我们需要第二个头，甚至两个，像Garrynych风筝一样。 - 页 9 1234567891011 新评论 Andrey Dik 2010.06.03 00:43 #81 Angela: 1）我在我的自定义指标上改变了很多TS，但有一个问题我无法克服，TS显示出很高的效率，但在历史的短间隔上。我原则上不做优化，也很难优化我的指标，可变参数太多，我根据不同的策略创建了新的和新的TS，试图在广泛的范围内找到一个稳定的指标，到目前为止我还没有成功。 2）我决定尝试在一台机器上做最原始的一个，工作范围更广，但性能，与以前的版本相比，非常低。工作室里的问题：是否有希望完善这样的TS，或者根据有经验的人的经验，这样的TS没有机会？ 我还没有成功。 在我看来，第一个和第二个都缺乏适应性。而且可能需要用一生的时间来完善（结果可能是无用的）。 Andrei01 2010.06.03 06:02 #82 Angela: 我不会失去信心和希望，当我失去信心和希望时，爱就会到来！"。 :) 爱是可以没有的...爱是一种精神的东西，你知道，不是物质的东西......:) 也许你在寻找爱情而不是圣杯。:)首先确定你的真正目标是个好主意。:) Evgeniy Trofimov 2010.06.03 08:33 #83 joo: 在我看来，两者都缺乏适应性。而且可能需要用一生的时间来完善（结果可能是无用的）。 如果 "适应性 "一词是指根据结果的数量和盈利能力来启用/禁用信号，我支持你的观点曾经有一个有趣的话题，我不记得名字了，一个人通过一个既不挣钱也不赔钱的策略的例子，展示了这个开关的效果。他交易两种类型的手：1.00或0.01。他实际上绘制了一条以点为单位的利润移动曲线，如果利润高于曲线--他就交易1.00手，否则就是0.01。 Andrey Dik 2010.06.03 08:58 #84 EvgeTrofi: 如果你说的 "适应性 "是指根据结果的数量和利润率来启用/禁用信号，我支持你的观点曾经有一个有趣的话题，我不记得名字了，那里的人通过一个既不赚钱也不亏钱的策略的例子，展示了这个非常开关的效果。他交易了两种手数：1.00或0.01。他实际上是以点为单位绘制了利润曲线，如果利润高于曲线，他就用1.00手交易，否则就用0.01手。不，我不是这个意思。你说的是过滤，至于是过滤什么--信号还是仓位大小，这并不重要。 我说的是适应性。TS的变化能力。适应性可分为两种类型。 a) 参数的变化是连续的（当然，连续性意味着每条TS参数的变化，由于信号本身的离散性，较少的离散性是不可能实现的）。 b) 一段时间后改变参数。 作者显然面临着一个选择--要么致力于进一步细化TC的参数，并试图 "考虑一切"（再次，只考虑历史部分的细微差别），要么试图使TC更加粗糙（这种方法的信徒认为，TC的参数越少越好）。这两种方法都有缺点：第一种方法的稳健性低，第二种方法的利润率低。总的来说，我不理解很多人想用恒定的手数和恒定的TP和SL来测试。你知道它是如何被称为。 我强调，我们谈论的是适应性，而不是过度优化（在一段时间后进行优化）。尽管即使是过度优化也比没有好。 Andrei01 2010.06.03 09:19 #85 joo: 或尝试粗化TC（这种方法的信徒认为，TC的参数越少越好）。 减少参数并不总是与 "粗化 "TS有关。简单地说，参数可以自适应地计算，而不是对所有情况使用一些常数。因此，不难理解，恰恰是常数的方法更有问题，因为它将需要新的常数来填补其他地方的漏洞。 另外，很容易理解的是，这种在历史的某个时间间隔内对代码层面上的所有漏洞的修补，原则上不会因历史的不同而有所不同。 angela 2010.06.03 13:17 #86 joo:不，我不是这个意思。你说的是过滤，不管是过滤信号还是仓位大小，都不重要。我说的是适应性。TS的变化能力。适应性可分为两种类型。a) 参数的连续变化（连续当然意味着每条TS参数的变化，由于信号本身的离散性，不太可能实现离散性）b) 一段时间后改变参数。很明显，作者必须做出决定--要么致力于进一步完善TS参数，并试图 "考虑一切"（再次，只考虑历史区间的细微差别），要么使TS更粗放（这种方法的追随者认为TS中的参数越少越好）。这两种方法都有缺点：第一种方法的稳健性低，第二种方法的利润率低。总的来说，我不理解很多人想用恒定的手数和恒定的TP和SL来测试。你知道它是如何被称为。我强调，我们谈论的是适应性，而不是过度优化（在一段时间后进行优化）。尽管即使是过度优化也比没有好。 你说的很有道理，这也是我想走的路。我试图找到一种策略，可以在更大的范围内对TS进行调整，但到目前为止，我的灰色物质还不足以填补所有空白。 原始的方法不能提供必要的效率，本专题开始时确定的TC显示了这一点。 建立具有大量逻辑单元的复杂系统，这些单元将被训练来识别和处理个别的市场情况，这极大地提高了TS的有效性，但这种模式的反面成为调整的复杂性，更成为这些系统的调整，因为每个单元基本上都有自己的调整参数。创造越来越多的功能块，仍然不可能考虑到市场情况的无限多样性，如果我们让这些功能块静止不动，在最好的情况下，当情况发生变化时，它们会停止工作，但往往市场特征的小变化并没有使它们失效，而是扭曲了它们的工作，它们形成错误的信号。 试图以传统的方式解决适应性问题，通过TS本身内部的策略测试器运行原理，在虚拟运行中通过改变被调整的参数组合在一定时间内重新训练，是不可能的，因为大量的优化参数反映了每个块的操作，甚至遗传算法在这种情况下也没有帮助。此外，它是带有所有后果的优化，而不是纯粹的适应，而且优化不能反映市场上当前的变化，它总是至少滞后于优化所花费的时间；此外，得出的 参数在优化范围内是非常平均的，这意味着它们在任何特定时刻都不符合最佳参数。 摆脱这种僵局的方法是建立反馈适应系统，例如在振荡器中，反馈稳定了信号的频率和相位，或者在放大器中，负反馈平衡了特定范围内的振幅-频率响应。尽管这个范围内的信号在振幅和频率上都可能有很大的变化，但只要有一个操作节点，就能使系统保持在规定的限度内，而不管信号变化的性质如何。 我在这个问题上纠结了很久，直觉上觉得有一个解决方案，我一直在围绕这个问题兜圈子，但我无法掌握任何参考点，正如阿基米德所说，"给我一个支点，我将推翻地球"，所以我找不到任何这样的支点。因此，我提出了这个话题，很难找到复杂的TS的解决方案，所以我提议从最原始的一台机器上开始。 sever30 2010.06.03 16:31 #87 Angela: 摆脱这种僵局的方法是 建立反馈适应系统，例如在振荡器中，反馈稳定了信号的频率和相位，或者在放大器中，负反馈平衡了特定范围内的振幅-频率响应。尽管这个范围内的信号在振幅和频率上都可能有很大的变化，但无论信号变化的性质如何，只要有一个功能单元就能使系统保持在规定的限度内。 废话，在一个非常有趣的点... :( 人，在该段中的内容，总之... Петр 2010.06.03 16:51 #88 sever30: 废话，在最有趣的地方......我不明白......:(人们，这一段的内容，总之......) 安吉拉似乎是指纠正反馈中的RC链（如果你拿一个放大器来说）。但是，先生们，市场上没有这样简单的解决方案。有一件非常简单的事情，由于某些原因，大多数人觉得很难理解：有一个原因--有一个后果。试图预测(适应原因??)会让你一无所获。我们唯一要做的是尽可能快地对不断变化的环境做出反应--这不是一项容易的任务，但是，与试图预测价格不同，是可以解决的。 Andrey Dik 2010.06.03 17:04 #89 Svinozavr: 安吉拉可能指的是反馈中的纠正性RC链（如果你拿着放大器）。但是，先生们，市场上没有这样简单的解决方案。有一件非常简单的事情，由于某些原因，大多数人很难理解：有一个原因--有一个后果。试图预测(适应原因??)会让你一无所获。我们唯一要做的是尽可能快地对不断变化的环境做出反应--这不是一项容易的任务，但是，与试图预测价格不同，是可以解决的。 这并不像我们所谈论的预期。这是关于适应性的问题。用你的术语来说--"尽可能快地对不断变化的环境做出反应"。反正我就是这个意思，我不知道安吉拉 是不是这个意思。 Петр 2010.06.03 17:18 #90 joo: 我又不是在说预期。这是关于适应性的问题。用你的术语来说--"尽可能快地对不断变化的环境做出反应"。反正我就是这个意思，我不知道安吉拉 是不是这个意思。 当然，安德鲁。跟随，而不是期待。但是，你必须同意，再次强调也不是没有道理的。在不断的坚持下，人们恰恰试图猜测，而不是了解在某一特定时刻发生了什么。因此，不断有关于TA不工作和其他胡言乱语的说法。 所以...我只是回答了关于OOS的问题））。 1234567891011 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
1）我在我的自定义指标上改变了很多TS，但有一个问题我无法克服，TS显示出很高的效率，但在历史的短间隔上。我原则上不做优化，也很难优化我的指标，可变参数太多，我根据不同的策略创建了新的和新的TS，试图在广泛的范围内找到一个稳定的指标，到目前为止我还没有成功。
2）我决定尝试在一台机器上做最原始的一个，工作范围更广，但性能，与以前的版本相比，非常低。工作室里的问题：是否有希望完善这样的TS，或者根据有经验的人的经验，这样的TS没有机会？
我不会失去信心和希望，当我失去信心和希望时，爱就会到来！"。
:)
爱是可以没有的...爱是一种精神的东西，你知道，不是物质的东西......:)
也许你在寻找爱情而不是圣杯。:)首先确定你的真正目标是个好主意。:)
在我看来，两者都缺乏适应性。而且可能需要用一生的时间来完善（结果可能是无用的）。
如果你说的 "适应性 "是指根据结果的数量和利润率来启用/禁用信号，我支持你的观点曾经有一个有趣的话题，我不记得名字了，那里的人通过一个既不赚钱也不亏钱的策略的例子，展示了这个非常开关的效果。他交易了两种手数：1.00或0.01。他实际上是以点为单位绘制了利润曲线，如果利润高于曲线，他就用1.00手交易，否则就用0.01手。
不，我不是这个意思。你说的是过滤，至于是过滤什么--信号还是仓位大小，这并不重要。
我说的是适应性。TS的变化能力。适应性可分为两种类型。
a) 参数的变化是连续的（当然，连续性意味着每条TS参数的变化，由于信号本身的离散性，较少的离散性是不可能实现的）。
b) 一段时间后改变参数。
作者显然面临着一个选择--要么致力于进一步细化TC的参数，并试图 "考虑一切"（再次，只考虑历史部分的细微差别），要么试图使TC更加粗糙（这种方法的信徒认为，TC的参数越少越好）。这两种方法都有缺点：第一种方法的稳健性低，第二种方法的利润率低。总的来说，我不理解很多人想用恒定的手数和恒定的TP和SL来测试。你知道它是如何被称为。
我强调，我们谈论的是适应性，而不是过度优化（在一段时间后进行优化）。尽管即使是过度优化也比没有好。
joo:
或尝试粗化TC（这种方法的信徒认为，TC的参数越少越好）。
减少参数并不总是与 "粗化 "TS有关。简单地说，参数可以自适应地计算，而不是对所有情况使用一些常数。因此，不难理解，恰恰是常数的方法更有问题，因为它将需要新的常数来填补其他地方的漏洞。
另外，很容易理解的是，这种在历史的某个时间间隔内对代码层面上的所有漏洞的修补，原则上不会因历史的不同而有所不同。
不，我不是这个意思。你说的是过滤，不管是过滤信号还是仓位大小，都不重要。
我说的是适应性。TS的变化能力。适应性可分为两种类型。
a) 参数的连续变化（连续当然意味着每条TS参数的变化，由于信号本身的离散性，不太可能实现离散性）
b) 一段时间后改变参数。
很明显，作者必须做出决定--要么致力于进一步完善TS参数，并试图 "考虑一切"（再次，只考虑历史区间的细微差别），要么使TS更粗放（这种方法的追随者认为TS中的参数越少越好）。这两种方法都有缺点：第一种方法的稳健性低，第二种方法的利润率低。总的来说，我不理解很多人想用恒定的手数和恒定的TP和SL来测试。你知道它是如何被称为。
我强调，我们谈论的是适应性，而不是过度优化（在一段时间后进行优化）。尽管即使是过度优化也比没有好。
你说的很有道理，这也是我想走的路。我试图找到一种策略，可以在更大的范围内对TS进行调整，但到目前为止，我的灰色物质还不足以填补所有空白。
原始的方法不能提供必要的效率，本专题开始时确定的TC显示了这一点。
建立具有大量逻辑单元的复杂系统，这些单元将被训练来识别和处理个别的市场情况，这极大地提高了TS的有效性，但这种模式的反面成为调整的复杂性，更成为这些系统的调整，因为每个单元基本上都有自己的调整参数。创造越来越多的功能块，仍然不可能考虑到市场情况的无限多样性，如果我们让这些功能块静止不动，在最好的情况下，当情况发生变化时，它们会停止工作，但往往市场特征的小变化并没有使它们失效，而是扭曲了它们的工作，它们形成错误的信号。
试图以传统的方式解决适应性问题，通过TS本身内部的策略测试器运行原理，在虚拟运行中通过改变被调整的参数组合在一定时间内重新训练，是不可能的，因为大量的优化参数反映了每个块的操作，甚至遗传算法在这种情况下也没有帮助。此外，它是带有所有后果的优化，而不是纯粹的适应，而且优化不能反映市场上当前的变化，它总是至少滞后于优化所花费的时间；此外，得出的 参数在优化范围内是非常平均的，这意味着它们在任何特定时刻都不符合最佳参数。
摆脱这种僵局的方法是建立反馈适应系统，例如在振荡器中，反馈稳定了信号的频率和相位，或者在放大器中，负反馈平衡了特定范围内的振幅-频率响应。尽管这个范围内的信号在振幅和频率上都可能有很大的变化，但只要有一个操作节点，就能使系统保持在规定的限度内，而不管信号变化的性质如何。
我在这个问题上纠结了很久，直觉上觉得有一个解决方案，我一直在围绕这个问题兜圈子，但我无法掌握任何参考点，正如阿基米德所说，"给我一个支点，我将推翻地球"，所以我找不到任何这样的支点。因此，我提出了这个话题，很难找到复杂的TS的解决方案，所以我提议从最原始的一台机器上开始。
摆脱这种僵局的方法是 建立反馈适应系统，例如在振荡器中，反馈稳定了信号的频率和相位，或者在放大器中，负反馈平衡了特定范围内的振幅-频率响应。尽管这个范围内的信号在振幅和频率上都可能有很大的变化，但无论信号变化的性质如何，只要有一个功能单元就能使系统保持在规定的限度内。
废话，在最有趣的地方......我不明白......:(人们，这一段的内容，总之......)
安吉拉可能指的是反馈中的纠正性RC链（如果你拿着放大器）。但是，先生们，市场上没有这样简单的解决方案。有一件非常简单的事情，由于某些原因，大多数人很难理解：有一个原因--有一个后果。试图预测(适应原因??)会让你一无所获。我们唯一要做的是尽可能快地对不断变化的环境做出反应--这不是一项容易的任务，但是，与试图预测价格不同，是可以解决的。
我又不是在说预期。这是关于适应性的问题。用你的术语来说--"尽可能快地对不断变化的环境做出反应"。反正我就是这个意思，我不知道安吉拉 是不是这个意思。
当然，安德鲁。跟随，而不是期待。但是，你必须同意，再次强调也不是没有道理的。在不断的坚持下，人们恰恰试图猜测，而不是了解在某一特定时刻发生了什么。因此，不断有关于TA不工作和其他胡言乱语的说法。
所以...我只是回答了关于OOS的问题））。