进行滚动前进的方法 - 页 2

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Комбинатор:
呃......向前走的作用是检查，而不是选择什么。
还有，你能提出什么其他的标准来计算出哪个版本的代码更好？
 
Комбинатор:
呃，向前走是为了检查，而不是选择什么。
我同意--我们通过回测来选择，通过远期来检查。而另一方面，如果我们前进失败了，我们将走到需要改变回测选择标准/方法的地步。所以影响选择的仍然是前锋)
 
Youri Tarshecki:
还有，你能提出什么其他标准来理解哪种变体的代码 更好？
你可能不是指代码的变体，而是EA设置的变体？
 
Youri Tarshecki:

通过回测来选择--不理解volking-forward的本质。

然后解释--如何为明天的回测选择设置。

这里我们以2015年10月14日至2016年4月14日为例进行了回测。在10,000多个选项中选择哪一个来运行？

我对前瞻性的理解是这样的--除了持有大量的其他回溯测试+向前运行它们之外，还要制定标准/方法来选择回溯测试，从统计学上讲，这在未来会有好的结果（即对前瞻性测试）。

结果，将此方法应用于今天完成的回测（即从2015年10月14日到2016年4月14日），我可以希望EA在下个月的交易中盈利。

 
elibrarius:

然后解释--如何选择设置来运行明天的EA。

这里有一个回测的例子，从2015年10月14日到2016年4月14日。在10000多个选项中，哪一个可以运行？

我对回测的理解是这样的--除了进行过其他回测+回测的列举外，我想制定一个选择回测结果的标准/方法，从统计学上看，在未来（即在正向测试中）会有好的结果。

elibrarius。
你可能不是指代码的变体，而是EA设置的变体？

可以说，"沃尔金 "是对 "未来 "的一种模仿。它的任务确实是一个考验。如果我有两个选择--我通过volking运行它们，看看哪一个在不熟悉的情况下对我更有效。我选择，进行修正，运行它们，再次比较它们--你得到一个不调整的演变。沃金的理念是市场不变性，这就是为什么我在交易中，当然是采取最实际的一套，但就我定义的变量更新的最佳周期而言--在我们的案例中，它是回溯的持续时间。我通过实验找到了持续时间，同样是使用沃尔金。因此，或多或少避免了过度优化。

也就是说，专家的设置应该和你的volking的验证间隔的步骤一样新鲜，也就是回来。

如果有很多这样的部分，自然都是有意义的。而这通常又是由能力决定的。

 
Youri Tarshecki:

可以说，沃尔金是对未来的一种模仿。它的目的实际上是一种测试。如果我有两个选择，我会通过volking来运行它们，看看哪一个在不熟悉的情况下为我赢得更多。我选择，进行修正，再次比较--你得到一个没有调整的演变。volking的想法--市场的INERITY，所以对于交易来说，我采取的当然是最实际的一种，但就我已经确定了变量更新的最佳周期--在我们的案例中，它是回溯性的。我在实验中发现的持续时间，同样是在沃尔金的帮助下。因此，或多或少避免了过度优化。

也就是说，专家顾问的设置应该是你的volking的验证间隔的 "步骤 "所允许的那样新鲜。

而最有趣的是，用什么方法在10000多个变体中选择唯一的变体，并在实际交易中使用？看来我的选择--在<20%的跌幅下获得最大利润，并不是很好。
 
elibrarius:
而最有趣的是--在10000多个变体中选择唯一一个将在真实交易中使用的方法？
即选择选择变体的方法，当你通过整个测试时，它为你提供了最佳的前向和结果。
 
elibrarius:

我选择的选择标准不是最大利润，而是在缩水<20%时的最大利润。谁有--从你在实际工作中运行的优化中选择那一个结果，有哪些选择？


而你只是尝试了这两个人。哪种方法有最好的OOS利润总和--该变体更好。然后你会向人们提供建议。测试的步骤也是如此，每个案例可能都不一样。
 
Youri Tarshecki:
而你只是尝试这两种方法。哪种方法有最好的OOS利润总和--该变体更好。然后你会给人们提供你自己的建议。测试的步骤也是如此，可能对每个案例都不一样。

那么尝试的选择有哪些呢？

你已经提出了一个很好的观点："而这通常又是由能力决定的"。

我已经花了几周时间进行了无尽的优化，还没有看到任何有趣的结果。可惜的是，我没有一次对所有的结果进行转发，也没有保存它们和回溯优化的结果。它可能需要很长的时间来优化和优化....。

这就是为什么我要求你分享你优化结果 的最佳做法。

 
Youri Tarshecki:
还有，你能提出什么其他的标准来计算出哪个版本的代码更好？
好吧，除了这个，我无法提出其他建议。
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