어서 해봐요. 어쩌면 나는 흥분했다. 마음으로 표현합니다. 이 스레드에 정말 똑똑한 사람들이 있습니다 ...
일반적인 추세는 그저 그렇습니다. 닥쳐, 어떤 주제든 얘기해. TOP을 위한 전투가 범람... 기본적으로는 초심자에 의해.
내가 기분을 상하게 한 사람은 사과합니다.
알겠습니다. 네, 저도 평점에 대해 반쯤 농담을 하고 있습니다. 대체로 저는 편입니다.
일반적으로 '윈도우 테스팅' 차트를 분석할 때 '앞으로 걸어가다'라고도 부르는데, 이 경우에는 ' 뒤로 걸어가다', 즉 100만 개의 막대를 가지고 있다는 것이 아이디어 중 하나입니다. 테스트 중인 기기의 10바를 100,000번 이동하여 실행하고 매개변수의 역학을 관찰합니다.
다음과 같이 나타납니다.
"이주"의 규칙적인 특성을 명확하게 볼 수 있습니다. 창을 이동하는 과정에서 극한값이 발생하고 이 규칙성은 "관성", 즉 "느린" 의미에서 다소 "느립니다". 일부 전략에서는 예측 가능하고 다른 전략에서는 무작위입니다.
나는 "품질" 유형의 전략에 대한 극단점 이동의 역학을 근사화하고 예측하는 방법을 알아냈지만, 언뜻 보기에는 이것이 사소하지 않습니다.
그러한 연구가 누군가에게 의미가 있다면 나는 계속 생각할 수 있습니다. 그렇지 않다면 아니요.
백테스트 간격이 겹치는 것을 명확하게 볼 수 있습니다. 이것은 단순히 이러한 중첩에 의해 "느린" 규칙성이 제공될 수 있음을 의미합니다. 거의 마우스처럼.
앞으로 무슨 일이?
네, 그리고 그것들은 크게 겹칩니다. 이 경우 99.9% 겹침이 있으므로 마우스와의 비유가 관련이 있습니다. 창 스펙트로그램, 창 코렐로그램 등을 사용하여 평행선을 그릴 수도 있습니다.
SMA창 테스트가 단일 샘플 테스트와 다른 것과 같은 방식으로 ML과 다릅니다.
요점은 정확히 "산과 움푹 들어간 곳"의 역학 특성에 있습니다.
위에서 "올바른 전략"에 대해 언급했듯이 전략이 "올바른"일수록 역학을 예측할 수 있습니다. 누에고치 테스트 중 극한값과 덜 시끄러운 그림, 계산 방법에 대한 원시 정량적 고려 사항이 여전히 있습니다.
포워드로서 질문은 포워드로 간주되는 것에 따라 다소 미묘합니다 ... 제 생각에는 포워드 또는 백워드로 조정하는 것에는 큰 차이가 없으며 포워드에 의한 단일 유효성 검사는 종종 그다지 대표. 일반적으로 아직 개발 중입니다.))) 해결해야 할 기술적인 문제가 너무 많습니다.
지금까지 단편적인 테스트가 많이 있으며 일부는 슈퍼 성능과 앞으로 진행되지만 현재로서는 모든 것이 너무 "콧물"입니다.
주요 아이디어는 그러한 "창"이 어떤 의미에서 시리즈를 상대적으로 고정되어 있으므로 예측 가능한 상태로 "차별화"한다는 것입니다.
그냥 패션입니다. 새로운. 낮은 등급을 가진 사람들을 엿 먹으십시오. 걱정하지 마십시오. 평가를 저장하십시오. 아니면 5년 후에 다시 오면 트렌드가 바뀔 수도 있습니다.))
낮은 평가를 바탕으로 열등감 콤플렉스가 있다면 ex5 대신에 쓸만한 걸 베이스에 넣어두면 된다.
그러나 topikstarter의 행동은 개인적으로 hrenfx의 방식을 생각나게 합니다. 그는 "A"라고 말하고 "B"라고 말하고 싶지 않습니다.
여기(이 주제에서) 누구도 반칙을 범하지 않습니다. 토론 참가자들은 등급을 보지 않고 최적화에 대한 태도를 표현했습니다.
그것은 당신에게 적용되지 않습니다. 그리고 Xpert에게도. 그는 그것이 패션이라고 말했다. 새로운.
하지만 패션이 있다. 눈치채기 힘듭니다. 당신이 공허한 말을 제거할 때쯤이면 모두가 이미 그 질문을 잊어버렸을 것입니다.
낮은 평가를 바탕으로 열등감 콤플렉스가 있다면 ex5 대신에 쓸만한 걸 베이스에 넣어두면 된다.
마지막으로 내 평가를 깎았을 때 나는 한 마디도 하지 않았다. 중요하지 않다고 생각하기 때문입니다. 그건 그렇고, 그는 결코 돌아 오지 않았고 다른 사람들은 그를 좋아했습니다. 그러니 하지마.
나는 내 자신의 이유로 코드 베이스에 코드를 게시하지 않습니다. 글쎄, 난 원하지 않아.
그냥 패션입니다. 새로운. 낮은 등급을 가진 사람들을 엿 먹으십시오. 걱정하지 마세요. 평가를 저장하세요. 아니면 5년 후에 다시 오면 트렌드가 바뀔 수도 있습니다.))
농담은 제쳐두고.
나는 모든 것이 등급에 있다는 것을 이해합니다. 명확히 해 주셔서 감사합니다.
나는 모든 것이 등급에 있다는 것을 이해합니다. 명확히 해 주셔서 감사합니다.
어서 해봐요. 내가 흥분했을 수도 있습니다. 마음으로 표현합니다. 이 스레드에 모인 정말 글을 읽을 줄 아는 사람들...
일반적인 추세는 그저 그렇습니다. 닥쳐, 어떤 주제든 얘기해. TOP을 위한 전투가 범람... 기본적으로는 초심자에 의해.
내가 기분을 상하게 한 사람, 나는 사과합니다.
어서 해봐요. 어쩌면 나는 흥분했다. 마음으로 표현합니다. 이 스레드에 정말 똑똑한 사람들이 있습니다 ...
일반적인 추세는 그저 그렇습니다. 닥쳐, 어떤 주제든 얘기해. TOP을 위한 전투가 범람... 기본적으로는 초심자에 의해.
내가 기분을 상하게 한 사람은 사과합니다.
알겠습니다. 네, 저도 평점에 대해 반쯤 농담을 하고 있습니다. 대체로 저는 편입니다.
일반적으로 '윈도우 테스팅' 차트를 분석할 때 '앞으로 걸어가다'라고도 부르는데, 이 경우에는 ' 뒤로 걸어가다', 즉 100만 개의 막대를 가지고 있다는 것이 아이디어 중 하나입니다. 테스트 중인 기기의 10바를 100,000번 이동하여 실행하고 매개변수의 역학을 관찰합니다.
다음과 같이 나타납니다.
"이주"의 규칙적인 특성을 명확하게 볼 수 있습니다. 창을 이동하는 과정에서 극한값이 발생하고 이 규칙성은 "관성", 즉 "느린" 의미에서 다소 "느립니다". 일부 전략에서는 예측 가능하고 다른 전략에서는 무작위입니다.
나는 "품질" 유형의 전략에 대한 극단점 이동의 역학을 근사화하고 예측하는 방법을 알아냈지만, 언뜻 보기에는 이것이 사소하지 않습니다.
그러한 연구가 누군가에게 의미가 있다면 나는 계속 생각할 수 있습니다. 그렇지 않다면 아니요.
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"이주"의 규칙적인 특성을 명확하게 볼 수 있습니다. 창을 이동하는 과정에서 극한값이 발생하고 이 규칙성은 "관성", 즉 "느린" 의미에서 다소 "느립니다". 일부 전략에서는 예측 가능하고 다른 전략에서는 무작위입니다.
나는 "품질" 유형의 전략에 대한 극단점 이동의 역학을 근사화하고 예측하는 방법을 알아냈지만, 언뜻 보기에는 이것이 사소하지 않습니다.
그러한 연구가 누군가에게 의미가 있다면 나는 계속 생각할 수 있습니다. 그렇지 않다면 아니요.
물론 이 모든 것이 매우 흥미롭습니다. 고맙습니다. 계속해. 긍정적 인 결과를 가져 오지 않더라도 모든 연구는 흥미 롭습니다.
그런 다음 즉시 극단의 그림에 대한 질문입니다.
백테스트 간격이 겹치는 것을 명확하게 볼 수 있습니다. 이것은 단순히 이러한 중첩에 의해 "느린" 규칙성이 제공될 수 있음을 의미합니다. 거의 마우스처럼.
앞으로 무슨 일이?
그런 다음 즉시 극단의 그림에 대한 질문입니다.
백테스트 간격이 겹치는 것을 명확하게 볼 수 있습니다. 이것은 단순히 이러한 중첩에 의해 "느린" 규칙성이 제공될 수 있음을 의미합니다. 거의 마우스처럼.
앞으로 무슨 일이?
네, 그리고 그것들은 크게 겹칩니다. 이 경우 99.9% 겹침이 있으므로 마우스와의 비유가 관련이 있습니다. 창 스펙트로그램, 창 코렐로그램 등을 사용하여 평행선을 그릴 수도 있습니다.
SMA 창 테스트가 단일 샘플 테스트와 다른 것과 같은 방식으로 ML과 다릅니다.
요점은 정확히 "산과 움푹 들어간 곳"의 역학 특성에 있습니다.
위에서 "올바른 전략"에 대해 언급했듯이 전략이 "올바른"일수록 역학을 예측할 수 있습니다. 누에고치 테스트 중 극한값과 덜 시끄러운 그림, 계산 방법에 대한 원시 정량적 고려 사항이 여전히 있습니다.
포워드로서 질문은 포워드로 간주되는 것에 따라 다소 미묘합니다 ... 제 생각에는 포워드 또는 백워드로 조정하는 것에는 큰 차이가 없으며 포워드에 의한 단일 유효성 검사는 종종 그다지 대표. 일반적으로 아직 개발 중입니다.))) 해결해야 할 기술적인 문제가 너무 많습니다.
지금까지 단편적인 테스트가 많이 있으며 일부는 슈퍼 성능과 앞으로 진행되지만 현재로서는 모든 것이 너무 "콧물"입니다.
주요 아이디어는 그러한 "창"이 어떤 의미에서 시리즈를 상대적으로 고정되어 있으므로 예측 가능한 상태로 "차별화"한다는 것입니다.
toxic :
제 생각에는 앞뒤로 커스터마이징 하는건 별차이 없습니다
매개변수가 맞는 것을 샘플(훈련 세트) 또는 백테스트라고 하고, 적합하지 않은 것을 샘플(훈련 세트 외부) 또는 포워드라고 부르기 때문에 귀하의 견해가 잘못되었습니다.
저것들. 조정(최적화)이 수행되는 기록의 모든 부분은 백테스트이며 정의에 따라 포워드가 될 수 없습니다.