블라인드 매개변수 - 표시기에 의존하지 않고 하드 코딩된 매개변수. 예: - TS 솔루션 분야에서 이익을 얻고 손실을 막습니다. - 훈련된 퍼셉트론. 일반적으로 표시기의 주기는 TS의 일종의 "블라인드" 매개변수이기도 합니다. == "하프 블라인드")))). 일반 TS는 시장을 보지 않고 설정을 변경하지 않습니다.
블라인드 매개변수 - 표시기에 의존하지 않고 하드 코딩된 매개변수. 예: - TS 솔루션 분야에서 이익을 얻고 손실을 막습니다. - 훈련된 퍼셉트론. 일반적으로 표시기의 주기는 TS의 일종의 "블라인드" 매개변수이기도 합니다. == "하프 블라인드")))). 일반 TS는 시장을 보지 않고 설정을 변경하지 않습니다.
- 음, 테이크 앤 로스도 최적화된 매개변수입니다.
- 훈련된 퍼셉트론 - 여기에도 캐치가 있습니다. 재최적화와 마찬가지로. 오버트레이닝이 있을 수 있습니다. 즉, 트레이닝 섹션에서 규칙을 너무 잘 배우고 미래에 좋지 않은 수행을 할 수 있습니다. 그래서 훈련도 문제다.
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. 그런 다음 일주일 후에 시스템이 병합되기 시작했습니다. 일부 시스템은 몇 달 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?
1. 나는 문제의 공식이 정확하지 않다고 생각합니다. 순수한 결정론: 사과가 익었습니다. 머리에 떨어졌습니다. 익지 않았습니다. 떨어지지 않습니다. 시장, 특히 Forex는 기능적 명확성이 없습니다. 그래프의 자기 확인과 자기 파괴에 대한 또 다른 해석이 더 적합합니다(누군가에게서 읽었습니다). 예를 들어 Fibo를 보자. Fibo 수준이 있는 차트가 있고 Fibo가 없는 차트가 있습니다. 무슨 일이야? 그러나 사실은 이 특정한 순간에 Fibo를 믿는 플레이어와 Fibo를 믿지 않는 플레이어의 볼륨 비율에 따라 Fibo 레벨이 나타났다가 사라진다는 것입니다. 그들에게 지는 사람들이어야 합니다. 이것은 거래자가 수백 년 동안 시장에서 발견한 다른 패턴에도 적용됩니다. 현재, 이들은 수치("머리와 어깨", 도지 등)이거나 지표입니다. 나는 천 명이 넘는 책이 설명된 것을 보았습니다.
2. 각각의 수치나 지표는 명백히 혼란스러운 시장에서 특정 패턴을 나타내며, 이를 통해 시장의 미래 행동을 더 잘 예측할 수 있습니다.
3. 각 거래자의 시장 경험이 많지 않기 때문에 하나의 지표에 대한 거래 시스템을 구축하는 것이 불가능하다는 것을 확신합니다. 거래 시스템에 대한 지표 세트가 필요합니다. 지표 세트가 다차원적이기 때문에 종이에 그릴 수 없는 새로운 패턴을 식별하기 때문에 이것은 문제를 변경하지 않습니다. 그러나 이 다차원 패턴의 운명은 동일합니다. 자기 확인과 자기 파괴의 법칙이 적용됩니다.
4. 오늘날 통계, 파동 분석 및 인공 지능의 수학적 방법으로 인해 새로운 패턴 검색이 자동화되고 가속화되었습니다. 테스터와 옵티마이저의 도움으로 패턴을 드러낼 거래 시스템의 매개변수를 찾고 이를 식별하면 시장을 예측하고 이익을 얻을 수 있습니다.
5. 여기서 문제가 발생합니다. TS에서 찾은 패턴은 일반적입니까 아니면 희귀합니까? 뉴기니의 파푸아인들은 많은 수의 보트를 가지고 있으며 이 모든 보트에는 개인 이름이 있습니다. 파푸아인에게는 복수형이 없습니다. 파푸아어로는 말할 수 없습니다. 이 배는 야자수로 만들어졌고 이 배는 다른 섬에서 만들어졌습니다. 따라서 무역 시스템에 대한 주요 질문은 다음과 같습니다. 우리가 개별적으로 식별한 패턴이 파푸아인의 배와 같습니까, 아니면 일부 일반화되어 있습니까?
6. 누구도 "역사는 반복된다"는 기술적 분석의 법칙을 취소하지 않았다. 과거 데이터에서 수익을 올린 모든 차량은 미래에 이 수익을 가져올 것입니다. 재최적화 보기는 다른 의미를 갖습니다. 지나치게 최적화된 시스템은 일반화 수준이 충분하지 않으며 미래에 너무 드물어질 수 있습니다. 그러나 실제로는 상황이 훨씬 더 나쁩니다. 예측할 것이 없을 때 패턴이 형성된 후에야 패턴의 징후를 볼 수 있습니다.
7. 사실, TS를 생성하는 문제는 충분히 일반화된 패턴을 식별할 규칙을 개발하는 것뿐만 아니라 자체 파괴에서 일정의 자체 검증으로 또는 그 반대로 전환하는 순간을 결정하기 위한 규칙을 개발하는 것입니다. 더욱이, 이러한 자기 긍정에서 자기 파괴로의 전환 과정이 길수록 거래 시스템이 더 좋아집니다.
8. "모든 기간, 모든 도구, 몇 년 동안" TS에 대한 극단주의 요구 사항은 자기 파괴 및 자기 확인에 대한 그래프의 속성을 법률로 인식하는 경우 실현 가능하지 않습니다. 모든 거래 시스템은 수학적 방법으로 인식되며, 패배한 거래자는 승리 패턴을 식별하고 언젠가는 이길 사람이 없을 것입니다. 모든 사람이 똑똑해져서 쓸모없는 거래 시스템을 소유하게 될 것입니다.
9. 전술한 내용에 비추어 볼 때 TS의 개발은 다음 단계로 표시됩니다.
a) 거래 시스템이 개발되고 있습니다.
b) 거래 시스템의 매개변수 검색(최적화)
c) 시스템이 수익성이 있는 기간(예: 2007년 1월) 찾기
d) 시스템이 수익성이 없는 기간을 찾습니다.
e) 수익성에서 비수익성으로 또는 그 반대로 전환되는 기간을 조사합니다. 원격성에 대한 이유를 이해한다면 거래 시스템이 있고 실패한 경우 거래 시스템이 없습니다.
제 생각에 시스템은 자체 적응형이어야 합니다. 시장 행동은 끊임없이 변화하고 있습니다. 시스템은 시장에 적응해야 합니다. 무한히 유한한 것을 만들고 악화될 때까지 기다리지 않고(그리고 모든 것이 악화됩니다: 통조림 식품, 심지어 요구르트까지) 시스템이 살기 위해 ... 진화에서와 같이: 일부 종은 사라지고 일부는 나타납니다 ...
OOS의 결과에 대한 믿음은 성배에 대한 믿음입니다. 원칙적으로 항상 승리하는 TS를 개발하는 것은 불가능하다고 생각합니다. TS가 수익성이 없는 기간은 항상 있을 것입니다.
내가 공언하는 "자기 확인-자기 파괴" 개념의 틀 내에서 OOS는 이 개념의 틀 내에서 OOS가 다음을 가리킬 수 있기 때문에 아무 것도 해결하지 못합니다.
a) 식별된 TS 패턴의 지속(양성 OOS 결과)
b) 드러난 패턴의 자기 파괴(부정적인 결과)
c) 패턴의 자체 확인에서 자체 파괴로의 전환 과정(결과가 악화되는 경우).
동시에, OOS 테스트는 우리가 아직 보지 못한 미래에 대해 아무 말도 하지 않습니다.
OOS의 사용은 충분히 일반화된 패턴을 얻기 위한 기술에 가깝습니다. 어쨌든 OOS 결과가 음수이면 TS를 수정하려고 시도할 수 있습니다. 성공하면 더 일반화된 패턴을 수신했지만 그 이상은 수신하지 못했음을 의미합니다. 그러나 우리는 성배를 받을 때까지 이 과정을 계속할 수 없을 것입니다. 이 일반화된 패턴은 스스로 파괴될 것입니다.
MQL 포럼에서 더 일반화된 패턴을 얻기 위한 다른 팁(예: 다른 통화 쌍에 대한 테스트)도 찾을 수 있습니다.
Metastock은 TS가 추세, 변동성, 모멘텀, 사이클, 시장 강도 및 지지 저항 지표로 구성되어야 한다고 주장합니다. 이것은 상당히 일반화된 패턴을 얻는 또 다른 방법입니다.
다시 한 번, 문제에 대한 내 비전은 간단합니다. 인용문은 자체 검증 및 자체 파괴적인 특정 수(아마도 무한) 패턴으로 구성 되며 TS의 주요 문제는 자체 파괴에서 자체 검증 및 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
알겠어, 알렉산더! 덕분에! 나는 당신과 논쟁하고 공식 최적화 == fit 으로 끌고 싶었지만 당신이 옳았다는 것을 알았습니다 :-)
레오브에게
블라인드 매개변수 - 표시기에 의존하지 않고 하드 코딩된 매개변수.
예:
- TS 솔루션 분야에서 이익을 얻고 손실을 막습니다.
- 훈련된 퍼셉트론.
일반적으로 표시기의 주기는 TS의 일종의 "블라인드" 매개변수이기도 합니다. == "하프 블라인드")))). 일반 TS는 시장을 보지 않고 설정을 변경하지 않습니다.
블라인드 매개변수 - 표시기에 의존하지 않고 하드 코딩된 매개변수.
예:
- TS 솔루션 분야에서 이익을 얻고 손실을 막습니다.
- 훈련된 퍼셉트론.
일반적으로 표시기의 주기는 TS의 일종의 "블라인드" 매개변수이기도 합니다. == "하프 블라인드")))). 일반 TS는 시장을 보지 않고 설정을 변경하지 않습니다.
- 음, 테이크 앤 로스도 최적화된 매개변수입니다.
- 훈련된 퍼셉트론 - 여기에도 캐치가 있습니다. 재최적화와 마찬가지로. 오버트레이닝이 있을 수 있습니다. 즉, 트레이닝 섹션에서 규칙을 너무 잘 배우고 미래에 좋지 않은 수행을 할 수 있습니다. 그래서 훈련도 문제다.
- 음, 테이크 앤 로스도 최적화된 매개변수입니다.
- 훈련된 퍼셉트론 - 여기에도 캐치가 있습니다. 재최적화와 마찬가지로. 오버트레이닝이 있을 수 있습니다. 즉, 트레이닝 섹션에서 규칙을 너무 잘 배우고 미래에 좋지 않은 수행을 할 수 있습니다. 그래서 훈련도 문제다.
퍼셉트론에는 (내가 이해하는) 연결이 없습니다. 즉, 그가 배울 수 있는 규칙이 없다는 의미입니다.
따라서 그를 과도하게 훈련시키는 것은 불가능합니다. 오버트레이닝은 단지 예/아니오 라인을 흐리게 하는 것입니다.
PS 원시 데이터로 흐리게 처리
퍼셉트론에는 (내가 이해하는) 연결이 없습니다. 즉, 그가 배울 수 있는 규칙이 없다는 의미입니다.
따라서 그를 과도하게 훈련시키는 것은 불가능합니다. 오버트레이닝은 단지 예/아니오 라인을 흐리게 하는 것입니다.
PS 원시 데이터로 흐리게 처리
음, 네트워크를 의미했습니다. 제 생각에 하나의 퍼셉트론은 아무 역할도 하지 않습니다.
글쎄, 내가 어떻게 당신에게 말할 수 있습니까 - 사실 추세는 패턴으로 간주 될 수 있으며 턴의 후퇴도 가능합니다. 그러나 추세의 지속 기간을 어떻게 결정할 수 있습니까? 그리고 후퇴는 새로운 반대 추세의 시작입니까?
가격 범위의 역학에서 그것은 아무것도 아닌 것처럼 보입니다. 아마도 레벨, fibo 또는 다른 것에 의해.
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. 그런 다음 일주일 후에 시스템이 병합되기 시작했습니다. 일부 시스템은 몇 달 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?
1. 나는 문제의 공식이 정확하지 않다고 생각합니다. 순수한 결정론: 사과가 익었습니다. 머리에 떨어졌습니다. 익지 않았습니다. 떨어지지 않습니다. 시장, 특히 Forex는 기능적 명확성이 없습니다. 그래프의 자기 확인과 자기 파괴에 대한 또 다른 해석이 더 적합합니다(누군가에게서 읽었습니다). 예를 들어 Fibo를 보자. Fibo 수준이 있는 차트가 있고 Fibo가 없는 차트가 있습니다. 무슨 일이야? 그러나 사실은 이 특정한 순간에 Fibo를 믿는 플레이어와 Fibo를 믿지 않는 플레이어의 볼륨 비율에 따라 Fibo 레벨이 나타났다가 사라진다는 것입니다. 그들에게 지는 사람들이어야 합니다. 이것은 거래자가 수백 년 동안 시장에서 발견한 다른 패턴에도 적용됩니다. 현재, 이들은 수치("머리와 어깨", 도지 등)이거나 지표입니다. 나는 천 명이 넘는 책이 설명된 것을 보았습니다.
2. 각각의 수치나 지표는 명백히 혼란스러운 시장에서 특정 패턴을 나타내며, 이를 통해 시장의 미래 행동을 더 잘 예측할 수 있습니다.
3. 각 거래자의 시장 경험이 많지 않기 때문에 하나의 지표에 대한 거래 시스템을 구축하는 것이 불가능하다는 것을 확신합니다. 거래 시스템에 대한 지표 세트가 필요합니다. 지표 세트가 다차원적이기 때문에 종이에 그릴 수 없는 새로운 패턴을 식별하기 때문에 이것은 문제를 변경하지 않습니다. 그러나 이 다차원 패턴의 운명은 동일합니다. 자기 확인과 자기 파괴의 법칙이 적용됩니다.
4. 오늘날 통계, 파동 분석 및 인공 지능의 수학적 방법으로 인해 새로운 패턴 검색이 자동화되고 가속화되었습니다. 테스터와 옵티마이저의 도움으로 패턴을 드러낼 거래 시스템의 매개변수를 찾고 이를 식별하면 시장을 예측하고 이익을 얻을 수 있습니다.
5. 여기서 문제가 발생합니다. TS에서 찾은 패턴은 일반적입니까 아니면 희귀합니까? 뉴기니의 파푸아인들은 많은 수의 보트를 가지고 있으며 이 모든 보트에는 개인 이름이 있습니다. 파푸아인에게는 복수형이 없습니다. 파푸아어로는 말할 수 없습니다. 이 배는 야자수로 만들어졌고 이 배는 다른 섬에서 만들어졌습니다. 따라서 무역 시스템에 대한 주요 질문은 다음과 같습니다. 우리가 개별적으로 식별한 패턴이 파푸아인의 배와 같습니까, 아니면 일부 일반화되어 있습니까?
6. 누구도 "역사는 반복된다"는 기술적 분석의 법칙을 취소하지 않았다. 과거 데이터에서 수익을 올린 모든 차량은 미래에 이 수익을 가져올 것입니다. 재최적화 보기는 다른 의미를 갖습니다. 지나치게 최적화된 시스템은 일반화 수준이 충분하지 않으며 미래에 너무 드물어질 수 있습니다. 그러나 실제로는 상황이 훨씬 더 나쁩니다. 예측할 것이 없을 때 패턴이 형성된 후에야 패턴의 징후를 볼 수 있습니다.
7. 사실, TS를 생성하는 문제는 충분히 일반화된 패턴을 식별할 규칙을 개발하는 것뿐만 아니라 자체 파괴에서 일정의 자체 검증으로 또는 그 반대로 전환하는 순간을 결정하기 위한 규칙을 개발하는 것입니다. 더욱이, 이러한 자기 긍정에서 자기 파괴로의 전환 과정이 길수록 거래 시스템이 더 좋아집니다.
8. "모든 기간, 모든 도구, 몇 년 동안" TS에 대한 극단주의 요구 사항은 자기 파괴 및 자기 확인에 대한 그래프의 속성을 법률로 인식하는 경우 실현 가능하지 않습니다. 모든 거래 시스템은 수학적 방법으로 인식되며, 패배한 거래자는 승리 패턴을 식별하고 언젠가는 이길 사람이 없을 것입니다. 모든 사람이 똑똑해져서 쓸모없는 거래 시스템을 소유하게 될 것입니다.
9. 전술한 내용에 비추어 볼 때 TS의 개발은 다음 단계로 표시됩니다.
a) 거래 시스템이 개발되고 있습니다.
b) 거래 시스템의 매개변수 검색(최적화)
c) 시스템이 수익성이 있는 기간(예: 2007년 1월) 찾기
d) 시스템이 수익성이 없는 기간을 찾습니다.
e) 수익성에서 비수익성으로 또는 그 반대로 전환되는 기간을 조사합니다. 원격성에 대한 이유를 이해한다면 거래 시스템이 있고 실패한 경우 거래 시스템이 없습니다.
결론 : 우리는 요구르트와 참치 모두 같은 통조림 식품을 동시에 가지고 있습니다.
우리가 파푸아인의 배처럼 개별적이라고 식별한 패턴이 있습니까, 아니면 일부 일반화되어 있습니까?
OOS에서 차량을 운전하고 이러한 간단한 질문에 대한 답변을 얻으십시오.
안녕하세요 여러분 (첫 번째 게시물 - 당신은 마셔야합니다 %)
제 생각에 시스템은 자체 적응형이어야 합니다. 시장 행동은 끊임없이 변화하고 있습니다. 시스템은 시장에 적응해야 합니다. 무한히 유한한 것을 만들고 악화될 때까지 기다리지 않고(그리고 모든 것이 악화됩니다: 통조림 식품, 심지어 요구르트까지) 시스템이 살기 위해 ... 진화에서와 같이: 일부 종은 사라지고 일부는 나타납니다 ...
OOS에서 TS를 실행하고 이러한 간단한 질문에 대한 답변을 얻으십시오.
OOS의 결과에 대한 믿음은 성배에 대한 믿음입니다. 원칙적으로 항상 승리하는 TS를 개발하는 것은 불가능하다고 생각합니다. TS가 수익성이 없는 기간은 항상 있을 것입니다.
내가 공언하는 "자기 확인-자기 파괴" 개념의 틀 내에서 OOS는 이 개념의 틀 내에서 OOS가 다음을 가리킬 수 있기 때문에 아무 것도 해결하지 못합니다.
a) 식별된 TS 패턴의 지속(양성 OOS 결과)
b) 드러난 패턴의 자기 파괴(부정적인 결과)
c) 패턴의 자체 확인에서 자체 파괴로의 전환 과정(결과가 악화되는 경우).
동시에, OOS 테스트는 우리가 아직 보지 못한 미래에 대해 아무 말도 하지 않습니다.
OOS의 사용은 충분히 일반화된 패턴을 얻기 위한 기술에 가깝습니다. 어쨌든 OOS 결과가 음수이면 TS를 수정하려고 시도할 수 있습니다. 성공하면 더 일반화된 패턴을 수신했지만 그 이상은 수신하지 못했음을 의미합니다. 그러나 우리는 성배를 받을 때까지 이 과정을 계속할 수 없을 것입니다. 이 일반화된 패턴은 스스로 파괴될 것입니다.
MQL 포럼에서 더 일반화된 패턴을 얻기 위한 다른 팁(예: 다른 통화 쌍에 대한 테스트)도 찾을 수 있습니다.
Metastock은 TS가 추세, 변동성, 모멘텀, 사이클, 시장 강도 및 지지 저항 지표로 구성되어야 한다고 주장합니다. 이것은 상당히 일반화된 패턴을 얻는 또 다른 방법입니다.
다시 한 번, 문제에 대한 내 비전은 간단합니다. 인용문은 자체 검증 및 자체 파괴적인 특정 수(아마도 무한) 패턴으로 구성 되며 TS의 주요 문제는 자체 파괴에서 자체 검증 및 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.