试穿和实际模式之间的界限在哪里? - 页 17

 
Avals: 例如,繁荣国家的股票指数有一个持续增长的趋势。

这里不再有非平稳性。有一个全球性的模式--

阿瓦尔斯 :"让利润增长,减少损失"

)))

paukas : 这取决于你在哪里工作。;)

当然))))这取决于地点、方式、时间和最重要的 "多少钱?" ))))

 
Reshetov:
再次为特别有天赋的人提供:在OOS上运行,并根据结果选择最好的一个。另一件事是,在MT中,即使是1000次测试,这个程序也是有问题的。至少,你需要一个程序 来解析优化结果,并通过命令行在终端启动测试,将参数替换成*.set文件,然后解析测试结果并将其放入文件。即使在这样的自动化之后,它也都是非常缓慢的,而且应该关闭声音,否则哔哔声会让你的耳朵发昏。

1)感谢您的高度评价。

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2)已经实施。我无法在选择方法中找到任何稳定的模式。

自从这些帖子以来,已经发生了很多变化,变得更好了)),但是,问题仍然没有结束。

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3) 而且最重要的是。我们在这里都讲不同的语言。我们用概念来操作,但每个人都把自己的意义放在这个概念上。

因此,在这种状态下,原则上很难就任何事情达成一致,也很难说服对手。

一个例子?

讨论已经到了第16页,我才知道 OOS 是 "不同的"。

然而!(如V.V.所写)起初,读完你的帖子后,我对着太阳穴摇了摇手指,但后来我明白了,我们谈论的是不同的时期。


我的优化期是一体的,不可分割的。( jooAvals 已经写过关于金融市场中这种划分的危害。)

但与此同时,后处理分析功能,允许我设置一个条件,例如。

-- 我建议选择所有的优化通道,其中某个最终段(例如,用网格标记的1/5)满足SP、PDF或其他参数的某些值。

在我看来,这种方法更加正确,而且某种程度上包括了也没有拒绝你的变体。

 
LeoV:

这里不再有非平稳性。有一个全球性的模式--

)))

非平稳性并不排除规律性的存在。甚至是几乎不变的 :)

非平稳性纯粹是一个数学概念--如分布随时间变化,或其参数变化

 
lasso:

我的优化期是一体的,不可分割的。( jooAvals 已经写过关于金融市场中这种划分的危害)。

但同时,后处理分析功能,允许我设置一个条件,比如说。

--选择所有的优化通道,其中一些最终的段(例如图中标有网格的1/5)满足PF、FS或其他参数的某些值。

在我看来,这种方法更加正确,因为它包括而且不拒绝你的变体。

当一些事情看起来,有必要接受洗礼 (c) 流行谚语

而为了不显得和不出现故障,采用了前瞻性测试。他们并不保证,但他们将苍蝇从肉片中分离出来。

PF和FS可以在测试器中画出你想要的东西。但你不能把它放在面包上,然后把它放在你的口袋里。

今年夏天,我的两个朋友没有设法发现任何金块,尽管他们用非常昂贵的高科技金属探测器搜索了所有的山脉。他们带回了两个黄铁矿的背包,他们愚蠢地将其误认为是黄金。如果这些家伙学过物理,他们就能通过密度来区分黄铁矿和金子,因为同样体积的金子比铅重,他们很难拖动两背包的金块。

但这并不意味着勘探业务是在浪费时间。有经验的矿工从来不带金属探测器进山,那是绝对没有用的。

 
Avals:
例如,繁荣国家的股票指数有一个持续上升的趋势。而 "让利润上升,减少损失 "的愚蠢规则是利用非平稳性,对多头进行正摩。诚然,这也是为什么下降的速度比增长期快得多的原因)))。盈利是由几个非常不稳定的交易组成的 :)


一年多来,我一直饶有兴趣地关注着你的帖子)。此时此刻,这个论坛上没有人比你有更好的交易效率;)

 
storm:


我一直饶有兴趣地关注着你的帖子,已经有一年多了。此时此刻,这个论坛上没有人比你有更好的交易效率;)


非常感谢)))),当你写的时候,你就开始明白了:)
 
Reshetov:

当有事情出现时,你应该接受洗礼 (c) 民间谚语

而为了不让它看起来和故障,...............

谢谢你。一个非常丰富的答案。

我没有更多问题要问你了。

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有趣的是,听听那些了解这一切的人的意见。

 
lasso:

--选择所有的优化通道,其中一些最终的段(例如图中标有网格的1/5)满足PF、FS或其他参数的某些值。

在我看来,这种方法更加正确,包括并不拒绝你的版本。

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听取那些了解我们所谈论的内容的人的意见是很有意思的。


恐怕我也不明白,在训练期看PF、PV和其他东西的意义是什么? 我们谈论的是什么具体价值?
 
我不知道是否有人检查过有学习期的BP的重复性的OOS?会不会是OOS与....,完全一样呢?更短的学习曲线。把它放在真正的--无赖。
 
Figar0:

恐怕我也不明白,但在训练期间看PF、FS等有什么意义? 我们谈论的是什么特定的价值观?


其含义与雷谢托夫的完全相同

雷舍托夫
在OOS上运行它,并根据结果选择最佳的一个。


Joo 在第3页写到的负面效应消失了。

joo:

这就对了。根本没有更好的方法来检查TS的优化程度(不适合)。

仍有一个问题。这种优化的意义恰恰是在OOS的价值上滞后了。嗯,是的,人们可以说,剩下的就是优化TC到现在。

Booga-ha!而且没有测试OOS期来进行比较。

人们不禁想到,我们必须选择尽可能小的OOS尺寸来增加优化的相关性。但问题就在这里--OOS越小,实时TS失败的概率就越大。

可以说,它是一根有两头的棍子。甚至是三端。


老实说,我甚至不知道如何更好地解释它。我甚至编了一张照片。

请提出具体的问题,我将努力做到具体的回答。