elibrarius : 가장 좋은 방법은 타사 도구를 사용하여 WF 분석을 수행한 다음 MQ를 보여주고 테스터에 빌드하도록 요청하는 것입니다.
하지만 뭔가 어려울 것 같습니다. 예를 들어 DB가 없으면 감히하지 않았습니다. 단순 계산: 1 최적화 패스로 10000개 이상의 행 생성 + 1개의 정방향 패스 - 10000개 이상의 행...
답이 있습니다. 아무것도 수집할 필요가 없습니다.
걷기 단계에 대한 역 최적화를 수행하는 직원 테스터가 일부 기준/피트니스 기능을 사용하는 경우 최대값으로 한 세트를 저장합니다. 프레임에서 모든 트랜잭션을 볼 수 있는 좋은 기준의 구성이 가장 중요합니다. 기준 값이 큰 실행 결과가 계산되었습니다. 저장합니다. 저것들. 단계 뒤에서 최적화한 후 단계의 앞으로가 실행될 1개의 승리 세트만 있습니다.
걷기 단계에 대한 역 최적화를 수행하는 직원 테스터가 일부 기준/피트니스 기능을 사용하는 경우 최대값으로 한 세트를 저장합니다. 프레임에서 모든 트랜잭션을 볼 수 있는 좋은 기준의 구성이 가장 중요합니다. 기준 값이 큰 실행 결과가 계산되었습니다. 저장합니다. 저것들. 단계 뒤에서 최적화한 후 단계의 앞으로가 실행될 1개의 승리 세트만 있습니다.
저것들. 12단계로 12세트가 맞습니다.
그리고 당신의 피트니스 기능이 최고의 선택이 아니라면?
예를 들어, 나는 전체 WF 기간 동안 안정적인 결과를 제공할 선택 기준을 찾기 위해 10,000개 이상을 모두 분석하기로 결정했습니다. 내 이전 실험에서 연간 20% 미만의 감소율로 2개월이 된 것으로 나타났습니다.
이제 하나의 선택 기준을 강화하고 싶습니다. 드로다운 <15% <10%입니다. 선택 기준에 다른 매개변수(거래 수, 회복, 샤프 등)를 추가합니다. 하지만 12개의 파일만 저장되기 때문에 이제 12개월 전체 + 모든 앞으로에 대해 최적화를 다시 수행해야 합니다. 선택 기준을 변경할 때 다시 최적화를 수행할 때마다 - 이것이 유일한 작업입니다.) 따라서 모든 데이터를 저장한 다음 정렬하기로 결정했습니다.
elibrarius : 터미널 테스터에 내장된 순방향 테스트를 의미합니다. 완전성을 위해 포함시킬 가치가 있습니까? 수동으로 몇 가지 최적화 결과 만 볼 수 있으며 테스터는 모두 계산할 것입니다 ... 그러나 이것에 시간을 할애하는 것이 의미가 있는지 확신할 수 없습니다. 모든 포워드를 보고 20% 미만의 드로다운이 아니라 다른 것을 하나의 선택 기준으로 선택할 수 있습니다.
나는 이것을 좋아한다:
1. TF D1에서 사용 가능한 전체 기록을 선택합니다(1973년 초부터 현재까지 유로/달러를 사용했습니다).
2. 최대 드로다운(MP)에 대한 순이익(NP)의 비율로 회복 계수(RF)의 가장 높은 값을 결정하기 위해 EA의 전체 범위(10,000바 이상)에 대해 최적화를 수행합니다 - RR =58935/4657=12.66; 거래 수=10730; 최종 승리 기대치(MOVK)=58935/10730=5.49점; 최종 손실 기대치(MOPC)=4657/10730=0.434; 최종 전략 효과 기준(CESC)=MOVK/MOPC=5.49/0.437=12.66;
3. 그런 다음 1974, 75, ....., 2012 초부터 변경되지 않은 매개 변수로 역사의 모든 기간에서 고문을 시작합니다. 현재 값(CEST) = 현재 승리 기대치(MOBT) / 유한 손실 기대치(MOPC) = 현재 승리 기대치(MOBT) / 0.434를 결정하며, 이는 시간 경과에 따른 TS의 안정성 또는 불안정성을 나타냅니다. 이 기준은 이길 확률이 몇 배나 잃을 확률을 나타냅니다.
Youri Tarshecki : 이것은 앞으로 나아가는 것이 아닙니다. 먼저 전체 사이트를 최적화한 다음 몇 가지 측정을 수행합니다. 앞으로 걸어가면서 테스트한 것보다 오래된 부분을 최적화하고, 가장 최근에 최적화하지 않은 부분을 체크하면 테스트한 것의 크기만큼 이동이 일어나 모든 것이 반복된다.
동의하지 않겠습니다. 43년의 전체 범위에 걸친 최적화는 "평균적으로" 차량의 매개변수를 결정하는 것입니다. 그런 다음 TS는 연간 43번 발사됩니다. TS는 반드시 비정상적인 시장 상황에 맞닥뜨릴 것으로 가정합니다. 역사 속에서 미래에 일어날 사건을 만나는 것은 불가능하다는 것이 당신의 착각입니다. TC는 역사의 모든 경우를 처리하기 때문에 약간의 편차는 있지만 미래를 처리할 것이라고 확신합니다.
가장 좋은 방법은 타사 도구를 사용하여 WF 분석을 수행한 다음 MQ를 보여주고 테스터에 빌드하도록 요청하는 것입니다.
하지만 뭔가 어려울 것 같습니다. 예를 들어 DB가 없으면 감히하지 않았습니다. 단순 계산:
1 최적화 패스로 10000개 이상의 행 생성
+ 1개의 정방향 패스 - 10000개 이상의 행...
답이 있습니다. 아무것도 수집할 필요가 없습니다.
걷기 단계에 대한 역 최적화를 수행하는 직원 테스터가 일부 기준/피트니스 기능을 사용하는 경우 최대값으로 한 세트를 저장합니다. 프레임에서 모든 트랜잭션을 볼 수 있는 좋은 기준의 구성이 가장 중요합니다. 기준 값이 큰 실행 결과가 계산되었습니다. 저장합니다. 저것들. 단계 뒤에서 최적화한 후 단계의 앞으로가 실행될 1개의 승리 세트만 있습니다.
저것들. 12단계로 12세트가 맞습니다.
답이 있습니다. 아무것도 수집할 필요가 없습니다.
걷기 단계에 대한 역 최적화를 수행하는 직원 테스터가 일부 기준/피트니스 기능을 사용하는 경우 최대값으로 한 세트를 저장합니다. 프레임에서 모든 트랜잭션을 볼 수 있는 좋은 기준의 구성이 가장 중요합니다. 기준 값이 큰 실행 결과가 계산되었습니다. 저장합니다. 저것들. 단계 뒤에서 최적화한 후 단계의 앞으로가 실행될 1개의 승리 세트만 있습니다.
저것들. 12단계로 12세트가 맞습니다.
그리고 당신의 피트니스 기능이 최고의 선택이 아니라면?
예를 들어, 나는 전체 WF 기간 동안 안정적인 결과를 제공할 선택 기준을 찾기 위해 10,000개 이상을 모두 분석하기로 결정했습니다. 내 이전 실험에서 연간 20% 미만의 감소율로 2개월이 된 것으로 나타났습니다.
이제 하나의 선택 기준을 강화하고 싶습니다. 드로다운 <15% <10%입니다. 선택 기준에 다른 매개변수(거래 수, 회복, 샤프 등)를 추가합니다. 하지만 12개의 파일만 저장되기 때문에 이제 12개월 전체 + 모든 앞으로에 대해 최적화를 다시 수행해야 합니다. 선택 기준을 변경할 때 다시 최적화를 수행할 때마다 - 이것이 유일한 작업입니다.) 따라서 모든 데이터를 저장한 다음 정렬하기로 결정했습니다.
그리고 당신의 피트니스 기능이 최고의 선택이 아니라면?
터미널 테스터에 내장된 순방향 테스트를 의미합니다. 완전성을 위해 포함시킬 가치가 있습니까? 수동으로 몇 가지 최적화 결과 만 볼 수 있으며 테스터는 모두 계산할 것입니다 ... 그러나 이것에 시간을 할애하는 것이 의미가 있는지 확신할 수 없습니다.
모든 포워드를 보고 20% 미만의 드로다운이 아니라 다른 것을 하나의 선택 기준으로 선택할 수 있습니다.
나는 이것을 좋아한다:
1. TF D1에서 사용 가능한 전체 기록을 선택합니다(1973년 초부터 현재까지 유로/달러를 사용했습니다).
2. 최대 드로다운(MP)에 대한 순이익(NP)의 비율로 회복 계수(RF)의 가장 높은 값을 결정하기 위해 EA의 전체 범위(10,000바 이상)에 대해 최적화를 수행합니다 - RR =58935/4657=12.66; 거래 수=10730; 최종 승리 기대치(MOVK)=58935/10730=5.49점; 최종 손실 기대치(MOPC)=4657/10730=0.434; 최종 전략 효과 기준(CESC)=MOVK/MOPC=5.49/0.437=12.66;
3. 그런 다음 1974, 75, ....., 2012 초부터 변경되지 않은 매개 변수로 역사의 모든 기간에서 고문을 시작합니다. 현재 값(CEST) = 현재 승리 기대치(MOBT) / 유한 손실 기대치(MOPC) = 현재 승리 기대치(MOBT) / 0.434를 결정하며, 이는 시간 경과에 따른 TS의 안정성 또는 불안정성을 나타냅니다. 이 기준은 이길 확률이 몇 배나 잃을 확률을 나타냅니다.
다음은 1973년부터 2013년까지 41년 동안 일어난 일입니다.
나는 이것을 좋아한다:
2. 전체 범위에 대해 최적화를 수행합니다(
전체 기간 표시와 함께 하나의 최적화에서 표준 MT5 옵티마이저를 사용하여 순수 MQL에서 워크포워드를 구현하는 방법을 알아냈습니다.
자세한 내용은 잠시 후에 알려 드리겠습니다.
전체 기간 표시와 함께 하나의 최적화에서 표준 MT5 옵티마이저를 사용하여 순수 MQL에서 워크포워드를 구현하는 방법을 알아냈습니다.
자세한 내용은 잠시 후에 알려 드리겠습니다.
전체 기간 표시와 함께 하나의 최적화에서 표준 MT5 옵티마이저를 사용하여 순수 MQL에서 워크포워드를 구현하는 방법을 알아냈습니다.
자세한 내용은 잠시 후에 알려 드리겠습니다.
흥미로운 것은 선택뿐만 아니라 뉘앙스가 너무 많다는 것입니다. 빙산의 일각에 불과합니다.
질문 번호 1, Volkin은 앞으로 무엇을 줄까요? 자신의 시스템을 확인하고 싶어하는 사람들을 위해 어떤 조건에서든 당신의 영혼을 기쁘게 합니다. 나는 전략 자체가 미리 결정될 수 있기 때문에 프레젠테이션을 위해 여기에 있습니다.
글쎄요, 개발은 좋은 것 같아요.
이것은 앞으로 나아가는 것이 아닙니다. 먼저 전체 사이트를 최적화한 다음 몇 가지 측정을 수행합니다. 앞으로 걸어가면서 테스트한 것보다 오래된 부분을 최적화하고, 가장 최근에 최적화하지 않은 부분을 체크하면 테스트한 것의 크기만큼 이동이 일어나 모든 것이 반복된다.
동의하지 않겠습니다.