6억 100만 - 매개변수가 없는 32개 막대의 고유한 지표 쌍 수 및 최소 추정치. 최대 - 반사 및 제곱을 제외한 32x32 행렬 수
각 매개변수에 2(최소한 선형+왜곡 스케일링만 포함)가 있고 1에서 9까지의 정수 값이 있는 경우 10^4를 추가로 곱합니다.
당신은 아이디어를 완전히 오해했습니다. 우리는 새로운 지표의 합성이 아니라 디자인 국에서 사용 가능한 지표의 사용에 대해 이야기하고 있습니다.
새로운 지표의 합성에 관한 것이 었음에도 어떻게 그것을 계산할 수 있었는지 놀랍습니다 ???
6억 1백만 개의 고유 쌍이 천장에서 가져옵니다. 당신이 무엇을 생각했는지 명확하지 않습니다. 전혀 불명확...
추신. 그러나 그것은 모든 사람에게 발생합니다. 모든 전략의 본질은 진입 및 퇴장 신호임을 이해하십시오. 신호는 3개의 매개변수(일반적으로)로 구성됩니다. 세 가지 매개변수 모두 일부 지표의 파생물입니다. 지표는 이미 작성되어 프로그램에 포함되었습니다. 신호 내에서 정렬하고 각 조합에 대한 최상의 값을 검색하기만 하면 됩니다.
결국 우리는 최상의 값을 가진 신호에 대한 지표의 최상의 조합을 얻게 될 것입니다. 그리고 이것이 전략입니다.
블록이 서로 다른 방식으로 결합되려면 스위치/스위치가 있어야 합니다. 음, 이러한 스위치의 위치도 최적화할 수 있으며 각 최적화 단계는 일부 블록 조합에 해당합니다. 여기의 모든 것은 현실과 동떨어져 있습니다.
아이디어는 각 최적화 단계가 서로 다른 블록 조합에 해당한다는 것입니다. 내부 매개변수의 변형인 각 블록에 대해 하나의 매개변수 T를 입력하고 각 블록에 대한 모델을 형성하면 그다지 많지 않은 T를 반복할 때 광범위한 모듈 작동을 판단할 수 있습니다. 예를 들면 , T = 1 ... 10 . 그런 다음 모듈의 모든 조합과 그 변형 T를 열거함으로써 이 조합의 안정성을 판단하고 더 자세한 연구를 위해 선택할 수 있습니다(많은 쌍의 변형 포함)
그리고 나는 이해했다! 사람들은 아마도 내가 최적화 과정에서 지표를 합성하는 것을 제안하기로 결정했을 것입니다. 이것은 사실이 아닙니다.
우리는 기성품 지표에 대해 이야기하고 있습니다. 최적화 과정에서 신호 내부에 정렬할 수 있는 지표, 공식, 알고리즘의 기반이 있다고 말했습니다.
새로운 지표의 합성에 대한 이야기는 없습니다. 그리고 그렇지 않았습니다.
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6억 100만 - 매개변수가 없는 32개 막대의 고유한 지표 쌍 수 및 최소 추정치. 최대 - 반사 및 제곱을 제외한 32x32 행렬 수
각 매개변수에 2(최소한 선형+왜곡 스케일링만 포함)가 있고 1에서 9까지의 정수 값이 있는 경우 10^4를 추가로 곱합니다.
당신은 아이디어를 완전히 오해했습니다. 우리는 새로운 지표의 합성이 아니라 디자인 국에서 사용 가능한 지표의 사용에 대해 이야기하고 있습니다.
새로운 지표의 합성에 관한 것이 었음에도 어떻게 그것을 계산할 수 있었는지 놀랍습니다 ???
6억 1백만 개의 고유 쌍이 천장에서 가져옵니다. 당신이 무엇을 생각했는지 명확하지 않습니다. 전혀 불명확...
추신. 그러나 그것은 모든 사람에게 발생합니다. 모든 전략의 본질은 진입 및 퇴장 신호임을 이해하십시오. 신호는 3개의 매개변수(일반적으로)로 구성됩니다. 세 가지 매개변수 모두 일부 지표의 파생물입니다. 지표는 이미 작성되어 프로그램에 포함되었습니다. 신호 내에서 정렬하고 각 조합에 대한 최상의 값을 검색하기만 하면 됩니다.
결국 우리는 최상의 값을 가진 신호에 대한 지표의 최상의 조합을 얻게 될 것입니다. 그리고 이것이 전략입니다.
이것은 어떤 식으로든 과거 데이터가 아닌 실제 거래의 성능에 영향을 미치지 않습니다. 배수 보장. 유일한 질문은 시간입니다. 동시에 슈퍼컴퓨터의 작동 시간에 대한 비용을 지불해야 합니다. 정상은 그것을 처리할 수 없습니다.
각 지표는 시장 진입/종료 신호에 배치 된 하나의 매개변수로 나타낼 수 있습니다 .
9개의 표시기는 하나의 신호의 일부로 3개의 표시기를 포함하여 진입/퇴장을 위한 신호의 9개 구성을 생성합니다.
왜 27이 아니라 9인가요?
Signal 내부의 변형(Indicator_1, Indicator_2, Indicator_3)이 혼합될 수 있기 때문입니다( Indicator_2, Indicator_3, Indicator_1 ). 그리고 Signal의 본질은 변하지 않습니다.
9도 아니고 27도 아니고 84입니다. 그 이유를 이해하실 거라 생각합니다.
Peter, 원심분리기로 달성할 수 있는 모든 것은 지표 적합성이 최적화된 과거 데이터에 대한 더 부드럽고 이상적인 테스터의 성배입니다.
이것은 어떤 식으로든 과거 데이터가 아닌 실제 거래의 성능에 영향을 미치지 않습니다. 배수 보장. 유일한 질문은 시간입니다. 동시에 슈퍼컴퓨터의 작동 시간에 대한 비용을 지불해야 합니다. 정상은 그것을 처리할 수 없습니다.
Nikolai, 테스터는 우리가 가진 전부입니다. ))
일반 컴퓨터는 왜 안되나요? 신호에 포함된 매개변수 값에 대한 동일한 검색.
9도 아니고 27도 아니고 84입니다. 그 이유를 이해하실 거라 생각합니다.
솔직히, 아니. 이유를 이해하지 못합니다.
더 쉬움: 3개의 표시기 - 5개의 구성 - 하나의 신호.
예시:
신호의 세 가지 표시기 구성: (1,2,3) 또는 (2,3,1) 또는 (3,2,1) 또는 (1,3,2) 또는 (3,1,2).. 하나 및 또한.
따라서 이전에 나에게 보였던 것보다 훨씬 적게 분류해야합니다.
솔직히, 아니. 이유를 이해하지 못합니다.
더 쉬움: 3개의 표시기 - 5개의 구성 - 하나의 신호.
예시:
신호의 세 가지 표시기 구성: (1,2,3) 또는 (2,3,1) 또는 (3,2,1) 또는 (1,3,2) 또는 (3,1,2).. 하나 및 또한.
따라서 이전에 나에게 보였던 것보다 훨씬 적게 분류해야합니다.
제가 제대로 이해했다면 설명드리겠습니다. 와 9개의 다른 표시기, 그리고 신호에 3개의 다른 표시기가 있을 수 있는지 여부.
즉, 반복이 없는 조합의 총 수 = 9*8*7/6입니다!
저것들. 총 조합 수를 6 계승으로 나눈 값입니다. 6! 이것은 그들 사이의 세 가지 인덱스의 순열 수이며 정확히 동일한 조합 (1,2,3) 또는 (2,3,1) 등이 제거됩니다.
Maxim Kuznetsov 는 잘 알고 있으며, 문제가 있으면 바로잡을 것입니다.
제가 제대로 이해했다면 설명드리겠습니다. 와 9개의 다른 표시기, 그리고 신호에 3개의 다른 표시기가 있을 수 있는지 여부.
즉, 반복이 없는 조합의 총 수 = 9*8*7/6입니다!
저것들. 총 조합 수를 6 계승으로 나눈 값입니다. 6! 이것은 그들 사이의 세 가지 인덱스의 순열 수이며 정확히 동일한 조합 (1,2,3) 또는 (2,3,1) 등이 제거됩니다.
Maxim Kuznetsov 는 잘 알고 있으며 문제가 있으면 바로잡을 것입니다.
9개의 지표에 대해 84개의 SUT 그룹 조합? '쓸모없는'' 조합 없이? 너무 많은 것 같습니다... 계산 오류가 있는 것 같습니다. 하지만 상관없습니다.
신호에 대한 매개변수 정렬이 너무 크지 않습니다. 수백만은 말할 것도 없습니다.
또 다른 질문은 신호의 각 지표 조합에 대한 최상의 값을 찾는 방법입니다. 메커니즘 자체를 이해해야 합니다. 함정이 있을지도...
예, 매개변수(더 정확하게는 뿐만 아니라)를 통해 정렬하지 말고 기질이며 최종 전략이 컴파일되는 블록의 조합을 정렬하지 마십시오. 분명히 그들은 내 링크를 읽지 않았습니다. 아래 인용. 당신이 읽고, 당신의 의견을 적는다면, 그것은 재미있습니다.
이고르, 터미널을 여는 이유는 터미널 없이 생각하는 것이 더 흥미롭습니다.)))
블록이 서로 다른 방식으로 결합되려면 스위치/스위치가 있어야 합니다. 음, 이러한 스위치의 위치도 최적화할 수 있으며 각 최적화 단계는 일부 블록 조합에 해당합니다. 여기의 모든 것은 현실과 동떨어져 있습니다.
블록이 서로 다른 방식으로 결합되려면 스위치/스위치가 있어야 합니다. 음, 이러한 스위치의 위치도 최적화할 수 있으며 각 최적화 단계는 일부 블록 조합에 해당합니다. 여기의 모든 것은 현실과 동떨어져 있습니다.
아이디어는 각 최적화 단계가 서로 다른 블록 조합에 해당한다는 것입니다. 내부 매개변수의 변형인 각 블록에 대해 하나의 매개변수 T를 입력하고 각 블록에 대한 모델을 형성하면 그다지 많지 않은 T를 반복할 때 광범위한 모듈 작동을 판단할 수 있습니다. 예를 들면 , T = 1 ... 10 . 그런 다음 모듈의 모든 조합과 그 변형 T를 열거함으로써 이 조합의 안정성을 판단하고 더 자세한 연구를 위해 선택할 수 있습니다(많은 쌍의 변형 포함)