战略的单一质量指标 - 页 3

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Yousufkhodja Sultonov:
什么的偏差的平方之和？

重点是将所有偏离线性回归 的偏差平方，并将它们相加。偏差越大，估计值越差，通常除以线性回归的最终值（即线性回归的最终值除以偏差平方之和）。这是经典的方法。它们可以是不同的（再次，参考数学）。

这取决于估算的内容，是中间估算还是最终估算，以及它的确切价值。

有数百种方法。

 
Alexandr Andreev:

重点是将所有偏离线性回归 的偏差平方，并将它们相加。偏差越大，估计值越差，通常除以线性回归的最终值（即线性回归的最终值除以偏差平方之和）。这是经典的方法。它们可以是不同的（再次，参考数学）。

这取决于估算的内容，是中间估算还是最终估算，以及它的确切价值。

有数百种方法

我想问，我们分析的是什么参数？
 
Yousufkhodja Sultonov:
我想问，我们分析的是哪个参数？
Ekweti，好吧，或者说是平衡，最好是这样，Ekweti，让我们在私下里问所有的小问题，否则，这个主题会受到影响
 
Yousufkhodja Sultonov:

我提议，这个指标（K）是恢复因子（RV）与预期报酬的乘积。

K=FB*MO

PV=净利润/最大缩减量 ;

IR=净利润/交易数量。

例子（欧元/美元，TF D1）。



我们需要正确处理小规模或没有交易 的情况，这将不适合。这就是我们需要的自动化过程。

这里还有一个条件：已经提供了比较两个或更多策略的可能性，我们将使用一些固定的尺度，例如，从0到100，我们将认为75和更高的水平是一个好水平。在同一时间区间交易时，将对策略进行比较。

 
Aliaksandr Hryshyn:

你需要一个小的或没有数量的交易 来正确处理，那是不行的。这对于实现过程自动化是必要的。

这里还有一个条件：有可能对两个或更多的策略进行比较，并将其简化为一些固定的尺度，例如，从0到100，我们将认为75和更高的水平是一个好水平。策略将在同一时间间隔的交易中进行比较。

首先，对于一个零交易的策略，有任何指标都是无稽之谈，因为如果没有交易，就没有指标。而K系数已经是，远程评估甚至是一个交易的结果。但评估一个少于100-1000次交易的策略是没有意义的。

第二，你没有一个一般评价策略的指标，你已经在谈论它的规模了，这是错误的。告诉我，战略的哪个特点没有考虑到系数K=PF*MO？诚然，在上述例子中，我已经设法使K值保持不变--从1973年的K值到现在逐年递减。这表明战略变得更糟，需要改进。K值差别很大，从几分之一（1例）到80。另一件事是尝试理解K系数的物理意义。 关于比较策略--请展示其他策略上的最佳K结果。

 
Aliaksandr Hryshyn:

你需要一个小的或没有数量的交易 来正确处理，那是不行的。这对于实现过程自动化是必要的。

这里还有一个条件：有可能对两个或更多的策略进行比较，并将其简化为一些固定的尺度，例如，从0到100，我们将认为75和更高的水平是一个好水平。在同一时间区间交易时，将对策略进行比较。

一切都会如此简单，因为结果很快就会采取10万个策略，因为每个人都有自己的参数，策略可能不是用一个而是用许多参数来考虑，并在输出时有一些高分，所以10万个我称之为小，而评估得到的是一打百万。而我们在从0到100的范围内 ，有75个估计，我们将有大约5000个策略，所以我们在估计时应该非常小心，如果策略有点差，我们将放弃它。而且我们需要至少0到10,000的精确度。并让对方明白为什么7,500的估计值比7,501差，并同意该系统的说法
 

这是我在美分账户上一个月的顾问情况



附加的文件：
TesterGraph.gif  12 kb
 

MT5有不同的标准来优化 策略测试器中的参数，这些参数用于评估交易策略。你也可以使用它们。要选择一个--采取任何更充分的专家顾问，按所有标准逐一优化，并比较向前测试的结果。通常情况下，在这样的比较中，夏普比率或恢复因子获胜。例如，通过夏普比率的优化总是比单纯通过平衡的优化得到更好的结果。

 
Igor Gurov:

这是我在美分账户上一个月的顾问情况



请计算出K值=PF*MO并在此提供。
 
Dr.Trader:

MT5有不同的标准来优化 策略测试器中的参数，这些参数用于评估交易策略。你也可以使用它们。要选择一个--采取任何更充分的专家顾问，按所有标准逐一优化，并比较向前测试的结果。通常情况下，在这样的比较中，夏普比率或恢复因子获胜。例如，通过夏普比率的优化总是比单纯通过平衡的优化得到更好的结果。

顶级启动者希望有一个概括性的标准，考虑到策略的优点（利润）和缺点（缩减）。
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