、それだけでやってくれるもの。しかし、自己最適化パラメータを最適化 することはできるのですが...。そして、それらを自動的に最適化する...などが延々と続く。
ニコライはSFの領域から何かを提供します。パラメータを検索して最適化するのではなく、ストップロス、テイクプロフィット、タイムリミット期間など、パラメータのすごい山を計算するのです。この課題はファンタジーの世界であり、まったく現実的ではありません。
ストップロスがついていない。トレーリング機能があり、ストップロスを入れる。しかし、それはトレーリングストップに到達しないかもしれない、順序はまっすぐに損失に行くかもしれない、このケースでは、指標の条件に従って、市場の閉鎖があります。
ストップロスやテイクプロフィットをATRやSTDなどに比例させることができるとします。ここでは、パラメータが自己最適化されていると言えますが、Expert Advisor全体ではありません。ストップロスやテイクプロフィットの計算に使用する係数を最適化したいという要望はまだあるかもしれません。常に最適化できるものがある。
ここでは、自己最適化するExpert Advisorに関心が向けられています。テスターの中でみんなが普通にやっていることを、それだけでやってくれるもの。しかし、自己最適化パラメータを最適化 することはできるのですが...。そして、それらを自動的に最適化する...などが延々と続く。
ニコライはSFの領域から何かを提供します。パラメータを検索して最適化するのではなく、ストップロス、テイクプロフィット、タイムリミット期間など、パラメータのすごい山を計算するのです。この課題はファンタジーの世界であり、まったく現実的ではありません。