最適化とストーリーへの適合 - ページ 4 123456789 新しいコメント CHINGIZ MUSTAFAEV 2019.06.27 10:02 #31 Vladimir Baskakov: TPとSLを使用した場合のようです。 実際、オーバーステイという概念があり、それでかなり長い時間稼ぐことができますが、結局は損をするのです。でも、それだとやっぱりセンスがないんですよ。そして、テストやその他もろもろについては、最適化もテストも何もかも、うまくいったものを使わない限り、全く保証はありません。 削除済み 2019.06.27 10:06 #32 Martin_Apis_Bot Cheguevara: 実際には、違いはありません。オーバーステイのような概念があり、これではいあなたはかなり長い時間を作ることができますが、最終的にはあなたが失われます。でも、これでも多かれ少なかれ合理的な方法なんです。テストやその他のことについては、最適化もテストも何もかも、これまでうまくいってきた、これからもうまくいく、というものを使わない限り、まったく保証はありません。 だから、TPを使わずに、ポジションクローズが コードに書かれているシステムがベストだと言っているんです。例えば、MACD Simpleのように Uladzimir Izerski 2019.06.27 10:33 #33 Martin_Apis_Bot Cheguevara: 最適化とフィッティングは一体のものです。 2つの言葉が存在すれば、それぞれ異なる意味を持つことになります。 フィッティングとは、美しい絵を描くために、ストーリー上の最適なパラメータを選択することと表現できます。 最適化とは、さらに使用するための最適なパラメータを選択することです。 言葉は微妙に違うようですが、意味は違うかもしれません。 Maxim Romanov 2019.06.27 10:50 #34 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？ 最適化するときは、極値（なんて言うんだろう）が一番広い選択肢を選んでいたんです。つまり、分析窓の幅は、40本から150本の間に利益があるとします。そして、どこかに最大値があるのです。分析ウィンドウの幅は、例えば95本など、中間の幅を選択しました。これが最高益でないことは問題ではなく、このシステムは幅広いパラメーターで安定しています。もし、市場のパラメーターのいくつかがなくなっても、そこに行くことができる予備軍がいるのです。全体として、これは実質的なアカウントの安定性を提供します。ウィンドウ（パラメーターの範囲）が狭い場合は、この設定は取っていません。しかし、それでも市場のパラメーターが保たれることを期待して、一定の範囲に収まるようにしたものです。2つ目の方法は、2年間最適化し、10年後にテストする方法です。アルゴリズムが安定していれば、パターンも安定していると考えていました。しかし、これもまた未知のシリーズにふさわしいが、少なくとも規則性が安定していることは言える。 今は、最適化を完全に放棄することにしました。ある既知のパターンを取り上げ、そのパターンに基づいて利益に影響を与える既知の市場パラメータをトレースし、市場パラメータの将来の変化を予測すること。この方法は、より安定的で汎用性の高いものであることが判明しました。 例えば、シンプルな戦略。トレンド相場ならロングで利食い、ショートで損切り、横ばい相場ならロングで損切り、ショートで利食いをする。そうすれば、一定の確率で常に利益を出すことができる。あとは市場の現状を把握し、いつトレンドが出るか、横ばいになるかを予測するだけです。もちろん、ここには多くの疑問があります))何がトレンドで 何がフラットなのか、これらは解決されたディテールなのです。 そして、価格系列の過去の挙動に基づく最適化や学習との変種は、行き止まりだと思います。常に特定の系列にフィッティングすることになり、ある規則性に従って学習することになりますが、その規則性はあなたにとって未知であり、もしその規則性が未知ならば、どうやってそれをコントロールできるのでしょうか？アルゴリズムが履歴から学習して市場のパラメーターの変化を予測するのでなければ。 Serqey Nikitin 2019.06.27 12:51 #35 Maxim Romanov: そして、最適化と価格系列の過去の挙動からの学習で、オプションは行き詰まり、必ず特定の系列に適合するようになると思います 基本的にはすべて正しいのですが、いくつかの改良が加えられています......。 価格系列の過去の振る舞いに基づいて」最適化することは、明確なことではありません...。 私たち（トレーダー）は、利益を上げるために、ある一定の行動順序である「戦略（アルゴリズム）」を開発します。 このアルゴリズムには一定のパラメータがあり、最適化するのはこのパラメータであって、「価格系列の挙動」ではない...。 仮にパラメータを最適化し、テストのある履歴で利益を得たとすると......。 これらのFOR STRATEGYのパラメータが正しいか、フィットしていないか、どのように検証するのでしょうか。 いくつかの選択肢がある... 1.フォワードセクションでテストを実行する...それは役立ちますが、常にではありません...理由は簡単です - 通貨ペア自体は、滑らかさや低ボラティリティなどの特定のプロパティを保持します...。その結果、これらのパラメータは、「戦略」に対して狭い範囲でしか適用されないことになる。 2.他のペアでも試してみてください。その結果、利益が出るようであれば、このストラテジーは普遍的なものであり、したがって長続きするという点では正しいのです。 追伸：私の意見ですが、2つ目の選択肢は1つ目よりも信頼性が高いです...、歴史への適応を忘れることができます Maxim Romanov 2019.06.27 13:21 #36 Serqey Nikitin: 基本的にはすべて正しいのですが、いくつかの改良が加えられています......。 価格系列の過去の振る舞いに基づいて」最適化することは、明確なことではありません...。 私たち（トレーダー）は、利益を上げるために、ある一定の行動順序である「戦略（アルゴリズム）」を開発します。 このアルゴリズムには一定のパラメータがあり、最適化するのはこのパラメータであって、「価格系列の挙動」ではない...。 仮にパラメータを最適化し、テストのある履歴で利益を得たとすると......。 これらのFOR STRATEGYのパラメータが正しいか、フィットしていないか、どのように検証するのでしょうか。 いくつかの選択肢がある... 1.フォワードセクションでテストを実行する...それは役立ちますが、常にではありません...理由は簡単です - 通貨ペア自体は、滑らかさや低ボラティリティなどの特定のプロパティを保持します...。その結果、これらのパラメータは、「戦略」に対して狭い範囲での適用となる。 2.他のペアでも試してみてください。その結果、利益が出るようであれば、このストラテジーは普遍的なものであり、したがって長続きするという点では正しいのです。 追伸：私の意見ですが、2番目の選択肢は1番目の選択肢よりも信頼性が高いです...、そして、履歴の調整を忘れても大丈夫です そうですね、2番目のバリエーションが一番正しいです。ここでは、アルゴリズム自体のパラメータを最適化した のであって、ヒストリーのために調整したわけではありません。理想的には、どのシンボルでも（少なくとも、すべての通貨ペアやすべての株式など、類似したシンボルで）動作する場合は、調整なしでアルゴリズムを最適化したことを意味します。 しかし、私がフォワードを好まないのは、「多くのパラメータを最適化すれば、必ず儲かるものがある」という単純な理由からです。今、私たちはフォワードを行い...以前取得したパラメーターのうち、有益なものが残っています。つまり、1年分の最適化＋1年分のフォワードテスト＝2年分の最適化です。したがって、最適化期間を長くすればするほど、収益性の低い組み合わせが残ることになる。そして、ここでは、我々のアルゴリズムが利益を上げているのか、それとも我々が適合させたのかが不明である。 削除済み 2019.06.27 13:25 #37 Maxim Romanov: はい、2番目の選択肢が最も正しいです。ここでは、履歴に合わせるのではなく、アルゴリズム自体のパラメータを最適化 しました。理想的には、どのシンボルでも（少なくとも、すべての通貨ペアやすべての株式など、類似したシンボルで）動作するのであれば、調整なしでアルゴリズムを最適化したことを意味します。 しかし、私がフォワードを好まないのは、「多くのパラメータを最適化すれば、必ず儲かるものが出てくる」という単純な理由からです。今、私たちはフォワードを行い...以前取得したパラメーターのうち、有益なものが残っています。つまり、1年分の最適化＋1年分のフォワードテスト＝2年分の最適化です。したがって、最適化期間を長くすればするほど、収益性の低い組み合わせが残ることになる。そして、ここでは、我々のアルゴリズムが利益を上げているのか、それとも我々が適合させたのかが不明である。 まあ、5年分で調整すれば、半年分でも十分なんですけどね。そしてまた調整し、さらに半年間、同じ状態を保つことができるのです。 Maxim Romanov 2019.06.27 13:40 #38 Vladimir Baskakov: まあ、5年単位で調整すれば、半年でも十分なんですけどね。その後、再度調整し、さらに半年間は変更する必要はないのです。 事実ではない主要28ペアのほぼ大半について2004年～2019年まで、少数派については2008年～2019年まで、安全に最適化した旧アルゴリズムを持っています。しかし、AUDUSDでは、2004年以来、最適化したにもかかわらず、アルゴリズムが失敗したケースがあった。全体的に見れば、アルゴリズムは良いし、実際の口座で2年以上使っていて、毎月コンスタントに利益を出しているのですが、こんな大きな穴を知ってしまうと、安心できません。 だから、半年では足りないかもしれない、あと10年で足りるかもしれない、1ヶ月で足りるかもしれない、これがフィッティングの最大の問題点であり、理解できないからパターンに従えないのである。そして、それを理解し、追跡することができれば、調整する必要はないのです...。それ自体に問題があるのです。 Uladzimir Izerski 2019.06.27 13:51 #39 価格は外部要因に反応し、依存する。ニュースなどなど・・・。 最適化することで、将来の外的要因に影響を与え、価格が希望通りになるようにしたいのだとわかりました。 成功を祈るのみです))。 削除済み 2019.06.27 13:56 #40 Uladzimir Izerski:価格は外部要因に左右されるリアクティブなものです。ニュースなどなど・・・。 最適化することで、将来の外的要因に影響を与え、価格が希望通りになるようにしたいのだとわかりました。 成功を祈るのみです))。 自分のスレッドにエクササイズの様子を書き込む 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
TPとSLを使用した場合のようです。
実際には、違いはありません。オーバーステイのような概念があり、これではいあなたはかなり長い時間を作ることができますが、最終的にはあなたが失われます。でも、これでも多かれ少なかれ合理的な方法なんです。
最適化とフィッティングは一体のものです。
2つの言葉が存在すれば、それぞれ異なる意味を持つことになります。
フィッティングとは、美しい絵を描くために、ストーリー上の最適なパラメータを選択することと表現できます。
最適化とは、さらに使用するための最適なパラメータを選択することです。
言葉は微妙に違うようですが、意味は違うかもしれません。
これらのコンセプトの根本的な違いは何でしょうか？
最適化するときは、極値（なんて言うんだろう）が一番広い選択肢を選んでいたんです。つまり、分析窓の幅は、40本から150本の間に利益があるとします。そして、どこかに最大値があるのです。分析ウィンドウの幅は、例えば95本など、中間の幅を選択しました。これが最高益でないことは問題ではなく、このシステムは幅広いパラメーターで安定しています。もし、市場のパラメーターのいくつかがなくなっても、そこに行くことができる予備軍がいるのです。全体として、これは実質的なアカウントの安定性を提供します。ウィンドウ（パラメーターの範囲）が狭い場合は、この設定は取っていません。しかし、それでも市場のパラメーターが保たれることを期待して、一定の範囲に収まるようにしたものです。2つ目の方法は、2年間最適化し、10年後にテストする方法です。アルゴリズムが安定していれば、パターンも安定していると考えていました。しかし、これもまた未知のシリーズにふさわしいが、少なくとも規則性が安定していることは言える。
今は、最適化を完全に放棄することにしました。ある既知のパターンを取り上げ、そのパターンに基づいて利益に影響を与える既知の市場パラメータをトレースし、市場パラメータの将来の変化を予測すること。この方法は、より安定的で汎用性の高いものであることが判明しました。
例えば、シンプルな戦略。トレンド相場ならロングで利食い、ショートで損切り、横ばい相場ならロングで損切り、ショートで利食いをする。そうすれば、一定の確率で常に利益を出すことができる。あとは市場の現状を把握し、いつトレンドが出るか、横ばいになるかを予測するだけです。もちろん、ここには多くの疑問があります))何がトレンドで 何がフラットなのか、これらは解決されたディテールなのです。
そして、価格系列の過去の挙動に基づく最適化や学習との変種は、行き止まりだと思います。常に特定の系列にフィッティングすることになり、ある規則性に従って学習することになりますが、その規則性はあなたにとって未知であり、もしその規則性が未知ならば、どうやってそれをコントロールできるのでしょうか？アルゴリズムが履歴から学習して市場のパラメーターの変化を予測するのでなければ。
そして、最適化と価格系列の過去の挙動からの学習で、オプションは行き詰まり、必ず特定の系列に適合するようになると思います
基本的にはすべて正しいのですが、いくつかの改良が加えられています......。
価格系列の過去の振る舞いに基づいて」最適化することは、明確なことではありません...。
私たち（トレーダー）は、利益を上げるために、ある一定の行動順序である「戦略（アルゴリズム）」を開発します。
このアルゴリズムには一定のパラメータがあり、最適化するのはこのパラメータであって、「価格系列の挙動」ではない...。
仮にパラメータを最適化し、テストのある履歴で利益を得たとすると......。
これらのFOR STRATEGYのパラメータが正しいか、フィットしていないか、どのように検証するのでしょうか。
いくつかの選択肢がある...
1.フォワードセクションでテストを実行する...それは役立ちますが、常にではありません...理由は簡単です - 通貨ペア自体は、滑らかさや低ボラティリティなどの特定のプロパティを保持します...。その結果、これらのパラメータは、「戦略」に対して狭い範囲でしか適用されないことになる。
2.他のペアでも試してみてください。その結果、利益が出るようであれば、このストラテジーは普遍的なものであり、したがって長続きするという点では正しいのです。
追伸：私の意見ですが、2つ目の選択肢は1つ目よりも信頼性が高いです...、歴史への適応を忘れることができます
基本的にはすべて正しいのですが、いくつかの改良が加えられています......。
価格系列の過去の振る舞いに基づいて」最適化することは、明確なことではありません...。
私たち（トレーダー）は、利益を上げるために、ある一定の行動順序である「戦略（アルゴリズム）」を開発します。
このアルゴリズムには一定のパラメータがあり、最適化するのはこのパラメータであって、「価格系列の挙動」ではない...。
仮にパラメータを最適化し、テストのある履歴で利益を得たとすると......。
これらのFOR STRATEGYのパラメータが正しいか、フィットしていないか、どのように検証するのでしょうか。
いくつかの選択肢がある...
1.フォワードセクションでテストを実行する...それは役立ちますが、常にではありません...理由は簡単です - 通貨ペア自体は、滑らかさや低ボラティリティなどの特定のプロパティを保持します...。その結果、これらのパラメータは、「戦略」に対して狭い範囲での適用となる。
2.他のペアでも試してみてください。その結果、利益が出るようであれば、このストラテジーは普遍的なものであり、したがって長続きするという点では正しいのです。
追伸：私の意見ですが、2番目の選択肢は1番目の選択肢よりも信頼性が高いです...、そして、履歴の調整を忘れても大丈夫です
そうですね、2番目のバリエーションが一番正しいです。ここでは、アルゴリズム自体のパラメータを最適化した のであって、ヒストリーのために調整したわけではありません。理想的には、どのシンボルでも（少なくとも、すべての通貨ペアやすべての株式など、類似したシンボルで）動作する場合は、調整なしでアルゴリズムを最適化したことを意味します。
しかし、私がフォワードを好まないのは、「多くのパラメータを最適化すれば、必ず儲かるものがある」という単純な理由からです。今、私たちはフォワードを行い...以前取得したパラメーターのうち、有益なものが残っています。つまり、1年分の最適化＋1年分のフォワードテスト＝2年分の最適化です。したがって、最適化期間を長くすればするほど、収益性の低い組み合わせが残ることになる。そして、ここでは、我々のアルゴリズムが利益を上げているのか、それとも我々が適合させたのかが不明である。
はい、2番目の選択肢が最も正しいです。ここでは、履歴に合わせるのではなく、アルゴリズム自体のパラメータを最適化 しました。理想的には、どのシンボルでも（少なくとも、すべての通貨ペアやすべての株式など、類似したシンボルで）動作するのであれば、調整なしでアルゴリズムを最適化したことを意味します。
しかし、私がフォワードを好まないのは、「多くのパラメータを最適化すれば、必ず儲かるものが出てくる」という単純な理由からです。今、私たちはフォワードを行い...以前取得したパラメーターのうち、有益なものが残っています。つまり、1年分の最適化＋1年分のフォワードテスト＝2年分の最適化です。したがって、最適化期間を長くすればするほど、収益性の低い組み合わせが残ることになる。そして、ここでは、我々のアルゴリズムが利益を上げているのか、それとも我々が適合させたのかが不明である。
まあ、5年単位で調整すれば、半年でも十分なんですけどね。その後、再度調整し、さらに半年間は変更する必要はないのです。
事実ではない主要28ペアのほぼ大半について2004年～2019年まで、少数派については2008年～2019年まで、安全に最適化した旧アルゴリズムを持っています。しかし、AUDUSDでは、2004年以来、最適化したにもかかわらず、アルゴリズムが失敗したケースがあった。全体的に見れば、アルゴリズムは良いし、実際の口座で2年以上使っていて、毎月コンスタントに利益を出しているのですが、こんな大きな穴を知ってしまうと、安心できません。
だから、半年では足りないかもしれない、あと10年で足りるかもしれない、1ヶ月で足りるかもしれない、これがフィッティングの最大の問題点であり、理解できないからパターンに従えないのである。そして、それを理解し、追跡することができれば、調整する必要はないのです...。それ自体に問題があるのです。
価格は外部要因に反応し、依存する。ニュースなどなど・・・。
最適化することで、将来の外的要因に影響を与え、価格が希望通りになるようにしたいのだとわかりました。
成功を祈るのみです))。
価格は外部要因に左右されるリアクティブなものです。ニュースなどなど・・・。
最適化することで、将来の外的要因に影響を与え、価格が希望通りになるようにしたいのだとわかりました。
成功を祈るのみです))。