ivandurak писал(а)>> А как же распределение результатов сделок . Львиная доля прибыли может быть и в начале исследуемого периода . Имхо для начала необходимо договорится о критерии по которому будем отбирать варианты оптимизации, а иначе флуд и опять плевки на спину .Лично мне импонирует - близость результатов торговли к прямой линии на постоянном лоте , но не настаиваю .
강조 표시된 파란색에 동의합니다.
강조 표시된 빨간색으로 - 아니요. 직선 균형 라인은 특히 거래가 일정한 로트로 수행된 경우 결과의 안정성을 나타내는 지표가 아닙니다. SL의 크기에 따라 가변 로트를 사용하여 잔액의 직선을 얻을 수도 있으며, 합의된 초기 자본 금액의 백분율로 표시됩니다(현재 잔액의 백분율이 아님).
Kotir는 주파수와 진폭이 서로 다른 구성파로 분해될 수 있습니다. 이것은 육안으로 볼 수 있습니다(파도, 엘리엇은 그것과 아무 관련이 없습니다). 누군가에 의해 작성되고 작성될 각 TS는 특정 개별 웨이브의 동작을 설명하려는 시도의 본질입니다. 그리고 웨이브의 빈도가 다르기 때문에 다른 TS에 대한 트랜잭션 수는 다를 수 있습니다. 많을 수도 있고 적을 수도 있습니다.
그리고 제가 보기에는 하나의 "기준"이 필수 불가결할 뿐만 아니라 기준의 일부 가상 균형도 필요합니다.
나는 동물의 세계와 유추를 그릴 것입니다 (미안하지만 내 두뇌는 "생물학적"이미지로 작동하기가 더 쉽습니다) :)
kotir 파도의 각 구성 요소는 특정 종의 자연 서식지입니다. 누군가는 평평하고 초목이 드문 사막에 살고 누군가는 울창한 정글에 살고 있습니다. 이 종들은 음식을 얻는 방법과 추출된 에너지를 합리적으로 사용하는 방법이 완전히 다릅니다.
다시 TC로 돌아가자. 그들 중 어떤 것이 우리의 피로 일할 가치가 있고 어떤 것이 그렇지 않은지 어떻게 결정할 수 있습니까? 보편적이기는 하지만 하나의 기준을 기반으로 합니까?
나는 다중 기준 최적화를 사용하는 아이디어에 점점 더 기울어지고 있습니다. 각 기준은 GA 측면에서 말하면 특정 인구에 대한 설명입니다. 따라서 개체의 다른 종의 여러 다른 개체군이 완전히 존재하여 다른 개체군의 개체를 교배할 수 있는 기회를 제공하며 GA를 통해 다른 종의 대표자의 최상의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
PS FigarO 가 제안한 용어로 특정 유형의 차량을 설명하는 것은 남아 있습니다. 나에게 가장 어려운 것은 수학으로 당신에게 달려 있습니다. 비슷한 요청으로 포럼 회원 중 한 명에게 문의했지만 관심이 없었거나 잘못된 시간에 지원했습니다.
PPS 적합성 함수의 공식화는 NN에 대한 입력 데이터 세트를 찾는 것보다 거의 더 중요하며 이는 모든 TS에도 적용됩니다.
1) 많은 매개변수 없이는 할 수 없습니다. 이러한 매개변수는 테스터에서 가져오고 일부를 추가할 수 있지만 신경망 (유추)의 추가 입력과 같이 추가 매개변수도 필터링해야 합니다.
2) 곱셈으로 일반 계수를 유도할 때 새로운 국소 최소값 세트가 나타날 가능성이 가장 높거나 이러한 기준이 기본적으로 GA를 거짓(우리에게는 필요하지 않음) 최소/최대(차이 없음)로 만듭니다. 따라서 분기 작성자가 위의 몇 가지 게시물을 작성한 곱셈은 잊어 버리는 것이 좋습니다. 나는 그들과 함께 실험했는데, 좋은 일이 벌어지고 있지 않습니다.
3) 실제로 작업은 "다중 기준 최적화" 또는 동시에 많은 기준에 의한 최적화입니다. 이 주제에 대해 읽은 모든 것에서: 모든 것은 각 기준에 약간의 가중치[0;1]를 부여하고 이 일반 기준(Y = a1*x1 + a2*x2+...an*xn)을 유도하기 위해 간단한 선형 방정식을 사용하는 것으로 요약됩니다. ) - 이것은 또한 우리의 경우 거짓 저점으로 이어질 것입니다. 그렇지 않으면 먼저 표면에 대한 별도의 연구(각 전략에 대해)를 수행해야 할 것입니다. 가중치가 저점/고점에 어떻게 영향을 미치는지, GA가 거짓 극단에 들어가는지 여부를 확인하십시오( 우리의 관점에서 거짓) - 일반적으로 이것은 또한 방법이 아닙니다.
이것이 바로 당신(지점에 관심이 있는 사람들에게 호소합니다)이 책에 없는 새로운 방법을 고안해야 하는 이유입니다.
문제: 첫 번째 단계는 차원에서 벗어나는 것입니다(예: 간격 [0;100]에서 수익성 있는 거래의 백분율, 그리고 이익은 이론적으로 무제한 등). 스케일링이 작동하지 않을 것이며(이것은 지표에 가중치를 할당하는 것과 동일함) GA를 잘못된 최소값으로 덤프할 많은 이상값이 있을 것이라고 즉시 말해야 합니다.
joo>> : Можно критерий оптимизации получить методами генетического программирования, но боюсь, пока вычислительных ресурсов писишек не хватет, хотя разрабы обещают облачные вычисления...
모든 기발한 것은 간단합니다 ... 따라서 슈퍼 작업을 설정할 필요가 없다고 생각합니다 ...
ivandurak писал(а) >>
А как же распределение результатов сделок . Львиная доля прибыли может быть и в начале исследуемого периода . Имхо для начала необходимо договорится о критерии по которому будем отбирать варианты оптимизации, а иначе флуд и опять плевки на спину .Лично мне импонирует - близость результатов торговли к прямой линии на постоянном лоте , но не настаиваю .
강조 표시된 파란색에 동의합니다.
강조 표시된 빨간색으로 - 아니요. 직선 균형 라인은 특히 거래가 일정한 로트로 수행된 경우 결과의 안정성을 나타내는 지표가 아닙니다. SL의 크기에 따라 가변 로트를 사용하여 잔액의 직선을 얻을 수도 있으며, 합의된 초기 자본 금액의 백분율로 표시됩니다(현재 잔액의 백분율이 아님).
조금 후에 나는 지점의 주제에 대한 내 생각을 말하려고 노력할 것입니다.
하나의 "기준"이 생략 될 수 없으며 여기에 기준의 특정 균형이 필요합니다.
그럴 수도 있습니다. 아마도 일련의 기준이 누구에게나 더 나은 것입니다. 그러나 실용적인 관점에서 나는 하나의 최대 용량 기준을 원합니다. 아무도 그것을 다른 것과 함께 분석하는 것을 귀찮게하지 않습니까?
다음은 옵티마이저에서 스스로를 잘 보여주는 가장 원시적인 옵션입니다(속도와 결과 면에서 표준 옵션보다 10배 더 낫습니다).
먼저 거래 수로 필터링한 다음 최대 GP * P * PD / ( GL + MD ) ; // 순수하게 직관적으로 불도저에서 파생된 후 분기의 주제에 대해 생각했습니다.
- 이익 = P ,
-총이익 = GP ,
- 총 손실 = GL
-MaxDrawdown (드로다운) = MD ,
-수익 거래 수 = PD , 손실 거래 = LD , 총 거래 수 = AD ,
- 테스트의 막대(틱) 수 = TIME ,
-최대. 수익성 있는 거래 = MPD , 최대 무역 손실 = MLD
- 일련의 수익성 있는 거래 = SPD (단위), = SPD$ (예금 통화), 일련의 수익성 없는 거래 = SLD , = SLD$
이익, MO, 이익 계수. 상대 감소 - 이러한 특성은 위치가 강제로 닫힐 때 최적화가 끝날 때 계산됩니다.
최대 드로다운은 우리가 위험의 극한값으로 사용할 수 있는 특성입니다. 최대 이익(안타깝게도 이 특성은 보고서에 없음)과 최대 이익에서 최대 손실을 뺀 수평 채널에 균형 라인이 있을 때 최적화가 끝날 수 있습니다. 위에서 EA 적응 메커니즘을 제공했습니다.
최적화의 목표는 위험을 계산하는 것입니다. 가능한 위험을 알면 MM을 적용할 수 있습니다.
1. 샘플 제외 -- 즉. TS가 보지 못한 데이터(따옴표) 및 이러한 데이터에 대한 작업 결과;
2. 수학적 기대치 - 거래의 평균 이익(포인트 또는 선택한 통화)
3. 시계열 (읽기 - 따옴표).
Kotir는 주파수와 진폭이 서로 다른 구성파로 분해될 수 있습니다. 이것은 육안으로 볼 수 있습니다(파도, 엘리엇은 그것과 아무 관련이 없습니다). 누군가에 의해 작성되고 작성될 각 TS는 특정 개별 웨이브의 동작을 설명하려는 시도의 본질입니다. 그리고 웨이브의 빈도가 다르기 때문에 다른 TS에 대한 트랜잭션 수는 다를 수 있습니다. 많을 수도 있고 적을 수도 있습니다.
하나의 "기준"이 생략 될 수 없으며 여기에 기준의 특정 균형이 필요합니다.
그리고 제가 보기에는 하나의 "기준"이 필수 불가결할 뿐만 아니라 기준의 일부 가상 균형도 필요합니다.
나는 동물의 세계와 유추를 그릴 것입니다 (미안하지만 내 두뇌는 "생물학적"이미지로 작동하기가 더 쉽습니다) :)
kotir 파도의 각 구성 요소는 특정 종의 자연 서식지입니다. 누군가는 평평하고 초목이 드문 사막에 살고 누군가는 울창한 정글에 살고 있습니다. 이 종들은 음식을 얻는 방법과 추출된 에너지를 합리적으로 사용하는 방법이 완전히 다릅니다.
다시 TC로 돌아가자. 그들 중 어떤 것이 우리의 피로 일할 가치가 있고 어떤 것이 그렇지 않은지 어떻게 결정할 수 있습니까? 보편적이기는 하지만 하나의 기준을 기반으로 합니까?
나는 다중 기준 최적화를 사용하는 아이디어에 점점 더 기울어지고 있습니다. 각 기준은 GA 측면에서 말하면 특정 인구에 대한 설명입니다. 따라서 개체의 다른 종의 여러 다른 개체군이 완전히 존재하여 다른 개체군의 개체를 교배할 수 있는 기회를 제공하며 GA를 통해 다른 종의 대표자의 최상의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
PS FigarO 가 제안한 용어로 특정 유형의 차량을 설명하는 것은 남아 있습니다. 나에게 가장 어려운 것은 수학으로 당신에게 달려 있습니다. 비슷한 요청으로 포럼 회원 중 한 명에게 문의했지만 관심이 없었거나 잘못된 시간에 지원했습니다.
PPS 적합성 함수의 공식화는 NN에 대한 입력 데이터 세트를 찾는 것보다 거의 더 중요하며 이는 모든 TS에도 적용됩니다.
문제에 대한 제 의견을 추가하겠습니다.
1) 많은 매개변수 없이는 할 수 없습니다. 이러한 매개변수는 테스터에서 가져오고 일부를 추가할 수 있지만 신경망 (유추)의 추가 입력과 같이 추가 매개변수도 필터링해야 합니다.
2) 곱셈으로 일반 계수를 유도할 때 새로운 국소 최소값 세트가 나타날 가능성이 가장 높거나 이러한 기준이 기본적으로 GA를 거짓(우리에게는 필요하지 않음) 최소/최대(차이 없음)로 만듭니다. 따라서 분기 작성자가 위의 몇 가지 게시물을 작성한 곱셈은 잊어 버리는 것이 좋습니다. 나는 그들과 함께 실험했는데, 좋은 일이 벌어지고 있지 않습니다.
3) 실제로 작업은 "다중 기준 최적화" 또는 동시에 많은 기준에 의한 최적화입니다. 이 주제에 대해 읽은 모든 것에서: 모든 것은 각 기준에 약간의 가중치[0;1]를 부여하고 이 일반 기준(Y = a1*x1 + a2*x2+...an*xn)을 유도하기 위해 간단한 선형 방정식을 사용하는 것으로 요약됩니다. ) - 이것은 또한 우리의 경우 거짓 저점으로 이어질 것입니다. 그렇지 않으면 먼저 표면에 대한 별도의 연구(각 전략에 대해)를 수행해야 할 것입니다. 가중치가 저점/고점에 어떻게 영향을 미치는지, GA가 거짓 극단에 들어가는지 여부를 확인하십시오( 우리의 관점에서 거짓) - 일반적으로 이것은 또한 방법이 아닙니다.
이것이 바로 당신(지점에 관심이 있는 사람들에게 호소합니다)이 책에 없는 새로운 방법을 고안해야 하는 이유입니다.
문제: 첫 번째 단계는 차원에서 벗어나는 것입니다(예: 간격 [0;100]에서 수익성 있는 거래의 백분율, 그리고 이익은 이론적으로 무제한 등). 스케일링이 작동하지 않을 것이며(이것은 지표에 가중치를 할당하는 것과 동일함) GA를 잘못된 최소값으로 덤프할 많은 이상값이 있을 것이라고 즉시 말해야 합니다.
Можно критерий оптимизации получить методами генетического программирования, но боюсь, пока вычислительных ресурсов писишек не хватет, хотя разрабы обещают облачные вычисления...
모든 기발한 것은 간단합니다 ... 따라서 슈퍼 작업을 설정할 필요가 없다고 생각합니다 ...
모든 기발한 것은 간단합니다 ... 따라서 슈퍼 작업을 설정할 필요가 없다고 생각합니다 ...
동의한다. 합병증은 결과의 개선을 보장하지 않습니다.