최적화 대 히스토리 피팅 - 페이지 3

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Vladimir Baskakov :
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.

 
Vladimir Baskakov :
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.

  • 마우스 하나.
  • 매수 신호는 MA의 기울기가 양수일 때 가격이 MA 선 아래에 있을 때입니다.
  • 매도 신호는 MA의 기울기가 음수일 때 가격이 MA 선 위에 있을 때입니다.

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.

  • 1st - MA 기간
  • 두 번째 - 시간
  • 3 - 기간 X에 대한 MA 선의 변곡점 밀도
  • 네 번째 - 기간 X
  • 다섯 번째 - 기간 Y의 이익(손실)
  • 6번째 - 기간 Y
세 번째와 다섯 번째 좌표만 계산되고 나머지는 같은 단계로 이산적으로 변경됩니다.

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.)...

 
Vladimir Baskakov :
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?

 
ilmel :

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?

시험

 
최적화와 적합성은 하나입니다.
 
Martin_Apis_Bot Cheguevara :
최적화와 적합성은 하나입니다.
TR & SL을 사용하는 경우인 것 같습니다.
 
Vladimir Baskakov :

다음은 예시에 대한 순방향 테스트입니다. 결론은 무엇입니까?

없음. 결론을 위해 워크-프로워드 테스트 또는 내장된 자동 최적화 기능이 있는 백테스트가 필요합니다.
 
TheXpert :
없음. 결론을 위해 워크-프로워드 테스트 또는 내장된 자동 최적화 기능이 있는 백테스트가 필요합니다.
나는 무엇을 사용
 

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.

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