비타 , 당신이 맞습니다. 나 자신과 나 자신은 전략의 안정성에 대한 결론을 내리기 위한 전방 테스트의 충분 성에 대해 큰 의구심을 가지고 있습니다. 이것은 본질적으로 "전략이 지속 가능하다면 전방 테스트가 좋을 것입니다."라고 말하는 필수 테스트입니다. 동등한 진술: "전진이 나쁘면 전략도 나쁜 것입니다."
비열함의 법칙: 이것은 지속 불가능한 전략을 제거할 수 있게 해주는 부정적인 진술일 뿐이며 지속 가능한 전략의 품질을 보장할 수는 없습니다. 솔직히 나쁜 전략의 90-95 %가 제거되기 때문에 이것은 여전히 나쁘지 않습니다 ...
이것에 대한 생각은 오래전부터 머릿속에 맴돌았는데 아직도 글의 형태로 정리가 안되네요. 솔직히 말해서, 나는 항상 새롭고 새로운 문제들이 생겨나기 때문에 그것을 쓰는 것에 이미 지쳤습니다. 그러나 내 자신의 접근 방식은 Pardo의 접근 방식과 상당히 다르다고 말할 수 있습니다.
일반적으로 Vita , 충분한 조건("특정 테스트 그룹이 좋다면 전략도 좋다") - 이것은 달성할 수 없는 목표입니다. 이해합니다. 어떤 긍정적인 보장이 있을 수 있습니까? 아무 것도 없고 앞으로도 없을 것입니다... 그러나 당신은 당신이 원하는 만큼 더 많은 부정적인 기준(필수)을 추가하여 개선할 수 있습니다. 이를 통해 보장으로 나쁜 전략을 차단할 수 있습니다...
그럼에도 불구하고 나는 이 책이 문제의 예외적인 복잡성에 대한 아주 좋은 소개라고 생각한다. 저자는 실제로 해결하지 않고 기존 접근 방식의 상태를 보여줄 뿐이지만 단일 최적화보다 훨씬 낫습니다. 그 결과 는 grails 제작자가 여기에 게시합니다.
허, 과학적 방법이 보장되어야 한다고 생각했습니다. 작가는 아직 미숙한 것 같다. 같은 단락 3을 참조하십시오. "예외적으로 불리하고 검증되지 않은 시장 상황이 발생했다"는 것은 이 책과 모순되는 사전 검증 사실을 제공하지 못하는 것을 정당화하는 허점 중 하나입니다. 이것이 점성술, 연금술 및 기타 손금이 작동하는 방식입니다. 조건의 더미, 때로는 실현 가능하지 않고 보장되지 않습니다. "별은 하늘에 그렇게 정렬되지 않습니다 ..."
기사와 함께 - 신이 당신을 도우십시오.
내가 보기에 "불안정한" 전략을 제거하기 위한 매우 간단한 다음 규칙에 대해 어떻게 생각하십니까? 다양한 크기의 테이크 스톱으로 테스트하지 마십시오.
Vita , 당신은 점성술에 대해 옳습니다. 모든 거래는 점성술입니다. 그러나 여기에 점성술을 천문학으로 바꾸려는 동일한 저자들이 있습니다 ...
충분한 조건을 찾는 데 매우 오랜 시간이 걸린다면, 충분한 조건에 가능한 한 근접할 그러한 일련의 필수 조건을 찾으려고 노력할 수 있습니다. 원칙적으로 이것은 과학적 접근으로 이어지는 발견법 중 하나입니다. 시장은 과학적 지식에 대한 시도에 항상 저항하는 내성적인 괴물입니다. 특정 지점에서 작동하는 모든 전략은 여전히 거의 제로섬 게임이기 때문에 널리 퍼지는 즉시 작동을 멈춥니다.
테이크 앤 스톱은 생각 못했는데 아이디어가 재미있네요. 이것은 최적화의 또 다른 차원입니다.
Pardo의 책에 설명된 헛소리 미래 분석 에 대해 다시 말하겠습니다. 이전의 모든 테스트가 성공적으로 통과했다면(아마도 하나의 상품으로 플레이하는 경우 거의 필요하지 않은 다중 시장 테스트를 제외하고), 전방 분석은 실제 거래자의 행동을 반복하기 때문에 상당히 합리적입니다. 실제 거래. WFA의 실제 최적화 부분은 xeon 에 의해 구현되었지만, 이것은 물론 샘플 외 데이터에 대해 최적화된 매개변수 로 EA를 테스트하지 않고 최적화 데이터에 대한 최적화와 같은 완전한 작업의 한 작은 단계에 불과합니다. 물론, Vita , 그리고 여기에 실패의 가능성이 있기 때문입니다. 성공적인 포워드 분석은 Expert Advisor의 자질을 위한 필수 조건일 뿐입니다.
Pardo의 책에 설명된 헛소리 미래 분석 에 대해 다시 말하겠습니다. 이전의 모든 테스트가 성공적으로 통과했다면(아마도 하나의 상품으로 플레이하는 경우 거의 필요하지 않은 다중 시장 테스트를 제외하고), 전방 분석은 실제 거래자의 행동을 반복하기 때문에 상당히 합리적입니다. 실제 거래. WFA의 실제 최적화 부분은 xeon 에 의해 구현되었지만, 이것은 물론 샘플 외 데이터에 대해 최적화된 매개변수로 EA를 테스트하지 않고 최적화 데이터에 대한 최적화와 같은 완전한 작업의 한 작은 단계에 불과합니다. 물론, Vita , 그리고 여기에 실패의 가능성이 있기 때문입니다. 성공적인 포워드 분석은 Expert Advisor의 자질을 위한 필수 조건일 뿐입니다.
방해가 되지 않는다면 곧 "정방향 분석 "을 완전히 구현할 수 있는 라이브러리를 완성할 것입니다.
물론, Vita , 그리고 여기에 실패의 가능성이 있기 때문입니다. 성공적인 포워드 분석은 Expert Advisor의 자질을 위한 필수 조건일 뿐입니다.
:))) 실패의 가능성은 항상 존재하지만, 우리는 non-stationary random process를 다루고 있습니다!!!!!! 그리고 Pardo는 좋은 FT가 실제 거래에서 성공의 열쇠라고 주장하지 않은 것 같습니다. 글쎄요, 적어도 나에게는 그렇게 보였습니다. 제 생각에는 이 상황에서 벗어나는 유일한 확실한 방법은 다양화(모델별, 매개변수별, 도구별)이며 결과는 무작위가 아닐 것입니다. 큰 수의 법칙
그리고 거래 과정에서 명확하게 병합 및 재최적화하거나 시스템에서 제거하는 전술을 찾는 것이 가능할 것입니다. Xeon, Matemat, Vita 시스템 최적화(구성) 방법을 알려주세요!!!! 귀하의 방법은 Pardo의 방법과 어떻게 다릅니까? 제 생각에는 이것은 매우 중요한 질문입니다. 아마도 지금은 더 중요한 질문이 없을 것입니다 :))))))
제온 은 다음과 같이 썼다. 방해가 되지 않는다면 곧 "정방향 분석"을 완전히 구현할 수 있는 라이브러리를 완성할 것입니다.
라이브러리가 어떻게 작동하는지 알려주세요??
다음과 같이 FT를 통해 안정성을 찾는 아이디어가 있습니다.
저것들. 각각에 대해 3개의 테스트 창(TO)을 사용하고 최적화를 실행하고 각 TO에 대한 최적화 결과를 저장한 다음 수익성 내림차순으로 TO 중 하나에서 실행을 선택합니다. 우리는 런 수를 취하고 두 개의 인접한 TO에서 같은 수의 런을 찾고 이 두 런의 수익성이 우리를 만족한다면 그런 다음 이 FT 번호를 사용한 실행이 통과된 것으로 간주합니다.
이런 식으로 FT를 수행하면 내 생각에 매우 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다. 모든 경우에 하나의 TO에서 가장 수익성이 높은 실행은 다른 TO에서 매우 완만하거나 심지어 부정적인 결과를 보일 것입니다. 그러나 수익성이 좋지 않은 일부 실행은 매우 안정적으로 판명될 수 있으며 각 MOT에서 거의 동일한 수익을 얻을 수 있습니다.
분명히 "수익성에서는 이기고 안정성에서는 잃는다"와 같은 패턴이 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 어떻게 생각하나요?
비타 , 당신이 맞습니다. 나 자신과 나 자신은 전략의 안정성에 대한 결론을 내리기 위한 전방 테스트의 충분 성에 대해 큰 의구심을 가지고 있습니다. 이것은 본질적으로 "전략이 지속 가능하다면 전방 테스트가 좋을 것입니다."라고 말하는 필수 테스트입니다. 동등한 진술: "전진이 나쁘면 전략도 나쁜 것입니다."
비열함의 법칙: 이것은 지속 불가능한 전략을 제거할 수 있게 해주는 부정적인 진술일 뿐이며 지속 가능한 전략의 품질을 보장할 수는 없습니다. 솔직히 나쁜 전략의 90-95 %가 제거되기 때문에 이것은 여전히 나쁘지 않습니다 ...
이것에 대한 생각은 오래전부터 머릿속에 맴돌았는데 아직도 글의 형태로 정리가 안되네요. 솔직히 말해서, 나는 항상 새롭고 새로운 문제들이 생겨나기 때문에 그것을 쓰는 것에 이미 지쳤습니다. 그러나 내 자신의 접근 방식은 Pardo의 접근 방식과 상당히 다르다고 말할 수 있습니다.
일반적으로 Vita , 충분한 조건("특정 테스트 그룹이 좋다면 전략도 좋다") - 이것은 달성할 수 없는 목표입니다. 이해합니다. 어떤 긍정적인 보장이 있을 수 있습니까? 아무 것도 없고 앞으로도 없을 것입니다... 그러나 당신은 당신이 원하는 만큼 더 많은 부정적인 기준(필수)을 추가하여 개선할 수 있습니다. 이를 통해 보장으로 나쁜 전략을 차단할 수 있습니다...
그럼에도 불구하고 나는 이 책이 문제의 예외적인 복잡성에 대한 아주 좋은 소개라고 생각한다. 저자는 실제로 해결하지 않고 기존 접근 방식의 상태를 보여줄 뿐이지만 단일 최적화보다 훨씬 낫습니다. 그 결과 는 grails 제작자가 여기에 게시합니다.
허, 과학적 방법이 보장되어야 한다고 생각했습니다. 작가는 아직 미숙한 것 같다. 같은 단락 3을 참조하십시오. "예외적으로 불리하고 검증되지 않은 시장 상황이 발생했다"는 것은 이 책과 모순되는 사전 검증 사실을 제공하지 못하는 것을 정당화하는 허점 중 하나입니다. 이것이 점성술, 연금술 및 기타 손금이 작동하는 방식입니다. 조건의 더미, 때로는 실현 가능하지 않고 보장되지 않습니다. "별은 하늘에 그렇게 정렬되지 않습니다 ..."
기사와 함께 - 신이 당신을 도우십시오.
내가 보기에 "불안정한" 전략을 제거하기 위한 매우 간단한 다음 규칙에 대해 어떻게 생각하십니까? 다양한 크기의 테이크 스톱으로 테스트하지 마십시오.
Vita , 당신은 점성술에 대해 옳습니다. 모든 거래는 점성술입니다. 그러나 여기에 점성술을 천문학으로 바꾸려는 동일한 저자들이 있습니다 ...
충분한 조건을 찾는 데 매우 오랜 시간이 걸린다면, 충분한 조건에 가능한 한 근접할 그러한 일련의 필수 조건을 찾으려고 노력할 수 있습니다. 원칙적으로 이것은 과학적 접근으로 이어지는 발견법 중 하나입니다. 시장은 과학적 지식에 대한 시도에 항상 저항하는 내성적인 괴물입니다. 특정 지점에서 작동하는 모든 전략은 여전히 거의 제로섬 게임이기 때문에 널리 퍼지는 즉시 작동을 멈춥니다.
테이크 앤 스톱은 생각 못했는데 아이디어가 재미있네요. 이것은 최적화의 또 다른 차원입니다.
링크가 작동하지 않습니다 :(
모스크바 시간 13.08.2007 20:45. 다운로더와 Firefox를 통해 모두 시도했지만 링크가 깨졌습니다.
보다 정교한(혼란스럽고 이해할 수 없는) 형식으로만 표현됩니다. :))
모든 최적화는 일련의 테스트를 거친 다음 우리가 생각하는 최상의 옵션을 선택하는 것입니다.
WFO는 이 정의에 완전히 맞습니다.
차이점은 사용된 기준에만 있습니다.
WFO의 경우 다르게 나타납니다.
네, 그리고 역사의 고정된 섹션에 대한 최적화와 그에 대한 다중 시장 분석은 사실 완전한 쓰레기이기도 합니다... 솔직히 말해서, 이 책에는 내부 논리적 연결, 즉 복잡한 절차 전체를 관통하는 단일 개념.
그러나 이 책은 배치로 성배 를 굽는 데 익숙한 사람들에게 매우 유용하다는 점을 다시 한 번 강조하고 싶습니다. 단순히 전략 평가에서 가장 어려운 문제의 전체 복잡성에 대한 아이디어를 제공하기 때문입니다.
추신: "나는 전략이 작동할 것이라는 100% 보장을 제공하는 테스트/최적화 기술을 구입할 것입니다"와 같은 포럼 스레드를 상상했습니다...
추신: "나는 전략이 작동할 것이라는 100% 보장을 제공하는 테스트/최적화 기술을 구입할 것입니다"와 같은 포럼 스레드를 상상했습니다...
헤. 구함. 나는 기술을 판매하지 않지만 "전략의 (in) 성능을 100% 보장하는 테스트/최적화" 서비스를 제공할 것입니다.
Pardo의 책에 설명된 헛소리 미래 분석 에 대해 다시 말하겠습니다. 이전의 모든 테스트가 성공적으로 통과했다면(아마도 하나의 상품으로 플레이하는 경우 거의 필요하지 않은 다중 시장 테스트를 제외하고), 전방 분석은 실제 거래자의 행동을 반복하기 때문에 상당히 합리적입니다. 실제 거래. WFA의 실제 최적화 부분은 xeon 에 의해 구현되었지만, 이것은 물론 샘플 외 데이터에 대해 최적화된 매개변수 로 EA를 테스트하지 않고 최적화 데이터에 대한 최적화와 같은 완전한 작업의 한 작은 단계에 불과합니다. 물론, Vita , 그리고 여기에 실패의 가능성이 있기 때문입니다. 성공적인 포워드 분석은 Expert Advisor의 자질을 위한 필수 조건일 뿐입니다.
Pardo의 책에 설명된 헛소리 미래 분석 에 대해 다시 말하겠습니다. 이전의 모든 테스트가 성공적으로 통과했다면(아마도 하나의 상품으로 플레이하는 경우 거의 필요하지 않은 다중 시장 테스트를 제외하고), 전방 분석은 실제 거래자의 행동을 반복하기 때문에 상당히 합리적입니다. 실제 거래. WFA의 실제 최적화 부분은 xeon 에 의해 구현되었지만, 이것은 물론 샘플 외 데이터에 대해 최적화된 매개변수로 EA를 테스트하지 않고 최적화 데이터에 대한 최적화와 같은 완전한 작업의 한 작은 단계에 불과합니다. 물론, Vita , 그리고 여기에 실패의 가능성이 있기 때문입니다. 성공적인 포워드 분석은 Expert Advisor의 자질을 위한 필수 조건일 뿐입니다.
방해가 되지 않는다면 곧 "정방향 분석 "을 완전히 구현할 수 있는 라이브러리를 완성할 것입니다.
물론, Vita , 그리고 여기에 실패의 가능성이 있기 때문입니다. 성공적인 포워드 분석은 Expert Advisor의 자질을 위한 필수 조건일 뿐입니다.
제 생각에는 이 상황에서 벗어나는 유일한 확실한 방법은 다양화(모델별, 매개변수별, 도구별)이며 결과는 무작위가 아닐 것입니다. 큰 수의 법칙
그리고 거래 과정에서 명확하게 병합 및 재최적화하거나 시스템에서 제거하는 전술을 찾는 것이 가능할 것입니다.
Xeon, Matemat, Vita 시스템 최적화(구성) 방법을 알려주세요!!!! 귀하의 방법은 Pardo의 방법과 어떻게 다릅니까?
제 생각에는 이것은 매우 중요한 질문입니다. 아마도 지금은 더 중요한 질문이 없을 것입니다 :))))))
방해가 되지 않는다면 곧 "정방향 분석"을 완전히 구현할 수 있는 라이브러리를 완성할 것입니다.
라이브러리가 어떻게 작동하는지 알려주세요??
다음과 같이 FT를 통해 안정성을 찾는 아이디어가 있습니다.
저것들. 각각에 대해 3개의 테스트 창(TO)을 사용하고 최적화를 실행하고 각 TO에 대한 최적화 결과를 저장한 다음 수익성 내림차순으로 TO 중 하나에서 실행을 선택합니다. 우리는 런 수를 취하고 두 개의 인접한 TO에서 같은 수의 런을 찾고 이 두 런의 수익성이 우리를 만족한다면
그런 다음 이 FT 번호를 사용한 실행이 통과된 것으로 간주합니다.
분명히 "수익성에서는 이기고 안정성에서는 잃는다"와 같은 패턴이 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 어떻게 생각하나요?