TSR--重振交易系统 - 页 11

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Reshetov:

因此，星星并不是同时排列的。虽然这他妈的有什么关系，最重要的是几乎所有的结果（除非你算上那些对证明或证明什么都没有用的个别发牢骚的人）都收敛了利润，现在（没有）希望的TA的问题可以画上一个句号。



利润在哪里？你有任何像样时期的实时统计资料吗？否则，像往常一样，你拿出你所谓的 "书呆子 "的东西，然后情节是 "分支和论坛可以被关闭":)再一次对有天赋的人来说--不要混合狗屎，你会得到狗屎的结果。而用这种方法是不会有什么好结果的。:)

需要对系统的稳健性进行评估，为此有许多方法。而不是通过试衣来过滤掉适合的人。而当你找到稳健的系统时，将不需要对它们进行相互过滤，因为通常它们给出的是离散的输入/输出信号，实际上在时间上并不重叠。同时，他们可以在一个方向上保持姿势相当长的时间。

 
Avals:
...需要对系统的稳健性进行评估，为此有许多方法。
阿瓦尔斯，你能引用这些方法吗？我想从数学上估计TS的稳健性，不仅是在历史上（通过一个特定的数字），还包括它在未来的预测。另外，最好是这种预测与现实相吻合，至少在统计学上是如此（关于OOS的）。
 
voltair:
阿瓦尔斯，你能举出这些方法吗？在这里，我想从数学上估计TS的稳健性，不仅是在历史上（通过一些特定的数字），还包括它在未来的预测。另外，最好是这种预测与现实相吻合，至少在统计学上是如此（关于OOS的）。


简而言之--系统的每个元素、过滤器、输入输出条件都可以相对单独地评估稳健性。而每个元素都必须成功通过这一测试。一个好的过滤器，例如，当收紧过滤条件时，应该持续改善结果的质量（增加PF，减少缩减，等等）。如果没有发生这种情况--应该丢弃。这可以用通常的测试器来实现，并查看过滤器的某一参数的优化结果。

还有其他方法，但我懒得在这里写太多了 :)

 
Avals:
... 简而言之--系统的每个元素、过滤器、输入-输出条件都可以相对单独地评估其稳健性。 ...
好吧，告诉我（或给我一个链接）如何评估一个过滤器的稳健性。你可以把整个TC视为某种过滤器，毕竟。
 

如果TS有N个显性和隐性输入参数。然后，当优化所有的时候，我们将得到不同特征（利润、PF、FS、缩减等）的（N + 1）维度的表面。

这些表面中的每一个都应该是 "光滑的"。如果不是这种情况，那么至少有一些输入参数是一个拟合过滤器。

 
voltair:
好吧，告诉我（或给我一个链接）如何估计过滤器的稳健性。有可能将TC视为某种过滤器。


是的，大多数TC可以被认为是一组过滤器的逻辑联盟。即一组布尔变量和操作，以及，或，不与它们。还单独计算输入/输出水平。这并不适用于神经元和模糊逻辑。

我没有这个链接。这是在蜘蛛上讨论的。作为一个简单的例子，例如，计算智商水平对一个人的身高的依赖性。假设规则（需要检查）：身高越高，智商越低。 然后我们有身高--智商水平的统计。利用它，我们计算出子样本的高度>H-平均智商。如果从某个水平开始，随着列举X的每一步，平均智商水平逐渐下降，那么它是合理的而不是随机的机会就会大大增加。如果它随着X的增加而上升和下降，那么它可能不是，必须发现它是假的或重新表述。

还有其他的统计技术，还有非统计的技术--逻辑的技术。

 
Avals:
...在蜘蛛上讨论过。举个简单的例子，例如计算智商水平对一个人的身高的依赖性。假设一个规则（需要检查）......。如果从某个水平开始，每列举一步X的平均智商水平就会逐渐下降，那么这个规则真的有道理而不是侥幸的机会就会增加很多。
谢谢!总的来说，这个想法似乎很清楚，但最好是把它发展成与真正的TC有关的实践。在您看来，在他们的情况下应该采取什么措施？
hrenfx:
如果一个TS有N个显性和隐性输入参数。然后，当优化所有的时候，我们将得到不同特征（利润、FF、FS、缩减等）的（N + 1）维度的表面。这些表面中的每一个都应该是 "光滑的"。如果不是，那么至少有一些输入参数是一个拟合过滤器。
哇，这与我的观察非常接近。我甚至引入并正在计算我的 "平滑度系数"。你有没有想象过这样的表面？或者估计一下他们一般的平稳性？
 
voltair:
谢谢你!总的来说，这个想法似乎很清楚，但最好是把它发展成真正的TC的实践。在您看来，在他们的情况下，应该采取什么样的依赖性呢？
任何过滤器。为建立一个特定的系统使用什么过滤器是一个单独的话题。这取决于系统的类型（它所使用的模式的属性）。适用于任何类型系统的通用过滤器并不存在。它们可以基于波动率，基于某一时间段的移动阈值，基于体积值，或基于时间。有很多变种 :)
 
voltair:
你有没有想象过这样的表面？还是你对他们的平稳性进行了一般的估计？

1和2输入参数的可视化是MT4的标准配置。建议之一，当输入一个新的输入参数（过滤器）时，只优化它，并观察曲线的平滑度。

我从视觉上估计表面的光滑程度（二维和三维）。对于更多维度的表面，没有做平滑度的估计。一直以来，把一切都归结为二维和三维的情况就足够了。

你如何计算你的 "平滑度系数"？

 
Reshetov:

2.Joo报告说，他的方法需要不断重新优化。在OOS上，我的利润在3到5个月内一直在稳步增长。也 就是说，不需要系统地、持续地运行计算机。

我有几个关于它的问题。

1.在这3-5个月里，是什么让你在OOS上有稳定的利润增长？

2.你在上面赌钱吗？

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