TSR - sistemas comerciais de ressuscitação - página 11
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Portanto, as estrelas não estão alinhadas simultaneamente. Embora o que importa, o mais importante é que quase todos os resultados (a menos que você conte com os queixosos individuais que não têm utilidade em provar ou demonstrar nada) convergiram em lucro e agora a questão da (in)promissora assistência técnica pode ser colocada em um ponto final.
Onde está o lucro? Você tem alguma estatística em tempo real por um período decente? Caso contrário, como de costume, você inventa o que chama de merda de "nerd" e então a trama é "a filial e o fórum podem ser fechados" :) Mais uma vez para os dotados - não misture merda, você terá merda como resultado. E algo de bom não sairá dele por tais métodos. :)
A robustez do sistema precisa ser avaliada e há uma série de métodos para isso. Não filtrar o ajuste por encaixe. E quando você encontrar sistemas robustos, não haverá necessidade de filtrá-los uns com os outros, porque normalmente eles dão sinais de entrada/saída discretos e praticamente não se sobrepõem no tempo. Ao mesmo tempo, eles podem manter a pose em uma direção por um longo tempo.
... A robustez do sistema precisa ser avaliada e há uma série de métodos para isso. ...
Avals, você pode citar estes métodos? Aqui eu quero estimar matematicamente a robustez do TS não apenas na história (por algum número específico), mas também sua previsão para o futuro. Além disso, é desejável que esta previsão coincida, pelo menos estatisticamente, com a realidade (nos OOS).
em resumo - cada elemento do sistema, o filtro, a condição de entrada-saída pode ser avaliada relativamente separadamente quanto à robustez. E cada elemento deve passar com sucesso neste teste. Um bom filtro, por exemplo, ao apertar a condição de filtragem, deve melhorar consistentemente a qualidade dos resultados (aumento do PF, diminuição do drawdown, etc.). Se isso não acontecer - deve ser descartado. Isto pode ser implementado utilizando o testador habitual e visualizando os resultados da otimização para um parâmetro particular do filtro.
Existem outros métodos, mas eu sou preguiçoso demais para escrever muito aqui :)
... em resumo - cada elemento do sistema, o filtro, a condição de entrada/saída pode ser avaliado relativamente separadamente quanto à robustez. ...
Se o TS tiver N parâmetros de entrada explícitos e implícitos. Então, ao otimizar todas elas, obteremos (N + 1) superfícies dimensionais de diferentes características (lucro, PF, FS, drawdown, etc.).
Cada uma dessas superfícies deve ser "lisa". Se este não for o caso, então pelo menos alguns dos parâmetros de entrada são um filtro de ajuste.
OK, me diga (ou me dê um link) como estimar a robustez do filtro. É possível considerar o TC como um filtro de algum tipo.
Sim, a maioria dos TCs pode ser considerada como uma união lógica de um conjunto de filtros. Isto é, um conjunto de variáveis e operações booleanas e, ou não, com elas. Também cálculo separado dos níveis de entrada/saída. Isto não se aplica a neurônios e lógicas difusas.
Eu não tenho o link. Foi discutido sobre a aranha. Como exemplo simples, por exemplo, calcular a dependência do nível de QI em relação à altura de uma pessoa. Suponha a regra (que precisa ser verificada): quanto mais alta a altura, mais baixo o QI. Depois temos as estatísticas de altura - nível de QI. Com ele calculamos para subamostras a altura>H - QI médio. Se a partir de algum nível com cada etapa da enumeração X o nível médio de QI diminui gradualmente, então a chance de que isso se justifique e não uma chance aleatória aumenta significativamente. Se sobe e desce com X crescente, provavelmente não é e deve ser encontrado falso ou reformulado.
Existem outras técnicas estatísticas, e existem outras não estatísticas - lógicas.
... Discutido sobre a aranha. Para dar um exemplo simples, por exemplo, calcular a dependência do nível de QI em relação à altura de uma pessoa. Assumir uma regra (que precisa ser verificada) ... Se a partir de algum nível com cada passo da enumeração de X nível médio de QI diminui gradualmente, então a chance desta regra ser realmente justificada e não um acaso aumenta muito. ...
Se um TS tem N parâmetros de entrada explícitos e implícitos. Então, ao otimizar todas elas, obteremos (N + 1) superfícies dimensionais de diferentes características (lucro, FF, FS, drawdown, etc.). Cada uma dessas superfícies deve ser "lisa". Caso contrário, pelo menos alguns dos parâmetros de entrada são um filtro de encaixe.
Obrigado! Em geral a idéia parece ser clara, mas seria bom desenvolvê-la na prática para a verdadeira TC. Qual é, em sua opinião, a dependência do que deve ser tomado no caso deles?
Você já visualizou tais superfícies? Ou você estima a sua lisura em geral?
A visualização para 1 e 2 parâmetros de entrada está integrada no MT4 como padrão. Uma das recomendações, ao inserir um novo parâmetro de entrada (filtro), otimize-o apenas e observe a suavidade da curva.
Estimo visualmente a lisura da superfície (2 e 3 dimensões). Para superfícies mais dimensionais, não foi feita uma estimativa da suavidade. Sempre foi suficiente para reduzir tudo ao caso 2 e 3 dimensões.
Como você calcula seu "fator de suavidade"?
2. joo relata que seu método requer uma constante reoptimização. No OOS, meus lucros têm crescido de forma constante entre 3 e 5 meses. Ou seja, não há necessidade de executar o computador de forma sistemática e contínua.
Tenho algumas perguntas sobre isso:
1. O que lhe dá um crescimento estável do lucro sobre o OOS durante estes 3-5 meses?
2. Você está apostando dinheiro nisso?