最佳参数选择的机械化。找到一个共同点。 - 页 8 123456789101112131415...19 新评论 Лекарь Центозависимых 2011.10.06 08:22 #71 Avals: 不，没有绝望--有的是再投资）））。但我同意，这是个人性质的证据。只是无论你怎么看，它仍然归结为对历史的回测。即使是一个真正的测试，也已经是一个故事了））。而且，无论如何你都会遇到统计数字，如果你想获得统计优势而不是猜测游戏的话:) 我想说这是一次性性质的证明。例如，在pamm A.ri上有一个类似的案例，我记得在3个月内成功地提高了11000%。 至于统计学上的优势，它应该是存在的，但不是基于回测的。 Avals 2011.10.06 08:26 #72 OnGoing: 我想说这是一次性性质的证明。例如，在pamm A.ri上有一个类似的案例，我记得在3个月内成功地提高了11000%。 至于统计学上的优势，它应该是存在的，但不是基于回测的。 那么它只是一种优势--而不是统计学上 的优势: ) Vladimir Paukas 2011.10.06 08:28 #73 Avals: 那么它只是一种优势--而不是统计学上 的优势: ) 内））。 михаил потапыч 2011.10.06 08:29 #74 OnGoing: 我想说这是一次性的证据。有一个类似的案例 ))) 承认它是证据有什么问题？ Andrey Dik 2011.10.06 08:29 #75 lasso:IMHO。1）要优化的TS应该在恒定的批次下工作。2）一次不能超过一个位置，否则实际上已经是两个TS或更多。1) 这种情况不适合所有的TS。在某些TS中，改变 订单量 可能不是MM的一部分。 2）不一定非得是两个或更多的TS。例子：我们在每个柱子上都获得了进场信号，但订单有TP和SL，因此在一个TS内会有几个订单同时进入市场。 ////////////// 我建议如下，作为在我们已经得到的优化参数中选择参数的标准 a) 如果订单量是恒定的，那么。 K=Prr/Sub.ser. 其中。 Ppr - 盈利交易在总数中的百分比；Sub.serv - 亏损交易的最大系列 b) 如果订单量是 "浮动 "的（见第1点），那么 K=Av/Sub.ser. 其中。 Av - 盈利交易的平均价值；Sub.ser - 亏损交易的最大系列 自然，K越大越好。 Лекарь Центозависимых 2011.10.06 08:30 #76 Avals: 那么它只是一种优势--而不是统计学上 的优势: ) 这不是那么简单的，我的朋友）但关于这一点，稍后... михаил потапыч 2011.10.06 08:31 #77 OnGoing: 这不是那么简单的，我的朋友）但关于这一点，稍后... 什么时候？ Vladimir Paukas 2011.10.06 08:32 #78 Mischek: 什么时候？ 当癌症在山上时... TheXpert 2011.10.06 08:32 #79 lasso: 建设性的。 让我们在此公布对MT4（或任何其他，没问题）上的MA优化EA的结果。 而你试图夺走 "好的一套"。 如果我们发现选择方法的正确性，例如10次尝试，那么我们就使它发挥作用。自动优化器 "已经到位。 这不是建设性的。装一个内部的MA EA有什么意义？ 让我为你准备一个随机的系列，你来调整它，使它在OOS上的交易能获得利润。 Лекарь Центозависимых 2011.10.06 08:33 #80 Mischek: ))) 承认它是证据有什么问题？ 这是为数学家佩雷尔曼...这对他来说当然不是证据) 123456789101112131415...19 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
不，没有绝望--有的是再投资）））。但我同意，这是个人性质的证据。只是无论你怎么看，它仍然归结为对历史的回测。即使是一个真正的测试，也已经是一个故事了））。而且，无论如何你都会遇到统计数字，如果你想获得统计优势而不是猜测游戏的话:)
我想说这是一次性性质的证明。例如，在pamm A.ri上有一个类似的案例，我记得在3个月内成功地提高了11000%。
至于统计学上的优势，它应该是存在的，但不是基于回测的。
我想说这是一次性性质的证明。例如，在pamm A.ri上有一个类似的案例，我记得在3个月内成功地提高了11000%。
至于统计学上的优势，它应该是存在的，但不是基于回测的。
那么它只是一种优势--而不是统计学上 的优势: )
那么它只是一种优势--而不是统计学上 的优势: )
我想说这是一次性的证据。有一个类似的案例
)))
承认它是证据有什么问题？
IMHO。
1）要优化的TS应该在恒定的批次下工作。
2）一次不能超过一个位置，否则实际上已经是两个TS或更多。
1) 这种情况不适合所有的TS。在某些TS中，改变 订单量 可能不是MM的一部分。
2）不一定非得是两个或更多的TS。例子：我们在每个柱子上都获得了进场信号，但订单有TP和SL，因此在一个TS内会有几个订单同时进入市场。
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我建议如下，作为在我们已经得到的优化参数中选择参数的标准
a) 如果订单量是恒定的，那么。
K=Prr/Sub.ser.
其中。
Ppr - 盈利交易在总数中的百分比；Sub.serv - 亏损交易的最大系列
b) 如果订单量是 "浮动 "的（见第1点），那么
K=Av/Sub.ser.
其中。
Av - 盈利交易的平均价值；Sub.ser - 亏损交易的最大系列
自然，K越大越好。
那么它只是一种优势--而不是统计学上 的优势: )
这不是那么简单的，我的朋友）但关于这一点，稍后...
什么时候？
什么时候？
建设性的。
让我们在此公布对MT4（或任何其他，没问题）上的MA优化EA的结果。
而你试图夺走 "好的一套"。
如果我们发现选择方法的正确性，例如10次尝试，那么我们就使它发挥作用。自动优化器 "已经到位。
这不是建设性的。装一个内部的MA EA有什么意义？
让我为你准备一个随机的系列，你来调整它，使它在OOS上的交易能获得利润。
)))
承认它是证据有什么问题？