최적화의 본질
최적화는 어떤 유형의 전략에 적합합니까?
숫자 매개변수가 있는 모든 항목에 대해.
숫자 매개변수가 있는 모든 항목에 대해.
남자는 진실을 말한다. 짧고 명확합니다. 매개변수는 게으른 숫자의 유아용 묶음입니다. 그들은 규율과 질서가 부족합니다. 따라서 최적화 가마솥으로 보내어 자신의 위치를 알 수 있도록 합니다.
흠, 나도 그렇게 생각했는데, 최근 막연한 의심에 괴로워하며 '진실'이 멀어지기 시작했다.
너무 많은 글자를 만들고 싶지 않습니다. 예를 들어 보겠습니다.
예를 들어 전략: 무작위 입력 , TP 및 SL 에 의한 수정.
우리는 TP 와 SL 을 최적화합니다.
단순화를 위해 비율을 고정할 수 있습니다. TP / SL , 하나의 매개변수(승수)를 최적화합니다.
이러한 최적화의 결과가 논리적이고 실용적인 의미가 있으며 가장 중요한 이유는 무엇입니까?
그러한 의미의 존재를 결정하는 것은 무엇입니까?
흠, 나도 그렇게 생각했는데, 최근 막연한 의심에 괴로워하며 '진실'이 멀어지기 시작했다.
너무 많은 글자를 만들고 싶지 않습니다. 예를 들어 보겠습니다.
예를 들어 전략: 무작위 입력 , TP 및 SL 에 의한 수정.
우리는 TP 와 SL 을 최적화합니다.
단순화를 위해 비율을 고정할 수 있습니다. TP / SL , 하나의 매개변수(승수)를 최적화합니다.
이러한 최적화의 결과가 논리적이고 실용적인 의미가 있으며 가장 중요한 이유는 무엇입니까?
그러한 의미의 존재를 결정하는 것은 무엇입니까?
이 최적화는 입력이 무작위이기 때문에 논리적도 실용적이지 않습니다....
여기에서 나는 거의 동일합니다. 수치적 매개변수가 있는 모든 전략에 대해 최적화가 의미가 없는 것으로 나타났습니다.
토론을 계속합시다.
모두를 위한 것이 아니라면 무엇을 위해 있고 무엇을 위해 존재하지 않습니까? 전략에 대한 모든 가능한 옵션이나 낮은 수준의 기술적 특성을 나열함으로써 합리적인 수의 범주로 일반화할 수 있습니까?
따라서 최적화의 의미를 평준화하는 첫 번째 속성은 입력의 임의성입니다. 그리고 왜? 기술적으로, 각 거래, 진입 및 퇴출의 MO 이익은 동등하게 영향을 받습니다. 즉, 무작위 진입 및 고품질 퇴출로 고품질 진입 및 퇴출에 비해 거래의 약 2 MO 이익 감소가 있습니다. 출구. 그러나 일정한 TP \ SL 모두가 이해하는 것처럼 "고품질" 출력을 가장하지는 않지만 이러한 방식으로도 최적화함으로써 다양한 테스트에서 "아름다운" 허용 가능한 수익 및 기타 통계를 선택할 수 있습니다.
뭐가 잘못 되었 니? 좀 더 일반적인 질문을 합시다. 최적화의 품질과 본질은 입력과 출력의 "품질"에 어떻게 의존합니까? 이를 수량화하는 방법은 무엇입니까?
예를 들어 가장 인기 있는 Mashka 전략을 살펴보겠습니다.
전략: 개장 신호는 빠른 이동 평균의 하향 교차점이며, 하향 신호입니다. 항상 시장에서 뒤집습니다.
질문: 이동 창을 개별적으로 또는 비례적으로 최적화하면 첫 번째 경우(random + TP \ SL )와 근본적으로 다른 결과를 얻을 수 있습니까?
모든 사람에게 해당되는 것은 아니지만 대부분의 스캘퍼에게 최적화는 의미가 없습니다. 테스터와 데모(실제)의 결과가 매우, 매우 크게 다르기 때문입니다.
또한 테스터의 스캘퍼 결과 는 테스트 모드 (임의의 지연이 있는 일반 모드, 모든 틱, М1의 OHLC)에 따라 다릅니다.
특히 Metatrader 테스터의 맥락에서 지금 발사 속도에 대한 주제를 떠나자. 테스트와 최적화의 근본적인 차이 때문이 아니라 실제 테이프(틱) 또는 1m 미만의 데이터가 없기 때문입니다. 이것. 사실, 그 차이는 매일이 수정해야 할 최소한의 단계라면 일간 전략을 매일 테스트하는 것이 불가능할 것과 같습니다.
교환의 맥락에서 유동성과 실제 미끄러짐의 문제도 있습니다. 즉, 지연 또는 DC 합성이 아니라 실제 유리 섭취입니다.
일반적으로 추세 전략은 상당히 안정적인 결과를 제공합니다. 따라서 이러한 전략을 테스트하고 최적화하는 것이 좋습니다.
최적화에 관한 것이며 테스트 자체는 사소한 프로세스입니다. 매개변수 공간에서 극한값이 얼마나 유효한지, 그리고 그 유효성의 신뢰도를 결정하는 요소에 대해 이야기하십시오.
toxic :
...왜?
그러한 의미의 존재를 결정하는 것은 무엇입니까?
이 주제에 대해 여러 가지 생각이 있습니다. 내용을 올바르게 입력했다면 너무 공허하고 대담하여 전체 TA 커뮤니티의 눈에 침을 뱉을 것이므로 세부 사항은 나에게 맡기겠습니다.
일반적으로 최적화의 효율성은 예측 모델의 효율성에 직접적으로(비선형적으로) 의존한다고 말할 수 있습니다. 모델이 더 "무작위"할수록 최적화가 더 적합합니다.
이상적인 모델은 최적화가 필요하지 않거나 모델의 일부이며 위험(공격성)을 담당하는 일부 계수를 제외하고는 외부 매개변수를 포함하지 않습니다.
내 의견으로는 노이즈 전략의 최적화로 1개의 XYZ 트윈을 최적화하고 시드 를 최적화합니다. 소음.
따라서 모든 것이 간단합니다. 예측하는 모델의 기능을 확인하는 동시에 추가 조작에 대한 절대적인 의미와 최적화 적합성의 가능성을 모두 확인합니다.
추신
전략 구조의 복잡성에 대한 귀하의 추가 반복을 예측하고 최적화 측면에서 어떻게 다른지 묻고 사전에 말할 수 있습니다. 예를 들어 가격 또는 증분에 설정된 신경망도 매개 변수를 사용하여 순수한 무작위로 사용자 정의됩니다. 씨앗 의 형태로.
최적화는 어떤 유형의 전략에 적합합니까?
질문이 적절하지 않습니다.
전략을 개발하기 전에 긍정적인 결과를 제공하는 올바른 아이디어가 필요합니다. 이 아이디어에 따르면 충전에 충분한 차이가 있는 많은 전략이 개발될 수 있습니다. 수익성과 신뢰성 측면에서 최선의 전략을 평가하고 선택하는 것이 필요합니다. 그리고 이 모든 후에 마지막 단계는 이러한 전략의 매개변수를 최적화하는 것입니다.
잘못된 생각을 가진 전략을 최적화하는 것은 의미가 없습니다. 이것은 미래에 대한 전망 없이 역사에 맞는 특정 버전을 얻을 수 있습니다.
최적화는 어떤 유형의 전략에 적합합니까?