Согласен, фактор не маловажный. Сможете показать как практически рассчитать, облечь в математическую форму это распределения имея полный результат теста?
Как это не грустно, но Вы друзья совершенно правы. Простых решений тут нет и быть не может, грустно именно это, а не то что вы оба правы) Я и сам это понимаю, хотя "многокритериальная оптимизация" услышал впервые. Погуглил, да уж интересный темным лес), задача сама по себе сопоставимая с успешным трейдингом.
То что я пытаюсь вывести, это лишь некое приближение для практического повседневного использования, пусть и далекое от теоретического идеала, но все же лучше, чем пользуется подавляющее большинство пользователей тестера/оптимизатора. Корявенький критерий, приведенный мной выше, сочиненный на лету за пару секунд, показывается себя лучше общеиспользуемых критериев оптимизации. Помозговав коллективно можно вывести что-то более разумное. Идея линейного уравнения подкупает, засада с весами, зато критерий получается весьма гибкий, достаточно универсальный, чтобы подходить (при использовании разных весов) разным классам ТС, не так и их много..
Да и не сошелся свет клином на этом критерии, неполучится ничего путного - может, подумав, выработаем технику использования того что есть. Тоже неплохо.
Так что давайте подумаем над задачей с точки зрения практического применения. Нам же не Нобелевка нужна, а инструмент для работы. Задача-то всего ничего: отобрать хороший результат оптимизации), про лучший уже не заикаюсь, понял - не поднять). Можно пойти от противного, подумать над критерием отбраковки заведомо плохих результатов, хотя тож на то и выдет.
т.е. имеется 1000 проходов, мы имеем на каждый проход несколько показателей, как по этим нескольким показателям выбрать лучшую стратегию? или 5 лучших стратегий?
Согласен. Усложнение не даёт гарантии улучшения результата.
我只是表示它是任务的一个变体，仅此而已。
而主要的想法是将优化标准分为典型的类别（多标准优化），而不使用过滤器筛选出结果，因为过滤器可以筛选出有前途的TC类型。而死胡同的分支无论如何都会在优化结束时被丢弃，因为只有与每个类最相关的分支会被选中。
我只是表示它是任务的一个变体，仅此而已。
而主要的想法是将优化标准分为典型的类别（多标准优化），而不使用过滤器筛选出结果，因为过滤器可以筛选出有前途的TC类型。而死胡同的分支无论如何都会在优化结束时被丢弃，因为只有与每个类最相关的分支会被选中。
理论上是可以的，但实际上.....，不清楚如何在实践中实施，因此，在 "多标准优化 "过程中，即使大脑也不会沸腾....))))，之后，需要有更多的力量进行交易.....))))。
虽然很悲哀，但你们的朋友是完全正确的。我自己也明白，尽管我是第一次听到 "多标准优化"。在谷歌上搜索了一下，这是一个有趣的黑暗森林），任务本身可以与成功的交易相媲美。
我试图推导的只是一个实际日常使用的近似值，尽管离理论上的理想相差甚远，但仍比绝大多数测试者/优化者用户使用的要好。我上面提供的速成标准，是在几秒钟内临时组成的，比常用的优化标准更能显示自己的优势。我们可以集体想出一些更合理的办法。线性方程的想法非常吸引人，有一个权重的问题，但该标准原来是非常灵活的，通用性足以适用于（使用不同的权重）不同类别的TS，不是那么多的TS......
而这个标准是不够的，如果没有好的结果，也许经过一番思考，我们会想出一个使用我们所拥有的技术。这也不坏。
因此，让我们从实际应用的角度来考虑这个问题。我们不需要诺贝尔奖，但需要一个工作的工具。任务没什么：选择一个好的优化结果），我不会喊出最好的结果）。我们可以朝相反的方向走，去思考拒绝明显不好的结果的标准，尽管它也会变成那样。
Согласен, фактор не маловажный. Сможете показать как практически рассчитать, облечь в математическую форму это распределения имея полный результат теста?
变体1
战略结果的最后N次交易的累积总和，最好是有一条直线，或一条与之非常相似的线。让我们画一条直线，让我们通过斜率角度进行线性回归，估计盈利能力。此外，标准差作为一种风险衡量标准，如果我们有一个钟形的对称分布曲线，imho分散计算是正确的。在相反的情况下，我们有一个假设的交易分布，即10,10,10,10,10等等。如果总和是清楚的，那么就计算这条线上的方差，它将取决于斜率角、样本长度，在断线的情况下还取决于分散程度。仅仅是夏普的建议，我认为是不太充分的。
我将方差作为一个随机变量的散点来衡量，在这种情况下，就是交易结果与平均值的散点，但与线性回归线的散点。那么这个棘手的方差在一条直线上等于0。所以曲线越直，狡猾的差异就越小。
如果我们把线性回归的斜率角除以狡猾的方差，就会得到一个表征TC的数字。
可比的TS应以相同的手数和最后一次交易的数量进行校准。
变体2
https://www.mql5.com/ru/forum/122464
Figar0，你要估计的是稳健性，没有一个复杂的参数可以估计它。首先，你需要找到系统的最小主干，例如信号输入、输出和一个过滤器。所有的人都可能有参数，把骨干作为一个整体进行优化。它必须在最大的交易数量和广泛的参数范围内获利，最好是在不同的符号。然后是为某一对，甚至为某一段历史增加过滤器（也许它们会被过度优化）。分别分析了每个过滤器在改变参数时的结果变化。根据一些标准，决定过滤器的有用或无用。这是为了保持统计的有效性。最后的系统建成了。该系统的组装就像一个马特罗什卡娃娃，但该系统的核心应该是真正相当简单和有效的，有最大数量的交易，以保证它真的使用市场的真实属性，而不是一个幻影。
也就是说，我认为基础在于TS和分阶段评价的正确综合（每个阶段都有自己的优先级和评价参数），而不是选择一个全局的复杂参数来评价最终装配的TS。根本没有足够的信息让它来评估稳健性。
我使用一个预设的标准来评估专家在第一次近似中的结果--在其他选项中进行选择。我记得在某个冠军赛后的采访中读到过类似这样的内容。我把它称为 "资产质量"（换句话说，对 "平稳性 "的估计）--它是获得的利润（当然是按偶数手计算）与最大跌幅的比率。其中的奥妙并不十分明显--只比较交易数量几乎相同的通证是合理的，所以不能自动使用。
我也在读mehanizator写的一本关于MTS创建的有趣的书（他的电子版在Zhj有）。看起来事情是显而易见的，但却把一切都安排好了。然而，这本书的一半内容是股市的具体内容。这个周末我将 "归档 "一个系统，从我的最后一个实验性专家顾问系列（我不时地删除它们，然后开始一个新的系列:) )- 主要是为了学习。所以我想我应该把它提供给人们，以便进行更有建设性的讨论。该系统适用于D1的欧元兑美元。
事实上，我建议讨论的主题。
1.它是否稳定（尝试运行它--参数慢慢浮动，但每年都在继续工作！）；2.能否让它在交叉盘和其他没有与欧元兑美元严重校正的货币对上工作。(再次强调--如果不是这样，是否可以持续？)
Как это не грустно, но Вы друзья совершенно правы. Простых решений тут нет и быть не может, грустно именно это, а не то что вы оба правы) Я и сам это понимаю, хотя "многокритериальная оптимизация" услышал впервые. Погуглил, да уж интересный темным лес), задача сама по себе сопоставимая с успешным трейдингом.
То что я пытаюсь вывести, это лишь некое приближение для практического повседневного использования, пусть и далекое от теоретического идеала, но все же лучше, чем пользуется подавляющее большинство пользователей тестера/оптимизатора. Корявенький критерий, приведенный мной выше, сочиненный на лету за пару секунд, показывается себя лучше общеиспользуемых критериев оптимизации. Помозговав коллективно можно вывести что-то более разумное. Идея линейного уравнения подкупает, засада с весами, зато критерий получается весьма гибкий, достаточно универсальный, чтобы подходить (при использовании разных весов) разным классам ТС, не так и их много..
Да и не сошелся свет клином на этом критерии, неполучится ничего путного - может, подумав, выработаем технику использования того что есть. Тоже неплохо.
Так что давайте подумаем над задачей с точки зрения практического применения. Нам же не Нобелевка нужна, а инструмент для работы. Задача-то всего ничего: отобрать хороший результат оптимизации), про лучший уже не заикаюсь, понял - не поднять). Можно пойти от противного, подумать над критерием отбраковки заведомо плохих результатов, хотя тож на то и выдет.
如果你想要更简单的东西，但比你所拥有的更好，可以使用一个带有评价标准权重的线性方程。
我忘了再建议一个标准--系统对称性，为了避免对趋势的调整，你可以引入几个这样的标准，当然最好是有一个。简单地说，"买入 "和 "卖出 "订单之间的差额除以交易总量--这个标准应该是最小化的（实际上，划分是不必要的）。这个标准可能不适合所有的系统，因为我只见过那些卖得好，但运作成功的系统。
顺便说一下，我看，人们不太明白，主要的困难不是想评价参数（它们只是很多），而是想办法把它们集中起来，即有1000个通道，我们对每个通道有几个指标，如何在这几个指标上选择最佳策略？ 或5个最佳策略？
Azzx。
我想知道究竟有多少订单会在真实的情况下获利成交？
т.е. имеется 1000 проходов, мы имеем на каждый проход несколько показателей, как по этим нескольким показателям выбрать лучшую стратегию? или 5 лучших стратегий?
有可能将这几个指标规范化，并将其纳入国家统计局或国家统计局的一个委员会的投入。输出是OOS的利润。