알렉세이의 요점을 좀 더 자세히 설명해드리겠습니다. 입력에는 과거 데이터만 있습니다. 히스토리에서 이상적인 시스템은 사용 가능한 데이터의 모든 움직임을 '기억'하는 것입니다. 이것이 보간 작업이며, 과거 데이터를 완벽하게 설명하는 함수를 선택합니다. 이러한 함수는 무한히 많습니다. 역사의 깊이가 깊어짐에 따라 점점 더 줄어들고 찾기가 점점 더 어려워 질 것이지만 사용 가능한 역사를 넘어서 나머지 기능의 99 %는 하늘을 가리키고있을 것입니다. 안타깝게도 우리는 역사 밖의 영역(외삽)에 관심이 있습니다. 가장 먼저 할 수 있는 일은 자기 상관관계 확인, 푸리에 스펙트럼 구성, 다양한 통계 살펴보기 등 내부 규칙성을 찾는 것입니다. 그러나 복잡한 시스템(카오스, PRNG, 암호화된 신호)을 다루고 있다면 이러한 방법은 효과가 없습니다. 남은 것은 교차 검증, 여러 쌍에 대한 테스트 및 기타 간접적인 방법을 통해 미래와 과거 데이터를 대략적으로 설명하는 함수(근사치)를 찾는 것뿐입니다. 여기서 우리는 간접적인 방법으로 일부 함수의 계수를 찾는 최적화에서 고전적인 TS와 NS가 공통점이 많다는 결론에 도달하게 됩니다. 이를 위해 NS는 스코, 분산 등의 최소화를 사용합니다. 그러나 트레이딩에서는 수익 극대화, 손실 최소화 등과 같은 다른 기준이 더 선호됩니다. 대체로 문제를 푸는 방법(NS 또는 다른 방법)에 관계없이 모든 것은 근사함수의 계수를 찾는 것으로 귀결됩니다. 그런 다음 스톱, 테이크아웃, MM, PM 등 추가 로직이 추가됩니다.
순전히 형식적으로만 본다면, 모든 최적화는 항상 어떤 모델 내에서 매개변수를 찾는 방식으로 이루어집니다. 즉, 일부 모델은 항상 이미 발견됩니다).
그는 어떤 최적화 알고리즘도 잘못된 모델을 수정할 수 없다는 사실에 대해 이야기하고 있음이 분명합니다. 문제는 좋은 모델과 나쁜 모델을 구별하는 방법입니다. 선험적 지식이없는 경우 (예 : fxsaber가 어떤 모델을 사용하는지 알아낼 수 있습니다 😆 ), 분명히 최적화로 이어질 몇 가지 사후 방법에 의지해야합니다.)
순전히 형식적으로만 보면 이 논리는 절름발이입니다. 모든 최적화는 항상 어떤 모델 내에서 해당 매개변수를 찾는 방식으로 이루어집니다. 즉, 어떤 모델은 항상 이미 존재합니다.)
그가 어떤 최적화 알고리즘도 나쁜 모델을 고칠 수 없다는 사실에 대해 이야기하고 있다는 것은 분명합니다. 문제는 좋은 모델과 나쁜 모델을 구별하는 방법입니다. 선험적 지식이없는 경우 (예 : fxsaber가 어떤 모델을 사용하는지 알아낼 수 있습니다 😆 ), 분명히 최적화로 귀결되는 일부 사후 방법에 의지해야합니다.)
저는 다른 사람들의 접근 방식에 대해 잘 알지 못하기 때문에 논의할 수 없습니다. 하지만 제 경험에 비추어 볼 때 효과가 있었던 것은 인터넷이나 제 나름의 추론을 통해 찾은 다음 인터넷에서 확인했습니다. 제 트레이딩 경력의 전체 역사에서 평균 수익률에 최적화 된 두 가지 전략이 있었는데, 그 중 하나는 Martin에서 무언가를 얻었지만 오랫동안은 아니 었습니다 :). 그리고 최적화 시도가 꽤 많았지만 결국에는 두 가지 전략 만 있었고 그다지 좋지 않았습니다.
그들 중 하나는 순전히 하락장에서 1500 %를 벌었고 변경되었을 때 합병했지만 자금은 이익으로 인출되었습니다. 두 번째는 더 적습니다.
그리고 이것은 최적화를 통해 10년 이상, 어쩌면 15년 동안 지속적이고 주기적인 검색을 한 것입니다.
Maxim Dmitrievsky #: 저는 다른 사람들의 접근 방식에 대해 잘 알지 못하기 때문에 다른 사람들의 접근 방식에 대해 논의할 수 없습니다. 하지만 제 경험에 비추어 볼 때 효과가 있었던 것은 인터넷이나 제 결론을 통해 찾은 다음 인터넷에서 확인했습니다. 내 거래 경력의 전체 역사 동안 평균 수익률에 최적화 된 두 가지 전략이 있었을 것입니다. 그중 하나는 Martin에서 무언가를 얻었지만 오랜 시간이 걸리지 않았습니다 :). 그리고 최적화 시도가 꽤 많았지만 결국에는 두 가지 전략 만 있었고 그다지 좋지 않았습니다.
그들 중 하나는 순전히 하락장에서 1500 %를 벌었고 변경되었을 때 합병했지만 자금은 이익으로 인출되었습니다. 두 번째는 더 적습니다.
그리고 이것은 최적화를 통해 10년 이상, 어쩌면 15년 동안 지속적/주기적으로 검색한 결과입니다.
물론 누군가는 제가 멍청하고 그는 달타냥이라고 주장 할 수 있지만 저는 믿음이 거의 없습니다.
14년은 더 차분했고 하강이 더 길었습니다. 지금은 비슷하지만 더 짧고 예측할 수 없습니다.
Maxim Dmitrievsky #: 저는 다른 사람들의 접근 방식에 대해 잘 알지 못하기 때문에 다른 사람들의 접근 방식에 대해 논의할 수 없습니다. 하지만 제 경험에 비추어 볼 때 효과가 있었던 것은 인터넷이나 제 결론을 통해 찾은 다음 인터넷에서 확인했습니다. 내 거래 경력의 전체 역사 동안 평균 수익률에 최적화 된 두 가지 전략이 있었을 것입니다. 그중 하나는 Martin에서 무언가를 얻었지만 오랫동안은 아니 었습니다 :). 그리고 최적화하려는 시도가 꽤 많았지 만 결국에는 두 가지 전략 만 있었고 그렇게 좋지 않았습니다.
그들 중 하나는 순전히 하락장에서 1500 %를 벌었고 변경되었을 때 합병했지만 자금은 이익으로 인출되었습니다. 두 번째는 더 적습니다.
그리고 이것은 최적화를 통해 10년 이상, 어쩌면 15년 동안 지속적/주기적으로 검색한 결과입니다.
물론 제가 멍청하고 달타냥이라고 주장하는 사람도 있겠지만 저는 그렇게 생각하지 않습니다.
"최적화"라는 단어는 명백한 이유로 우리 포럼에서 나쁜 평판을 얻고 있습니다. 따라서 어떻게 든 그것에서 벗어나고 싶고 단어 자체도 사용하지 않는 것은 이해할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 MOE 모델의 모든 훈련은 거의 항상 최적화이며 노래에서 단어를 제거 할 수 없습니다.
나는 누군가의 감정을 상하게하거나 삶에 대해 가르치거나 사업을하는 방법을 설명하고 싶지 않습니다) MT5에서 MO를 구현할 때 메타 인용문이 내 발언을 고려할 것이라는 희미한 희망으로 만 글을 쓰고 있습니다.
'최적화'라는 단어에 대한 일부 동지들의 알레르기를 이해하지 못하겠군요.
최적화는 최상의 솔루션을 찾는 과정으로 간주되어야 합니다. 견고한 모델의 최상의 솔루션.
정확한 정의가 아니며 검색 프로세스가 모델에 없으면 최적화가 아닌가요? )
예를 들어 저는 최적화 도구를 사용하여 코드를 작성합니다...
최적화는 "선택한 유용성 기준에 따라 관찰할 수 없는 매개변수를 수학적으로 검색하는 것"입니다.
다음과 같은 것입니다.
저는 지표 없이 유로 벅스를 잠시 거래하기로 결정했습니다.
단 하나의 마이너스도없고 항목이 정확하므로 여전히 시장에 대해 어느 정도 이해하고 있음을 의미합니다...
그러나 또한 외부에서 자신을 분석하고, 분석을하고, 결정을 내리는 방법 등을 분석합니다... 이미 분명히 MO의 초기 수준이 아닌 것을 감안할 때 이와 같은 것을 기계에 어떻게 넣을 수 있는지 상상할 수 없습니다....
순전히 형식적으로만 본다면, 모든 최적화는 항상 어떤 모델 내에서 매개변수를 찾는 방식으로 이루어집니다. 즉, 일부 모델은 항상 이미 발견됩니다).
그는 어떤 최적화 알고리즘도 잘못된 모델을 수정할 수 없다는 사실에 대해 이야기하고 있음이 분명합니다. 문제는 좋은 모델과 나쁜 모델을 구별하는 방법입니다. 선험적 지식이없는 경우 (예 : fxsaber가 어떤 모델을 사용하는지 알아낼 수 있습니다 😆 ), 분명히 최적화로 이어질 몇 가지 사후 방법에 의지해야합니다.)
순전히 형식적으로만 보면 이 논리는 절름발이입니다. 모든 최적화는 항상 어떤 모델 내에서 해당 매개변수를 찾는 방식으로 이루어집니다. 즉, 어떤 모델은 항상 이미 존재합니다.)
그가 어떤 최적화 알고리즘도 나쁜 모델을 고칠 수 없다는 사실에 대해 이야기하고 있다는 것은 분명합니다. 문제는 좋은 모델과 나쁜 모델을 구별하는 방법입니다. 선험적 지식이없는 경우 (예 : fxsaber가 어떤 모델을 사용하는지 알아낼 수 있습니다 😆 ), 분명히 최적화로 귀결되는 일부 사후 방법에 의지해야합니다.)
저는 다른 사람들의 접근 방식에 대해 잘 알지 못하기 때문에 다른 사람들의 접근 방식에 대해 논의할 수 없습니다. 하지만 제 경험에 비추어 볼 때 효과가 있었던 것은 인터넷이나 제 결론을 통해 찾은 다음 인터넷에서 확인했습니다. 내 거래 경력의 전체 역사 동안 평균 수익률에 최적화 된 두 가지 전략이 있었을 것입니다. 그중 하나는 Martin에서 무언가를 얻었지만 오랜 시간이 걸리지 않았습니다 :). 그리고 최적화 시도가 꽤 많았지만 결국에는 두 가지 전략 만 있었고 그다지 좋지 않았습니다.
14년도는 더 조용했고 하강 구간이 더 길었습니다. 지금은 비슷하지만 더 짧고 예측하기 어렵습니다.
저는 다른 사람들의 접근 방식에 대해 잘 알지 못하기 때문에 다른 사람들의 접근 방식에 대해 논의할 수 없습니다. 하지만 제 경험에 비추어 볼 때 효과가 있었던 것은 인터넷이나 제 결론을 통해 찾은 다음 인터넷에서 확인했습니다. 내 거래 경력의 전체 역사 동안 평균 수익률에 최적화 된 두 가지 전략이 있었을 것입니다. 그중 하나는 Martin에서 무언가를 얻었지만 오랫동안은 아니 었습니다 :). 그리고 최적화하려는 시도가 꽤 많았지 만 결국에는 두 가지 전략 만 있었고 그렇게 좋지 않았습니다.
"최적화"라는 단어는 명백한 이유로 우리 포럼에서 나쁜 평판을 얻고 있습니다. 따라서 어떻게 든 그것에서 벗어나고 싶고 단어 자체도 사용하지 않는 것은 이해할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 MOE 모델의 모든 훈련은 거의 항상 최적화이며 노래에서 단어를 제거 할 수 없습니다.
나는 누군가의 감정을 상하게하거나 삶에 대해 가르치거나 사업을하는 방법을 설명하고 싶지 않습니다) MT5에서 MO를 구현할 때 메타 인용문이 내 발언을 고려할 것이라는 희미한 희망으로 만 글을 쓰고 있습니다.