워크포워드 테스트: 최신 데이터에 대해 정기적으로 다시 최적화되는 거래 전략에서 모델의 성능을 평가하려는 경우 훌륭한 기능인 Walkforward Optimization을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 지난 10주 동안 매주 거래 전략을 다시 최적화하여 백테스트할 수 있습니다. 각 재 최적화 후 거래 전략은 다음 주 데이터를 거래합니다. 테스터는 이 경우 11번의 전체 최적화를 수행하며 매번 1주일씩 이동합니다. 그 결과 매주 트레이딩 전략을 다시 최적화하여 10주 동안 거래한 것처럼 신뢰할 수 있는 결과가 표시됩니다. 최종 최적화는 가장 마지막 날짜까지 이므로, 지난 10회 최적화에 대한 테스트에서와 동일한 방식으로 결과에 만족하면 결과에 따라 계속 거래할 수 있습니다.
그 중 엔진 기반의 마법사에서 네트워크를 구성할 수 있는 가능성을 취소 하고 싶습니다.
또한 잘 알려진 신경 패키지에서 데이터를 가져오거나 내보내는 효과적인 수단에 의존해야 합니다.
허가된 소프트웨어만 사용하는 지지자들을 용서하십시오. ))
NSDT의 네트워크에 대한 모든 설명과 러시아어로 된 NSDT에 대한 추가 사항이 있습니다. 프로그램 자체(버전 5.6)와 모든 플러그인 추가 기능도 있습니다. 필요하면 버리겠습니다. 설명이 있는 파일만 첨부하겠습니다.
프로그램을 처리해야 하는 경우 내가 여기저기서 공부했기 때문에 내가 도울 수 있습니다. ))
엔진이 거래자가 선택한 지표를 자동으로 선택하도록 할 수 있습니다(이것은 전처리 블록에 있음)
상인은 차트에 지표를 놓고 템플릿으로 저장하지만(템플릿은 수동으로 파일에 던져야 함) 네트워크가 시작되면 템플릿 이름을 지정하는 것으로 충분하며 지표는 집어 들었다. tpl 파일 파서는 한 번에 작성할 수 있습니다.
최신 데이터에 대해 정기적으로 다시 최적화되는 거래 전략에서 모델의 성능을 평가하려는 경우 훌륭한 기능인 Walkforward Optimization을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 지난 10주 동안 매주 거래 전략을 다시 최적화하여 백테스트할 수 있습니다. 각 재 최적화 후 거래 전략은 다음 주 데이터를 거래합니다. 테스터는 이 경우 11번의 전체 최적화를 수행하며 매번 1주일씩 이동합니다. 그 결과 매주 트레이딩 전략을 다시 최적화하여 10주 동안 거래한 것처럼 신뢰할 수 있는 결과가 표시됩니다. 최종 최적화는 가장 마지막 날짜까지 이므로, 지난 10회 최적화에 대한 테스트에서와 동일한 방식으로 결과에 만족하면 결과에 따라 계속 거래할 수 있습니다.
원칙적으로도 해결됩니다.
원칙적으로도 해결됩니다.
상인은 차트에 지표를 놓고 템플릿으로 저장하지만(템플릿은 수동으로 파일에 던져야 함) 네트워크가 시작되면 템플릿 이름을 지정하는 것으로 충분하며 지표는 집어 들었다. tpl 파일 파서는 한 번에 작성할 수 있습니다.
확인. 모든 네트워킹 기능은 EchoNet.mqh 파일에 있습니다. 제가 댓글을 좀 쓴 것 같습니다.
네, '쉬움'으로 조금 들떠서 사용하기도 쉬웠는데 다시 하려면... 더 열심히 해야겠어요 :)