알렉세이. 감사합니다. 이미 읽었고 결과와 방법, 위험 평가에 대한 이전 기사에 대해 알게 되었습니다.
내 질문 (포스트)에서 정확히이 기능을 의미하기 때문에 귀하가 설명한 임의 가격 보행 방식은 특히 저와 가깝습니다. 랜덤 워크 .
그러나 당신의 방법을 내 문제를 해결하기 위한 스텐실로 적용하기 위해, 근본적으로 그리고 응용 경험에서 어떻게 내가 이 문제를 안정적이고 빠르게 해결하는 데 당신만큼 정통하지 못합니다.
Alexey에게 말하세요. 제 생각에 이벤트를 추측할 확률이 50/50% 이상인 알고리즘을 제공하면 이 알고리즘의 신뢰성 또는 비신뢰성을 평가할 의향이 있습니까?
가격을 찾는 알고리즘은 이론의 원리에 따라 작동하지만 동시에 전체 역사 샘플과 개별 섹션 모두에서 결과의 반복성을 보장합니다.
다음과 같이 보입니다.
알고리즘에는 세 가지 변수 SL, TP 및 시장 진입점이 있습니다.
피팅 효과를 분해/평균하기 위해 이러한 각 변수에 값 범위를 지정합니다.
40에서 70으로 SL
TP 40 ~ 70
시장 진입 시점 0-12.
총 12,493개의 변수.
10년 역사 시험 결과. 다음과 같이 보입니다.
일.
Reveal/Prove: 이 결과가 순전히 적합합니까, 아니면 임의의 독립적인 결과의 확률이 50/50보다 클 수 있는 알고리즘이 있습니까?
알렉세이. 가져가실래요?
나 자신도 내가 얻은 결과에 대해 회의적입니다. 코드 또는 논리적 조건에 오류가 발생했다는 점은 인정하지만 지금 일주일 동안 나는 둘 중 하나를 식별할 수 없습니다.
도와주세요... 그리고 당신의 관대함의 다이아몬드는 내 감사의 틀에서 빛날 것입니다)
유감스럽게도 저는 제 사람들과 바쁘기 때문에 그 일을 맡을 준비가 되어 있지 않습니다. 이 스레드에서는 일반적인 고려 사항만 공유할 수 있습니다.
최적화 과정에서 사용되지 않은 사이트에 대한 포워드 테스팅에 대해 썼을 때 당신은 절대적으로 옳았습니다. 이 외에도 여러 사이트에서 이러한 테스트를 수행하여 하나의 숫자(예: 이익)가 아니라 여러 샘플을 얻을 수 있도록 제안할 수 있습니다. 이 샘플은 평균의 양의 중요성에 대해 matstat의 방법으로 확인할 수 있습니다.
유감스럽게도 저는 제 사람들과 바쁘기 때문에 그 일을 맡을 준비가 되어 있지 않습니다. 이 스레드에서는 일반적인 고려 사항만 공유할 수 있습니다.
최적화에 사용되지 않은 영역의 순방향 테스트에 대해서는 전적으로 옳았습니다. 이 외에도 여러 사이트에서 이러한 테스트를 수행하여 하나의 숫자(예: 이익)가 아니라 여러 샘플을 얻을 수 있도록 제안할 수 있습니다. 이 샘플 은 평균의 양의 중요성에 대해 matstat의 방법으로 확인할 수 있습니다.
고마워 알렉세이. 나는 포워드를 시작했지만 이미 통과된 10년 동안의 일반 테스트에 포함된 역사의 섹션에 대해서만.
그러한 순방향 테스트가 유사한 결과로 통과하고 분명히 의미가 없습니다.
여기에서 그는 샘플에서 1/2 앞으로 있습니다.
그리고 다른 (품질) 이야기는 없습니다. 따라서 어려움이 발생하지만 앞으로 수행해야 할 작업은 무엇입니까?
아마도 어떻게 든 테스트된 쌍의 인용문과 유사한 속성을 가진 합성 인용문을 만드는 것이 가능할까요?
그러면 그것들을 운전할 수 있을 것입니다.
그럼 질문입니다. 테스트된 쌍의 따옴표 속성을 어떻게든 상속하는 그런 따옴표를 만들 수 있습니까?
양성의 중요성에 대한 샘플링, 나는 쉽게 할 수 있습니다. (모든 분산을 더하고 평균을 구하고 정규 분포와 비교).
논리 기술, 즉 무작위와 일반을 구별하는 방법을 이해할 수 있다면 계산을 처리할 수 있습니다.
고마워 알렉세이. 나는 포워드를 시작했지만 이미 통과된 10년 동안의 일반 테스트에 포함된 역사의 섹션에 대해서만.
그러한 순방향 테스트가 유사한 결과로 통과하고 분명히 의미가 없습니다.
여기에서 그는 샘플에 대해 1/2을 포워드합니다.
그리고 다른 (품질) 이야기는 없습니다. 따라서 어려움이 발생하지만 앞으로 수행해야 할 작업은 무엇입니까?
아마도 어떻게 든 테스트된 쌍의 인용문과 유사한 속성을 가진 합성 인용문을 만드는 것이 가능할까요?
그러면 그것들을 운전할 수 있을 것입니다.
그럼 질문입니다. 테스트된 쌍의 따옴표 속성을 어떻게든 상속하는 그런 따옴표를 만들 수 있습니까?
양성의 중요성에 대한 샘플링, 나는 쉽게 할 수 있습니다. (모든 분산을 더하고 평균을 구하고 정규 분포와 비교).
논리 기술, 즉 무작위와 일반을 구별하는 방법을 이해할 수 있다면 계산을 처리할 수 있습니다.
아직 방법론을 이해하지 못하고 있습니다.
순방향 테스트의 목적은 최적화에 참여하지 않은 히스토리 섹션에서 거래하는 것입니다. 예를 들어, 2018년 1월 초까지 사이트에서 최적화한 다음 2018년 1월의 거래를 살펴봅니다( 최적화된 매개변수 기준). 결과로 얻은 12개의 이익 샘플을 통해 최적화 후속 거래 모드에서 전략이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다.
당신이 원하는 형태로 당신이 말하는 것(몬테 카를로 시뮬레이션)은 나에게 적용할 수 없는 것 같습니다. 우리는 미래에 인용문의 "속성"을 알지 못하며 결코 알지 못할 것입니다. 랜덤 워크 구현에 대한 거래 시뮬레이션을 수행하고 결과 샘플을 순방향 테스트(샘플링 적합도 기준)로 얻은 샘플과 비교할 수 있습니다.
순방향 테스트의 목적은 최적화에 참여하지 않은 히스토리 섹션에서 거래하는 것입니다. 예를 들어, 2018년 1월 초까지 사이트에서 최적화한 다음 2018년 1월의 거래를 살펴봅니다( 최적화된 매개변수 기준). 결과로 얻은 12개의 이익 샘플을 통해 최적화 후속 거래 모드에서 전략이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다.
당신이 원하는 형태로 당신이 말하는 것(몬테 카를로 시뮬레이션)은 나에게 적용할 수 없는 것 같습니다. 우리는 미래에 인용문의 "속성"을 알지 못하며 결코 알지 못할 것입니다. 랜덤 워크 구현에 대한 거래 시뮬레이션을 수행 하고 결과 샘플을 순방향 테스트(샘플링 적합도 기준)로 얻은 샘플과 비교할 수 있습니다.
예, 미래 기간에 대한 테스트로 이해합니다 ... 이것을 위해서만이 미래 기간이 올 때까지 기다려야합니다 ...
인생은 짧지만 벌레는 너무 길다))))
악기에 대한 따옴표의 속성에 대해 말하면 미래를 예측하기 위해 어떻게 든 미리 결정하려고 시도한 것이 아니라 그냥 하고 싶었습니다.
스프레드, 내부 변동 범위 또는 기타와 같은 기기의 고유한 기능을 상속합니다.
사실, 나는 이러한 속성과 기능을 잘 이해하지 못하지만 테스트를 통해 EURUSD가 USDCHF와 질적으로는 다른 점을 알 수 있습니다.
알고리즘을 동일하게 조정하여 다른 기기에서 특성적으로 다른 분산 모델을 얻습니다.
프랑
엔
동일한 것은 그들을 구별합니다 ... 서로 구별됩니다. 즉, 몇 가지 특성 / 특징이 있음을 의미합니다.
당신이 말한 것과 충돌하지 않고 어떤 것을, 어떻게 식별하고, 모델링에서 합성에 적용하는 방법을 이해하는 것이 궁금합니다( Random Walk ).
이러한 기능이 고려되지 않으면 합성 따옴표를 테스트하는 데 의미가 없습니다. 왜냐하면 동일한 성공으로,
알고리즘은 다른 쌍에서 간단히 테스트할 수 있습니다.
그리고 일반적으로 도구에 대한 따옴표의 특성 차이에 대한 주제가 이미 논의/연구되었습니까?
그러나 이야기의 주요 부분은 이야기에 적합하거나 패턴을 찾는 것입니다.
전략의 수익성이 포워드에서 유지되면 패턴이 발견된 것이고 그렇지 않은 경우 이는 역사에 대한 조정일 뿐입니다.
감사합니다. 노력하겠습니다. 포워드의 설정을 알아보러 갔다)
Alexey, 패턴 찾기 문제의 공식화, 특히 중요하지 않은 이익에 대한 냉정한 결론과 일치하는 훌륭한 기사로, 이는 내 결론과 일치합니다. 우리는 그 길을 따라 새로운 방향을 찾을 것입니다. 링크 주셔서 감사합니다.
고맙습니다. 이렇게 간단하고 뻔한 경우에 상당한 이익을 얻는다는 것은 꽤 놀라운 일입니다.) 간단히 말해서, 간격은 접근 방식의 간단한 시연에 적합하다는 것이 밝혀졌습니다.
알렉세이. 감사합니다. 이미 읽었고 결과와 방법, 위험 평가에 대한 이전 기사에 대해 알게 되었습니다.
내 질문 (포스트)에서 정확히이 기능을 의미하기 때문에 귀하가 설명한 임의 가격 보행 방식은 특히 저와 가깝습니다. 랜덤 워크 .
그러나 당신의 방법을 내 문제를 해결하기 위한 스텐실로 적용하기 위해, 근본적으로 그리고 응용 경험에서 어떻게 내가 이 문제를 안정적이고 빠르게 해결하는 데 당신만큼 정통하지 못합니다.
Alexey에게 말하세요. 제 생각에 이벤트를 추측할 확률이 50/50% 이상인 알고리즘을 제공하면 이 알고리즘의 신뢰성 또는 비신뢰성을 평가할 의향이 있습니까?
가격을 찾는 알고리즘은 이론의 원리에 따라 작동하지만 동시에 전체 역사 샘플과 개별 섹션 모두에서 결과의 반복성을 보장합니다.
다음과 같이 보입니다.
알고리즘에는 세 가지 변수 SL, TP 및 시장 진입점이 있습니다.
피팅 효과를 분해/평균하기 위해 이러한 각 변수에 값 범위를 지정합니다.
40에서 70으로 SL
TP 40 ~ 70
시장 진입 시점 0-12.
총 12,493개의 변수.
10년 역사 시험 결과. 다음과 같이 보입니다.
일.
Reveal/Prove: 이 결과가 순전히 적합합니까, 아니면 임의의 독립적인 결과의 확률이 50/50보다 클 수 있는 알고리즘이 있습니까?
알렉세이. 가져가실래요?
나 자신도 내가 얻은 결과에 대해 회의적입니다. 코드 또는 논리적 조건에 오류가 발생했다는 점은 인정하지만 지금 일주일 동안 나는 둘 중 하나를 식별할 수 없습니다.
도와주세요... 그리고 당신의 관대함의 다이아몬드는 내 감사의 틀에서 빛날 것입니다)
유감스럽게도 저는 제 사람들과 바쁘기 때문에 그 일을 맡을 준비가 되어 있지 않습니다. 이 스레드에서는 일반적인 고려 사항만 공유할 수 있습니다.
최적화 과정에서 사용되지 않은 사이트에 대한 포워드 테스팅에 대해 썼을 때 당신은 절대적으로 옳았습니다. 이 외에도 여러 사이트에서 이러한 테스트를 수행하여 하나의 숫자(예: 이익)가 아니라 여러 샘플을 얻을 수 있도록 제안할 수 있습니다. 이 샘플은 평균의 양의 중요성에 대해 matstat의 방법으로 확인할 수 있습니다.
유감스럽게도 저는 제 사람들과 바쁘기 때문에 그 일을 맡을 준비가 되어 있지 않습니다. 이 스레드에서는 일반적인 고려 사항만 공유할 수 있습니다.
최적화에 사용되지 않은 영역의 순방향 테스트에 대해서는 전적으로 옳았습니다. 이 외에도 여러 사이트에서 이러한 테스트를 수행하여 하나의 숫자(예: 이익)가 아니라 여러 샘플을 얻을 수 있도록 제안할 수 있습니다. 이 샘플 은 평균의 양의 중요성에 대해 matstat의 방법으로 확인할 수 있습니다.
고마워 알렉세이. 나는 포워드를 시작했지만 이미 통과된 10년 동안의 일반 테스트에 포함된 역사의 섹션에 대해서만.
그러한 순방향 테스트가 유사한 결과로 통과하고 분명히 의미가 없습니다.
여기에서 그는 샘플에서 1/2 앞으로 있습니다.
그리고 다른 (품질) 이야기는 없습니다. 따라서 어려움이 발생하지만 앞으로 수행해야 할 작업은 무엇입니까?
아마도 어떻게 든 테스트된 쌍의 인용문과 유사한 속성을 가진 합성 인용문을 만드는 것이 가능할까요?
그러면 그것들을 운전할 수 있을 것입니다.
그럼 질문입니다. 테스트된 쌍의 따옴표 속성을 어떻게든 상속하는 그런 따옴표를 만들 수 있습니까?
양성의 중요성에 대한 샘플링, 나는 쉽게 할 수 있습니다. (모든 분산을 더하고 평균을 구하고 정규 분포와 비교).
논리 기술, 즉 무작위와 일반을 구별하는 방법을 이해할 수 있다면 계산을 처리할 수 있습니다.
아직 방법론을 이해하지 못하고 있습니다.
고마워 알렉세이. 나는 포워드를 시작했지만 이미 통과된 10년 동안의 일반 테스트에 포함된 역사의 섹션에 대해서만.
그러한 순방향 테스트가 유사한 결과로 통과하고 분명히 의미가 없습니다.
여기에서 그는 샘플에서 1/2 앞으로 있습니다.
그리고 다른 (품질) 이야기는 없습니다. 따라서 어려움이 발생하지만 앞으로 수행해야 할 작업은 무엇입니까?
아마도 어떻게 든 테스트된 쌍의 인용문과 유사한 속성을 가진 합성 인용문을 만드는 것이 가능할까요?
그러면 그것들을 운전할 수 있을 것입니다.
그럼 질문입니다. 테스트된 쌍의 따옴표 속성을 어떻게든 상속하는 그런 따옴표를 만들 수 있습니까?
양성의 중요성에 대한 샘플링, 나는 쉽게 할 수 있습니다. (모든 분산을 더하고 평균을 구하고 정규 분포와 비교).
논리 기술, 즉 무작위와 일반을 구별하는 방법을 이해할 수 있다면 계산을 처리할 수 있습니다.
아직 방법론을 이해하지 못하고 있습니다.
100-500-1000-10000 무작위 시리즈를 생성하고 모든 TS를 확인하십시오. 평균적으로 결과가 가격 시리즈의 결과와 더 낫거나 비슷하면 TS를 용광로에 던져야 합니다.
모든 행만 가격 행과 길이가 비슷해야 합니다.
Excel에서 행을 생성할 수도 있습니다.
고마워 알렉세이. 나는 포워드를 시작했지만 이미 통과된 10년 동안의 일반 테스트에 포함된 역사의 섹션에 대해서만.
그러한 순방향 테스트가 유사한 결과로 통과하고 분명히 의미가 없습니다.
여기에서 그는 샘플에 대해 1/2을 포워드합니다.
그리고 다른 (품질) 이야기는 없습니다. 따라서 어려움이 발생하지만 앞으로 수행해야 할 작업은 무엇입니까?
아마도 어떻게 든 테스트된 쌍의 인용문과 유사한 속성을 가진 합성 인용문을 만드는 것이 가능할까요?
그러면 그것들을 운전할 수 있을 것입니다.
그럼 질문입니다. 테스트된 쌍의 따옴표 속성을 어떻게든 상속하는 그런 따옴표를 만들 수 있습니까?
양성의 중요성에 대한 샘플링, 나는 쉽게 할 수 있습니다. (모든 분산을 더하고 평균을 구하고 정규 분포와 비교).
논리 기술, 즉 무작위와 일반을 구별하는 방법을 이해할 수 있다면 계산을 처리할 수 있습니다.
아직 방법론을 이해하지 못하고 있습니다.
순방향 테스트의 목적은 최적화에 참여하지 않은 히스토리 섹션에서 거래하는 것입니다. 예를 들어, 2018년 1월 초까지 사이트에서 최적화한 다음 2018년 1월의 거래를 살펴봅니다( 최적화된 매개변수 기준). 결과로 얻은 12개의 이익 샘플을 통해 최적화 후속 거래 모드에서 전략이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다.
당신이 원하는 형태로 당신이 말하는 것(몬테 카를로 시뮬레이션)은 나에게 적용할 수 없는 것 같습니다. 우리는 미래에 인용문의 "속성"을 알지 못하며 결코 알지 못할 것입니다. 랜덤 워크 구현에 대한 거래 시뮬레이션을 수행하고 결과 샘플을 순방향 테스트(샘플링 적합도 기준)로 얻은 샘플과 비교할 수 있습니다.
모두 비어 있습니다. 패턴이 존재하더라도 어떤 알고리즘으로도 패턴을 찾는 것은 거의 불가능합니다.
그래, 너가 맞아! 가장 쉬운 방법은 특정 사건의 가능성을 부정하는 것입니다 ... 너무 자연스럽습니다. 아무 것도 할 필요가 없으며 현명하게 말하십시오. "이것은 존재하지 않습니다. 왜냐하면 - 절대 있을 수 없기 때문입니다!"...
순방향 테스트의 목적은 최적화에 참여하지 않은 히스토리 섹션에서 거래하는 것입니다. 예를 들어, 2018년 1월 초까지 사이트에서 최적화한 다음 2018년 1월의 거래를 살펴봅니다( 최적화된 매개변수 기준). 결과로 얻은 12개의 이익 샘플을 통해 최적화 후속 거래 모드에서 전략이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다.
당신이 원하는 형태로 당신이 말하는 것(몬테 카를로 시뮬레이션)은 나에게 적용할 수 없는 것 같습니다. 우리는 미래에 인용문의 "속성"을 알지 못하며 결코 알지 못할 것입니다. 랜덤 워크 구현에 대한 거래 시뮬레이션을 수행 하고 결과 샘플을 순방향 테스트(샘플링 적합도 기준)로 얻은 샘플과 비교할 수 있습니다.
예, 미래 기간에 대한 테스트로 이해합니다 ... 이것을 위해서만이 미래 기간이 올 때까지 기다려야합니다 ...
인생은 짧지만 벌레는 너무 길다))))
악기에 대한 따옴표의 속성에 대해 말하면 미래를 예측하기 위해 어떻게 든 미리 결정하려고 시도한 것이 아니라 그냥 하고 싶었습니다.
스프레드, 내부 변동 범위 또는 기타와 같은 기기의 고유한 기능을 상속합니다.
사실, 나는 이러한 속성과 기능을 잘 이해하지 못하지만 테스트를 통해 EURUSD가 USDCHF와 질적으로는 다른 점을 알 수 있습니다.
알고리즘을 동일하게 조정하여 다른 기기에서 특성적으로 다른 분산 모델을 얻습니다.
프랑
엔
동일한 것은 그들을 구별합니다 ... 서로 구별됩니다. 즉, 몇 가지 특성 / 특징이 있음을 의미합니다.
당신이 말한 것과 충돌하지 않고 어떤 것을, 어떻게 식별하고, 모델링에서 합성에 적용하는 방법을 이해하는 것이 궁금합니다( Random Walk ).
이러한 기능이 고려되지 않으면 합성 따옴표를 테스트하는 데 의미가 없습니다. 왜냐하면 동일한 성공으로,
알고리즘은 다른 쌍에서 간단히 테스트할 수 있습니다.
그리고 일반적으로 도구에 대한 따옴표의 특성 차이에 대한 주제가 이미 논의/연구되었습니까?
흥미롭게 읽을 수 있을 것입니다...