여러분, 그것은 당신과 함께 무섭습니다 - 그들은 :) .... 외과의로부터 - 그에게 나의 큰 개인적 "고마워요"
그러나 질문은 여전히 주제에있었습니다 - 거래의 맥락을 결정하는 방법 .... 개인적으로 개인적으로 전문가의 시장 조사 입장 (당신과 유사)이 바람직합니다 - 우리는 결국 다음과 같은 합의에 이르렀습니다. 이 점 - 우리는 이익에 관심이 있는지 여부????.... 그렇다면 인코딩의 복잡성으로 인해 두 번째 가능성이 있습니다. 다른 시간과 다른 매개 변수로 .... 누가 무엇을 하지 못하도록 막습니까? 4 :)) .... 다른 "컨텍스트"에서 ..... "그냥"시장에 대한 연구에서 길을 잃거나 영원히 머무를 수있는 큰 기회가 있습니다.
그래서.... 1, 2, 3,000번의 최적화 후에 하나의 놀라운 패턴이 나타났습니다. 아무도 주어진 확률로 미래의 차트 동작을 예측할 수 없을 것입니다. 한자리수라는게 믿기지 않습니다.. 그리고 "프라도...."가 여기서 도움이 되지 않을 것입니다.... 결국 우리는 거래를 하려고 하는 걸까요....?
컨텍스트는 역사에 속하고 일정 기간(평준화될 때까지)에 변경되지 않고 사용자가 의존하고, 명심하고, 설명을 위해 기반으로 구축할 수 있는 상황, 상황, 의미입니다. 일반적으로 외부 펀더멘털 요인과 이전 시장 상황의 일부 조합.
기본 지표가 발표되었으며 다음 지표가 발표될 때까지 우리는 이 지표의 맥락에서 시장의 이전 상태와 결합하여 작업합니다. 세션 또는 시즌이 시작되면 이전 세션의 기록을 고려하여 현재 세션 또는 시즌의 맥락에서 작업합니다. 그들은 얼마 동안 변경되지 않으므로 현재 매개 변수에 집중하고 시장 상태와 가격 움직임의 특성을 분석 및 결정할 수 있습니다.
시장 상황
"압력을 받고 있다", "강세 추세", "하방 위험이 우세하다", "유럽 시장 개장 시 거래가 상승한다", "지표 발표를 예상하여 시장이 얼어붙었다...", 갭.
전체 스레드를 다시 읽었습니다. 글쎄, 필요하다. 왜냐하면 나는 최근에 나 자신에 대해 그런 것을 기억하지 못하기 때문이다. 그냥 좋은 스레드입니다. Weismanists와 Morganists 사이의 이념적 논쟁은 거의 중요하지 않습니다. 이러한 부르주아는 어쨌든 모두 동일합니다. 다시 이해를 잃은 순간이 있었습니다(20페이지 이후, FP의 경우). 3D 그림은 모든 것을 제자리에 놓습니다.
질문이 생겼습니다. 이 전체 컨텍스트 클러스터링 절차가 테스터의 일반적인 최적화와 어떻게 다릅니까? 실제로 두 번째 그림(상단면)에서도 시각적으로 테스터의 최적화 다이어그램과 같이 "따뜻한" 색상의 안정적인 영역을 찾고 있습니다(색상만 다름, 녹색).
언뜻보기에 차이점은 근본적입니다.
테스터에서 최적화하는 동안 색상 안정성 영역은 거래 알고리즘 자체의 매개변수와 엄격하게 연결됩니다. 우리는 색상 안정성 영역을 찾았습니다 -> TS 매개변수의 "올바른" 한계를 복원하여 안정적으로 만들었으므로 TS를 최적화했다고 합니다.
여기 뭐? 컨텍스트 색상 안정성 영역 -> FP가 올바르게 클러스터링됨 -> 컨텍스트 필터 매개변수의 올바른 한계를 복원했습니다. 그래서 우리는 다시 차량을 최적화했습니다! 컨텍스트 필터 - 결국 TS에 속합니다!
그리고 차이점은 무엇입니까, 동료?
추신: 한 가지 차이점이 더 있습니다. 테스터에서는 개별 거래를 볼 수 없습니다. 전체 기록에 대한 테스트 결과 만 볼 수 있습니다. 그리고 심사가 진행되는 것은 그들에게 있습니다. 그리고 여기에서 어디로도 이동하지 않는 개별 트랜잭션을 볼 수 있으며 이미 필터링하고 있습니다.
젠장, 로컬 프로시저에 최적화 프로그램을 적용하고 싶었습니다. 이제 그녀는 다시 사라졌습니다 :(
갑자기, 무작위 항목이 있는 경험치가 완료된 거래 아이디어로 수행된 것보다 더 잘 작동한다는 것이 밝혀졌습니다. 무엇을 믿어야 할까요?
진정한 임의의 Expert Advisor는 임의의 진입점, 임의의 진입 방향 및 임의의 종료점이 있어야 합니다. 적어도 하나의 조건이 위반되면 완전한 무작위성에 대해 더 이상 말할 수 없습니다. 진정한 무작위 EA가 통계적 이점이 확실하게 확인된 경우 시장이 의도적으로 인기 있는(표준) 거래 아이디어에 반하여 작동한다고 가정해야 합니다. 복잡한 시스템은 항상 외부 영향을 보상하기 위해 노력합니다.
전체 스레드를 다시 읽었습니다. 글쎄, 필요하다. 왜냐하면 나는 최근에 나 자신에 대해 그런 것을 기억하지 못하기 때문이다. 그냥 멋진 스레드입니다. Weismannists와 Morganists 사이의 이념적 논쟁은 거의 계산되지 않습니다 ...
Weismanists와 Morganists가 아니라 Flint 자신 과 Morgan 자신 ... 오 ... Weisman과 함께 :)
질문이 생겼습니다. 이 전체 컨텍스트 클러스터링 절차가 테스터의 일반적인 최적화와 어떻게 다릅니까?
...
그리고 차이점은 무엇입니까, 동료?
클러스터링을 찾기 위해 이상적인 입출구, 참조 거래 시스템 또는 다른 무엇이든 고정된 시점으로 작업합니다. 이러한 고정으로 테스터는 항상 동일한 결과를 제공합니다. 따라서 기술적으로 최적화 프로그램 보고서를 사용하는 문제는 최종 균형(또는 기타 표준 최적화 기준)을 최소한 정규화 상수까지 필요한 값으로 대체하는 문제로 귀결됩니다. 가격표는 RNG로 활용이 가능합니다 :), 조작의 가능성이 있습니다. 그러나 상태 매개변수를 표시하기 위해 적절한 프로그램을 사용하는 것이 비교할 수 없을 정도로 더 쉽습니다.
최적화 프레임워크 내에서 한 번의 실행이 주어진 숫자로 한 번의 거래만 열도록 해야 합니다. 따라서 실행 횟수는 시스템의 거래 횟수와 동일합니다(거래 시스템 자체의 매개변수는 변경되지 않음). Expert Advisor의 외부 매개변수에 거래 번호를 입력하고 그에 따라 "최적화"합니다. 처음은 아니지만 구현이 가능할 것 같습니다.
그러나 보고서에 컨텍스트 매개변수를 표시하도록 최적화 프로그램을 가르치는 것도 필요합니다. 이것은 아마도 xeon 'y 또는 개발자에게 질문입니다.
물론 최적화 프로그램이 컨텍스트를 클러스터링하도록 강제할 수는 없습니다. 여기에서 나가려고 할 수 있지만 :)
그것은 균형과 형평성의 선처럼 보입니다. 그리고 그것은 정말로 무엇입니까?
여러분, 그것은 당신과 함께 무섭습니다 - 그들은 :) .... 외과의로부터 - 그에게 나의 큰 개인적 "고마워요"
그러나 질문은 여전히 주제에있었습니다 - 거래의 맥락을 결정하는 방법 .... 개인적으로 개인적으로 전문가의 시장 조사 입장 (당신과 유사)이 바람직합니다 - 우리는 결국 다음과 같은 합의에 이르렀습니다. 이 점 - 우리는 이익에 관심이 있는지 여부????.... 그렇다면 인코딩의 복잡성으로 인해 두 번째 가능성이 있습니다. 다른 시간과 다른 매개 변수로 .... 누가 무엇을 하지 못하도록 막습니까? 4 :)) .... 다른 "컨텍스트"에서
..... "그냥"시장에 대한 연구에서 길을 잃거나 영원히 머무를 수있는 큰 기회가 있습니다.
계속 ..... 지점의 작성자가 허용합니까 ????
그래서.... 1, 2, 3,000번의 최적화 후에 하나의 놀라운 패턴이 나타났습니다. 아무도 주어진 확률로 미래의 차트 동작을 예측할 수 없을 것입니다. 한자리수라는게 믿기지 않습니다.. 그리고 "프라도...."가 여기서 도움이 되지 않을 것입니다.... 결국 우리는 거래를 하려고 하는 걸까요....?
"추격"에서 ..... 표절 ....
적응 기능(Peter의)이 정말 마음에 들었습니다. ..... 그래서 갑자기 무작위 항목이 있는 경험치가 완료된 거래 아이디어로 수행된 모든 것보다 더 잘 작동한다는 것이 밝혀졌습니다. 무엇을 믿어야 할까요?
이 결론("임의의 항목이 있는 경험이 완료된 거래 아이디어로 수행된 것보다 더 잘 작동합니다")은 확실히 신뢰할 수 없습니다. 사고입니다.
이 결론("임의의 항목이 있는 경험이 완료된 거래 아이디어로 수행된 것보다 더 잘 작동합니다")은 확실히 신뢰할 수 없습니다. 사고입니다.
불행히도, 나는 무작위 항목이 있는 EA가 더 잘 작동한다고 두 번 이상 확신했습니다.
역사의 특정 부분, 심지어 아주 긴 부분에서도 가능합니다. 문제는 그들이 언제 만날지, 얼마나 오래 갈지 미리 알 수 없다는 것입니다.
문맥
컨텍스트는 역사에 속하고 일정 기간(평준화될 때까지)에 변경되지 않고 사용자가 의존하고, 명심하고, 설명을 위해 기반으로 구축할 수 있는 상황, 상황, 의미입니다. 일반적으로 외부 펀더멘털 요인과 이전 시장 상황의 일부 조합.
기본 지표가 발표되었으며 다음 지표가 발표될 때까지 우리는 이 지표의 맥락에서 시장의 이전 상태와 결합하여 작업합니다. 세션 또는 시즌이 시작되면 이전 세션의 기록을 고려하여 현재 세션 또는 시즌의 맥락에서 작업합니다. 그들은 얼마 동안 변경되지 않으므로 현재 매개 변수에 집중하고 시장 상태와 가격 움직임의 특성을 분석 및 결정할 수 있습니다.
시장 상황
"압력을 받고 있다", "강세 추세", "하방 위험이 우세하다", "유럽 시장 개장 시 거래가 상승한다", "지표 발표를 예상하여 시장이 얼어붙었다...", 갭.
측면, 수정자
"핵심 저항선 위치...", " 저항 지지선 ", "고용 데이터 예상"
가격 움직임의 본질
"저항선에서 반등", "가격이 오름차순 채널에 있음", "삼각형", "좁은(넓은) 플랫", "지지 근처", 갭.
전체 스레드를 다시 읽었습니다. 글쎄, 필요하다. 왜냐하면 나는 최근에 나 자신에 대해 그런 것을 기억하지 못하기 때문이다. 그냥 좋은 스레드입니다. Weismanists와 Morganists 사이의 이념적 논쟁은 거의 중요하지 않습니다. 이러한 부르주아는 어쨌든 모두 동일합니다. 다시 이해를 잃은 순간이 있었습니다(20페이지 이후, FP의 경우). 3D 그림은 모든 것을 제자리에 놓습니다.
질문이 생겼습니다. 이 전체 컨텍스트 클러스터링 절차가 테스터의 일반적인 최적화와 어떻게 다릅니까? 실제로 두 번째 그림(상단면)에서도 시각적으로 테스터의 최적화 다이어그램과 같이 "따뜻한" 색상의 안정적인 영역을 찾고 있습니다(색상만 다름, 녹색).
언뜻보기에 차이점은 근본적입니다.
테스터에서 최적화하는 동안 색상 안정성 영역은 거래 알고리즘 자체의 매개변수와 엄격하게 연결됩니다. 우리는 색상 안정성 영역을 찾았습니다 -> TS 매개변수의 "올바른" 한계를 복원하여 안정적으로 만들었으므로 TS를 최적화했다고 합니다.
여기 뭐? 컨텍스트 색상 안정성 영역 -> FP가 올바르게 클러스터링됨 -> 컨텍스트 필터 매개변수의 올바른 한계를 복원했습니다. 그래서 우리는 다시 차량을 최적화했습니다! 컨텍스트 필터 - 결국 TS에 속합니다!
그리고 차이점은 무엇입니까, 동료?
추신: 한 가지 차이점이 더 있습니다. 테스터에서는 개별 거래를 볼 수 없습니다. 전체 기록에 대한 테스트 결과 만 볼 수 있습니다. 그리고 심사가 진행되는 것은 그들에게 있습니다. 그리고 여기에서 어디로도 이동하지 않는 개별 트랜잭션을 볼 수 있으며 이미 필터링하고 있습니다.
젠장, 로컬 프로시저에 최적화 프로그램을 적용하고 싶었습니다. 이제 그녀는 다시 사라졌습니다 :(
PPS 모든 것이 그렇게 우울한 것은 아닌 것 같습니다. 생각해볼만 합니다.
갑자기, 무작위 항목이 있는 경험치가 완료된 거래 아이디어로 수행된 것보다 더 잘 작동한다는 것이 밝혀졌습니다. 무엇을 믿어야 할까요?
진정한 임의의 Expert Advisor는 임의의 진입점, 임의의 진입 방향 및 임의의 종료점이 있어야 합니다. 적어도 하나의 조건이 위반되면 완전한 무작위성에 대해 더 이상 말할 수 없습니다. 진정한 무작위 EA가 통계적 이점이 확실하게 확인된 경우 시장이 의도적으로 인기 있는(표준) 거래 아이디어에 반하여 작동한다고 가정해야 합니다. 복잡한 시스템은 항상 외부 영향을 보상하기 위해 노력합니다.
문맥
...시장 상황
...용어 정의로 돌아가시겠습니까? :) 여기에서 많은 사람들이 시장의 상태로 컨텍스트를 이해합니다.
전체 스레드를 다시 읽었습니다. 글쎄, 필요하다. 왜냐하면 나는 최근에 나 자신에 대해 그런 것을 기억하지 못하기 때문이다. 그냥 멋진 스레드입니다. Weismannists와 Morganists 사이의 이념적 논쟁은 거의 계산되지 않습니다 ...
Weismanists와 Morganists가 아니라 Flint 자신 과 Morgan 자신 ... 오 ... Weisman과 함께 :)
질문이 생겼습니다. 이 전체 컨텍스트 클러스터링 절차가 테스터의 일반적인 최적화와 어떻게 다릅니까?
...
그리고 차이점은 무엇입니까, 동료?
클러스터링을 찾기 위해 이상적인 입출구, 참조 거래 시스템 또는 다른 무엇이든 고정된 시점으로 작업합니다. 이러한 고정으로 테스터는 항상 동일한 결과를 제공합니다. 따라서 기술적으로 최적화 프로그램 보고서를 사용하는 문제는 최종 균형(또는 기타 표준 최적화 기준)을 최소한 정규화 상수까지 필요한 값으로 대체하는 문제로 귀결됩니다. 가격표는 RNG로 활용이 가능합니다 :), 조작의 가능성이 있습니다. 그러나 상태 매개변수를 표시하기 위해 적절한 프로그램을 사용하는 것이 비교할 수 없을 정도로 더 쉽습니다.
그리고 최적화 피팅의 유령은 항상 우리에게 나타날 것입니다 :)
최적화 프레임워크 내에서 한 번의 실행이 주어진 숫자로 한 번의 거래만 열도록 해야 합니다. 따라서 실행 횟수는 시스템의 거래 횟수와 동일합니다(거래 시스템 자체의 매개변수는 변경되지 않음). Expert Advisor의 외부 매개변수에 거래 번호를 입력하고 그에 따라 "최적화"합니다. 처음은 아니지만 구현이 가능할 것 같습니다.
그러나 보고서에 컨텍스트 매개변수를 표시하도록 최적화 프로그램을 가르치는 것도 필요합니다. 이것은 아마도 xeon 'y 또는 개발자에게 질문입니다.
물론 최적화 프로그램이 컨텍스트를 클러스터링하도록 강제할 수는 없습니다. 여기에서 나가려고 할 수 있지만 :)