交易员的自欺欺人:对前锋的不信任。 - 页 15 1...891011121314151617 新评论 Youri Tarshecki 2015.08.03 17:59 #141 Vasiliy Sokolov: 从1998年到2008年的一组运行中,取1998-2001年的最佳运行,并将其2002年的结果写入结果的股票中,然后取1999-2002年的最佳运行,并将其2003年的结果附加到前一个结果中,以此类推。大量的运行是提前获得整个历史的。本质上是一个微不足道的滑动窗口。这里没有魔法和重复的 东西。 你错了。多次运行不是提前获得的,而是按顺序进行的,即重复 相同的程序,但间隔时间不同。你甚至不需要阅读文本--你可以在GIF中很清楚地看到它。我在我的自动优化器中实现了完全相同的算法,但我在每段中单独运行每个变量。 Roman Shiredchenko 2015.08.04 03:08 #142 Vasiliy Sokolov:关于R^2再多说一点。对我来说,这是一个非常有力的指标,但还不够。在实践中,我遇到了一些TC,可以产生非常好的和平稳的股权上升。他们的R^2非常高,他们的参数集将破解任何甚至................................。 日子过得不错。瓦西里。给我R平方公式。不熟悉... Vasiliy Sokolov 2015.08.04 08:01 #143 Roman Shiredchenko: 日子过得不错。瓦西里。给我R平方的公式。不熟悉...计算一条与你的策略的equti的线性回归线(代替equti,你可以使用MT4中生成的常规平衡图)。计算得到的回归线和你的策略的权益之间的皮尔逊相关系数。将相关系数平方化 - 得到的值将是R^2。 Vasiliy Sokolov 2015.08.04 08:03 #144 Youri Tarshecki: 你错了。多次运行不是提前获得的,而是按顺序进行的,即重复 相同的程序,但间隔时间不同。你甚至不需要阅读文本--你可以在GIF上很清楚地看到它。我在我的自动优化器中实现了完全相同的算法,但我在每一步都单独运行每个变量。 卡尔,如果优化云的参数是相同的,我为什么要再次优化?就像他们说的那样,学习数学。 Youri Tarshecki 2015.08.04 10:17 #145 Vasiliy Sokolov: 卡尔,如果优化云的参数是一样的,为什么还要再优化呢?正如他们所说的那样,学习基本知识。 有了Walk-Forward,就没有优化云了。没有人像你错误地认为的那样一次性测试整个段,如果只是因为不可能在那么大的段中分离出优化的参数。对一些重叠部分进行反复优化的意义不在于多次优化,而是每次都在另一个优化段的构成中采取了移位的方式。结果,历史上的同一个点被优化了好几次--先是在中间,然后在优化区间的末端,但相应的前向看起来是连续的,没有相交。也就是说,你不仅需要学习数学,还需要学习英语,如果一个简单的GIF还不能说服你的话。 Vasiliy Sokolov 2015.08.04 10:48 #146 Youri Tarshecki: 有了Walk-Forward,就不存在优化的云。重复优化相交区域的意义在于,每次它们都是另一个优化段的一部分,采取了移位。结果,历史上的同一个点被优化了好几次--先是在中间,然后是在优化区间的末端,但相应的前向看起来是连续的,没有交集。所以你不仅需要学习数学,还需要学习英语,如果一个简单的GIF还不能说服你的话。 对于特别有天赋的人,我再说一遍:优化是在整个测试期做一次。从2000年到2015年期间,优化你的TS。挑选2005-2008年的最佳运行。然后优化2005-2008年的同一CU。再选一个最好的运行。去吧,带参数的结果将与分币相匹配。这就是透明照片中显示的内容。如果你想杀死自己,就在每次迭代时做过度优化。 Vasiliy Sokolov 2015.08.04 10:54 #147 Youri Tarshecki: 没有人像你错误地认为的那样一次测试整个部分,如果只是因为不可能将该部分的优化参数 作为该大部分的一部分来隔离。 我的意思是,这怎么可能呢?你有一个TS,有一套预先确定的参数。但你声称他们没有被提取!?先定义你的术语吧,维基百科的爱好者。 Youri Tarshecki 2015.08.04 10:56 #148 Vasiliy Sokolov: 对于那些特别有天赋的人,我想再说一次:在整个测试期间只进行一次优化。从2000年到2015年期间,优化你的TS。选择2005-2008年的最佳运行。然后优化2005-2008年的同一CU。再选一个最好的运行。去吧,带参数的结果将与分币相匹配。这就是透明照片中显示的内容。如果你想杀死自己,就在每次迭代时做过度优化。自动向前走测试是一种系统设计和验证技术,你在过去的市场数据段("样本内")上优化参数值,然后通过在优化后的数据段("样本外")上向前测试来验证系统的性能。你评估系统的依据是它在测试数据上的表现("样本外"),而不是它被优化的数据。这个过程可以在随后的时间段内重复进行。hyphoto根本没有显示结果,它只显示了优化和前进段。请不要再乱扔我的线程。 Vasiliy Sokolov 2015.08.04 11:02 #149 Youri Tarshecki:自动向前走测试是一种系统设计和验证技术,你在过去的市场数据段("样本内")上优化参数值,然后通过在优化后的数据段("样本外")上向前测试来验证系统的性能。你评估系统的依据是它在测试数据上的表现("样本外"),而不是它被优化的数据。这个过程可以在随后的时间段内重复进行。hyphoto根本没有显示结果,它只显示了优化和前进段。请不要再乱扔我的线程。 你甚至试着去理解我的意思吗?你最好给我一个例子,一步一步地说明你如何理解wft。这将更容易解释。但你可能不应该这样做,因为这是个棘手的案子。 Youri Tarshecki 2015.08.04 11:44 #150 Vasiliy Sokolov: 你到底有没有试着去理解我的意思?给我一个例子,一步一步地说明你如何理解wft。这将使它更容易解释。虽然你可能不应该这样做,因为这个案子很难办。 gif已经向你展示了一切。一步一步来。第1步,第2步......第1步,第2步是什么意思......再一次,如果你百科和制造商Amitrade,甚至将Walk-Forward内置到其平台中,请不要在我的线程中乱扔垃圾--我与它没有任何关系。 1...891011121314151617 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
从1998年到2008年的一组运行中,取1998-2001年的最佳运行,并将其2002年的结果写入结果的股票中,然后取1999-2002年的最佳运行,并将其2003年的结果附加到前一个结果中,以此类推。大量的运行是提前获得整个历史的。本质上是一个微不足道的滑动窗口。这里没有魔法和重复的 东西。
关于R^2再多说一点。
对我来说,这是一个非常有力的指标,但还不够。在实践中,我遇到了一些TC,可以产生非常好的和平稳的股权上升。他们的R^2非常高,他们的参数集将破解任何甚至................................。
日子过得不错。瓦西里。给我R平方的公式。不熟悉...
你错了。多次运行不是提前获得的,而是按顺序进行的,即重复 相同的程序,但间隔时间不同。你甚至不需要阅读文本--你可以在GIF上很清楚地看到它。我在我的自动优化器中实现了完全相同的算法,但我在每一步都单独运行每个变量。
卡尔,如果优化云的参数是一样的,为什么还要再优化呢?正如他们所说的那样,学习基本知识。
有了Walk-Forward,就不存在优化的云。重复优化相交区域的意义在于,每次它们都是另一个优化段的一部分,采取了移位。结果,历史上的同一个点被优化了好几次--先是在中间,然后是在优化区间的末端,但相应的前向看起来是连续的,没有交集。所以你不仅需要学习数学,还需要学习英语,如果一个简单的GIF还不能说服你的话。
没有人像你错误地认为的那样一次测试整个部分,如果只是因为不可能将该部分的优化参数 作为该大部分的一部分来隔离。
对于那些特别有天赋的人,我想再说一次:在整个测试期间只进行一次优化。从2000年到2015年期间,优化你的TS。选择2005-2008年的最佳运行。然后优化2005-2008年的同一CU。再选一个最好的运行。去吧,带参数的结果将与分币相匹配。这就是透明照片中显示的内容。如果你想杀死自己,就在每次迭代时做过度优化。
自动向前走测试是一种系统设计和验证技术,你在过去的市场数据段("样本内")上优化参数值,然后通过在优化后的数据段("样本外")上向前测试来验证系统的性能。你评估系统的依据是它在测试数据上的表现("样本外"),而不是它被优化的数据。这个过程可以在随后的时间段内重复进行。
hyphoto根本没有显示结果,它只显示了优化和前进段。请不要再乱扔我的线程。
自动向前走测试是一种系统设计和验证技术,你在过去的市场数据段("样本内")上优化参数值,然后通过在优化后的数据段("样本外")上向前测试来验证系统的性能。你评估系统的依据是它在测试数据上的表现("样本外"),而不是它被优化的数据。这个过程可以在随后的时间段内重复进行。
hyphoto根本没有显示结果,它只显示了优化和前进段。请不要再乱扔我的线程。
你到底有没有试着去理解我的意思?给我一个例子,一步一步地说明你如何理解wft。这将使它更容易解释。虽然你可能不应该这样做,因为这个案子很难办。