Мы совершенно чётко видим области, сулящие нам положительное МО прибыли (то есть области, где точки скрыты поверхностью). В данном двумерном случае мы можем нарисовать их границу буквально вручную. Для больших размерностей фазового пространства без математики обойтись уже не удастся.
Остаётся вопрос - подгонка это или нет? Фиг его знает :). ИМХО, всё зависит от параметров. Вот эти конкретные мне не нравятся, они по моему мнению недостаточно инвариантные. К тому же я не уверен в корректности оценки вероятного профита, она весьма примитивна.
Ну хорошо, пусть реалтаймовые входы. Но ты же не от фонаря входил ? Ведь был же какой-то источник принятия решений ? Вот он и задал неявно алгоритм определения точек фазового пространства, по которым далее оценивается разделение его на контексты.
... Но лучше сразу строить зависимость не от профита, а от более комплексного показателя, который учитывает еще и гладкость эквити - например ПФ. Тогда правда нужно вводить еще и дополнительное условие достоверности - учитывать параметры при которых число сделок не менее 100 например.
Примерно так и я вижу, только уточню, что под перемещением в пространстве нужно подразумевать изменение параметров задающего сделки алгоритма, а не параметров состояния. То есть это скорее подстройка стратегии под контекст. Тоже скользкая дорожка, идти можно, но тщательно контролируя корректность действий, имхо.
Подозреваю, что не понимаю и половины той терминологии, в которой написано. По этому, не могу сказать ни да, ни нет. Могу только сказать, что то о чем вел речь я не имеет отношения к подстройке стратегии под контекст (чем бы этот контекст не был).
希望还没有消失。我最近一直在努力完成蟑螂主题，到目前为止，几个月前在《不可居住》上停滞不前。流了很多水，想法发生了很大的变化，试图摆脱让你感到恐惧的不合理的参数化。更确切地说，原来的想法仍然是一样的，微不足道的，但有一个多货币形式的 "绑定"，这在技术上不是那么容易做到的，因为需要数据的同步。但希望我能够应对这些问题。
而你的想法是好的，非常好。我必须考虑一下，以提出一些棘手的问题。
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。而利润只是按一定数量的最近点取平均值。
好了，让我们进行实时输入。但你没有从火炬中进入，是吗？有一个决策来源，不是吗？因此，他隐含地设定了确定相位空间的点的算法，通过这种算法，他的划分语境被进一步评估。我们之间仍然存在着误解。我认为，交易决策点应该提前设定（你已经用一连串的交易完成了这一点）。而相位空间的参数化是后来根据代表交易的点的聚类要求而独立寻求的。(关于NS在这种方法中的应用，你是完全正确的 - 这是不言而喻的，特别是对于2个以上的参数）。确切地说，这个方案已经实施了。祝贺你，有趣的结果!
我不太明白关于表面的问题。所以你真的把它平均到了某个局部区域？你有足够的交易密度吗？什么叫最接近？
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 :) 。
这不是一个拟合，而是一个统计数字，需要额外的研究，这可能会放弃这个参数化，或增加它正确的机会。
实质上，它是对最佳区域宽度的定义，只是同时针对2个参数。最佳区域越宽（对于二维的情况，区域越真实），越好。然而，最好不要直接建立对利润的依赖，而是建立对更复杂的指标的依赖，这也考虑到了股权的平稳性，比如说FF。然而，在这种情况下，我们将不得不引入一个额外的可信度条件--当交易次数至少为100次时考虑参数。
此外，我们还可以另外研究最佳区域。一个好的指标是在收紧过滤器参数时，系统在利润/风险方面的持续改善。如果你把PF作为估计的基础，它应该增加，但交易的数量同时减少。事实上，事实证明，部分交易是按顺序选择的。也就是说，如果我们有，比如说，1000个交易，当过滤能力弱时，我们会有越来越少的交易，但对它们的FF却在增加。这是一个重要的统计指标，表明过滤器起作用，并真正显示出背景。如果有一个以上的参数，每个参数必须有这个属性。虽然如果他们在逻辑上是一个整体，他们不一定要这样。
最终将选择具体的过滤器参数作为高PF和总利润（实际上是交易数量）之间的折衷方案。但系统的性能也可以根据股权来检查，其过滤参数不那么严格。这将是一个更好的指标，因为将有更多的交易。
Мы совершенно чётко видим области, сулящие нам положительное МО прибыли (то есть области, где точки скрыты поверхностью). В данном двумерном случае мы можем нарисовать их границу буквально вручную. Для больших размерностей фазового пространства без математики обойтись уже не удастся.
Остаётся вопрос - подгонка это или нет? Фиг его знает :). ИМХО, всё зависит от параметров. Вот эти конкретные мне не нравятся, они по моему мнению недостаточно инвариантные. К тому же я не уверен в корректности оценки вероятного профита, она весьма примитивна.
这不是一个配件。虽然，谁知道合适的定义是什么。
映射结果的想法是一个好主意，它是一个分析工具。不幸的是（也许反之亦然），它没有被广泛使用。下一步，确定可持续的盈亏领域，并在一段时间内跟踪这些领域。如果找到了这样的区域，并且它们在空间（参数的变化）和时间上都是稳定的--我们勇敢地走到该区域的中心--好吧！这就是我们的目标。;)很明显，在实践中存在一些微妙的问题--但总体思路是一样的。
Ну хорошо, пусть реалтаймовые входы. Но ты же не от фонаря входил ? Ведь был же какой-то источник принятия решений ? Вот он и задал неявно алгоритм определения точек фазового пространства, по которым далее оценивается разделение его на контексты.
为什么隐含地，相当明确地。实际上，这是算法的主要任务。我正在以同样的方式实时计算参数值，但它们与选择进入和退出点无关。然后，在定义了上下文过滤器之后，我们将能够通过这些参数来禁止或允许交易。但将不可能移动进入和退出点。
是的，但你认为他们应该是完美的作品。我一直试图向你解释，这是你视野 中最薄弱的地方。因为，通过做你的工作，然后试图在实时中找到你的输入和输出，你会得到我的出发点。我从来没有说过要反其道而行之:)。
之后，根据代表交易点的聚类要求，独立寻求相空间的参数化。
你不是混淆了什么吗？似乎到目前为止，我们已经将价格序列参数化，这些参数形成了相位空间。
我并没有完全理解表面的情况。那么，你实际上是在一些局部地区平均了它？你有足够的交易密度吗？你说的最接近是什么意思？
嗯，还能怎么说。每个蓝点是一个交易，它在这个相位面上有坐标，（Xi, Yi）。对于相平面(X,Y)的每一点，我们可以计算到每个蓝点的距离，例如通过欧几里得：(X-Xi)^2+（Y-Yi）^2。每个蓝点都有一个利润，正的或负的。我们对最接近X和Y的10个蓝点感兴趣。对他们的利润进行平均，得到每一个点（X,Y）的表面坐标Z。也就是说，我们不设置平均半径，而是考虑邻居的数量，平均半径可以是任何东西。
顺便说一下，我已经做了一个加权高斯求和的变体，我仍然需要了解，从什么角度考虑西格玛应该被归一化:)。然而，在人口稠密的地区，结果却很相似。
P.S. 再次强调：我的交易不仅有非理想的利润，没有什么能禁止其中一些交易不赚钱。
... Но лучше сразу строить зависимость не от профита, а от более комплексного показателя, который учитывает еще и гладкость эквити - например ПФ. Тогда правда нужно вводить еще и дополнительное условие достоверности - учитывать параметры при которых число сделок не менее 100 например.
原则上我一直在做，作为一个选项，平均的不是利润，而是利润的符号（+1或-1）。这可以被认为是某种地方性PF。但一般来说，具有刚性投入和产出的利润值也是背景的一个函数，所以目前的变体对我来说似乎更合适。但上述图片用于平均的点数正好是100:)。
为了控制股权质量，我现在按股权看最大利润/最大缩水比率和线性回归参数（斜率和有效值）。
PF可能 对调查最佳区域有帮助 。
最终将选择具体的过滤参数作为高FF和总利润（实际上是交易数量）之间的折衷方案。但在这种情况下，也可以根据具有不那么严格的过滤参数的股权来检查系统性能。这将是一个更好的指标，因为将有更多的交易。
这是个奇怪的把戏。我认为过滤收紧后贸易统计数据的减少是一个严重的问题。
..
.选择稳定的盈亏领域并及时跟踪这些领域。如果找到这样的区域，并且它们在空间（参数的变化）和时间上都是稳定的，我们就可以很容易地找到区域的中心--而且好了！"。;)
我大约是这么看的，只是我澄清一下，我们所说的空间移动一定是指算法设置交易的参数变化，而不是状态参数。也就是说，这反而是对环境的一种策略调整。这也是一个滑坡，你可以去，但要小心控制行动的正确性，imho。
Примерно так и я вижу, только уточню, что под перемещением в пространстве нужно подразумевать изменение параметров задающего сделки алгоритма, а не параметров состояния. То есть это скорее подстройка стратегии под контекст. Тоже скользкая дорожка, идти можно, но тщательно контролируя корректность действий, имхо.
我怀疑我不理解所写的一半的术语。因此，我不能说是或不是。我只能说，我所说的与根据背景（无论背景是什么）调整策略无关。
Подозреваю, что не понимаю и половины той терминологии, в которой написано. По этому, не могу сказать ни да, ни нет. Могу только сказать, что то о чем вел речь я не имеет отношения к подстройке стратегии под контекст (чем бы этот контекст не был).
那么是我被冲昏了头脑。显然，你的意思是，随着时间的推移，表面变形会导致最佳区域的转移。
为什么隐含地，相当明确地。实际上，这是算法的主要任务。我正在以同样的方式实时计算参数值，但它们与选择进入和退出点无关。然 后，在定义了上下文过滤器之后，我们将能够通过这些参数来禁止或允许交易。但将不可能移动进入和退出点。
嗯，这就是我所说的。在构建上下文的阶段，参数不应该与入口/出口点有任何关系。然而，当聚类完成后，这些数值已经可以发挥输入-输出过滤器的作用。而移动它们首先是不可能的。特别是在你的情况下，当这些点被作为聚类的基础时。
是的，但你认为它们应该是完美的输入。我一直试图向你解释，这是你视野 中最薄弱的地方。因为，做你的工作，然后试图实时找到你的输入和输出，会让你达到我的出发点。我从来没有说过这是另一种情况:)。
你看，如果我们谈论的是利润最大化（这就是我们所谈论的构建TS的初始标准），那么应该用理想的投入来选择FP的最佳（理想）参数化。理想情况下（:-），那么我们可能根本不需要一个外部交易过滤器，FP参数就足够了。但如果我们谈论的是一个现成的I/O策略，那么这只是另一个问题--通过FP聚类方法对现有策略进行优化。如果战略是值得的，结果也会是好的。而方法也是一样的。
因此，你可以说是相反的：通过做我的工作，我实现了一个结果，绕过了在平面上创建一个I/O战略这一非常主观的步骤。
然而，我希望你明白，这些选项并不是相互对立的。只要能产生效果，哪一种都适合。
你确定你没有感到困惑吗？到目前为止，我们对价格序列进行了参数化，这些参数形成了相位空间。
我们正在对这个过程进行参数化。换句话说：我们创建一个过程的模型，它显然会有一些参数。这个模型应该允许我们读出必要的数字来描述这个过程，比如说MO。或预期利润。而如果我们用描绘交易的点来构建利润的表面和随后的FP的聚类，那么这与我之前说的任何话都不矛盾，也与我之后说的任何话都不矛盾。而你当然是对的--这些是形成FP的参数。
你的是什么呢？
嗯，还能怎么说呢。每个蓝点是一个交易，它在这个相位面上有坐标，（Xi, Yi）。对于相平面(X,Y)的每一点，我们可以计算到每个蓝点的距离，例如通过欧几里得：(X-Xi)^2+（Y-Yi）^2。每个蓝点都有一个利润，正的或负的。我们对最接近X和Y的10个蓝点感兴趣。对他们的利润进行平均，得到每一个点（X,Y）的表面坐标Z。也就是说，我们不设置平均半径，而是考虑邻居的数量，平均半径可以是任何东西。
顺便说一下，我已经做了一个加权高斯求和的变体，我还需要了解，从什么角度考虑西格玛应该被归一化:)。然而，在人口稠密的地区，结果却很相似。
P.S. 再次强调：我的交易不仅有非理想的利润，而且没有什么能禁止其中一些交易无利可图。
...
嗯，我以为我对你所说的有一个粗略的概念，但通过这个帖子，你完全摧毁了这种误解:)。但我想弄清楚它的底细。我们按部就班、小步快跑地开始如何？以一个参数为例。
所以，这里是价格系列，在这里你沿着它走，在每个条形图上你计算参数。还是在每一次打勾时？
然后你从这些值中建立一个相空间。你说过，相位轨迹必须是连续的。所以你把所有的价值都拿走了？从每个条形图（从每个刻度线）？
如果没有，你如何确定在哪些时间点取值进行进一步分析？那么你是在什么意义上谈及连续性的呢？