거래 시스템을 만들 때 우리는 입력 변수에 의존하는 몇 가지 패턴에 의존합니다. 종종 테스트 단계에서 이러한 매개변수에 따라 시스템을 최적화하고 좋은 결과를 얻었을 때 기뻐합니다. 그리고 나서 일주일 후에 시스템이 병합되기 시작한 것으로 나타났습니다. 일부 시스템은 몇 개월 후에야 배수되기 시작합니다. 시스템의 "수명"에 영향을 미치는 요소를 제안하고 논의합니다. 왜 일부 시스템은 요구르트이고 다른 시스템은 참치 통조림이며 영구 모바일을 만들거나 적어도 그것에 근접할 수 있습니까?
먼저, 우리가 말하는 시스템을 결정해야 합니다. 동일한 시간 프레임에서 작동하고 거의 동일한 트랜잭션 빈도를 갖는 시스템에 대해 가정합니다. 이 경우 "제품 유효 기간"은 전략에 사용된 패턴이 실제 가격 변동 패턴과 얼마나 일치하는지에 따라 달라집니다.
또한, 무한 년 전, 음, 또는 적어도 10 년 동안의 통계를 취한다면 시장 규칙 (캔들 바디, 범위, 변동성)이 변경되었으므로 TS가 잘 작동하지 않을 것이라고 생각합니다. 몇 번이고 그러한 기간의 데이터는 오늘날 관련성이 없을 것입니다. 그러나 지난 2~3개월 또는 1년 동안의 이러한 통계를 취한다면(모두 TS가 작동하는 TF에 따라 다름) 이러한 데이터가 오늘날의 시장과 관련이 있기 때문에 TS가 잘 작동할 것이라고 생각합니다. 반면에 이 기간이 몇 개의 막대로 줄어들면 데이터가 전체 그림에 충분하지 않기 때문에 TS도 제대로 작동하지 않습니다. 따라서 차량에는 이 통계가 수집되는 기간이라는 매개변수가 있습니다. 이 매개변수는 차량에 매우 중요합니다. 그리고 귀하의 차량이 - 무제한에서 + 무제한까지이 매개 변수의 값과 동일하게 잘 작동한다고 말할 수 없습니다. 그것이 실제로 논의 된 것입니다.
첫째, 관련이 있고 관련이 없는 데이터가 없습니다(내 의견). 귀하에 따르면 3년 전의 데이터가 관련이 없다면 현재 상황에 대한 조정일 가능성이 큽니다.
시스템은 D1에서 실행됩니다.
통계가 수집되는 기간 - 이것이 최적화입니다. 말하자면 조정 기간(예: 1990 - 1995), 발견된 패턴에 따른 1995 - 2000 실행 등입니다. 단 한 명의 스트라이커도 그러한 시스템의 가치를 명확히 하지 않습니다. 그리고 1990년과 2008년에도 같은 방식으로 작동합니다.
LeoV NS는 하시나요?, 피팅은 기존 TS보다 훨씬 어렵습니다.. 그리고 일반 포워드도 안 나가고, D.Cuts.D.McCormick의 책을 보세요. 거래 전략 - 이 문제에 대해 흥미로운 점이 있습니다...
첫째, 관련이 있고 관련이 없는 데이터가 없습니다(내 의견). 귀하에 따르면 3년 전의 데이터가 관련이 없다면 현재 상황에 대한 조정일 가능성이 큽니다.
시스템은 D1에서 실행됩니다.
통계가 수집되는 기간 - 이것이 최적화입니다. 말하자면 조정 기간(예: 1990 - 1995), 발견된 패턴에 따른 1995 - 2000 실행 등입니다. 단 한 명의 스트라이커도 그러한 시스템의 가치를 명확히 하지 않습니다. 그리고 1990년과 2008년에도 같은 방식으로 작동합니다.
LeoV NS는 하시나요?, 피팅은 기존 TS보다 훨씬 어렵습니다.. 그리고 일반 포워드도 안 나가고, D.Cuts.D.McCormick의 책을 보세요. 거래 전략 - 이 문제에 대해 흥미로운 점이 있습니다...
글쎄, 나는 썼다 - 그것은 모두 당신이 일하는 TF에 달려 있습니다. 예를 들어. 분당 3년은 많은 시간이고, D1의 경우 3년은 지극히 정상적인 시간입니다.
좋은 TS는 모든 매개변수(무제한에서 + 무제한(귀하의 경우 통계 기간))와 함께 작동해야 하며 이 매개변수의 최적화가 필요하지 않다는 사실에 관한 것입니다. 나는 TS가이 매개 변수의 값과 - 무제한에서 + 무제한까지 똑같이 잘 작동할 수 없다고 썼습니다.
나는 TS를 본 적이 없으며 1990년과 2008년에 똑같이 잘 작동하는 신경망에서는 더욱 그렇습니다. 심지어 당일치기 여행에서도.
견적 이력에 대한 테스트는 시스템의 신뢰성을 확인하는 유일한 방법이 아닙니다. 다음은 대체 테스트 방법론의 개요입니다. 샌드위치 던지기 기사 . 그러나 수학에 알레르기가 있다면 읽지 않는 것이 가장 좋습니다.
그리고 다시, 약간의 개념 대체. 제한된 수의 매개변수로 시스템 작동에 대한 통계 및 매개 변수가 많지 않은 것처럼 보일 때 가격 움직임의 패턴을 검색합니다.
그리고 저는 개인적으로 수학에 대한 알레르기가 없습니다(기사의 첫 번째 단락). :)
"King of Peas" 시대 이후 몇 분 동안 스크립트를 실행하고 "가능한 모든 것"을 언로드하고 테라바이트 파일을 얻고 ... 패턴을 찾는 것 같습니다. 그리고 그들은 발견될 것입니다 - "이론이 있을 것이지만 우리는 사실을 조정할 것입니다"(c).
"창"과 OOS 모두 - "창"/OOS가 끝난 직후 ... 새 통계 수집을 시작해야합니다.
`
"지표"를 사용하지 않는다고 생각하는 것은 "지표 없는 시스템"에 대한 옹호자뿐입니다. 사실, 다른 시스템보다 덜 "최적화된 매개변수"가 없으며, 결과적으로 "MA_Period 함수로서의 이익" 그래프는 "우리 통계"로 접근할 수 없는 다차원 오점으로 바뀝니다. 그리고 "Extras" :) Forex의 정복자, 그리고 "우리 통계가 아닌" 말을 듣지 못했다는 사실로 판단합니다. :(
하지만 '알레르기'라는 꼬리표가 붙는 것도 개의치 않습니다. :)
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추신. 이 주제에서는 "패턴 검색"에서 "거래 시스템 평가"로 이동합니다.
ZYY. 여기에 95%의 확률을 가진 TS가 병합될 것이라는 사실이 있습니다. 나는 가격이 xx% 빈도로 (자연스럽게 제한된 기간 동안) 최소한 "가게" 될 것이라고 믿지 않습니다. ;)
"패턴에 대한 탐색"은 영원하고 무궁무진한 주제이며, 이에 대한 답은 영원히 찾을 수 없습니다(영구적 이동의 의미에서). 그리고 TS를 테스트하고 평가하는 것은 발견된 패턴이 논리적으로 이해할 수 없거나 완전히 알려지지 않은 경우에도 주어진 TS에 대해 해결할 수 있는 매우 실용적인 작업입니다. 토픽 스타터의 질문은 미래에 차량의 거동을 적절하게 평가하는 방법에 대해 정확히 묻는 것 같았습니다 ...
패턴 검색은 발견된 패턴을 기반으로 구축된 TS가 미래에 수용 가능하게 동작할 것이라는 어느 정도의 신뢰성으로 정당화할 수 없다면 의미 없는 연습입니다.
나는 거래 전술과 백 테스팅 결과의 신뢰성 사이의 관계에 대한 논의를 제안하고 싶습니다.
거래 시스템을 만들 때 우리는 입력 변수에 의존하는 몇 가지 패턴에 의존합니다. 종종 테스트 단계에서 이러한 매개변수에 따라 시스템을 최적화하고 좋은 결과를 얻었을 때 기뻐합니다. 그리고 나서 일주일 후에 시스템이 병합되기 시작한 것으로 나타났습니다. 일부 시스템은 몇 개월 후에야 배수되기 시작합니다. 시스템의 "수명"에 영향을 미치는 요소를 제안하고 논의합니다. 왜 일부 시스템은 요구르트이고 다른 시스템은 참치 통조림이며 영구 모바일을 만들거나 적어도 그것에 근접할 수 있습니까?
먼저, 우리가 말하는 시스템을 결정해야 합니다. 동일한 시간 프레임에서 작동하고 거의 동일한 트랜잭션 빈도를 갖는 시스템에 대해 가정합니다. 이 경우 "제품 유효 기간"은 전략에 사용된 패턴이 실제 가격 변동 패턴과 얼마나 일치하는지에 따라 달라집니다.
또한, 무한 년 전, 음, 또는 적어도 10 년 동안의 통계를 취한다면 시장 규칙 (캔들 바디, 범위, 변동성)이 변경되었으므로 TS가 잘 작동하지 않을 것이라고 생각합니다. 몇 번이고 그러한 기간의 데이터는 오늘날 관련성이 없을 것입니다. 그러나 지난 2~3개월 또는 1년 동안의 이러한 통계를 취한다면(모두 TS가 작동하는 TF에 따라 다름) 이러한 데이터가 오늘날의 시장과 관련이 있기 때문에 TS가 잘 작동할 것이라고 생각합니다. 반면에 이 기간이 몇 개의 막대로 줄어들면 데이터가 전체 그림에 충분하지 않기 때문에 TS도 제대로 작동하지 않습니다. 따라서 차량에는 이 통계가 수집되는 기간이라는 매개변수가 있습니다. 이 매개변수는 차량에 매우 중요합니다. 그리고 귀하의 차량이 - 무제한에서 + 무제한까지이 매개 변수의 값과 동일하게 잘 작동한다고 말할 수 없습니다. 그것이 실제로 논의 된 것입니다.
첫째, 관련이 있고 관련이 없는 데이터가 없습니다(내 의견). 귀하에 따르면 3년 전의 데이터가 관련이 없다면 현재 상황에 대한 조정일 가능성이 큽니다.
시스템은 D1에서 실행됩니다.
통계가 수집되는 기간 - 이것이 최적화입니다. 말하자면 조정 기간(예: 1990 - 1995), 발견된 패턴에 따른 1995 - 2000 실행 등입니다. 단 한 명의 스트라이커도 그러한 시스템의 가치를 명확히 하지 않습니다. 그리고 1990년과 2008년에도 같은 방식으로 작동합니다.
LeoV NS는 하시나요?, 피팅은 기존 TS보다 훨씬 어렵습니다.. 그리고 일반 포워드도 안 나가고, D.Cuts.D.McCormick의 책을 보세요. 거래 전략 - 이 문제에 대해 흥미로운 점이 있습니다...
첫째, 관련이 있고 관련이 없는 데이터가 없습니다(내 의견). 귀하에 따르면 3년 전의 데이터가 관련이 없다면 현재 상황에 대한 조정일 가능성이 큽니다.
시스템은 D1에서 실행됩니다.
통계가 수집되는 기간 - 이것이 최적화입니다. 말하자면 조정 기간(예: 1990 - 1995), 발견된 패턴에 따른 1995 - 2000 실행 등입니다. 단 한 명의 스트라이커도 그러한 시스템의 가치를 명확히 하지 않습니다. 그리고 1990년과 2008년에도 같은 방식으로 작동합니다.
LeoV NS는 하시나요?, 피팅은 기존 TS보다 훨씬 어렵습니다.. 그리고 일반 포워드도 안 나가고, D.Cuts.D.McCormick의 책을 보세요. 거래 전략 - 이 문제에 대해 흥미로운 점이 있습니다...
글쎄, 나는 썼다 - 그것은 모두 당신이 일하는 TF에 달려 있습니다. 예를 들어. 분당 3년은 많은 시간이고, D1의 경우 3년은 지극히 정상적인 시간입니다.
좋은 TS는 모든 매개변수(무제한에서 + 무제한(귀하의 경우 통계 기간))와 함께 작동해야 하며 이 매개변수의 최적화가 필요하지 않다는 사실에 관한 것입니다. 나는 TS가이 매개 변수의 값과 - 무제한에서 + 무제한까지 똑같이 잘 작동할 수 없다고 썼습니다.
나는 TS를 본 적이 없으며 1990년과 2008년에 똑같이 잘 작동하는 신경망에서는 더욱 그렇습니다. 심지어 당일치기 여행에서도.
네, NS를 합니다.
견적 이력에 대한 테스트는 시스템의 신뢰성을 확인하는 유일한 방법이 아닙니다. 다음은 대체 테스트 방법론의 개요입니다. 샌드위치 던지기 기사 . 그러나 수학에 알레르기가 있다면 읽지 않는 것이 가장 좋습니다.
글쎄, 나는 썼다 - 그것은 모두 당신이 일하는 TF에 달려 있습니다. 예를 들어. 분당 3년은 많은 시간이고, D1의 경우 3년은 지극히 정상적인 시간입니다.
좋은 TS는 모든 매개변수(귀하의 경우 통계 기간)와 함께 작동해야 하며 이 매개변수의 최적화가 필요하지 않다는 사실에 관한 것입니다.
나는 TS를 본 적이 없으며 1990년과 2008년에 똑같이 잘 작동하는 신경망에서는 더욱 그렇습니다. 심지어 당일치기 여행에서도.
네, NS를 합니다.
제 경우에는 최적화 매개변수(샘플링 간격)를 선택하는 것이 아니라 여러 간격을 통해 안정적인 패턴을 선택하는 것입니다. 그리고 통계의 경우 표본이 클수록 더 좋습니다 ...
나는 이것에 동의할 수 없다. 내가 할 수있는 방법이 없습니다)))
나는 이것에 동의할 수 없다. 내가 할 수있는 방법이 없습니다)))
1. 피치뮤? )))
2. 어떤 샘플로 충분합니까? 트랜잭션 수, 테스트 시점.
견적 이력에 대한 테스트는 시스템의 신뢰성을 확인하는 유일한 방법이 아닙니다. 다음은 대체 테스트 방법론의 개요입니다. 샌드위치 던지기 기사 . 그러나 수학에 알레르기가 있다면 읽지 않는 것이 가장 좋습니다.
그리고 다시, 약간의 개념 대체. 제한된 수의 매개변수로 시스템 작동에 대한 통계 및 매개 변수가 많지 않은 것처럼 보일 때 가격 움직임의 패턴을 검색합니다.
그리고 저는 개인적으로 수학에 대한 알레르기가 없습니다(기사의 첫 번째 단락). :)
"King of Peas" 시대 이후 몇 분 동안 스크립트를 실행하고 "가능한 모든 것"을 언로드하고 테라바이트 파일을 얻고 ... 패턴을 찾는 것 같습니다. 그리고 그들은 발견될 것입니다 - "이론이 있을 것이지만 우리는 사실을 조정할 것입니다"(c).
"창"과 OOS 모두 - "창"/OOS가 끝난 직후 ... 새 통계 수집을 시작해야합니다.
`
"지표"를 사용하지 않는다고 생각하는 것은 "지표 없는 시스템"에 대한 옹호자뿐입니다. 사실, 다른 시스템보다 덜 "최적화된 매개변수"가 없으며, 결과적으로 "MA_Period 함수로서의 이익" 그래프는 "우리 통계"로 접근할 수 없는 다차원 오점으로 바뀝니다. 그리고 "Extras" :) Forex의 정복자, 그리고 "우리 통계가 아닌" 말을 듣지 못했다는 사실로 판단합니다. :(
하지만 '알레르기'라는 꼬리표가 붙는 것도 개의치 않습니다. :)
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추신. 이 주제에서는 "패턴 검색"에서 "거래 시스템 평가"로 이동합니다.
ZYY. 여기에 95%의 확률을 가진 TS가 병합될 것이라는 사실이 있습니다. 나는 가격이 xx% 빈도로 (자연스럽게 제한된 기간 동안) 최소한 "가게" 될 것이라고 믿지 않습니다. ;)
나는 이것에 동의할 수 없다. 내가 할 수있는 방법이 없습니다)))
동의한다 . 공정에 영향을 미치는 투입물이 없거나 적은 공정의 경우에는 많을수록 좋지만 거시경제적 투입물이 있는 시장에서는 그렇지 않습니다.
트렌드와 확립된 패턴을 변경하십시오.
"패턴에 대한 탐색"은 영원하고 무궁무진한 주제이며, 이에 대한 답은 영원히 찾을 수 없습니다(영구적 이동의 의미에서). 그리고 TS를 테스트하고 평가하는 것은 발견된 패턴이 논리적으로 이해할 수 없거나 완전히 알려지지 않은 경우에도 주어진 TS에 대해 해결할 수 있는 매우 실용적인 작업입니다. 토픽 스타터의 질문은 미래에 차량의 거동을 적절하게 평가하는 방법에 대해 정확히 묻는 것 같았습니다 ...
패턴 검색은 발견된 패턴을 기반으로 구축된 TS가 미래에 수용 가능하게 동작할 것이라는 어느 정도의 신뢰성으로 정당화할 수 없다면 의미 없는 연습입니다.