Optimizasyon! Deneyiminizi paylaşın lütfen. - sayfa 6

Yeni yorum
 


Örneğin... 7 yıllık danışman grafiği... (kar 10 p) 300'ü durdurur, ancak zararda olsa bile dalgalı kar fiyatı takip eder. .. yedi yıl için kârın geri çekilmeye oranı yaklaşık 25'tir .. prensipte bu çok fazla değil ... ama yılda 200 civarında bir yerde çekilebilir.
 
AndyGri :
Harika! Kabul ediyorum. Getiri eğrisi düz olmalıdır. Fikir için teşekkürler.Ben de aynı şeyi istiyorum ama korkarım onu programlamak için yeterli tecrübem yok :(
Doğrudan olamaz (tarihte sadece 1 ticaret olmadıkça). Aslında, getiri eğrisi kesik bir çizgidir. Bu nedenle, bunun için doğrusal korelasyon katsayısını hesaplamak gerektiğini bitirdim. Bu oran mutlak değerde 1'e ne kadar yakınsa, verim eğrisi o kadar doğrusaldır.

Nasıl yapılacağına gelince, yapıp yayınlarsam daha kolay olur. Sonuçta, ilke evrenseldir ve ticaret sistemine bağlı değildir, çünkü eğri işlem geçmişinden alınır. Algoritmanın tamamı, sonuçların optimizasyon sırasında doğrudan bir csv dosyasına yazıldığı Expert Advisor'ın deinit() olayına gömülüdür. Geriye kalan tek şey bu aynı dosyayı almak, onu doğrusal korelasyon katsayısına göre sıralamak, yani. en büyük değeri bulun (katsayının mutlak değeri 1'den fazla olamaz) ve danışmanın ilgili harici parametrelerini çıkarın ve uzmana sorun. csv formatı Excel'de de sıralanabilir.
 
Reshetov :
Bu nedenle, bunun için lineer regresyon katsayısının hesaplanması gerektiğini bitirdim. Bu oran mutlak değerde 1'e ne kadar yakınsa, verim eğrisi o kadar doğrusaldır.
(Bir dar görüşlü okulda aritmetik okuyanlar için) 1'e eşit ne tür bir doğrusal regresyon katsayısından bahsettiğimizi anlamak istiyorum? Lineer regresyon denklemi, y=a*x+c düz çizgisinin denklemidir. X ekseninde anladığım kadarıyla işlem numaralarımız (1,2,3.....N), Y ekseninde mevduat para biriminde bakiyemiz var (1000USD, 10000USD, 100000USD. .... vb.) .d.). Hangi formülle a=1 olduğu veya buna eğilimli olduğu ortaya çıkıyor? Bu durumda hangi normalleştirme ilkesi kullanılır?
 
Aslında, burada dikkate alınması gereken iki parametre vardır:
  • eğim katsayısı (y=a*x+c denklemindeki a parametresi), buna MO diyelim, sadece MO>0'ın ilgilendiği
  • lineer regresyondan standart sapma , buna S diyelim, mümkün olduğunca sıfıra yakın olanlarla ilgilenirler.
Çıktı dosyasında, bu alanları arayacağımız iki boyutlu bir dizi elde edeceğiz.
 
Rosh :
Aslında, burada dikkate alınması gereken iki parametre vardır:
  • eğim katsayısı (y=a*x+c denklemindeki a parametresi), buna MO diyelim, sadece MO>0'ın ilgilendiği
  • lineer regresyondan standart sapma, buna S diyelim, mümkün olduğunca sıfıra yakın olanlarla ilgilenirler.
Çıktı dosyasında, bu alanları arayacağımız iki boyutlu bir dizi elde edeceğiz.

Pek net değil. Daha ayrıntılı bir örnek yayınlayabilir misiniz?
Optimizasyon sonucunda, gerçekleştirilen optimizasyon çalıştırmalarının her biri için bir dizi eşleştirilmiş a ve S değerine sahibiz. Bu noktaları, iki boyutlu grafiğin eksenlerini a ve S verileri olarak alarak çizelge üzerinde oluşturabiliriz. Sanırım, bir çeşit lekeli nokta okuma alacağız (bir seçenek olarak, sadece kendi kendi ekstremum). Peki, eksenler boyunca boyutlarımız çok farklıysa, burada 1'e eşit bir katsayı nasıl ortaya çıkabilir? O nasıl çalışır? Ve sonuçların bu eğriliğinden uç noktalara sahip olmasının yanı sıra tam olarak ne söyleyebiliriz? Ek bir grafik oluşturmadan test raporlarında aşırı değerler de görülebilir - optimizasyon sonuçlarını sıralamak için düğmeye basmanız yeterlidir.
 
1'e eşit katsayı hakkında hiçbir şey söylemedim. Ben sadece nasıl gördüğümü açıkladım - doğrusal regresyon kullanarak test sonuçlarının yaklaşıklığını kullanarak. Sadece 20. maddeden bir çizim ile anlatabilirim. Diziler ve üzerlerindeki teknik göstergeler


 

Şekil, teklifinizin yalnızca ilk aşamasını gösterir (a ve S değerlerini almak). Yani şekil, test cihazında bir çalıştırmanın sonucunu gösterir. Bu grafik için a - lineer regresyon katsayısı ve standart sapma parametrelerini elde etmek kolaydır. Optimizasyon sonuçlarına göre, böyle 1000 grafiğimiz var.Sonuç olarak, 1000x2 değerlerinden oluşan bir dizimiz var, burada ilk indeks çalışma sayısı ve ikinci indeks sırasıyla a ve S değerleridir. . Ayrıca, eksenler boyunca iki boyutlu bir arsa üzerinde elde edilen a ve S değerlerinin birkaç parça olabilen uç noktalar dışında gösterilmesiyle ne gösterilebilir? Sadece ne demek istediğini anlamak istiyorum?

 
solandr :
Reshetov :
Bu yüzden onun için lineer REGRESYON katsayısının hesaplanması gerektiğini düşünüyorum. Bu oran mutlak değerde 1'e ne kadar yakınsa, verim eğrisi o kadar doğrusaldır.
(Bir dar görüşlü okulda aritmetik okuyanlar için) 1'e eşit ne tür bir doğrusal regresyon katsayısı olduğunu anlamak istiyorum? Doğrusal regresyon denklemi, y=a*x+c düz çizgisinin denklemidir. X ekseninde anladığım kadarıyla işlem numaralarımız (1, 2,3.....N) var, Y ekseninde bakiyeyi mevduat para birimine (1000USD, 10000USD, 100000USD....) çiziyoruz. .vs.) .d.). Hangi formülle a=1 olduğu veya buna eğilimli olduğu ortaya çıkıyor? Bu durumda hangi normalleştirme ilkesi kullanılır?
Maalesef lineer korelasyon katsayısından bahsediyoruz. Yanlış ifade ettiğim için özür dilerim.
 
Reshetov :
AndyGri :
Harika! Kabul ediyorum. Getiri eğrisi düz olmalıdır. Fikir için teşekkürler.Ben de aynı şeyi istiyorum ama korkarım onu programlamak için yeterli tecrübem yok :(
Doğrudan olamaz (tarihte sadece 1 ticaret olmadıkça). Aslında, getiri eğrisi kesik bir çizgidir. Bu nedenle, bunun için doğrusal korelasyon katsayısını hesaplamak gerektiğini bitirdim. Bu oran mutlak değerde 1'e ne kadar yakınsa, verim eğrisi o kadar doğrusaldır.

Nasıl yapılacağına gelince, yapıp yayınlarsam daha kolay olur. Sonuçta, ilke evrenseldir ve eğri, işlemlerin geçmişinden alındığı için ticaret sistemine bağlı değildir. Algoritmanın tamamı, sonuçların optimizasyon sırasında doğrudan bir csv dosyasına yazıldığı Expert Advisor'ın deinit() olayına gömülüdür. Geriye kalan tek şey bu aynı dosyayı almak, onu doğrusal korelasyon katsayısına göre sıralamak, yani. en büyük değeri bulun (katsayının mutlak değeri 1'den fazla olamaz) ve danışmanın ilgili harici parametrelerini çıkarın ve uzmana sorun. csv formatı Excel'de de sıralanabilir.

Gerçekten istiyorum!! :) Aksi takdirde, Optimizasyon sonuçlarını gözünüzle analiz etmek ve Expert Advisor çalışması ile getiri eğrisine göre seçmek biraz zor oldu. Uzun... ve sonsuz kafa karışıklığı...
 
nchnch :


Örneğin... 7 yıllık danışman grafiği... (kar 10 p) 300'ü durdurur, ancak zararda olsa bile dalgalı kar fiyatı takip eder. .. yedi yıl için kârın geri çekilmeye oranı yaklaşık 25.. Prensipte bu çok fazla değil. .. ama yılda 200 civarında bir yerde çekim yapabilirsiniz.

Kâr dalgalanıyor, nasıl? Ve fiyat konusunda nasıl gidiyor? Benden bir şey mi saklıyorlar? :)
123456789
Yeni yorum