Optimizasyon! Deneyiminizi paylaşın lütfen. - sayfa 8

Yeni yorum
 
nchnch :
4 ay kabaca koşuyor... (aynı zamanda tahmin edildiği gibi)
Peki o zaman seni kıskanıyorum. Elinizde bir matbaa var! Tebrikler! Anladığım kadarıyla burada çalışma prensipleri hakkında herhangi bir ipucu vermeyeceksiniz?
 
chv :
ingilizce :


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 çekim yapabilirsiniz.
Evet, bu veya buna benzer güzel resimler kolaylıkla gösterilebilir. Bir yılda böyle bir resim çizmek istedim, sonra kârın çok yüksek olacağını fark ettim (burada geçenlerde bir arkadaş ondan terminal hanelerinin rakamlarına sıfır eklemesini istedi), testi 5 ay boyunca yarıda kesti.



Gerçekte, bu böyle değil. Bu sadece güzel bir serap. Ve birçoğu var. Bu her zaman hatırlanmalıdır.

Ve çıkış yolu ne kadar? Harflerde ortalama kâr nedir? Ve hangi süre için? . Cevap için teşekkürler :)
 
AndyGri :
chv :
ingilizce :


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.
Evet, bu veya buna benzer güzel resimler kolaylıkla gösterilebilir. Bir yılda böyle bir resim çizmek istedim, sonra kârın çok yüksek olacağını fark ettim (burada geçenlerde bir arkadaş ondan terminal hanelerinin rakamlarına sıfır eklemesini istedi), testi 5 ay boyunca yarıda kesti.



Gerçekte, bu böyle değil. Bu sadece güzel bir serap. Ve birçoğu var. Bu her zaman hatırlanmalıdır.

Ve çıkış yolu ne kadar? Harflerde ortalama kâr nedir? Ve hangi süre için? . Cevap için teşekkürler :)
01/01/2005 tarihinden itibaren 15 pip, 1 lot gibi bir kar oldu, 01/01/2006'ya bir yıl sürmek istedim, ama sadece 5 ay dayanabildim, ta ki 05/30/ 2005.
 
solandr :
ingilizce :
4 ay kabaca çalışıyor... (aynı zamanda tahmin edildiği gibi)
Peki o zaman seni kıskanıyorum. Elinizde bir matbaa var! Tebrikler! Anladığım kadarıyla burada çalışma prensipleri hakkında herhangi bir ipucu vermeyeceksiniz?

evet hayır, söyleyebilirim.. sabuna yaz clin-p@inbox.ru... Bence bir tüccar büyük paradan sadece iyi bir algoritmanın olmamasıyla değil, başka bir şeyle ayrılır :))
 
Reshetov :

Şu anda benim için en iyi sonuçlar, yalnızca yukarı yönlü bir verim eğrisine sahip olan optimizasyon parametreleri tarafından gösteriliyor (işe yaramaz sonuçları kapatırsanız bu kendi kendine filtrelenir) ve bu eğrinin doğrusal korelasyon katsayısı mutlak değerde daha yakındır. 1. Yani, Program, optimize edici tarafından verilen seçenekleri birer birer alır, her biri için bir test yapar ve kar ve zararları analiz ederek grafiği düz bir çizgiye en çok benzeyeni bulur. Saplama, böyle bir grafiğin neredeyse hiçbir zaman denge açısından en iyi optimizasyon sonucuna, çoğu zaman ortalama bir sonuca sahip olmadığı açıktır. Ancak daha doğrusal olan getiri eğrileri için düşüş çok küçüktür, ancak aşırı keskin yukarı doğru sarsıntıların yanı sıra pratikte de gözlenmezler.

İyi bir fikir. Düşüşü azaltmak için getiri eğrisinin dikliğinden bir dereceye kadar vazgeçmenin de mümkün olduğuna inanıyorum.
Ve bu sadece risk azaltma ile ilgili değil. Bence asıl önemli olan aracın performansı. Herhangi bir önemli dezavantajın olmaması, sistemin yeterliliğini, yani piyasanın gerçek özelliklerini kullandığını gösterir. Ve bu da, bunun elde edildiği parametrelerin tarihe körü körüne bir uyarlamanın sonucu olmadığı, tam da bu özellikleri yansıttığı anlamına gelir.

Bu arada, ne yazık ki, “doğrusal korelasyon katsayısının” ne olduğunu ve sadece bir korelasyon katsayısından nasıl farklı olduğunu bilmiyorum.
Doğrusal bir regresyon çizgisi ile getiri eğrisi yaklaşımının kalitesini değerlendirmek için standart sapma kullanırdım. Öyleyse, belki bunun ne olduğunu ve doğrusal korelasyon katsayısına sahip varyantın neden RMS tahmininden daha iyi olduğunu açıklayabilirsiniz?
 
Yurixx :

Bu arada, ne yazık ki, “doğrusal korelasyon katsayısının” ne olduğunu ve sadece bir korelasyon katsayısından nasıl farklı olduğunu bilmiyorum.

Bu aynısı. Sadece aynı anlama gelen kelimeler üzerinde bir oyun.

Not: Bu durum için tabir doğrudur, çünkü görüşmeye katılanlar aynı bağıntıyı ifade eder.
 
solandr :
Yurixx :

Bu arada, ne yazık ki, “doğrusal korelasyon katsayısının” ne olduğunu ve sadece bir korelasyon katsayısından nasıl farklı olduğunu bilmiyorum.

Bu aynısı. Sadece aynı anlama gelen kelime oyunları.
Hafifçe söylemek gerekirse, bu tamamen doğru değil. İki veya daha fazla niceliğin korelasyonunu hesaplamanın birçok yolu vardır. Basit (eşleştirilmiş) doğrusal korelasyon katsayısı diğerlerinden çok daha sık kullanılır ve varsayılan olarak basitçe "korelasyon katsayısı" olarak adlandırılır.
 
Yurixx :
Reshetov :

Şu anda benim için en iyi sonuçlar, yalnızca yukarı yönlü bir verim eğrisine sahip olan optimizasyon parametreleri tarafından gösteriliyor (işe yaramaz sonuçları kapatırsanız bu kendi kendine filtrelenir) ve bu eğrinin doğrusal korelasyon katsayısı mutlak değerde daha yakındır. 1. Yani, Program, optimize edici tarafından verilen seçenekleri birer birer alır, her biri için bir test yapar ve kar ve zararları analiz ederek grafiği düz bir çizgiye en çok benzeyeni bulur. Saplama, böyle bir grafiğin neredeyse hiçbir zaman denge açısından en iyi optimizasyon sonucuna, çoğu zaman ortalama bir sonuca sahip olmadığı açıktır. Ancak daha doğrusal olan getiri eğrileri için düşüş çok küçüktür, ancak aşırı keskin yukarı doğru sarsıntıların yanı sıra pratikte de gözlenmezler.

İyi bir fikir. Düşüşü azaltmak için getiri eğrisinin dikliğinden bir dereceye kadar vazgeçmenin de mümkün olduğuna inanıyorum.
Ve bu sadece risk azaltma ile ilgili değil. Bence asıl önemli olan aracın performansı. Herhangi bir önemli dezavantajın olmaması, sistemin yeterliliğini, yani piyasanın gerçek özelliklerini kullandığını gösterir. Ve bu da, bunun elde edildiği parametrelerin tarihe yapılan kör bir düzeltmenin sonucu olmadığı, aynı özellikleri yansıttığı anlamına gelir.

Bu arada, ne yazık ki, “doğrusal korelasyon katsayısının” ne olduğunu ve sadece bir korelasyon katsayısından nasıl farklı olduğunu bilmiyorum.
Doğrusal bir regresyon çizgisi ile verim eğrisi yaklaşımının kalitesini değerlendirmek için standart sapma kullanırdım. Öyleyse, belki bunun ne olduğunu ve doğrusal korelasyon katsayısına sahip varyantın neden RMS tahmininden daha iyi olduğunu açıklayabilirsiniz?
Matematik üzerine bir referans kitabı açıp okursanız, alıntı yapıyorum:

"x ve y değerleri arasındaki bağlantı derecesi (düzlemdeki noktaların koordinatlarının değerleri) doğrusal korelasyon katsayısı - r ile ölçülebilir. Eğer r değeri 0'a yakınsa, o zaman x ve y değerleri arasında doğrusal bir ilişki olduğu ifadesi reddedilebilir.r, (+/-)1'e yakınsa, noktaların bir y = A* doğrusuna yakın olduğu düşünülmelidir. x + B. Değerler ilişkisiz ise, rastgele örnek korelasyon katsayısı modülünün belirli bir r0 değerini N örneklem büyüklüğü ile aşma olasılığını hesaplayabiliriz. Az sayıda ölçümle, büyük bir değer elde etme olasılığı korelasyon katsayısı |r| > 0,5, ilişkisiz değerler için büyük olabilir."

Son iki cümle, eğer verim eğrisi az sayıda işlem (küçük örneklem büyüklüğü) üzerine kurulmuşsa, korelasyon katsayısının 0,5 değerini aşması, yani bir uyum olacağını söylüyor.

Aslında, RMS'yi hesaplayabilirsiniz, ancak bir düz çizgi için RMS'nin ancak yatay olmayan bir çizgi için RMS'nin her zaman 0'dan büyük olacağı dikkate alınmalıdır. Ve herhangi bir düz çizgi için doğrusal korelasyon katsayısı, eğiminden bağımsız olarak, olacaktır. 1'e eşit olmak.
 
Reshetov :

Aslında, RMS'yi hesaplayabilirsiniz, ancak bir düz çizgi için RMS'nin ancak yatay olmayan bir çizgi için RMS'nin her zaman 0'dan büyük olacağı dikkate alınmalıdır. Ve herhangi bir düz çizgi için doğrusal korelasyon katsayısı, eğiminden bağımsız olarak, olacaktır. 1'e eşit olmak.


Getiri eğrisine yaklaşan lineer regresyon hatasının standart sapmasını kastetmiştim.
Bu durumda standart sapma, yalnızca verim çizgisi düz bir çizgi ise 0'a eşit olacaktır. Sonuç, düz çizginin eğim açısına bağlı değildir. Diğer tüm durumlarda, RMS>0. Genel olarak, hatanın RMSD'sinin korelasyon katsayısı ile ilgili olduğunu düşünüyorum (çünkü bu doğrusal korelasyon katsayısı ile aynı) ve bu ilişkiyi analitik olarak ifade etmek kolay. Bu nedenle, bu seçeneklerin eşdeğer olduğu varsayılmalıdır. Bununla birlikte, hatanın RMS'sine göre, belirli bir risk seviyesindeki düşüş miktarını tahmin etmenin mümkün olduğu bir fark olabilir. Nasıl düşünüyorsun ?

Reshetov , bana "sen" diye hitap etmenden çok memnunum. Teşekkür ederim.
Ama ifade

Eğer kırarsanız, matematik üzerine bir referans kitabı açın ve okuyun. ..

bu sadece bir başyapıt! Kalbimin derinliklerinden eğlendim. İçinde tarzların bir karışımı olduğunu düşünmüyor musun? :-))

 
Yurixx :
Reshetov :

Aslında, RMS'yi hesaplayabilirsiniz, ancak bir düz çizgi için RMS'nin ancak yatay olmayan bir çizgi için RMS'nin her zaman 0'dan büyük olacağı dikkate alınmalıdır. Ve herhangi bir düz çizgi için doğrusal korelasyon katsayısı, eğiminden bağımsız olarak, olacaktır. 1'e eşit olmak.


Getiri eğrisine yaklaşan lineer regresyon hatasının standart sapmasını kastetmiştim.
Bu durumda standart sapma, yalnızca verim çizgisi düz bir çizgi ise 0'a eşit olacaktır. Sonuç, düz çizginin eğim açısına bağlı değildir. Diğer tüm durumlarda, RMS>0. Genel olarak, hatanın RMSD'sinin korelasyon katsayısı ile ilgili olduğunu düşünüyorum (çünkü bu doğrusal korelasyon katsayısı ile aynı) ve bu ilişkiyi analitik olarak ifade etmek kolay. Bu nedenle, bu seçeneklerin eşdeğer olduğu varsayılmalıdır. Bununla birlikte, hatanın RMS'sine göre, belirli bir risk seviyesindeki düşüş miktarını tahmin etmenin mümkün olduğu bir fark olabilir. Nasıl düşünüyorsun ?

Reshetov , bana "sen" diye hitap etmenden çok memnunum. Teşekkür ederim.
Ama ifade

Eğer kırarsanız, matematik üzerine bir referans kitabı açın ve okuyun. ..

bu sadece bir başyapıt! Kalbimin derinliklerinden eğlendim. İçinde tarzların bir karışımı olduğunu düşünmüyor musun? :-))

Karşılıklı olarak, yani, öğrenmenizden ben de çok eğlendim. Çok akıllı sözler.
Doğrusal korelasyon katsayısını hesaplamadan verim eğrisine nasıl uyduğunuzu bilmek ister misiniz?
123456789
Yeni yorum