그리고 주요 아이디어는 필터가 유망한 유형의 TS를 걸러낼 수 있기 때문에 결과를 필터링하는 필터를 사용하지 않고 최적화 기준을 일반적인 클래스(다중 기준 최적화)로 나누는 것이었습니다. 각 클래스와 가장 관련성이 높은 것만 선택되기 때문에 막다른 지점은 최적화가 끝날 때 버려집니다.
그리고 주요 아이디어는 필터가 유망한 유형의 TS를 걸러낼 수 있기 때문에 결과를 필터링하는 필터를 사용하지 않고 최적화 기준을 일반적인 클래스(다중 기준 최적화)로 나누는 것이었습니다. 각 클래스와 가장 관련성이 높은 것만 선택되기 때문에 막다른 지점은 최적화가 끝날 때 버려집니다.
이론적으로는 그럴 수 있지만 실제로는 ..... 이것이 실제로 어떻게 구현될 수 있는지 명확하지 않아 두뇌가 "다중 기준 최적화"로 끓어 오르지 않습니다 ....))))) 그리고 그 이후 , 아직 거래할 힘이 남아 있어야 합니다 .....)))))
슬프지는 않지만 여러분의 말이 절대적으로 옳습니다. 여기에는 간단한 솔루션이 없고 있을 수 없습니다. 이것은 슬프고 두 사람 모두가 옳다는 것은 아닙니다) "다중 기준 최적화"를 처음 들었지만 나 자신도 이것을 이해합니다. Google 검색, 예, 흥미로운 어두운 숲) 작업 자체는 성공적인 거래와 비슷합니다.
내가 추론하려고 하는 것은 이론적 이상과는 거리가 멀지만 여전히 대다수의 테스터/옵티마이저 사용자가 사용하는 것보다는 낫지만 실제 일상적인 사용을 위한 일종의 근사치입니다. 위에서 언급한 서투른 기준은 몇 초 만에 즉석에서 구성되며 일반적으로 사용되는 최적화 기준보다 더 나은 것으로 나타났습니다. 종합적으로 생각하면 더 합리적인 것을 추론할 수 있습니다. 선형 방정식의 아이디어는 무게가있는 매복을 사로 잡지만 기준은 매우 유연하고 보편적 인 것으로 밝혀졌습니다 (다른 무게를 사용할 때) 다른 클래스의 차량에 적합하지만 그 중 많지는 않습니다 ..
예, 그리고 빛은 이 기준에서 쐐기처럼 수렴되지 않았습니다. 좋은 결과는 없을 것입니다. 아마도 생각한 후에 우리가 가진 것을 사용하는 기술을 개발할 것입니다. 좋아요.
따라서 실제 적용 측면에서 문제에 대해 생각해 보겠습니다. 우리에게 필요한 것은 노벨상이 아니라 일을 위한 도구입니다. 작업은 아무 것도 아닙니다. 좋은 최적화 결과를 선택하기 위해), 나는 더 이상 최고의 최적화에 대해 말을 더듬지 않습니다. 이해합니다. 올리지 마십시오). 반대에서 갈 수 있습니다. 분명히 나쁜 결과를 거부하는 기준에 대해 생각할 수 있습니다. 그러나 정체성은 잘 될 것입니다.
동의합니다. 중요하지 않은 요소는 아닙니다. 전체 테스트 결과와 함께 이러한 분포를 실제적으로 계산하고 수학적 형태로 표현하는 방법을 보여줄 수 있습니까?
옵션 1
전략의 결과는 마지막 N 거래의 누적 합계이며 이상적으로는 직선이거나 매우 유사한 라인이어야 합니다. 직선을 그리는 것은 쉽습니다. 기울기 각도에 대해 선형 회귀를 취하여 수익성을 평가해 보겠습니다. 위험 척도로서의 표준 편차에 대한 아이디어에 더하여 IMHO는 종 모양의 대칭 분포 곡선이 있는 경우 분산 계산이 정확합니다. 그렇지 않으면 거래 10,10,10,10,10 등의 가상 분포가 있습니다. 양은 이해할 수 있으며, 이 직선의 분산을 계산합니다. 기울기, 샘플의 길이, 파선, 분산 정도에 따라 달라집니다. Sharp가 제공하는 것만으로는 IMHO가 완전히 적절하지 않습니다.
나는 분산을 랜덤 변수의 분산으로 측정합니다. 이 경우에는 평균에서 얻은 거래의 결과이지만 선형 회귀선에서 나온 것입니다. 그러면 이 선의 까다로운 분산은 0과 같습니다. 따라서 곡선이 직선일수록 까다로운 분산은 작아집니다.
Figar0 , 당신이 평가하려는 것은 견고성이며 그것을 평가하기 위해 하나의 복잡한 매개변수를 생각해낼 수 없습니다. 먼저 시스템의 최소 백본(예: 입력 신호, 출력 신호 및 하나의 필터)을 찾아야 합니다. 모든 엠비. 매개변수를 사용하여 백본을 전체적으로 최적화합니다. 최대 거래 수와 다양한 매개변수, 바람직하게는 다양한 수단에서 수익성이 있어야 합니다. 다음은 특정 쌍 및 특정 기록에 대한 필터를 추가하는 것입니다(아마도 다시 최적화될 것입니다). 각 필터에 대한 매개변수 변경 범위의 결과 변화는 별도로 분석됩니다. 몇 가지 기준에 따라 필터의 유용성 또는 무익성에 대한 결정이 내려집니다. 스탯을 저장하기 위함입니다. 신뢰할 수 있음. 최종 시스템이 구축되고 있습니다. 시스템은 인형처럼 조립되지만 시스템의 핵심은 최대 트랜잭션 수로 정말 매우 간단하고 효율적이어야 합니다. 그래야 팬텀이 아닌 시장의 부동산을 실제로 사용한다는 보장이 있습니다.
저것들. 기초는 TS와 단계별 평가(각 단계마다 고유한 우선순위와 평가 매개변수가 있음)의 올바른 합성에 있으며 최종 어셈블리에서 TS를 평가하기 위한 종합적인 복합 매개변수의 선택에 있다고 생각합니다. 그가 견고성을 평가하기에는 정보가 충분하지 않습니다. 임호
나는 첫 번째 근사치에서 전문가의 결과를 평가하기 위해 하나의 재미있는 기준을 사용합니다 - 다른 옵션 중에서 선택하기 위해. 챔피언십 중 하나가 끝난 후 인터뷰 중 하나에서 그런 내용을 읽은 것을 기억합니다. 나는 그것을 "지분 품질"(즉, "부드러움"의 추정치)이라고 부릅니다. 이것은 최대 손실에 대한 수신 이익 (물론 많은)의 비율입니다. 완전히 명확한 뉘앙스는 없습니다. 거의 동일한 수의 트랜잭션이 있는 패스만 비교하는 것이 합리적이므로 "기계에서" 많이 사용하지 않을 것입니다.
저는 지금 여기에서 MTS의 생성에 관한 mehanizator(그는 LiveJournal에 전자 버전을 게시했습니다)의 흥미로운 책을 읽고 있습니다. 사물이 뻔한 것처럼 보이지만 모든 것을 선반에 올려 놓습니다. 사실, 책의 절반은 주식 시장과 관련이 있습니다. 이번 주말에 저는 제 실험 전문가들의 마지막 시리즈에서 하나의 시스템을 "파일"할 것입니다. 그래서 나는 우리가 주제에 대한 보다 건설적인 토론을 위해 사람들을 초대해야 한다고 생각했습니다. 시스템은 D1의 EURUSD용으로 설계되었습니다.
실제로 저는 토론 주제를 제안합니다.
1. 안정적인가? 2. EURUSD로 크게 조정되지 않은 십자가 및 기타 쌍에서 작동하도록 만들 수 있습니까? (다시 말하지만 지속 가능하지 않다면?)
슬프지는 않지만 여러분의 말이 절대적으로 옳습니다. 여기에는 간단한 솔루션이 없고 있을 수 없습니다. 이것은 슬프고 두 사람 모두가 옳다는 것은 아닙니다) "다중 기준 최적화"를 처음 들었지만 나 자신도 이것을 이해합니다. Google 검색, 예, 흥미로운 어두운 숲) 작업 자체는 성공적인 거래와 비슷합니다.
내가 추론하려고 하는 것은 이론적 이상과는 거리가 멀지만 여전히 대다수의 테스터/옵티마이저 사용자가 사용하는 것보다는 낫지만 실제 일상적인 사용을 위한 일종의 근사치입니다. 위에서 언급한 서투른 기준은 몇 초 만에 즉석에서 구성되며 일반적으로 사용되는 최적화 기준보다 더 나은 것으로 나타났습니다. 종합적으로 생각하면 더 합리적인 것을 추론할 수 있습니다. 선형 방정식의 아이디어는 무게가있는 매복을 사로 잡지만 기준은 매우 유연하고 보편적 인 것으로 밝혀졌습니다 (다른 무게를 사용할 때) 다른 클래스의 차량에 적합하지만 그 중 많지는 않습니다 ..
예, 그리고 빛은 이 기준에서 쐐기처럼 수렴되지 않았습니다. 좋은 결과는 없을 것입니다. 아마도 생각한 후에 우리가 가진 것을 사용하는 기술을 개발할 것입니다. 좋아요.
따라서 실제 적용 측면에서 문제에 대해 생각해 보겠습니다. 우리에게 필요한 것은 노벨상이 아니라 일을 위한 도구입니다. 작업은 아무 것도 아닙니다. 좋은 최적화 결과를 선택하기 위해), 나는 더 이상 최고의 최적화에 대해 말을 더듬지 않습니다. 이해합니다. 올리지 마십시오). 반대에서 갈 수 있습니다. 분명히 나쁜 결과를 거부하는 기준에 대해 생각할 수 있습니다. 그러나 정체성은 잘 될 것입니다.
사용 가능한 것보다 더 간단하지만 더 나은 것을 원하면 평가 기준에 가중치가 있는 선형 방정식을 사용하십시오.
한 가지 더 기준을 제안하는 것을 잊었습니다. 시스템의 대칭성, 추세에 적응하지 않으려면 이러한 기준을 여러 개 입력할 수 있습니다. 물론 하나를 추론하는 것이 좋습니다. BUY와 SELL 거래의 차이를 총 거래 수로 나눈 것뿐입니다. 기준을 최소화해야 합니다(사실 나눌 필요는 없습니다). 이 기준은 판매만 하고 성공적으로 작동하는 시스템을 보았기 때문에 모든 시스템에 적합하지 않을 수 있습니다.
그건 그렇고, 사람들이 주요 어려움이 평가 매개변수를 생각해내는 것이 아니라(그저 많은 매개변수가 있음) 그것들을 하나로 모을 수 있는 방법, 즉 1000개의 패스가 있습니다. 각 패스에 대해 여러 지표가 있습니다. 이 여러 지표에 대해 최상의 전략을 선택하는 방법은 무엇입니까? 또는 상위 5개 전략?
동의한다. 합병증은 결과의 개선을 보장하지 않습니다.
단순히 볼 작업의 결정의 변형으로 지정됩니다.
그리고 주요 아이디어는 필터가 유망한 유형의 TS를 걸러낼 수 있기 때문에 결과를 필터링하는 필터를 사용하지 않고 최적화 기준을 일반적인 클래스(다중 기준 최적화)로 나누는 것이었습니다. 각 클래스와 가장 관련성이 높은 것만 선택되기 때문에 막다른 지점은 최적화가 끝날 때 버려집니다.
단순히 볼 작업의 결정의 변형으로 지정됩니다.
그리고 주요 아이디어는 필터가 유망한 유형의 TS를 걸러낼 수 있기 때문에 결과를 필터링하는 필터를 사용하지 않고 최적화 기준을 일반적인 클래스(다중 기준 최적화)로 나누는 것이었습니다. 각 클래스와 가장 관련성이 높은 것만 선택되기 때문에 막다른 지점은 최적화가 끝날 때 버려집니다.
이론적으로는 그럴 수 있지만 실제로는 ..... 이것이 실제로 어떻게 구현될 수 있는지 명확하지 않아 두뇌가 "다중 기준 최적화"로 끓어 오르지 않습니다 ....))))) 그리고 그 이후 , 아직 거래할 힘이 남아 있어야 합니다 .....)))))
슬프지는 않지만 여러분의 말이 절대적으로 옳습니다. 여기에는 간단한 솔루션이 없고 있을 수 없습니다. 이것은 슬프고 두 사람 모두가 옳다는 것은 아닙니다) "다중 기준 최적화"를 처음 들었지만 나 자신도 이것을 이해합니다. Google 검색, 예, 흥미로운 어두운 숲) 작업 자체는 성공적인 거래와 비슷합니다.
내가 추론하려고 하는 것은 이론적 이상과는 거리가 멀지만 여전히 대다수의 테스터/옵티마이저 사용자가 사용하는 것보다는 낫지만 실제 일상적인 사용을 위한 일종의 근사치입니다. 위에서 언급한 서투른 기준은 몇 초 만에 즉석에서 구성되며 일반적으로 사용되는 최적화 기준보다 더 나은 것으로 나타났습니다. 종합적으로 생각하면 더 합리적인 것을 추론할 수 있습니다. 선형 방정식의 아이디어는 무게가있는 매복을 사로 잡지만 기준은 매우 유연하고 보편적 인 것으로 밝혀졌습니다 (다른 무게를 사용할 때) 다른 클래스의 차량에 적합하지만 그 중 많지는 않습니다 ..
예, 그리고 빛은 이 기준에서 쐐기처럼 수렴되지 않았습니다. 좋은 결과는 없을 것입니다. 아마도 생각한 후에 우리가 가진 것을 사용하는 기술을 개발할 것입니다. 좋아요.
따라서 실제 적용 측면에서 문제에 대해 생각해 보겠습니다. 우리에게 필요한 것은 노벨상이 아니라 일을 위한 도구입니다. 작업은 아무 것도 아닙니다. 좋은 최적화 결과를 선택하기 위해), 나는 더 이상 최고의 최적화에 대해 말을 더듬지 않습니다. 이해합니다. 올리지 마십시오). 반대에서 갈 수 있습니다. 분명히 나쁜 결과를 거부하는 기준에 대해 생각할 수 있습니다. 그러나 정체성은 잘 될 것입니다.
동의합니다. 중요하지 않은 요소는 아닙니다. 전체 테스트 결과와 함께 이러한 분포를 실제적으로 계산하고 수학적 형태로 표현하는 방법을 보여줄 수 있습니까?
옵션 1
전략의 결과는 마지막 N 거래의 누적 합계이며 이상적으로는 직선이거나 매우 유사한 라인이어야 합니다. 직선을 그리는 것은 쉽습니다. 기울기 각도에 대해 선형 회귀를 취하여 수익성을 평가해 보겠습니다. 위험 척도로서의 표준 편차에 대한 아이디어에 더하여 IMHO는 종 모양의 대칭 분포 곡선이 있는 경우 분산 계산이 정확합니다. 그렇지 않으면 거래 10,10,10,10,10 등의 가상 분포가 있습니다. 양은 이해할 수 있으며, 이 직선의 분산을 계산합니다. 기울기, 샘플의 길이, 파선, 분산 정도에 따라 달라집니다. Sharp가 제공하는 것만으로는 IMHO가 완전히 적절하지 않습니다.
나는 분산을 랜덤 변수의 분산으로 측정합니다. 이 경우에는 평균에서 얻은 거래의 결과이지만 선형 회귀선에서 나온 것입니다. 그러면 이 선의 까다로운 분산은 0과 같습니다. 따라서 곡선이 직선일수록 까다로운 분산은 작아집니다.
회귀선의 기울기를 까다로운 분산으로 나누면 TS를 특징 짓는 특정 숫자를 얻습니다.
비교 차량은 최근 거래의 동일한 로트 및 수에 대해 보정해야 합니다.
옵션 2
https://www.mql5.com/ru/forum/122464
Figar0 , 당신이 평가하려는 것은 견고성이며 그것을 평가하기 위해 하나의 복잡한 매개변수를 생각해낼 수 없습니다. 먼저 시스템의 최소 백본(예: 입력 신호, 출력 신호 및 하나의 필터)을 찾아야 합니다. 모든 엠비. 매개변수를 사용하여 백본을 전체적으로 최적화합니다. 최대 거래 수와 다양한 매개변수, 바람직하게는 다양한 수단에서 수익성이 있어야 합니다. 다음은 특정 쌍 및 특정 기록에 대한 필터를 추가하는 것입니다(아마도 다시 최적화될 것입니다). 각 필터에 대한 매개변수 변경 범위의 결과 변화는 별도로 분석됩니다. 몇 가지 기준에 따라 필터의 유용성 또는 무익성에 대한 결정이 내려집니다. 스탯을 저장하기 위함입니다. 신뢰할 수 있음. 최종 시스템이 구축되고 있습니다. 시스템은 인형처럼 조립되지만 시스템의 핵심은 최대 트랜잭션 수로 정말 매우 간단하고 효율적이어야 합니다. 그래야 팬텀이 아닌 시장의 부동산을 실제로 사용한다는 보장이 있습니다.
저것들. 기초는 TS와 단계별 평가(각 단계마다 고유한 우선순위와 평가 매개변수가 있음)의 올바른 합성에 있으며 최종 어셈블리에서 TS를 평가하기 위한 종합적인 복합 매개변수의 선택에 있다고 생각합니다. 그가 견고성을 평가하기에는 정보가 충분하지 않습니다. 임호
나는 첫 번째 근사치에서 전문가의 결과를 평가하기 위해 하나의 재미있는 기준을 사용합니다 - 다른 옵션 중에서 선택하기 위해. 챔피언십 중 하나가 끝난 후 인터뷰 중 하나에서 그런 내용을 읽은 것을 기억합니다. 나는 그것을 "지분 품질"(즉, "부드러움"의 추정치)이라고 부릅니다. 이것은 최대 손실에 대한 수신 이익 (물론 많은)의 비율입니다. 완전히 명확한 뉘앙스는 없습니다. 거의 동일한 수의 트랜잭션이 있는 패스만 비교하는 것이 합리적이므로 "기계에서" 많이 사용하지 않을 것입니다.
저는 지금 여기에서 MTS의 생성에 관한 mehanizator(그는 LiveJournal에 전자 버전을 게시했습니다)의 흥미로운 책을 읽고 있습니다. 사물이 뻔한 것처럼 보이지만 모든 것을 선반에 올려 놓습니다. 사실, 책의 절반은 주식 시장과 관련이 있습니다. 이번 주말에 저는 제 실험 전문가들의 마지막 시리즈에서 하나의 시스템을 "파일"할 것입니다. 그래서 나는 우리가 주제에 대한 보다 건설적인 토론을 위해 사람들을 초대해야 한다고 생각했습니다. 시스템은 D1의 EURUSD용으로 설계되었습니다.
실제로 저는 토론 주제를 제안합니다.
1. 안정적인가? 2. EURUSD로 크게 조정되지 않은 십자가 및 기타 쌍에서 작동하도록 만들 수 있습니까? (다시 말하지만 지속 가능하지 않다면?)
슬프지는 않지만 여러분의 말이 절대적으로 옳습니다. 여기에는 간단한 솔루션이 없고 있을 수 없습니다. 이것은 슬프고 두 사람 모두가 옳다는 것은 아닙니다) "다중 기준 최적화"를 처음 들었지만 나 자신도 이것을 이해합니다. Google 검색, 예, 흥미로운 어두운 숲) 작업 자체는 성공적인 거래와 비슷합니다.
내가 추론하려고 하는 것은 이론적 이상과는 거리가 멀지만 여전히 대다수의 테스터/옵티마이저 사용자가 사용하는 것보다는 낫지만 실제 일상적인 사용을 위한 일종의 근사치입니다. 위에서 언급한 서투른 기준은 몇 초 만에 즉석에서 구성되며 일반적으로 사용되는 최적화 기준보다 더 나은 것으로 나타났습니다. 종합적으로 생각하면 더 합리적인 것을 추론할 수 있습니다. 선형 방정식의 아이디어는 무게가있는 매복을 사로 잡지만 기준은 매우 유연하고 보편적 인 것으로 밝혀졌습니다 (다른 무게를 사용할 때) 다른 클래스의 차량에 적합하지만 그 중 많지는 않습니다 ..
예, 그리고 빛은 이 기준에서 쐐기처럼 수렴되지 않았습니다. 좋은 결과는 없을 것입니다. 아마도 생각한 후에 우리가 가진 것을 사용하는 기술을 개발할 것입니다. 좋아요.
따라서 실제 적용 측면에서 문제에 대해 생각해 보겠습니다. 우리에게 필요한 것은 노벨상이 아니라 일을 위한 도구입니다. 작업은 아무 것도 아닙니다. 좋은 최적화 결과를 선택하기 위해), 나는 더 이상 최고의 최적화에 대해 말을 더듬지 않습니다. 이해합니다. 올리지 마십시오). 반대에서 갈 수 있습니다. 분명히 나쁜 결과를 거부하는 기준에 대해 생각할 수 있습니다. 그러나 정체성은 잘 될 것입니다.
사용 가능한 것보다 더 간단하지만 더 나은 것을 원하면 평가 기준에 가중치가 있는 선형 방정식을 사용하십시오.
한 가지 더 기준을 제안하는 것을 잊었습니다. 시스템의 대칭성, 추세에 적응하지 않으려면 이러한 기준을 여러 개 입력할 수 있습니다. 물론 하나를 추론하는 것이 좋습니다. BUY와 SELL 거래의 차이를 총 거래 수로 나눈 것뿐입니다. 기준을 최소화해야 합니다(사실 나눌 필요는 없습니다). 이 기준은 판매만 하고 성공적으로 작동하는 시스템을 보았기 때문에 모든 시스템에 적합하지 않을 수 있습니다.
그건 그렇고, 사람들이 주요 어려움이 평가 매개변수를 생각해내는 것이 아니라(그저 많은 매개변수가 있음) 그것들을 하나로 모을 수 있는 방법, 즉 1000개의 패스가 있습니다. 각 패스에 대해 여러 지표가 있습니다. 이 여러 지표에 대해 최상의 전략을 선택하는 방법은 무엇입니까? 또는 상위 5개 전략?
아즈스,
실생활에서 실제로 이익으로 마감되는 주문은 몇 개나 되는지 궁금합니다.
저것들. 1000개의 패스가 있습니다. 각 패스에 대해 여러 지표가 있습니다. 이 여러 지표에 대해 최상의 전략을 선택하는 방법은 무엇입니까? 또는 상위 5개 전략?
이러한 여러 지표를 정규화하여 NA 또는 NA 위원회에 제출할 수 있습니다. 출력은 OOS의 이익입니다.