Здесь приведены некоторые соображения по поводу этой ветки. Формальное определение. Введём обозначения: r - ряд цен, s - система, e - эквити Подаём цены на вход системы и получаем на выходе эквити: r -> s -> e Обозначим через f, g и h преобразования, соответственно, цены, системы и эквити: r -> f(r), s -> g(s), e -> h(e), причём...
일반화된 올바른 TS - 모든 매개변수에서 최적화의 최고/최악 통과는 dVR 변환에 불변합니다. 최적화 기준 - 상대적 수익성.
수학이 형식적 정의에 추가하여 건설적인 정의를 갖는 것은 매우 일반적입니다. 첫 번째는 투기적 결론에 편리하고 두 번째는 적용된 문제를 해결하는 데 편리합니다. 그리고 불행히도 그것들이 항상 동일한 것은 아니며, 이것을 참거나 어떻게든 계산에서 고려하려고 노력해야 합니다. matstat에는 그러한 것들이 많이 있습니다.
귀하의 버전에서 명확히 하고 싶은 것은 최적화가 가능한 모든 매개변수 세트를 반드시 거쳐야 하는 것은 아니라는 것입니다. 귀하의 "고문" 버전에 따르면 진입 및 진입의 순간은 최적화에서 제외되어야 함을 분명히 알 수 있습니다. 그렇지 않으면 인용문의 실제 변환이 연구 중인 것과 완전히 다를 것입니다. 또 다른 점은 의미 있는 Expert Advisor의 경우 매개변수 값 집합의 필수 하위 집합을 정확하게 결정하는 것이 거의 불가능하다는 것입니다.
MT에 사용자 지정 기호 가 없는 것에 대해 여기에서 답변하겠습니다(블로깅이 그다지 편리하지 않다고 썼습니다).
내가 틀릴 수도 있지만 충분히 많은 수의 사용자 정의 기호에 대해 테스트해야 하는 경우 유일한 가능성은 이들을 하나의 매우 긴 사용자 정의 기호로 구성하는 것입니다. 충분히 많은 수의 사용자 정의 기호에 대한 최적화가 필요한 경우 이 방법은 더 이상 적합하지 않은 것 같습니다.
나는 서로 다른 매개변수를 가진 한 명의 Expert Advisor로부터 포트폴리오를 구축할 때 "일반화된 정확성"을 사용할 가능성을 막연하게 봅니다. 이를 위해 변환된 견적 세트에 대해 최적화를 수행합니다. 인용문 변환은 예를 들어 주어진 수의 조각으로 자른 다음 가능한 모든 순서로 재배열하고 접착하는 것으로 구성됩니다.
나는 서로 다른 매개변수를 가진 한 명의 Expert Advisor로부터 포트폴리오를 구축할 때 "일반화된 정확성"을 사용할 가능성을 막연하게 봅니다. 이를 위해 변환된 견적 세트에 대해 최적화를 수행합니다. 인용문 변환은 예를 들어 주어진 수의 조각으로 자른 다음 가능한 모든 순서로 재배열하고 접착하는 것으로 구성됩니다.
나는 다른 세트에서 다르게 포트폴리오를 만듭니다. 커스텀 심볼 은 일간 인터벌을 섞어서 사용했습니다. 일부 차량에는 의미가 있을 수 있습니다. 하지만 제 경우에는 그렇지 않습니다.
이것은 어떤 종류의 차량이며 가장 중요한 도구는 무엇입니까?
스캘퍼, 크로스.
스캘퍼, 크로스.
예상되는. 해당되는?
예상되는. 해당되는?
네.
"일반화된 올바른" TS - 모든 측면에서 최적화의 최상의 결과는 유성 변환 에 대해 불변입니다.
이 EA 기능을 테스트 EA 로 대체할 수 있습니다.
이 TS가 "일반적으로 올바른지" 확인합니다.
소계:
"일반화된 올바른" TS - 모든 측면에서 최적화의 최상의 결과는 유성 변환 에 대해 불변입니다.
소계:
수학이 형식적 정의에 추가하여 건설적인 정의를 갖는 것은 매우 일반적입니다. 첫 번째는 투기적 결론에 편리하고 두 번째는 적용된 문제를 해결하는 데 편리합니다. 그리고 불행히도 그것들이 항상 동일한 것은 아니며, 이것을 참거나 어떻게든 계산에서 고려하려고 노력해야 합니다. matstat에는 그러한 것들이 많이 있습니다.
귀하의 버전에서 명확히 하고 싶은 것은 최적화가 가능한 모든 매개변수 세트를 반드시 거쳐야 하는 것은 아니라는 것입니다. 귀하의 "고문" 버전에 따르면 진입 및 진입의 순간은 최적화에서 제외되어야 함을 분명히 알 수 있습니다. 그렇지 않으면 인용문의 실제 변환이 연구 중인 것과 완전히 다를 것입니다. 또 다른 점은 의미 있는 Expert Advisor의 경우 매개변수 값 집합의 필수 하위 집합을 정확하게 결정하는 것이 거의 불가능하다는 것입니다.
MT에 사용자 지정 기호 가 없는 것에 대해 여기에서 답변하겠습니다(블로깅이 그다지 편리하지 않다고 썼습니다).
내가 틀릴 수도 있지만 충분히 많은 수의 사용자 정의 기호에 대해 테스트해야 하는 경우 유일한 가능성은 이들을 하나의 매우 긴 사용자 정의 기호로 구성하는 것입니다. 충분히 많은 수의 사용자 정의 기호에 대한 최적화가 필요한 경우 이 방법은 더 이상 적합하지 않은 것 같습니다.
나는 서로 다른 매개변수를 가진 한 명의 Expert Advisor로부터 포트폴리오를 구축할 때 "일반화된 정확성"을 사용할 가능성을 막연하게 봅니다. 이를 위해 변환된 견적 세트에 대해 최적화를 수행합니다. 인용문 변환은 예를 들어 주어진 수의 조각으로 자른 다음 가능한 모든 순서로 재배열하고 접착하는 것으로 구성됩니다.
귀하의 "고문" 버전에 따르면 진입 및 진입의 순간은 최적화에서 제외되어야 함을 분명히 알 수 있습니다. 그렇지 않으면 인용문의 실제 변환이 연구 중인 것과 완전히 다를 것입니다.\
Even이 최적화에 포함되면 다른 매개변수를 최적화할 수 있습니다.
나는 서로 다른 매개변수를 가진 한 명의 Expert Advisor로부터 포트폴리오를 구축할 때 "일반화된 정확성"을 사용할 가능성을 막연하게 봅니다. 이를 위해 변환된 견적 세트에 대해 최적화를 수행합니다. 인용문 변환은 예를 들어 주어진 수의 조각으로 자른 다음 가능한 모든 순서로 재배열하고 접착하는 것으로 구성됩니다.
나는 다른 세트에서 다르게 포트폴리오를 만듭니다. 커스텀 심볼 은 일간 인터벌을 섞어서 사용했습니다. 일부 차량에는 의미가 있을 수 있습니다. 하지만 제 경우에는 그렇지 않습니다.
많은 사용자 정의 기호를 최적화하십시오 - MultiTester.
나는 가장 중요한 것을 추가 할 것입니다 :
유토피아적 환상