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O resultado é bom, mas somente o mercado sabe o que acontecerá em seguida. Há dois anos venho escrevendo EAs com base no mesmo princípio e notei uma peculiaridade - a alternância abrupta de seções lucrativas e fracassadas. Às vezes parece ser um verdadeiro graal, meio ano de negócios a prazo é tão bonito, e os próximos seis meses... Minha gama com 50 negócios lucrativos pode ser transformada em uma gama com negócios perdidos. Por que é assim? Não entendo completamente, mas suspeito que de tempos em tempos o mercado adquire uma espécie de "natureza espontânea", quando seu comportamento depende ligeiramente do período anterior, que é utilizado pela NS para aprendizagem/aprendizagem/adaptação (dependendo da realização).
Em qualquer caso, o resultado parece bom, e as chances de robustez existem, não dê ouvidos a ninguém :) (IMHO).
Então, na sua opinião, não é possível, por nenhum critério, determinar a viabilidade futura do TS?
Bem, eu não acredito na existência de TS eterna, com ou sem redes neurais, ela não é importante. Qualquer TS tem um tempo de vida, como tudo neste mundo. Então escrevi que treinamos o TS e obtivemos boa equidade durante o período de treinamento e fora da amostra, mas e depois? Afinal de contas, tudo isso não garante nenhum trabalho no futuro. Por exemplo, não tenho problemas em fazer um TS e obter boa equidade no OOS e no treinamento. Mesmo muito bom no OOS. Mas este TS nem sempre funciona bem no mercado real. Pode ser melhor ou pior. Não está claro do que depende. Então estou lutando com a questão - como avaliar e calcular se este TS funcionará no futuro?
Неее, матожидание это не то.....
A expectativa de vencer é a expectativa matemática de vencer. Este indicador calculado estatisticamente reflete o lucro/perda médio de um comércio. Também pode ser considerado como refletindo a rentabilidade/perda esperada do próximo comércio.
Certo. O resultado médio de uma negociação (sua "expectativa") é o resultado total no intervalo de teste dividido pelo número de negociações (ou seja, lucro líquido com um sinal dividido pelo número de negociações). Francamente falando, eu não entendo qual é o problema e como o que você está dizendo é diferente do que eu estou dizendo. A expectativa é aproximadamente a mesma da média e não tem relação direta com o futuro.
As metaquotas têm aqui uma ligeira imprecisão terminológica: não é o m.o. de uma vitória, mas uma estimativa do m.o. de um comércio (uma vez que o comércio médio também pode ser uma perda). Basta pegar e dividir os números do relatório um pelo outro. O resultado é exatamente "m.o.s. winnings".
Em geral, só podemos falar de m.o. quando já temos um modelo probabilístico do fenômeno, ou seja, esta é uma noção puramente terweriana. Ainda não temos um modelo, mas apenas uma amostra da população mítica, por isso temos - estatísticas. Portanto, só podemos falar corretamente sobre a estimativa das expectativas.
Então, na sua opinião, não é possível determinar o desempenho futuro do TS por nenhum critério?
Bem, eu não acredito na existência de TS eterna, com ou sem redes neurais, isso não importa. Qualquer TS tem um tempo de vida, como tudo neste mundo. Então escrevi que treinamos o TS e obtivemos boa equidade durante o período de treinamento e fora da amostra, mas e depois? Afinal de contas, tudo isso não garante nenhum trabalho no futuro. Por exemplo, não tenho problemas em fazer um TS e obter boa equidade no OOS e no treinamento. Mesmo muito bom no OOS. Mas este TS nem sempre funciona bem no mercado real. Pode ser melhor ou pior. Não está claro do que depende. Então estou lutando com a questão - como entender, avaliar ou calcular se o TS vai funcionar no futuro?
Definitivamente é impossível, é possível com algum grau de probabilidade esperar um resultado favorável, mas esta probabilidade na maioria dos casos tende a 50%) Provavelmente com a rara exceção dos sistemas pipeswise, mas assim eles trabalham com ruído, não com o movimento, embora pareça paradoxal, e de um ponto de vista prático, eles não suportam críticas.
Mas estou contando com um sistema eterno). Uma das direções para a continuação do trabalho escolhi a recusa de todos os treinamentos, confiando no auto-aprendizado e na total autonomia do sistema comercial. Espero aumentar a probabilidade de o sistema funcionar no futuro usando este método. O tempo mostrará como vai funcionar)
E mais uma vez, seu resultado não é ruim de qualquer forma, e vale a pena experimentá-lo no comércio (eu o tentaria com certeza). Se você descartar tais resultados, o que há para negociar?
Estou contando com um sistema perpétuo). Uma das direções de trabalho futuro, optei por recusar todo o treinamento, todas as apostas em auto-aprendizagem e total autonomia do sistema comercial. Espero aumentar a probabilidade de o sistema funcionar no futuro usando este método. O tempo mostrará como vai funcionar)
Bem, a auto-formação também é um treinamento. Apenas de um lado apenas. De qualquer forma, devemos escolher o critério de auto-aprendizado. Quando ele (o sistema) deve completar seu auto-aprendizado a fim de trabalhar de forma lucrativa no futuro?
Estou contando com um sistema perpétuo). Uma das direções de trabalho futuro, optei por recusar todo o treinamento, todas as apostas em auto-aprendizagem e total autonomia do sistema comercial. Espero aumentar a probabilidade de o sistema funcionar no futuro usando este método. O tempo mostrará como vai funcionar)
Bem, a auto-formação também é um treinamento. Apenas de um lado apenas. De qualquer forma, devemos escolher o critério de auto-aprendizagem. Quando ele (o sistema) deve completar seu auto-aprendizado para trabalhar de forma lucrativa no futuro?
Também é verdade, é claro... Mas na minha opinião, o componente "ajuste" de tais sistemas é introduzido exatamente durante o treinamento/optimização inicial, quando são selecionados os parâmetros do sistema que permanecem inalterados, seja o período do indicador de entrada ou mesmo a própria topologia da rede... Aqui você tem treinamento no final de 2007, teste 2008 -> atualizado. E mesmo que no processo de trabalho as capacidades adaptativas do sistema apareçam e alguns parâmetros sejam alterados (por exemplo, os pesos das sinapses são ajustados, as probabilidades são alteradas e algo obtido durante o treinamento inicial em 2007 permanece inalterado, certo? Caso contrário, não haveria sentido neste treinamento. É exatamente disso que eu estou tentando me livrar com o eterno aprendizado).
Exceto que os sistemas são pesados, mas isso provavelmente está fora do escopo desta thread....
Também é verdade, é claro... Mas na minha opinião, o componente "ajuste" de tais sistemas é introduzido precisamente no treinamento/optimização inicial, quando os parâmetros do sistema são escolhidos para permanecer inalterados, seja o período do indicador de entrada, ou mesmo a própria topologia da rede... Aqui você tem treinamento no final de 2007, teste 2008 -> atualizado. E mesmo que no processo de trabalho as capacidades adaptativas do sistema apareçam e alguns parâmetros sejam alterados (por exemplo, os pesos das sinapses são ajustados, as probabilidades são alteradas e algo obtido durante o treinamento inicial em 2007 permanece inalterado, certo? Caso contrário, não haveria sentido neste treinamento. É disso que eu estou tentando me livrar com o eterno aprendizado)
Eu concordo. Eu também acredito que somente TCs adaptativos podem se manter neste mercado por um período de tempo mais longo. Mas ainda surge a questão - como estabelecer o critério para interromper o treinamento ou o auto-aprendizado (como você quiser chamá-lo). Afinal, se este critério não for claro, será impossível programá-lo. Afinal de contas, quanto mais tempo os trens TS ou auto-aprendizados, mais provável é que se ajustem aos dados históricos e mais provável é que falhem no comércio real.
O ajuste para dados históricos e a adaptação são coisas diferentes. A língua russa é rica e não é por nada que ela é chamada de palavras diferentes.
Sim, obrigado, eu sei que é diferente......A questão é diferente. Pareço ter escrito sem erros)))))))))))))))
É difícil dizer algo sobre a robustez do sistema a partir da forma da curva. A robustez está na idéia. Para NS, a idéia é o pré-processamento correto dos dados de entrada, com topologia etc. ocupando o segundo lugar. Os dados de entrada devem descrever com mais precisão e sem ambigüidade o processo de mercado utilizado, e para isso é preciso ter uma idéia do mesmo. E o critério certo para a regra de rejeição do sistema.
É difícil dizer algo sobre a robustez do sistema a partir da forma da curva. A robustez está na idéia. Para NS, a idéia é o pré-processamento correto dos dados de entrada, com topologia etc. ocupando o segundo lugar. Os dados de entrada devem descrever com mais precisão e sem ambigüidade o processo de mercado utilizado, e para isso é preciso ter uma idéia do mesmo. E o critério certo para a regra de rejeição do sistema.
Você escreveu tudo corretamente. Eu concordo. Mas é tudo muito geral para encontrar a solução certa. Como eles dizem "sobre tudo e nada". Quero ser específico.
Além da forma da curva, você pode ver muitas outras informações úteis. Lucro, número de negócios, expectativa matemática, etc...... Parece-me que esta informação pode ser útil ao estimar a capacidade de trabalho do meu TS no futuro. Ou eu estou enganado?
Embora a última frase não esteja clara.......