Сотни тысяч трейдеров во всем мире используют торговые платформы, разработанные MetaQuotes Software Corp. Ключевой фактор успеха - технологическое превосходство, в основе которого лежит многолетний опыт и лучшие программные решения. Многие уже оценили новые возможности, ставшие доступными с появлением нового языка MQL5, который отличается...
1.我明白了。 按照我的理解，你把所有的东西都记在那里，最后的资金是赤字 的。
2.不是这样的，优化的时间是2年。TS的运行时间最多是5个月。那么它就不是半年的演示测试，那么--已经交易了，所有的测试都结束了。
"并且有一个半年一次的演示测试--那么我们的TS的运行时间已经达到了7个月--这显然是更长的时间。"- 不，你必须重新校准参数以保持市场的更新。 最好是让它们具有适应性，比如从APR的价值...
Р.帕尔多不是一个单独的大师，但根据其他来源，甚至在mcl4论坛上的讨论，这样的方法正在被考虑。
如果你使用遗传算法优化参数，你需要决定最佳模型参数的值。
这里我采取了最好的模型，因为它是一个完整的参数值列举。
例如，优化 - 4年。 正向测试0.5年。4的0.5年是12.5%。
然后，当具体的ALGORITHM选择最佳 "模型 "的参数时，结束对一些优化的前瞻性分析，在下一个（极端）优化后，例如，像你一样，2年，不是在一个季度的前瞻性测试，而是已经在交易，无论是在真实或演示，如果在这样的系统的差异，因为你在哪个账户上交易很少。
3.你必须决定...:-)(有想法 - 我将写我的IMHO，稍后......)
我喜欢乔治的想法，但有一个缺点--时间
请解读...
请解读...
在我看来，在极限中，它应该归结为这一点。
有一套算法，有一套市场状态（行为模式）。
而系统在分析市场的状态时，必须为这种状态设定最佳算法。
实际上，我们必须建立一个专家系统（或训练一个网络）来做这件事。
也许使我们更接近目标的第一步是使市场状态正规化。
也许接近目标的第一步是使市场状态正规化。
你能做到这一点吗？
模拟账户不再需要用于 "对TS的额外检查"（尽管这确实起到了一定作用）。(虽然它确实起到了一定的作用）。模拟账户的主要目的是 "TS池"，即显示良好交易历史的系统的永久存在。
关于 "在真正的20%的测试中的运行时间"--这是一把双刃剑，因为它意味着在两年的测试之后，TS的运行时间长达5个月，如果两年的测试也有6个月的演示测试--我们的TS的运行时间已经达到了7个月--这要长得多。
真的有一个模拟账户 - 并没有改变什么，好吧，我不会有一个模拟账户，我将直接去真正的 - 但问题仍然是相同的，什么百强司的TS把？
也许 这篇文章会有帮助。
https://www.mql5.com/ru/articles/143
我被收买 了。
如果我们在一个EA中联合所有10个策略，为每个策略提供 "虚拟 "交易的可能性，并在真实交易中定期（例如，在每个新条形图的开始）确定最佳策略，并根据其信号进行真实交易，会怎么样？
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如果你的适应性系统中没有有利可图的策略，它们就不会有效。使用有利可图的策略。
在你从你的模拟账户 中优化后，你将连接它们。
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"自适应系统的优势在于，市场本身会告诉你应该使用哪种交易策略以及何时使用。
它允许你从策略的逻辑中抽象出来：如果一个策略是有效的，那么它是如何或为什么有效就不重要了。适应性方法只用一个标准来衡量一个战略的成功与否--其有效性"。
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这很有趣 :-)
需要思考的问题
在容器m_all_strategies中，你可以放入数以千计的拟议策略的变体，你甚至可以添加所有已知的具有不同参数的策略。
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总结 一下，一切都像你平时做的那样，只要打开这个自适应的TS与一些大联盟的自动机，输出就是一个面团。
什么时候关闭它并为下一次重新加载它，完全取决于你......:-)
1.我明白了。 按照我的理解，你把所有的东西都记在那里，最后的资金是赤字 的。
2.不是这样的，优化的时间是2年。TS的运行时间最多是5个月。那么它就不是半年的演示测试，那么--已经交易了，所有的测试都结束了。
"并且有一个半年一次的演示测试--那么我们的TS的运行时间已经达到了7个月--这显然是更长的时间。"- 不，你必须重新校准参数以保持市场的更新。 最好是让它们具有适应性，比如从APR的价值...
Р.帕尔多不是一个单独的大师，但根据其他来源，甚至在mcl4论坛上的讨论，这样的方法正在被考虑。
如果你使用遗传算法优化参数，你需要决定最佳模型参数的值。
这里我采取了最好的模型，因为它是一个完整的参数值列举。
例如，优化 - 4年。0.5年的前瞻性测试。4的0.5年是12.5%。
然后，用一个特定的ALGORITHM来选择最佳 "模型 "的参数，在完成一些优化的前瞻性分析后，在下一个（极端）优化后，就像你有的，例如，2年，在一个季度内没有前瞻性测试，但已经有交易 了，无论是在真实账户还是模拟账户上，如果像你这样的系统，在哪个账户上交易没有什么区别。
好的。模拟账户只是一个 "拉伸的策略测试器"。它的任务正是选择最好的TS，"创建一个TS库"，正如我反复说的那样。
至于 "最佳模型选择算法"--这是我现在要解决的主要任务，要找到一些适合现实世界的稳定模型的选择方法。
我有一种感觉，在这个系统中存在着对失望的恐惧。
"害怕失望 "与此有什么关系？
你又在想，在演示中工作的TS是我要放在真实的系统上的，但不敢。
这是不正确的。模拟交易系统是 "选择空间"。 没有 "长期过渡"。 模拟账户是一个持续的、相当自足的 "交易系统池"。
我不怕失望，只怕没有明确的方法。我没有 "恐惧"，而是缺乏一个明确的方法。
在我看来，在极限中，它应该归结为这一点。
有一套算法，有一套市场状态（行为模式）。
而系统在分析市场的状态时，必须为这种状态设定最佳算法。
实际上，我们必须建立一个专家顾问（或训练一个网络）来做这件事。
也许，使我们更接近目标的第一步是使市场状态正规化。
正是如此。并且已经迈出了第一步。
我有24个TS，明确地将市场条件正式化。
现在的任务就是这个非常 "专家系统"，它将选择最稳定的。
"有弹性 "是一个关键词。历史表明，一些系统尽管进行了调试和测试，但几乎立即走下坡路，并迅速进入 "控制射击和过度优化"。而有些人则相当 "自持"。但问题是，不仅是 "保持 "的TP，而且是预计将在一段时间内保持稳定的TP必须提供给实际交易。而这正是它的可悲之处。
"害怕失望 "与此有什么关系？
你又在想，在演示中工作的TS是我要放在真实的系统上的，但不敢。
这是不正确的。模拟账户是一个 "选择空间"，不存在 "长期过渡"。 模拟账户是一个永久的、相当自足的 "TS池"。
而交易系统不是受限于 "恐惧"，而是受限于缺乏明确的方法。它现在正在形成过程中。