要跟进 - 页 26

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我很高兴我给了你这种乐趣。:-)我终于成功了 !

Просто оказывается, что любой заточенный на идеальные входы алгоритм даёт плохих входов ничуть не меньше, чем хороших.

IMHO，是描述市场的方式的细节。只要它不充分（也就是说，简单地说，它是凭空捏造的），就不能指望其他东西。我也花了很多时间来思考这个问题，直到我意识到阅读咖啡渣的情况也不差。从那时起，我就改喝咖啡了。:-)

我看到你在第25页顶部的帖子。显然存在着某种相互误解。无论是在概念方面还是在预期行动方面。因此，看来你的解释与我的解释完全不一样。然而，我不会与你争论。我们没有必要达成共识。相反，既然你有意识地选择了第二种变体，我们最好不要把对方拖入争论。

每个人都有自己的方法，这很好。

团结起来，我们就会强大！"。

我们会把他们都打败!

Banza-a-a-ay!

 

我们要扔帽子吗？

Впрочем, в соответствии с моей новой верой, чем больше субъективности, тем лучше :) . Так что твой пост просто душу мне согрел :)

这只是一个 "谈话的开端"......。
给人的印象是，每个人都在门口，但没有人敢进入房子 - 你需要一只 "猫"，它会做正确的事情，并会找到最好的（根据风水:）地方.....。

关于这句话的一点：在我看来，重要的是.....，如果所有 "上下文 "的定义都堆积起来，那么即使是最复杂的系统也无法计算出这种算法（有条件地讲）....主观性，或被我讨厌的 "直觉"，而你仍然会在....。

那么，我们要找一只猫吗？:)

 
rider писал(а)>>

关于这句话的一点：在我看来，重要的是.....，如果把所有关于 "背景 "的定义堆在一起，那么没有，最复杂的系统也能计算出这种算法

如果你把所有的定义都堆在一起，你会得到一个完整的混乱。而且没有任何东西可以从它那里诞生。它只能从正确的定义中诞生。

如果你把所有的专家作家聚集在一起，他们将100%写不出任何可行的东西。只有那些有正确想法的人才会写作。

因此，让我们喝...

我们还能做什么？

 

IMHO，只有当有人真正致力于一个主题并分享其结果时，你才能在这个主题上花费愉快和有用的时间，即使他们没有给出所有的细节。而且这些人越多...呃...。这些:)，就越有机会获得高质量和长寿的线程。我认为根本不需要完全吻合的方法。问题似乎是，不是每个有兴趣的人都能充分工作（出于各种原因）。有些人忙于其他事情，有些人根本不知道怎么做，有些人割舍了以前攻击市场时留下的动机伤痕:)。问题的另一面是分享当前成果的意愿。我怀疑它与第一个因素是反相关的。因为作为...呃...。(get winded? :) )往往开始传递的不仅是对无意中给别人你的未来 圣杯 的恐惧，还有找到它的希望:) )。

简而言之，一个好的主题确实需要合格的不贪婪的 "新手":)。当然，我认为是这样。

 

以下是 "我的 "方法的一个例子。我们采取一组输入，为每个输入计算一些两个参数的值（考虑到背景）。我们得到一个二维相空间（PS）。更准确地说，是相空间的一个平面横截面，因为增加新的状态参数会增加其维度，但不需要重新计算已经计算过的参数。这恰恰是固定入口方法的优势。现在，在这个平面上，我们构建了一个轮廓对参数依赖性的粗略估计，在某种意义上，它类似于概率密度函数。我们获得了一个很好的图片



蓝点是进入点，它们位于零平面上，即在它们潜入水面下的地方，对利润的估计变成了正数。现在让我们从头看一下这个案例

我们可以清楚地看到有望获得正收益的区域（即点被表面隐藏的区域）。在这种二维的情况下，我们简直可以用手画出它们的边界。对于更大维度的相空间，我们再也离不开数学了。

问题仍然是--它到底是不是一个配件？谁知道呢 :)。IMHO，这一切都取决于参数。我不喜欢这些特别的，在我看来，它们的不变性不够。此外，我不确定对可能的利润的估计是否正确，这是很原始的。


P.S. 如果有人不明白的话--这是给合适的 "新手 "的诱饵 :) 。

 

让我质疑分析一个黑盒子（市场）的互动结果的数据对另一个黑盒子的 "解决方案 "的结果是否合适--产生投入（同样是黑盒子--对于阅读新手来说）。

;)

至于定义相空间的相关坐标系，我建议在我建议的坐标系 中再补充一个轴--与高等TF的33轴的偏差。为了清楚起见，并作为敏感度的衡量标准，我们可以采取ATR，ROC将取代我们的惯性。

第一次会做。

 

Candid，你是如何成为Candid 的？你给版主说了吗？

 
Candid писал(а)>>

以下是 "我的 "方法的一个例子。我们采取一组输入，为每个输入计算一些两个参数的值（考虑到背景）。我们得到一个二维相空间（PS）。

现在在这个平面上，我们构建了一个利润对参数依赖性的粗略估计，在某种意义上，这类似于概率密度恢复。

这里的蓝点是投入，位于零平面，即在它们潜入水面下的地方，对利润的估计变成了正数。现在让我们从上面看一下这个案例

嗯，世界上充满了奇迹。这也是我所概述的方法。如果你是它的支持者，我们在争论什么？:-)

而你是如何得到一个 "利润对参数依赖性的粗略估计"，甚至作为一个表面？

 

这很复杂，这是基本样本的交易模拟的结果。

余额3761点，订单2831，平均1.3285点/订单，最大利润6495，最大跌幅7229，余额有效值1333.1936，余额/有效值2.821

而这是在《样本外》的样本上。

余额-6950点，999个订单，平均-6.957点/订单，最大利润4347，最大缩水10614，余额有效值1630.4733，余额/SCO-4.2626。

你可以看到，结果是明显不同的，也就是说，市场在OOS的这种进入算法方面已经有了明显的不同。现在我们做一个简单的过滤器，在二维图像的坐标开始处用手切一个150x150的矩形。在X轴上，这比图片允许的要少--重点是，算法给出了另一组输入，对它来说，解决的区域是类似的类型，但更小。

我们在OoS得到。

余额4309点，订单424，平均10.1627点/订单，最大利润5436，最大跌幅4089，余额有效值801.62，余额/有效值5.3754

莫名其妙的太好了，哦，恐怕是个巧合。

Mathemat >>:

Candid, как ты стал Candid'ом? Модераторам на лапу дал?

不，那是MQ的新年礼物:)。

 
Yurixx >>:

Мдя, мир полон чудес. Это же и есть подход, который я излагал. И если ты его сторонник, то о чем мы спорили ? :-)

А каким интересно образом ты получил "грубую оценку зависимости профита от параметров", да еще в виде поверхности ?

不，这里是实时输入，在任何参数化之前设置。这正是争论的焦点所在。再读一遍 :)。事实上，我现在刚刚回到一年半前的地方。我向你保证，你当时已经知道我的做法了 :) 。 顺便说一句，这也是我似乎问过的问题:)。

那么既然有两个参数，当然会有一个面。而利润只是作为一定数量的最近点的平均数来取。

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