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Reshetov:
solandr:
雷舍托夫。
这就是为什么我猜测它需要一个线性REGRESSION 系数。这个系数的绝对值越接近1，收益率曲线就越线性。
我想了解（在教会学校学过算术的人）我们所说的1是什么样的线性回归系数？线性回归方程是直线方程y=a*x+c。在X轴上，按照我的理解，是交易的数字（1，2，3.....N），在Y轴上，我们把余额放在存款货币（1000美元，10000美元，100000美元.....，等等）。用什么公式来表示a=1，或趋向于1？这其中使用的规范化原则是什么？
对不起，我们说的是线性相关系数。我为这种错误的说法道歉。

哦，这就对了!它发生了。要把相关性和回归性弄错一定很容易--它们总是并肩而行，不是吗？不是吗？;o)
那么，你对交易数量- 存款规模 这些变量的相关系数的计算有什么想法？
这样的 "线性相关系数 "在最好的情况下会趋向于1，即平衡--仅仅是完美的直线倾斜，其物理意义是什么？出于纯粹的逻辑考虑，很明显，亏损的交易越少，这个相关系数就越接近于1。但这可以从没有任何 "线性相关 "计算的运行结果的分析中看出，对吗？除了测试者画了一条直线外，这个动作的物理意义是什么？;o)

顺便说一下，我可以在你的 "悖论 "盒子里再加一个类似的 "悖论"；o)。如果你拿去计算在盈利资本化时的运行的相关系数，即随着存款的增长，手数不断增加，那么相关系数将从1向下越来越少，而收益率曲线将越来越陡峭。这可以得出这样的结论：随着存款的增长，增加手数对你不利;o)))我把这个悖论的所有官方权利交给你。
 

怎么说呢? "它被某种距离束缚在某种平均值上......并与它一起航行.........可以与MA挂钩......比如说利润应该在MA的50点以内，如果价格上涨，利润应该跟随它......我现在正在用加拿大的测试......欧洲的巴克在那里不是很好......

 
solandr:
雷舍托夫。
solandr:
雷舍托夫。
这就是为什么我猜测它需要一个线性REGRESSION 系数。这个系数的绝对值越接近1，收益率曲线就越线性。
我想了解（在教会学校学过算术的人）我们所说的1是什么样的线性回归系数？线性回归方程是直线方程y=a*x+c。在X轴上，按照我的理解，是交易的数字（1，2，3.....N），在Y轴上，我们把余额放在存款货币（1000美元，10000美元，100000美元.....，等等）。用什么公式来表示a=1，或趋向于1？在这种情况下，采用的是什么归一化原则？
对不起，我们说的是线性相关系数。我为发音错误而道歉。

哦，这就对了!它发生了。要把相关性和回归性弄错一定很容易--它们总是并肩而行，不是吗？不是吗？;o)
那么，你对交易数量- 存款规模 这些变量的相关系数的计算有什么想法？
这样的 "线性相关系数 "在最好的情况下会趋向于1，即平衡--仅仅是完美的直线倾斜，其物理意义是什么？出于纯粹的逻辑考虑，很明显，亏损的交易越少，这个相关系数就越接近于1。但这可以从没有任何 "线性相关 "计算的运行结果的分析中看出，对吗？除了测试者画了一条直线外，这个动作的物理意义是什么？;o)

顺便说一下，我可以在你的 "悖论 "盒子里再加一个类似的 "悖论"；o)。如果你拿去计算在盈利资本化时的运行的相关系数，即随着存款的增长，手数不断增加，那么相关系数将从1向下越来越少，而收益率曲线将越来越陡峭。这可以得出这样的结论：随着存款的增长，增加手数对你不利;o)))我把这个悖论的所有官方权利交给你。
1.如果收益率曲线是线性的，这意味着没有急剧下降和上升，即该策略在整个测试期间产生了稳定的信号，而不是在几个随机信号上。例如，你看一下收益率曲线，大约每季度有一次急剧上升，其余时间不是下沉就是试图保持浮动。很明显，系统已经适应了几个运动量最大的信号，而直接忽略了其他信号。但如果你分析一下，就会发现这种拟合在真实账户上不会带来任何好处，因为起飞更多的是发生在新闻上，也就是发生在更适合基本面分析而不是技术分析的事情上。 因此，几乎不可能用同样的信号在未来抓住类似的运动。专家顾问是为技术分析而定制的，而不是为基本面。但如果收益率曲线更加线性，这意味着信号是在没有如此大范围的中等运动上发出的，但它们更常见，更容易分析。因此线性收益率曲线更稳定。

2.至于有资金管理或其他条件的曲线，当系统以非永久手数进行交易时，适用归一化，即余额的计算方式如下

balance[i] = balance[i - 1] +OrderProfit() / OrderLots()。
i++;

我们得到了收益率曲线，就像系统以1手开仓交易一样。而且没有悖论。
 
solandr:

图中显示的只是你建议的初始阶段（获得a和S的值）。也就是说，该图显示了在测试器中运行一次的结果。要获得参数a--该图的线性回归系数和有效值并不困难。假设我们有1000个基于优化结果的此类图表。因此，我们有一个数值为1000x2的数组，其中第一个索引是运行编号，第二个索引分别是a和S的数值。进一步说，除了极值可能有几个之外，在二维图上沿轴线显示获得的a和S值能显示什么？ 我只想了解你的意思。


首先，我们可以打开这个文件，看看我们的运行加起来在图表上是否有足够密集的点。我们放弃70-80%的不符合所需置信区间的运行（比方说），并仔细查看给我们提供这些剩余运行的EA的参数。如果这些参数也创造了一些有信心的区域，而不是在所有可能的低点周围跳舞--这意味着结果是相当稳定的，可以是客观的。 如果不是--这意味着专家顾问的某些参数是多余的，我们应该改变模型本身。

我认为方法论在最初阶段应该几乎是手动实践，以便以后精简。
 
Reshetov:
2.关于有资金管理或其他条件的曲线，当系统以非永久手数进行交易时，会应用归一化，即计算余额。

balance[i] = balance[i - 1] +OrderProfit() / OrderLots()。
i++;

我们得到了收益率曲线，就像系统以1手开仓交易一样。而且没有悖论。
我总是以点为单位计算系统性能。找到开盘价和收盘价之间的差额，除以点，就可以得到点数，这是非常容易的。
 
在我看来，创建一个稳定的EA实施一个策略是非常困难的，所以最好是实施几个交易策略，并尽可能地限制缩减，那么当市场发生变化时，每个策略的盈利能力会发生变化，但总的结果会或多或少地稳定。理想情况下，在一个二维的表面上
在影响变量的轴上有延迟是不可取的密集点。
 
nchnch:


给你举个例子......。7年来的EA图表...( 利润10P) 止损300，但利润随价格浮动，即使是在亏损的情况下....七年的利润与缩减率约为25......原则上来说，这并不多......但你可以赚取200的年利润。
我想做这样的图片一年，然后明白利润会太高（一个朋友最近要求在终端的数字上加零），我在5个月时中止了试验。



然而，从现实来看，情况并非如此。这只是一个美丽的海市蜃楼。而且有很多这样的人。这一点应始终牢记在心。
 

在现实中，它不是。这只是一个美丽的海市蜃楼。而且有很多这样的人。你应该始终牢记这一点。
嗯，这取决于你是谁....这对一些人来说是海市蜃楼，对另一些人来说是真实的:))。在现实生活中，这也是一个类似的画面...
 
nchnch:
嗯，这取决于谁....谁有海市蜃楼，谁有真正的海市蜃楼:))。在现实生活中，这是一个类似的画面......
有多相似？你在上个月做了50-100笔成功的交易，还是在半年左右的时间里，在实际交易中稳步上升？
 
4个月大约运行...(也和预测的一样)
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