jelizavettka : 가장 성공적인 포워드를 생성하는 매개변수의 약간의 변경이 다른 최적화된 매개변수 그룹의 동일한 변경보다 최종 이익의 편차가 더 작다는 것을 알게 되었습니다. - 올바르게 결정하는 방법을 알고 있다면 포워드가 필요하지 않습니다. 말하자면 .. 성공적인 포워드를 제공하는 매개 변수는 더 큰 안정성 여유를 갖습니다. (임호)
불행히도, 극한 실행, 즉. 가만히 있지 마세요. 따라서 포워드로 잡아야 합니다. 지금까지 다른 방법은 없습니다. 그러나 반면에 공격수가 성공하면 안전 마진으로 인해 오른쪽 가장자리를 넘어 계속될 확률이 상당히 좋습니다.
이론적으로 최적화하는 동안 입력 매개변수의 작은 편차를 무작위로 생성할 수 있습니다. 그것들을 약간 다른 방향으로 편향시킵니다. 이것이 더 나은 결과로 이어질 것 같습니다. 하지만 시도하고 테스트해야 합니다. 이론은 특히 비정상 조건에서 항상 실천과 일치하는 것은 아닙니다.
앞으로 - 가정을 테스트하기 위한 것입니다. 심지어 평범한 움직임 을 취합니다. ODA에서 매개변수(최적화)를 앞뒤로 변경했습니다. 각 줄의 백분율(간략화됨) - 보기 - 한 줄은 매개변수를 변경하기 전에 최종 재무 결과에서 가장 작은 편차를 나타냅니다. - 그런 다음 이 매개변수 라인의 포워드를 만들고.... 비교를 위해 다른 포워드를 만듭니다. 그리고, 맙소사! - 바로 이 라인이 시장에 대한 매개변수 조합의 안정성 마진이 더 크기 때문에 가장 성공적인 포워드를 제공하는 것으로 나타났습니다.
jelizavettka : 앞으로 - 가정을 테스트하기 위한 것입니다. 평범한 움직임을 취하기도 합니다. ODA에서 매개변수(최적화)를 앞뒤로 변경했습니다. 각 줄의 백분율(간략화됨) - 보기 - 한 줄은 매개변수를 변경하기 전에 최종 재무 결과에서 가장 작은 편차를 나타냅니다. - 그런 다음 이 매개변수 라인의 포워드를 만들고.... 비교를 위해 다른 포워드를 만듭니다. 그리고, 맙소사! - 그녀, 바로 라인은 실제로 가장 성공적인 스트라이커를 제공합니다.
글쎄 ... 방금 칭찬했습니다 (모든 것이 너무 단순했다면 모든 것이 더 간단하지만 전혀 거기에 있지는 않습니다 ... 아, 알겠습니다. 기사를 기다리고 있습니다. 우리는 거기에서 자세히 이야기 할 것입니다.
아니요. 그러나 R. Pardo는 그것을 가지고 있습니다. 저것들. 최적화 및 성공적인 전달 후 별도의 입력 매개변수를 선택하고 유전 알고리즘을 비활성화하고 전체 범위에 대해 최적화를 실행합니다. 결과를 살펴보겠습니다. 극값이 하나만 있고 가장자리가 완만한 것이 바람직합니다. 당연히 전체 최적화 동안 발견된 매개변수의 값은 최상위에 가까웠지만 반드시 최상위에 있는 것은 아닙니다. 극한은 여전히 멈추지 않을 것입니다.
따라서 이가에 대한 모든 입력 매개변수를 확인해야 합니다.
쌍으로 확인할 수도 있지만 MT4에서는 테스터에서 최적화 결과 (스페이스바를 눌러)에서 극한값이 짙은 녹색으로 강조 표시되고 위에서만 보기 때문에 불편합니다. 그러나 MT5에서는 이미 3D 그래픽으로 봉우리를 감상할 수 있습니다.
여기서 문제는 이러한 가정이 MCJL에서 소프트웨어 방법을 사용하여 확인하고 테스트하기가 매우 어렵다는 것입니다(적어도 저에게는).
물론 MT5에서는 더 쉽습니다. 거기에서 순방향 테스트의 크기를 설정하고 최적화를 실행하기만 하면 됩니다. 테스터는 많은 성공을 거두고 앞으로 나아가지 않습니다. 최고의 것을 선택하는 것만 남아 있습니다. MT4에 비해 유일한 수치는 최적화에 시간이 매우 오래 걸리지만 클라우드 네트워크 에 연결하고 몇 센트를 지출하면 완료될 때까지 기다릴 수 있다는 것입니다.
가장 성공적인 포워드를 생성하는 매개변수의 약간의 변경이 다른 최적화된 매개변수 그룹의 동일한 변경보다 최종 이익의 편차가 더 작다는 것을 알게 되었습니다. - 올바르게 결정하는 방법을 알고 있다면 포워드가 필요하지 않습니다. 말하자면 .. 성공적인 포워드를 제공하는 매개 변수는 더 큰 안정성 여유를 갖습니다. (임호)
불행히도, 극한 실행, 즉. 가만히 있지 마세요. 따라서 포워드로 잡아야 합니다. 지금까지 다른 방법은 없습니다. 그러나 반면에 공격수가 성공하면 안전 마진으로 인해 오른쪽 가장자리를 넘어 계속될 확률이 상당히 좋습니다.
이론적으로 최적화하는 동안 입력 매개변수의 작은 편차를 무작위로 생성할 수 있습니다. 그것들을 약간 다른 방향으로 편향시킵니다. 이것이 더 나은 결과로 이어질 것 같습니다. 하지만 시도하고 테스트해야 합니다. 이론은 특히 비정상 조건에서 항상 실천과 일치하는 것은 아닙니다.
앞으로는 어떤 경우에도 필요합니다. 그렇지 않으면 어떻게 평가합니까?
앞으로 - 가정을 테스트하기 위한 것입니다. 심지어 평범한 움직임 을 취합니다. ODA에서 매개변수(최적화)를 앞뒤로 변경했습니다. 각 줄의 백분율(간략화됨) - 보기 - 한 줄은 매개변수를 변경하기 전에 최종 재무 결과에서 가장 작은 편차를 나타냅니다. - 그런 다음 이 매개변수 라인의 포워드를 만들고.... 비교를 위해 다른 포워드를 만듭니다. 그리고, 맙소사! - 바로 이 라인이 시장에 대한 매개변수 조합의 안정성 마진이 더 크기 때문에 가장 성공적인 포워드를 제공하는 것으로 나타났습니다.
그러나 반면에 공격수가 성공하면 안전 마진으로 인해 오른쪽 가장자리를 넘어 계속될 확률이 상당히 좋습니다.
불행히도, 극한 실행, 즉. 가만히 있지 마세요. 따라서 포워드로 잡아야 합니다. 지금까지 다른 방법은 없습니다. 그러나 반면에 공격수가 성공하면 안전 마진으로 인해 오른쪽 가장자리를 넘어 계속될 확률이 상당히 좋습니다.
나는 완전히 동의하지 않습니다. 사실, 일반적으로 성공적인 포워드를주지 않는 어드바이저가 있습니다))
앞으로 - 가정을 테스트하기 위한 것입니다. 평범한 움직임을 취하기도 합니다. ODA에서 매개변수(최적화)를 앞뒤로 변경했습니다. 각 줄의 백분율(간략화됨) - 보기 - 한 줄은 매개변수를 변경하기 전에 최종 재무 결과에서 가장 작은 편차를 나타냅니다. - 그런 다음 이 매개변수 라인의 포워드를 만들고.... 비교를 위해 다른 포워드를 만듭니다. 그리고, 맙소사! - 그녀, 바로 라인은 실제로 가장 성공적인 스트라이커를 제공합니다.
글쎄 ... 방금 칭찬했습니다 (모든 것이 너무 단순했다면 모든 것이 더 간단하지만 전혀 거기에 있지는 않습니다 ... 아, 알겠습니다. 기사를 기다리고 있습니다. 우리는 거기에서 자세히 이야기 할 것입니다.
여기서 문제는 이러한 가정이 MCJL에서 소프트웨어 방법을 사용하여 확인하고 테스트하기가 매우 어렵다는 것입니다(적어도 저에게는).
음, 기사의 안전 여유에 대한 근거가 있습니까?
아니요. 그러나 R. Pardo는 그것을 가지고 있습니다. 저것들. 최적화 및 성공적인 전달 후 별도의 입력 매개변수를 선택하고 유전 알고리즘을 비활성화하고 전체 범위에 대해 최적화를 실행합니다. 결과를 살펴보겠습니다. 극값이 하나만 있고 가장자리가 완만한 것이 바람직합니다. 당연히 전체 최적화 동안 발견된 매개변수의 값은 최상위에 가까웠지만 반드시 최상위에 있는 것은 아닙니다. 극한은 여전히 멈추지 않을 것입니다.
따라서 이가에 대한 모든 입력 매개변수를 확인해야 합니다.
쌍으로 확인할 수도 있지만 MT4에서는 테스터에서 최적화 결과 (스페이스바를 눌러)에서 극한값이 짙은 녹색으로 강조 표시되고 위에서만 보기 때문에 불편합니다. 그러나 MT5에서는 이미 3D 그래픽으로 봉우리를 감상할 수 있습니다.
여기서 문제는 이러한 가정이 MCJL에서 소프트웨어 방법을 사용하여 확인하고 테스트하기가 매우 어렵다는 것입니다(적어도 저에게는).
그래서 최적화는 이미 그것들을 분류합니다. 그것들을 어디에서 벗어날 수 있습니까?