以移动平均顾问为例,MTS的活动频谱和AFC - 页 4

 
FION писал(а)>>
类似的事情在很久以前就已经实现了。自我培训专家(lsv)"。

不,那里有一首不同的歌--模式和训练。

我们不对专家顾问进行培训,但允许它只在某些量子频率下进行交易。这不会使他更聪明。

 
jartmailru писал(а)>>

也就是说,有一些MTS包含一个周期依赖。事实上,你是说MTS(交易系统)相对于周期定义正确这一条件的行为是不变的......。也就是说,如果我已经定义了一个时期,并在MTS中输入了一个数字,那么MTS将*正确地工作,并与过去的数据相同?

即使您的MTS交易不是按信号而是按时间--例如:每周二14:00开放交易--频率过滤仍然是可能的。只有在一种情况下,该系统是无能为力的--信号是由随机数发生器产生的,因为这种信号的重复性是随机的。

===

如果你在谈论--这些频率是否会有利润,那么,未来 "钱在哪里"?对所有的人来说,这不太可能,但对大多数人来说,是的。 一些以前亏损的频率可能变得有利可图,而另一些则可能变得有利可图。一切都在发展中。

 
DC2008 >> :

{...}不太可能所有的人都是这样,但大多数人是这样的。

反问:平均而言,有多少盈利的频率

保持盈利?这些统计数字是在什么时间间隔内收集的,窗口的平均尺寸是多少?

关键是,你甚至不需要在一般情况下画任何频率。

在这里,我们谈论的是切换到不同类型的思维--不是一个特定的带参数的MTS,而是一套MTS。

而你如何对它们进行编号--按频率、按指数--一般来说,没有什么区别。

在某些时候,他们给出了一个结果--然后在OOS上运行--然后在向前(真实)运行。

当然,最好的是被选中的。你的系统中是否有至少一年的此类运行的统计数据?

 

jartmailru 写道>>。

  • "...平均多少次有多少个盈利的频率继续盈利......"--这个问题太具体了。要回答这个问题,你需要分析具体的数据。大多数Mts量子频率的活动谱在质量上是相同的(即共振带在相同的频率上),然而所有这些的振幅是不同的。至于AFR,它就像指纹一样:每个MTS都有自己的和独特的。
  • "...在什么时间间隔和什么平均窗口大小收集统计数据?" - 这是一个很好的问题!看来,分析的历史数据时间越长,统计学上的结果就越有可能。但这里有一个细微的差别:我认为2006年以前的数据不能使用。为什么不呢?只有懒惰的EA才不会在这个时期显示出巨大的成果。因此,我以2006-2008年为例进行分析。我还检查了2009年的准备好的EA。
  • "...我们谈论的是转换到一种不同的思维方式--不是一个特定的带参数的MTS,而是一套MTS......" - BRAVO!!这正是需要做的事情。事实上,这整个量子分析的事情就是为了创造这样一个EA,而不是相反。我没有统计数据,因为研究还没有完成。我研究一个量子大约需要16个小时,而512个频率--这就是它的工作量。我正在努力加快它的速度,但还没有突破。
 
DC2008 >>:

jartmailru писал(а) >>

  • "...идет речь о переходе к другому типу мышления- не конкретная МТС с параметрами, а набор МТС..." - БРАВО!!! Именно так и нужно делать. Собственно весь этот квантовый анализ был разработан для создания именно такого советника, а не наоборот. Статистики у меня нет, поскольку исследования ещё не завершены. На исследование одного кванта уходит примерно 16ч, а частот 512 - вот и считайте какой объём работ. Пытаюсь ускорить, но прорыва пока нет.

16个小时是有点长。你真的手动收集统计数据吗?这是我的数据:收集3000个不同组合的输入数据的结果(3000个交易系统:-) ),然后取20个最好的,通过 "优化 "运行,然后通过 "前进 "运行5个最好的--这正好需要一分钟时间这是我在解决选择概率网络输入的问题。说实话,我在选择数据和选择老师方面都没有表现出适当的想象力,因此,除了计算速度,我没有什么可夸耀的;-)

 
jartmailru писал(а)>>

16个小时是有点多。

而这是在i7 965和6个同步优化器上。

 
也许你是在 "所有刻度 "模式下测试的?我有一个 "在酒吧开业时 "运行的测试器。
 
jartmailru писал(а)>>
也许你是在 "所有刻度 "模式下测试的?我的测试器 "在酒吧开放时 "工作。

我比较了两种方法的结果:时间几乎减半,但计算质量却不尽如人意。

 

来源于专家顾问的移动平均线

战略测试仪报告
移动平均数
(Build 225)


符号 欧元兑美元(欧元对美元)
期间 1分钟 (M1) 2009.01.02 05:01 - 2009.10.09 11:49(2009.01.01 - 2009.10.11)。
模型 所有刻度线(基于所有最小的可用时间段的最准确方法)
参数 手数=0.1;最大风险=0.02;递减因子=3;移动周期=12;移动位移=6。
历史上的酒吧 262484 模拟的蜱虫 8743398 仿真质量 25.00%
图表不匹配错误 0
初始存款 1000000.00
净利润 -9178.80 利润总额 24196.20 全部损失 -33375.00
盈利能力 0.72 预期报酬率 -1.58
绝对缩水 9210.80 最大缩水 9552.60 (0.95%) 相对缩减 0.95% (9552.60)
交易总额 5798 空头头寸(赢利百分比) 2909 (29.87%) 多头头寸(赢利百分比) 2889 (30.18%)
盈利的交易(占全部的百分比) 1741 (30.03%) 亏损交易(占全部的百分比) 4057 (69.97%)
最大的 有利的贸易 241.00 亏损交易 -136.10
平均值 有利的交易 13.90 亏损的交易 -8.23
最大数量 连赢 8 (74.00) 连续损失(亏损) 27 (-232.00)
最大 连续盈利(赢的次数) 241.00 (1) 连续损失(损失次数) -256.30 (6)
平均值 连续赢利 1 连续损失 3

同样的专家顾问,但在应用频率滤波器后

战略测试仪报告
移动平均数
(Build 225)


符号 欧元兑美元(欧元对美元)
期间 1分钟 (M1) 2009.01.02 05:01 - 2009.10.09 11:49(2009.01.01 - 2009.10.11)。
模型 所有刻度线(基于所有最小的可用时间段的最准确方法)
参数 手数=0.1;最大风险=0.02;递减因子=3;移动周期=12;移动位移=6。
历史上的酒吧 262484 模拟的蜱虫 8743398 仿真质量 25.00%
图表不匹配错误 0
初始存款 1000000.00
净利润 1810.50 利润总额 7835.00 全部损失 -6024.50
盈利能力 1.30 预期报酬率 10.23
绝对缩水 384.00 最大缩水 884.80 (0.09%) 相对缩减 0.09% (884.80)
交易总额 177 空头头寸(赢利百分比) 73 (45.21%) 多头头寸(赢利百分比) 104 (54.81%)
盈利的交易(占全部的百分比) 90 (50.85%) 亏损交易(占全部的百分比) 87 (49.15%)
最大的 有利的贸易 453.80 亏损交易 -260.70
平均值 有利的交易 87.06 亏损的交易 -69.25
最大数量 连赢 7 (663.60) 连续损失(亏损) 5 (-471.90)
最大 连续盈利(赢的次数) 759.00 (4) 连续损失(损失次数) -471.90 (5)
平均值 连续赢利 2 连续损失 2

 
DC2008 >> :

最初的移动平均数专家顾问 同样的专家顾问,但在应用频率过滤器之后

也就是说,我们采取了最初的专家顾问的结果,并使用它们来建立过滤器。

然后,在事先知道交易分布的情况下,我们得到了结果?

它与通过一些实例收集统计数据有什么不同?

在一系列成功和不成功的交易中?

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我们为什么不使用一个概率网络,它只需存储

所有的时间都要打开--而不是运行它?

或者你可以用Reshetov的EA中的感知器过滤交易:-)。

尽管如果你知道感知器的系数--为什么你需要原始EA :-)。

结果可能会好得多。

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如果你按规则行事--那么请善意地衡量一下光谱。

上半年,并在下半年应用它。