关于遗传优化的问题 - 页 5

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拟合年初以来获得的最佳优化和预测参数，情况并不乐观。

当从6月1日起根据这些参数进行测试时。

战略测试仪报告
ABC_exp
Alpari-Demo (Build 225)

符号 英镑兑美元（英国英镑对美元）
期间 5分钟 (M5) 2009.06.01 00:00 - 2009.08.11 23:59（2009.06.01 - 2009.08.12）。
模型 按开盘价（仅适用于有明确开盘控制的专家顾问系统）。
参数 Lots=0.1; TrailingStop1=3110; StopLoss1=1500; TrailingStop2=3110; StopLoss2=1500; MAGIC_1=12345; MAGIC_2=23456; MA_Period=151; KFK=0.9。
历史上的酒吧 15851 模拟的蜱虫 30699 仿真质量 不适用
图表不匹配错误 0
初始存款 1000.00
净利润 547.44 利润总额 1011.62 全部损失 -464.18
盈利能力 2.18 预期报酬率 12.44
绝对缩水 25.90 最大缩水 141.88 (8.51%) 相对缩减 8.51% (141.88)
交易总额 44 空头头寸（赢利百分比） 0 (0.00%) 多头头寸（赢利百分比） 44 (61.36%)
盈利的交易（占全部的百分比） 27 (61.36%) 亏损交易（占全部的百分比） 17 (38.64%)
最大的 有利的贸易 106.60 亏损的交易 -60.50
平均值 有利的交易 37.47 亏损的交易 -27.30
最大数量 连赢 8 (287.40) 连续损失(亏损) 4 (-37.38)
最大 连续获利(胜利次数) 287.40 (8) 连续损失（损失次数） -124.68 (3)
平均值 连续赢利 3 连续损失 2
而这是7月1日开始的正向测试，结果比6月进行的优化前还要差，所以优化有问题了。

战略测试仪报告
ABC_exp
Alpari-Demo (Build 225)

符号 英镑兑美元（英国英镑对美元）
期间 5分钟 (M5) 2009.07.01 00:00 - 2009.08.11 23:59（2009.07.01 - 2009.08.12）。
模型 按开盘价（仅适用于有明确开盘控制的专家顾问系统）。
参数 Lots=0.1; TrailingStop1=3110; StopLoss1=1500; TrailingStop2=3110; StopLoss2=1500; MAGIC_1=12345; MAGIC_2=23456; MA_Period=151; KFK=0.9。
历史上的酒吧 9564 模拟的蜱虫 18126 仿真质量 不适用
图表不匹配错误 0
初始存款 1000.00
净利润 10.32 利润总额 304.42 全部损失 -294.10
盈利能力 1.04 预期报酬率 0.47
绝对缩水 20.50 最大缩水 141.48 (12.53%) 相对缩减 12.53% (141.48)
交易总额 22 空头头寸（赢利百分比） 0 (0.00%) 多头头寸（赢利百分比） 22 (50.00%)
盈利的交易（占全部的百分比） 11 (50.00%) 亏损交易（占全部的百分比） 11 (50.00%)
最大的 有利的贸易 103.80 亏损交易 -60.40
平均值 有利的交易 27.67 交易损失 -26.74
最大 连赢 4 (84.12) 连续损失(亏损) 4 (-36.98)
最大 连续盈利（赢的次数） 136.60 (3) 连续损失（损失次数） -124.38 (3)
平均值 连续赢利 3 连续损失 3
 
OrlandoMagic писал(а)>>

盈利交易的数量超过亏损交易的数量，平均盈利交易多于亏损交易是一个非常好的迹象。在我看来，你不应该放弃这个系统，你应该在更长的时间内研究其行为。你也可以把它放在另一个十字架上。

在欧元兑美元方面，它被挂在初始存款的水平上。

关于澳元兑美元。

战略测试仪报告
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Alpari-Demo (Build 225)


符号 澳元兑美元（澳元对美元）
期间 5分钟 (M5) 2009.06.01 00:00 - 2009.07.24 22:59（2009.06.01 - 2009.08.12）。
模型 按开盘价（仅适用于有明确开盘控制的专家顾问系统）。
参数 Lots=0.1; TrailingStop1=3110; StopLoss1=1500; TrailingStop2=3110; StopLoss2=1500; MAGIC_1=12345; MAGIC_2=23456; MA_Period=151; KFK=0.9。
历史上的酒吧 12418 模拟的蜱虫 23834 仿真质量 不适用
图表不匹配错误 0
初始存款 1000.00
净利润 176.38 利润总额 315.21 全部损失 -138.83
盈利能力 2.27 预期报酬率 7.06
绝对缩水 29.40 最大缩水 69.13 (5.70%) 相对缩减 5.70% (69.13)
交易总额 25 空头头寸（赢利百分比） 0 (0.00%) 多头头寸（赢利百分比） 25 (64.00%)
盈利的交易（占全部的百分比） 16 (64.00%) 亏损交易（占全部的百分比） 9 (36.00%)
最大的 有利的贸易 51.67 亏损的交易 -29.83
平均值 有利的交易 19.70 交易损失 -15.43
最大 连赢 5 (94.51) 连续损失(亏损) 2 (-26.50)
最大 连续盈利（赢的次数） 94.51 (5) 连续损失（损失次数） -29.83 (1)
平均值 连续赢利 2 连续损失 1

关于欧元兑英镑。

战略测试仪报告
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Alpari-Demo (Build 225)


符号 EURGBP (欧元对英国英镑)
期间 5分钟 (M5) 2009.06.01 00:00 - 2009.08.11 23:59（2009.06.01 - 2009.08.12）。
模型 按开盘价（仅适用于有明确开盘控制的专家顾问系统）。
参数 Lots=0.1; TrailingStop1=3110; StopLoss1=1500; TrailingStop2=3110; StopLoss2=1500; MAGIC_1=12345; MAGIC_2=23456; MA_Period=151; KFK=0.9。
历史上的酒吧 15851 模拟的蜱虫 30700 仿真质量 不适用
图表不匹配错误 0
初始存款 1000.00
净利润 418.67 利润总额 446.15 全部损失 -27.48
盈利能力 16.24 对胜利的期望 38.06
绝对缩水 13.16 最大缩水 60.41 (4.86%) 相对缩减 4.86% (60.41)
交易总额 11 空头头寸（赢利百分比） 0 (0.00%) 多头头寸（赢利百分比） 11 (81.82%)
盈利的交易（占全部的百分比） 9 (81.82%) 亏损交易（占全部的百分比） 2 (18.18%)
最大的 有利的贸易 93.62 亏损交易 -21.89
平均值 有利的交易 49.57 亏损的交易 -13.74
最大数量 连赢 6 (315.81) 连续损失(亏损) 1 (-21.89)
最大 连续获利(胜利次数) 315.81 (6) 连续损失（损失次数） -21.89 (1)
平均值 连续赢利 3 连续损失 1

 

为什么是在开盘价？你可以在所有的虱子上尝试...但最好把它放在一个演示上，你可以做另一个系统，让这个系统捣鼓一下......由于测试器只是一个仿制品...虽然，演示也是一种模仿，但它更具有视觉效果...

 
OrlandoMagic писал(а)>>

为什么是在开盘价？你可以在所有的虱子上尝试...但最好把它放在一个演示上，你可以做另一个系统，让这个系统捣鼓一下......由于测试器只是一个仿制品...虽然，演示也是一种模仿，但它更具有视觉效果...

所有的蜱虫有些不太正确，我应该把它整理出来，此外，所有蜱虫的优化一般会持续一个月。

这个系统是不可逆的，不能使用镜像信号，而且卖出逻辑也有些不同。我还没有完成很多任务，到目前为止我只算出了进入/离开的信号。

 

深入挖掘 :-)

 
OrlandoMagic писал(а)>>

你挖得很深 :-)

你是什么意思？

 

嗯，我的意思是，认真对待......。

 
OrlandoMagic >> :

为什么是在开盘价？你可以在所有的虱子上尝试...但最好把它放在一个演示上，你可以做另一个系统，让这个系统捣鼓一下......由于测试器只是一个仿制品...虽然演示也是一种模仿，但它更具有视觉效果...

如果你的专家顾问只看已形成的条形图，那么开盘价有什么问题？我不知道所讨论的系统，但如果是这样的话，按滴水不漏来说是没有意义的。封闭式测试棒与现实生活中的封闭式测试棒有什么不同？测试员的不一致性问题只是在人工生成的小数点上，如果不在小数点上做文章，那么这种优化是相当充分的。虽然，虚拟货币当然不是暴跌的遗憾，但值得把在试验器中暴跌的东西放在演示中吗？

 
据我所知，除了开盘价 和收盘价 之外，条形图还有一个最大值和最小值，这可能会产生影响...嗯，作者最清楚...
 
OrlandoMagic >> :
据我所知，除了开盘价和收盘价之外，条形图还有一个最大值和最小值，这可能会产生影响...嗯，作者最清楚...

问题是，所有四个闭合的条形图都有相同的OHLC--它不是从天花板来到测试器，而是从同一个网上。唯一经常出现的问题是不同时间段之间的不匹配，但它可以通过重新计算条形图来解决，而且它不仅影响测试者，也影响真实的测试者（还没有进行修正）。

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