Optimizasyon ve Geçmiş Uydurma - sayfa 3

 
Vladimir Baskakov :
Eh, genellikle sözleri eylemlerden ayrılmaz.

Durum böyle değil, ama hiçbir şey vaat etmedi. Bu, kişinin çabalaması gereken efsanevi bir hedeftir - optimize ederken, sıralamaya değil, hesaplamaya çalışın.

 
Vladimir Baskakov :
CodeBase'de bu bloğun bir örneği var mı?

Tabii ki, bu evrensel bir blok değil. Her strateji için bir tane var. Bu blok, stratejinin başarısının ve karmaşıklığının %99'udur. Bu aslında AI'nın ne olduğudur. Max'in mücadele ettiği şey.

Örneğin, tek parametreli en basit stratejiyi düşünün:

  • Bir fare.
  • Bir satın alma sinyali, MA'nın eğimi pozitif olduğunda fiyatın MA çizgisinin altında olduğu zamandır.
  • Bir satış sinyali, MA'nın eğimi negatif olduğunda fiyatın MA çizgisinin üzerinde olduğu zamandır.

Tabii ki, herhangi bir zaman aralığında, stratejinin belirli bir zaman aralığında karlı olacağı "optimal" MA dönemini bulmak için uydurma yöntemini kullanabilirsiniz.

Ayrıca, bu MA süresi değiştirilmezse, garantili bir tahliye olacaktır - bu sadece bir zaman meselesidir.

Gerçek kendi kendine optimizasyon için, MA dönemi piyasa durumuna bağlı olarak sürekli büküldüğünde, çok kısa bir şekilde örüntü tanıma görevi ile ilgilenen bu AI bloğuna ihtiyaç duyulur. Burada bir ton seçenek var.

Örneğin, en basiti - 6 boyutlu bir nokta alanı oluşturun. Her noktanın 6 koordinatı vardır:

  • 1. - MA dönemi
  • 2. - zaman
  • 3. - X dönemi için MA çizgisinin bükülme noktalarının yoğunluğu
  • 4. - dönem X
  • 5. - Y dönemi için kar (zarar)
  • 6. - dönem Y
Sadece 3. ve 5. koordinatlar hesaplanır, geri kalanı aynı adımla ayrı ayrı değişir.

Bu şekilde, analizde (bu zaten daha uzun bir hikaye) istenen mevcut MA dönemini "tahmin etmenin" mümkün olduğu 6 boyutlu bulutlar oluşturulur.

3. koordinat, düz/trendi belirlemek için kullanışlıdır.

Bu çok büyük miktardaki hesaplama, geçmiş verilerin her geçişinde yalnızca bir kez gerçekleşir. Ayrıca, her yeni onay işareti (çubuk) ile bu alana yalnızca noktalar eklenir.

 

Bu çok ileri çalışma için net (ve tüm ileri çalıştırmalar için aynı) seçim kriterleri (olmalıdır) optimizasyon seçenekleriyle ileriye dönük optimizasyon. O zaman bu bir optimizasyon, uyum değil. İşe yararsa Optimizasyon seçeneklerini seçmek için net kriterlere sahip olacak ve bu ileri optimizasyonu başarıyla geçebilecek böyle Uzman Danışmanlar görmedim))...

 
Vladimir Baskakov :
Bu kavramlar arasındaki temel fark nedir?

Geçmişe uygun - belirli bir tarihsel fiyat hareketi dönemi için en iyi ticaret sonucunu sağlayacak bir dizi Uzman Danışman parametre değeri.

Peki, şimdi optimizasyonu tanımlamaya çalışın.

Eşleşecek mi?

 
ilmel :

Bu çok ileri çalışma için net (ve tüm ileri çalıştırmalar için aynı) seçim kriterleri (olmalıdır) optimizasyon seçenekleriyle ileriye dönük optimizasyon. O zaman bu bir optimizasyon, uyum değil. İşe yararsa Optimizasyon seçeneklerini seçmek için net kriterlere sahip olacak ve bu ileri optimizasyonu başarıyla geçebilecek böyle Uzman Danışmanlar görmedim))...

İşte bir örnek için ileriye dönük bir test. Sonuç nedir?

Ölçek

 
Optimizasyon ve uyum bir ve aynıdır.
 
Martin_Apis_Bot Cheguevara :
Optimizasyon ve uyum bir ve aynıdır.
TR & SL kullanılıyorsa durum böyle görünüyor
 
Vladimir Baskakov :

İşte bir örnek için ileriye dönük bir test. Sonuç nedir?

Yok. sonuçlar için, ya ileriye dönük bir teste ya da yerleşik bir otomatik iyileştiriciye sahip bir geriye dönük teste ihtiyacınız var.
 
TheXpert :
Yok. sonuçlar için, ya ileriye dönük bir teste ya da yerleşik bir otomatik iyileştiriciye sahip bir geriye dönük teste ihtiyacınız var.
olanı kullanıyorum
 

Optimizasyon daha geniş bir kavramdır. Geçmiş uydurma, optimizasyon yöntemlerinden biridir (fonksiyon değerlerinin doğrudan hesaplanması). Aslına bakılırsa uzman, tuhaf bir şekilde tanımlanan bir işlevdir. MT test cihazı, değerlerini hesaplar.

Optimizasyon - bir veya daha fazla parametre ile bir fonksiyonun ekstremumunu arayın (üniversitede hatırladığım kadarıyla). Test cihazı size bir dizi değer sunar, ancak tanıma göre optimize etmez - bunu önerilen değerlerden seçim yaparak yaparsınız.

not

Görünüşe göre bir soru soruldu, ancak bir diğeri ima edildi: seçilen ekstremumun yerel mi (belirli bir zaman periyodu/örnek için) yoksa küresel mi olduğu nasıl değerlendirilir.

Maalesef istatistiklere göre streçli bir üçlüm oldu :( Yardımcı olamam.