贝叶斯回归 - 有没有人用这种算法做了一个EA？ - 页 21

[Mikhail Tkachev]

СанСаныч Фоменко:

为什么你对ARIMA模型情有独钟？

如果你用偏差进行交易，它可能是ARIMA，但你仍然需要证明你应用这个ARIMA的系列的静止性。还有这样一个棘手的问题，....

而一些熟练的交易员试图交易趋势，他们应用ARIMA，即他们预测偏差并将其转换回趋势....。然后他们开始责骂计量经济学。

有可能在没有ARIMA的情况下预测偏差，并转化为一种趋势，也...
如果我在一些外汇市场上试过，我还没有做过，这非常困难，我还是MQL的新手。
顺便问一下，有什么像样的外汇测试员吗？在终端的那个，唉......。:(

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MikeZv:
没有讽刺，我只是读了外面的书。如果你写你的，我也会读你的。:)

在谷歌上搜索 "系统识别"这一主题

[Mikhail Tkachev]

Олег avtomat:
谷歌系统识别

谷歌了。
系统识别是 一套从观察数据中构建动态系统数学模型的方法。

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MikeZv:
谷歌了。
系统识别是 一套从观察数据中构建动态系统数学模型的方法。

这就是你应该挖掘有用的书籍的地方

[Mikhail Tkachev]

Олег avtomat:
这就是你应该挖掘有用的书籍的地方

我感觉到一个ACSPShooter在徘徊 ...:)

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MikeZv:
我觉得有一个ASAPPschemist在徘徊......。:)

不要害怕新的知识；））））。

[Mikhail Tkachev]

СанСаныч Фоменко:

是的，我做到了...我不记得了...

如果我们谈论测试员，在我看来，这就是问题所在。

我们取一些样品，用测试器来计算，比如说，利润系数。然后我们再取一个样本，得到一个新的利润系数值。我们总共得到两个数字。两个数字是统计结论的基础吗？这些数字根本不意味着什么。

必须解决这个问题，而且解决的方式也不同。

采取了一个样本。从这个样本中随机选择一些子集，并将其作为利润因素来计算。然后再次进行随机抽样，以此类推，例如1000次。你将得到1000个利润系数。这组数据已经可以作为统计结论的基础。

顺便说一下，这种方法并不排除使用测试器，演示...

这个初始样本必须是非常大的......。
一个子集里必须有至少100个交易，而且至少有100个子集。

[Mikhail Tkachev]

Олег avtomat:
不要害怕新的知识；））））。

我同意。
它可能需要多年的时间来学习......。:(
你是否有一个真正有效的TS，基于这些方法，在5年内每年至少带来100%的收益，而缩减不超过20%？
只有在没有每周优化的情况下...:)

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MikeZv:
我同意。
你可能会花很多年的时间来研究它......:(
你是否有一个真正有效的TS，在5年内每年至少有100%的收益率，而且缩水不超过20%？
只有在没有每周优化的情况下...:)

我说的是托马斯，你说的是耶鲁马。

但如果你不想 "花更多的年月 "的话-- 这取决于你。

[Mikhail Tkachev]

Олег avtomat:

我说的是托马斯，你说的是耶鲁马。

但如果你不想 "花更多的年月 "的话-- 这取决于你。

你没有回答这个问题...
你在这个方向上有什么成就吗？