优化和样本外测试。 - 页 2

新评论
 
leonid553:

根据上述情况，我认为以下方式:

要建立一个简单的附加专家顾问，-并在第一次优化后将所有获得的参数集加载到其中。

每一套都会有自己的索引。然后我们只需将这个额外的EA插入到测试器中，而不是第一个，并在样本之外进行优化，优化参数将是插入的套数的LOCAL NUMBER!

这可能有点棘手，但比手动的样本外优化好得多 ...

我们唯一需要考虑的是这个附加组件的多功能性。

这个想法很有意思。作为实施的一个变种：专家顾问在deinit中把 它的参数和优化标准添加 到打算写入的文件中。优化完成后，脚本按优化标准对文件中的数据进行排序，保留设定的最佳参数集数量并将其写入只读文件。当优化 启动时，init中的专家顾问 会读取这个文件，等等。换句话说，你不需要一个额外的专家顾问，而是需要一个额外的脚本。
 
FION:
leonid553:

根据上述情况，到目前为止，我们是这样看的：....

我认为它不会那么容易工作，对于每个优化的参数，当与其他参数联系起来时，会有几个极值被确定。如果将这些极值输入到神经网络的输入中，可能会找到一个解决方案。

在最后一种情况下，我们只对数字进行了优化，仅此而已。

而只是得到我们需要的东西。还是我误解了你的帖子？

 
伙计们，我已经让这一切工作了很长时间了。
但在TradeStation下，而且不是免费的...:))
我不认为在MT下做有什么意义，我们不习惯于为工作付费。
 
Mak:
伙计们，我已经让这一切工作了很长时间了。
但在TradeStation下，而且不是免费的...:))
我不认为在MT下做有什么意义，我们不习惯于为工作付费。


我也快完成了))))而且你不需要在专家顾问中嵌入任何东西--程序员得到一个带有一组参数的文件。
 
我很早就在MT4下实现了这一点。
它确实可以冷静地估计不同系统的观点。
并摆脱过度优化造成的幻觉。
在这第二次优化之后，我们只剩下那些在样本之外产生利润的vAriAs了！这就是我们的目标。<br / translate="no"> 结果，理想情况下，我们得到了 "理想的参数"，用于进一步的工作和在线测试!

奇怪的是，但在样本外有利润的参数并不总是有利可图。还需要其他选择标准。
 
Integer，你的意思是像
terminal.exe "\tester\MyTests\MACDTest.ini"
，与.set参数文件本身进行循环，也需要以某种方式进行更新（如果我们想运行，例如，1000个不同基因的测试）？
 
Mathemat:
Integer，你是指像
terminal.exe "\tester\MyTests\MACDTest.ini"
，在一个循环中的.set参数文件本身，也需要以某种方式更新的命令吗？


算是吧。一个外部程序创建一个.set文件，运行终端，监控过程，然后抛出一个新的.set文件，再次运行终端进行测试，每次测试后解析报告...
 
好了，总体思路很清楚。好吧，那么最后一个问题要问所有实施这个项目 的人（即贝尔福德、麦克、Integer）：这值得吗？当然，有一个 "优化器 "是很好的，它不仅能进行曲线拟合（如metaquote），还能尝试在样本外数据上测试策略，但它真的值得比MQ优化器（它也很好，但只是作为一个曲线拟合器）获得更高的分数吗？
 
Mathemat:
好了，总体思路很清楚。好吧，那么最后一个问题要问所有实施这个项目的人（即贝尔福德、麦克、Integer）：这值得吗？当然，有一个 "优化器 "是很好的，它不仅能进行曲线拟合（如metaquote），还能尝试在样本外数据上测试策略，但它真的值得比MQ优化器（它也很好，但只是作为一个曲线拟合器）获得更高的分数吗？

一切都对家庭有利。与MQ比较没有意义，因为这个程序不测试自己，它只运行一个测试器。
 
leonid553:
FION:
leonid553:

鉴于这一切，到目前为止我们是这样认为的：....

我认为这并不容易，对于每个优化的参数与其他参数的联系，将检测到几个极值。如果将这些极值输入到输入端，可能会找到一个解决方案。

在最后一种情况下，我们只对数字进行了优化，仅此而已。

而我们只是得到我们需要的东西。还是我误解了你的帖子？

我的意思是确定所有参数的最佳组合，而不是按资产或缩水或盈利能力来选择。经验表明，通过一个标准的优化并不总是能找到最佳组合，这就是为什么基于多元分析的神经网络 能给出好的结果。
123456789...12
新评论