명확한(그리고 모든 전진 실행에 대해 동일) 선택 기준이 있는 전진 최적화 (이것은 바로 이 전진 실행에 대한 최적화 옵션이어야 함). 그렇다면 그것은 적합이 아니라 최적화입니다. 그것이 작동한다면 최적화 옵션을 선택하기 위한 명확한 기준을 가지고 있고 누가 이 순방향 최적화를 여전히 성공적으로 통과할 수 있는 그런 Expert Advisors를 본 적이 없습니다.)...
명확한(그리고 모든 전진 실행에 대해 동일) 선택 기준이 있는 전진 최적화(이것은 바로 이 전진 실행에 대한 최적화 옵션이어야 함). 그렇다면 그것은 적합이 아니라 최적화입니다. 그것이 작동한다면 최적화 옵션을 선택하기 위한 명확한 기준을 가지고 있고 누가 이 순방향 최적화를 여전히 성공적으로 통과할 수 있는 그런 Expert Advisors를 본 적이 없습니다.)...
글쎄, 일반적으로 그의 말과 행동은 어긋나지 않습니다.
그렇지는 않았지만 그는 아무 것도 약속하지 않았습니다. 이것은 최적화할 때 계산을 시도하고 정렬하지 않으려고 노력해야 하는 그런 신화적인 목표입니다.
CodeBase에 이 블록의 예가 있습니까?
물론 이것은 보편적 인 블록이 아닙니다. 전략마다 하나씩 있습니다. 이 블록은 전략의 성공과 복잡성의 99%입니다. 이것이 본질적으로 AI입니다. Max가 고군분투하는 것.
예를 들어 하나의 매개변수가 있는 가장 간단한 전략을 고려하십시오.
물론, 임의의 시간 간격에서 피팅 방법을 사용하여 주어진 시간 간격에서 전략이 수익성이 있는 "최적" MA 기간을 찾을 수 있습니다.
또한 이 MA 기간이 변경되지 않으면 배수가 보장됩니다. 이는 시간 문제일 뿐입니다.
진정한 자기최적화를 위해서는 시장 상황에 따라 MA 기간이 지속적으로 꼬일 때 이 AI 블록이 필요하며 매우 짧은 방법으로 패턴 인식 작업을 처리합니다. 여기에는 수많은 옵션이 있습니다.
예를 들어 가장 간단한 점은 6차원 공간을 만듭니다. 각 점에는 6개의 좌표가 있습니다.
이러한 방식으로 원하는 현재 기간 MA를 "예측"할 수 있는 분석 (이미 더 긴 이야기임)에서 6차원 구름이 형성됩니다.
세 번째 좌표는 플랫/트렌드를 결정하는 데 유용합니다.
이 매우 많은 양의 계산은 기록 데이터의 전달당 한 번만 발생합니다. 또한, 각각의 새로운 눈금(막대)으로 이 공간에 포인트만 추가됩니다.
명확한(그리고 모든 전진 실행에 대해 동일) 선택 기준이 있는 전진 최적화 (이것은 바로 이 전진 실행에 대한 최적화 옵션이어야 함). 그렇다면 그것은 적합이 아니라 최적화입니다. 그것이 작동한다면 최적화 옵션을 선택하기 위한 명확한 기준을 가지고 있고 누가 이 순방향 최적화를 여전히 성공적으로 통과할 수 있는 그런 Expert Advisors를 본 적이 없습니다.)...
이러한 개념의 근본적인 차이점은 무엇입니까?
히스토리 핏 - 가격 변동의 특정 기간 동안 최상의 거래 결과를 제공하는 Expert Advisor 매개변수 값 세트.
자, 이제 최적화를 정의하려고 합니다.
일치할까요?
명확한(그리고 모든 전진 실행에 대해 동일) 선택 기준이 있는 전진 최적화(이것은 바로 이 전진 실행에 대한 최적화 옵션이어야 함). 그렇다면 그것은 적합이 아니라 최적화입니다. 그것이 작동한다면 최적화 옵션을 선택하기 위한 명확한 기준을 가지고 있고 누가 이 순방향 최적화를 여전히 성공적으로 통과할 수 있는 그런 Expert Advisors를 본 적이 없습니다.)...
다음은 예시에 대한 순방향 테스트입니다. 결론은 무엇입니까?
최적화와 적합성은 하나입니다.
다음은 예시에 대한 순방향 테스트입니다. 결론은 무엇입니까?
없음. 결론을 위해 워크-프로워드 테스트 또는 내장된 자동 최적화 기능이 있는 백테스트가 필요합니다.
최적화는 더 넓은 개념입니다. 히스토리 피팅은 최적화 방법 중 하나입니다(함수 값의 직접 계산). 사실 전문가는 특이한 방식으로 기술된 기능이다. MT 테스터가 값을 계산합니다.
최적화 - 하나 이상의 매개변수로 함수 의 극한값을 검색합니다 (대학에서 기억하는 한). 테스터는 일련의 값을 제공하지만 정의에 따라 최적화하지 않습니다. 제안된 값에서 선택하여 이를 수행합니다.
추신
하나의 질문이 제기되었지만 다른 질문이 암시된 것 같습니다. 선택한 극값이 로컬(주어진 기간/샘플 동안)인지 아니면 글로벌인지 평가하는 방법입니다.
불행히도, 통계에 따르면, 나는 스트레칭이 있는 세쌍둥이를 가지고 있었습니다 :(나는 도울 수 없습니다.