优化的本质 - 页 6 123456789101112 新评论 TheXpert 2014.04.03 14:21 #51 pronych:这只是一种时尚。这是一个新的问题。在那些评级较低的人身上拉屎。不要担心，保存你的评级。或者五年后再来，也许趋势会改变））。如果你有一个基于低评级的自卑感，而不是与ex5的主题会把有用的东西放在基地。纸杯。而在这里，话题讨论者的行为方式让我想起了hrenfx的方式：说了 "A "而不想说 "B"。 不，他没有。 Aleksey 2014.04.03 14:54 #52 papaklass:这里没有人（在这个主题中）是在拉屎的人。参加讨论的人在不看评级的情况下，表达了他们对优化的态度。这并不适用于你。也向TheXpert致敬。跟你说过是个MOD。一个新的。而且有一种时尚。很难不注意到这一点。当你摆脱一堆空话的时候，大家已经忘记了这个问题。TheXpert。如果你有一个基于低评级的自卑感，而不是与ex5的主题会把有用的东西放在基地。当上次我没有排名的时候，我没有说一句话。因为我认为这并不重要。顺便说一句，它没有被退回，等等。所以不要。因为我自己的原因，我没有向kodobase暴露代码。好吧，我没有这个愿望。 toxic 2014.04.05 11:33 #53 pronych:这只是一种时尚。这是一个新的问题。在那些评级较低的人身上拉屎。不要担心，保存你的评级。或者五年后再来，也许趋势会改变））。别开玩笑了。 我想这都是关于评级的，谢谢你的澄清。 Aleksey 2014.04.05 14:24 #54 toxic: 我想这都是关于评级的，谢谢你的澄清。 哦，来吧。也许我反应过激了，我是在表示友好，这个话题里有很多人都很有文化...总的趋势就是这样。为了垃圾，为了关闭任何话题。争夺战正在进行...主要是由新手。冒犯了谁，我很抱歉。 toxic 2014.04.06 09:09 #55 pronych:哦，来吧。也许我反应过激了，我是在表示友好，这个话题里有很多人都很有文化...总的趋势就是这样。为了垃圾，为了关闭每一个话题。争夺战正在进行...主要是由新手。如果我冒犯了任何人，我很抱歉。 好吧，我对排名也是半开玩笑的，我其实并不关心。 一般来说，其中一个想法是，我们分析 "窗口测试 "图表，"向前走"，因为它也被称为，但在这种情况下，它是 "向后走"，即，例如，有一百万条的测试符号，我们增加了10万条的转变，看看参数的动态变化。 因此，我们得到了类似的东西。 你可以清楚地看到 "迁移 "的规律性在窗口转移的过程中，这种规律性在 "惯性 "的意义上是相当 "缓慢 "的，也就是说，，对某些策略是可预测的，而对其他策略则是相当随机的。 对于 "定性 "类型的策略，极值转移的动态变化，我已经想出了近似和提前预测的方法，尽管坦率地说，这并不像乍看之下那么微不足道。 如果这种研究对某人有意义，我可以继续思考，如果没有，我就不能。 Anatoli Kazharski 2014.04.06 09:13 #56 toxic: ... 人们可以清楚地看到 "迁移 "的规律性在窗口转移的过程中，这种规律性在 "惯性 "的意义上是相当 "缓慢 "的，即，对某些策略是可预测的，而对其他策略则是相当随机的。 对于 "定性 "类型的策略，极值转移的动态变化，我已经想出了近似和提前预测的方法，尽管坦率地说，这并不像乍看之下那么微不足道。 如果这种研究对某人有意义，我可以继续思考，如果没有，我也不能。 当然，这一切都非常有趣。谢谢你。继续前进。任何研究都是有趣的，即使它没有产生积极的结果。 TheXpert 2014.04.06 09:49 #57 toxic:然后马上就有一个关于极值图片的问题。 你可以清楚地看到，回测的时间间隔是重叠的。这意味着只需通过这些重叠就可以保证 "缓慢 "的规律性。几乎就像一个混搭。前锋是怎么回事？ nowi 2014.04.06 10:02 #58 我在这个论坛上有很多聪明人，他们的数学都不差，而我的数学成绩是2分...) toxic 2014.04.06 10:18 #59 TheXpert:那么让我们立即问一个关于极值图片的问题。 你可以清楚地看到，回测的时间间隔是重叠的。这意味着只需通过这些重叠就可以保证 "缓慢 "的规律性。几乎就像一个混搭。前锋线上发生了什么？ 是的，而且它们明显重叠，在这种情况下，99.9%的重叠，所以与mashka的类比是相关的，你也可以与窗口光谱仪、窗口相关图等进行类比。 SMA 与MO的区别，就像窗口测试与单样本测试的区别一样。 问题的关键正是 "山脉和低谷 "动态的具体细节。 正如上面提到的 "正确的策略"，所以一个策略越 "正确"，在蚕茧测试中极值的动态就越可预测，其图片的噪音就越小，如何计算仍有原始的定量考虑。 作为前向，这个问题相当微妙，取决于什么是前向......在我看来，适合前向或后向没有什么区别，通过前向的一次性验证往往不具有很大的代表性。因此， 总的来说，它仍在发展中））））。太多的技术要点仍然需要解决。 到目前为止，有许多零碎的测试，一些具有超级性能的测试，并在向前推进，但目前一切都太 "靠谱 "了。 其主要思想是，这种 "窗口化 "在某种意义上将序列 "分化 "到一个相对静止的状态，因此是可预测的。 Yury Reshetov 2014.04.06 11:53 #60 toxic:在我看来，向前或向后安装并没有什么区别。你的观点是错误的，因为被调整的参数被称为semple（训练样本）或backtest，而没有被调整的参数被称为out of sample（训练样本之外）或forward。也就是说，历史的任何部分，对其进行拟合（优化），都是回测，根据定义不能是正向测试。 123456789101112 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
这只是一种时尚。这是一个新的问题。在那些评级较低的人身上拉屎。不要担心，保存你的评级。或者五年后再来，也许趋势会改变））。
如果你有一个基于低评级的自卑感，而不是与ex5的主题会把有用的东西放在基地。
而在这里，话题讨论者的行为方式让我想起了hrenfx的方式：说了 "A "而不想说 "B"。
这里没有人（在这个主题中）是在拉屎的人。参加讨论的人在不看评级的情况下，表达了他们对优化的态度。
这并不适用于你。也向TheXpert致敬。跟你说过是个MOD。一个新的。
而且有一种时尚。很难不注意到这一点。当你摆脱一堆空话的时候，大家已经忘记了这个问题。
如果你有一个基于低评级的自卑感，而不是与ex5的主题会把有用的东西放在基地。
当上次我没有排名的时候，我没有说一句话。因为我认为这并不重要。顺便说一句，它没有被退回，等等。所以不要。
因为我自己的原因，我没有向kodobase暴露代码。好吧，我没有这个愿望。
这只是一种时尚。这是一个新的问题。在那些评级较低的人身上拉屎。不要担心，保存你的评级。或者五年后再来，也许趋势会改变））。
别开玩笑了。
我想这都是关于评级的，谢谢你的澄清。
我想这都是关于评级的，谢谢你的澄清。
哦，来吧。也许我反应过激了，我是在表示友好，这个话题里有很多人都很有文化...
总的趋势就是这样。为了垃圾，为了关闭任何话题。争夺战正在进行...主要是由新手。
冒犯了谁，我很抱歉。
哦，来吧。也许我反应过激了，我是在表示友好，这个话题里有很多人都很有文化...
总的趋势就是这样。为了垃圾，为了关闭每一个话题。争夺战正在进行...主要是由新手。
如果我冒犯了任何人，我很抱歉。
好吧，我对排名也是半开玩笑的，我其实并不关心。
一般来说，其中一个想法是，我们分析 "窗口测试 "图表，"向前走"，因为它也被称为，但在这种情况下，它是 "向后走"，即，例如，有一百万条的测试符号，我们增加了10万条的转变，看看参数的动态变化。
因此，我们得到了类似的东西。
你可以清楚地看到 "迁移 "的规律性在窗口转移的过程中，这种规律性在 "惯性 "的意义上是相当 "缓慢 "的，也就是说，，对某些策略是可预测的，而对其他策略则是相当随机的。
对于 "定性 "类型的策略，极值转移的动态变化，我已经想出了近似和提前预测的方法，尽管坦率地说，这并不像乍看之下那么微不足道。
如果这种研究对某人有意义，我可以继续思考，如果没有，我就不能。
...
人们可以清楚地看到 "迁移 "的规律性在窗口转移的过程中，这种规律性在 "惯性 "的意义上是相当 "缓慢 "的，即，对某些策略是可预测的，而对其他策略则是相当随机的。
对于 "定性 "类型的策略，极值转移的动态变化，我已经想出了近似和提前预测的方法，尽管坦率地说，这并不像乍看之下那么微不足道。
如果这种研究对某人有意义，我可以继续思考，如果没有，我也不能。
当然，这一切都非常有趣。谢谢你。继续前进。任何研究都是有趣的，即使它没有产生积极的结果。
然后马上就有一个关于极值图片的问题。
你可以清楚地看到，回测的时间间隔是重叠的。这意味着只需通过这些重叠就可以保证 "缓慢 "的规律性。几乎就像一个混搭。
前锋是怎么回事？
那么让我们立即问一个关于极值图片的问题。
你可以清楚地看到，回测的时间间隔是重叠的。这意味着只需通过这些重叠就可以保证 "缓慢 "的规律性。几乎就像一个混搭。
前锋线上发生了什么？
是的，而且它们明显重叠，在这种情况下，99.9%的重叠，所以与mashka的类比是相关的，你也可以与窗口光谱仪、窗口相关图等进行类比。
SMA 与MO的区别，就像窗口测试与单样本测试的区别一样。
问题的关键正是 "山脉和低谷 "动态的具体细节。
正如上面提到的 "正确的策略"，所以一个策略越 "正确"，在蚕茧测试中极值的动态就越可预测，其图片的噪音就越小，如何计算仍有原始的定量考虑。
作为前向，这个问题相当微妙，取决于什么是前向......在我看来，适合前向或后向没有什么区别，通过前向的一次性验证往往不具有很大的代表性。因此， 总的来说，它仍在发展中））））。太多的技术要点仍然需要解决。
到目前为止，有许多零碎的测试，一些具有超级性能的测试，并在向前推进，但目前一切都太 "靠谱 "了。
其主要思想是，这种 "窗口化 "在某种意义上将序列 "分化 "到一个相对静止的状态，因此是可预测的。
toxic:
在我看来，向前或向后安装并没有什么区别。
你的观点是错误的，因为被调整的参数被称为semple（训练样本）或backtest，而没有被调整的参数被称为out of sample（训练样本之外）或forward。
也就是说，历史的任何部分，对其进行拟合（优化），都是回测，根据定义不能是正向测试。