나는 설명한다: 그들은 1년 만에 그것을 몰아냈고, PV = 3이었다. 이제 그들은 3년 만에 그것을 몰아냈다. PV는 3*3*3 정도 될 것 같습니다. 아니요, 그렇지 않습니다. 일반적으로 더 적습니다. 음, 10이라고 합시다. 따라서 평균 연간은 10의 세제곱근 입니다. 약 2.15.
일반적으로 당신이 옳습니다, Alex. 물론 PV(정규화)는 기간이 증가함에 따라 감소합니다. 이것은 순전히 경험적입니다. 하지만 조금 수정하겠습니다. 종속성은 지수적이지 않고 N차의 근을 추출할 필요가 없습니다. 기간이 1년에서 3년으로 늘어난 경우 이익(분수 분자)이 곱해지지 않고 합산됩니다. PV가 감소한 이유는 분명히 기간이 증가함에 따라 TS가 더 깊은 하락 구덩이에 빠지기 때문입니다.
물론 총 EF를 의미하는 것이 아니라 주어진 기간 동안의 EF를 의미합니다.
나는 설명한다: 그들은 1년 만에 그것을 몰아냈고, PV = 3이었다. 이제 그들은 3년 만에 그것을 몰아냈다. PV는 3*3*3 정도 될 것 같습니다. 아니요, 그렇지 않습니다. 일반적으로 더 적습니다. 음, 10이라고 합시다. 따라서 평균 연간은 10의 세제곱근 입니다. 약 2.15.
PF는 관련이 없습니다. 예, 일반적으로 테스트 기간이 증가함에 따라 감소합니다(여기에서는 이미 통합됨).
알렉세이 오타...
FF 의미
일반적으로 당신이 옳습니다, Alex. PV(정규화)는 물론 기간이 증가함에 따라 감소합니다.
아니 옳지 않다
거래 시스템 알고리즘의 본질에 대해 깊이 들어가지 않고 - 몬테카를로 방법을 거래에 어떻게 적용할 수 있습니까?
영가:
거래 시스템 알고리즘의 본질에 대해 깊이 들어가지 않고 - 몬테카를로 방법을 거래에 어떻게 적용할 수 있습니까?
딥드로우다운은 원칙적으로 다각화로 처리할 수 있지만 매트 기대치가 좋은 항목을 찾는 알고리즘이 문제입니다.
그리고 그녀를 위한 PiTHIA 8의 사용은 일반적으로 곡예 비행입니다.
Monte Carlo 방법은 그 이름으로 이미 게임에 참여할 운명입니다 (증권 거래소, 카지노 ... 중요하지 않습니다) ... :-)))
요점은 겉보기에 무작위로 보이는 수많은 프로세스에서 무작위가 아닌 특정 패턴을 식별하는 것입니다....
그리고 pythia는 이 방법에 가장 적합한 구현입니다 ... 전체 대학이
개발 중입니다 ... :-))) 어떤 프로세스가 분석되는지 - 양성자의 충돌 또는 가격 점프 ... 중요하지 않습니다 ... :-)))
(정형화되지 않은 막대, 슈뢰딩거의 고양이 ... 모두 동일한 중첩 상태입니다 ... :-))))
물론 PV(정규화)는 기간이 증가함에 따라 감소합니다. 이것은 순전히 경험적입니다.
최대라고 가정합시다. 시스템이 연간 20000을 벌고 있는 동안 5000을 드로우다운
연간: 최대 드로다운 5000 수입 20000 FV=4
2년 동안: 최대 드로다운 5000 수입 40000 FV=8
3년 동안: 최대 드로다운 5000 수입 60000 FV=12
등.
M-K 방법이란 무엇을 의미합니까?
최대라고 가정합시다. 시스템이 연간 20000을 벌고 있는 동안 5000을 드로우다운
연간: 최대 드로다운 5000 수입 20000 FV=4
2년 동안: 최대 드로다운 5000 수입 40000 FV=8
3년 동안: 최대 드로다운 5000 수입 60000 FV=12
등.
1. 연설(위 참조)은 NORMAL PV 에 관한 것입니다. 정규화는 연간 기간 동안 다시 계산됨을 의미합니다.
2. 테스트 기간이 길어짐(OOS 확장)에 따라 일반적으로 TS는 더 깊은 드로다운에 빠지게 되어 정규화된 EF가 감소합니다.
PYTHIA 는 Monte Carlo 방법을 사용하여 소립자 가속기의 고에너지 소립자 충돌 과정을 시뮬레이션하는 프로그램입니다.
더 말해보자 - 그것은 이미 기본 입자를 계산하는 데 매우 적합하다 ... 같은 파톤 평면 ... 그리고 이것들은 이미 쿼크와 글루온이다 ... 수백 자릿수 더 낮은 수준 ... :-)))
의사 결정 알고리즘이 형성되지 않은 막대에서 발생하는지 또는 분석의 깊이가 여전히 존재하는지(1bar 이상) - 이는 테스트 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
대략적으로 블랙홀 이론에서 진행할 수 있습니다 ... 발생한 모든 사건의 지평선은 과거뿐만 아니라 미래의 사건도 볼 수있는 기회를 제공합니다 ...
그리고 정상적인 생활(회전하고 0이 아닌 전하를 띠는) 블랙홀에는 두 개의 이격된 사건 지평선이 있기 때문에 우리의 임무는 단순히
필요한 정보를 얻고 생존할 수 있는 지평선(최근에 그 존재가 입증됨) 사이의 준 정지 궤도에 진입합니다... :-)))
이것은 Forex의 양자 이론과 유사한 매우 원시적이지만 원칙적으로는 상당히 실현 가능합니다 ... (물론 지구상에서 ... :-)))
(양자 거품은 사실 FX와 비슷한 현상입니다... 뻔하지 않지만 자연스럽습니다...)
또한, 구멍의 증발은 더 이상 우리를 귀찮게하지 않습니다. 우리는 제 시간에 ... :-)))
(즉, 시작점부터의 예측에 대해서만 실제 데이터를 기반으로 구축된 것은 없습니다. 그런 다음 불일치를 주의 깊게 연구합니다... :-)))