一个意外还是一个未被认识到的模式？ - 页 2 123456789 新评论 vladzeit 2019.01.01 15:00 #11 elibrarius: 但历史的主要部分是适应历史或寻找模式。 如果该策略的远期回报得以保留，那么就找到了一个模式，如果没有，那么就只是对故事的一种配合。好的，谢谢你。我会试一试的，我去熟悉一下前方的调整) Aleksey Nikolayev 2019.01.01 15:22 #12 Yousufkhodja Sultonov:阿列克谢，符合模式发现任务的优秀文章，特别是关于微不足道的利润的冷静结论，这与我的结论不谋而合。让我们以这种方式寻找新的方向。谢谢你的链接。谢谢你。在这样一个简单而明显的案例中获得有意义的利润将是相当令人惊讶的）只是，这些差距被证明适合于对该方法的简单演示。 Aleksey Nikolayev 2019.01.01 15:36 #13 vladzeit:阿列克谢。谢谢你，我已经读过了，对结果和方法都很熟悉，你以前的文章也有风险估计。 特别是我接近你所描述的价格随机漫步的方法，因为在我的问题（帖子）中，我的意思正是这个特点。随机漫步。 但要把你的方法作为模版应用到问题的决定上，我还不认为如何，从根本上说，在应用经验上，我没有你那么强的精明，即可靠又迅速地解决这个问题。 告诉我，阿列克谢，如果我向你提供一个我认为能创造50/50%的事件猜测概率的算法，你会评价它的可信度或不可靠吗？ 我的寻找价格的算法是根据理论家的原理进行的，但它确保了结果在整个历史样本中以及在某些部分中的可重复性。 它看起来像这样。 该算法只有三个变量SL，TP和市场进入点。 我为这些变量中的每一个设定了一定的数值范围，以化解/平均化拟合的影响。 SL从40到70 TP从40到70 市场进入点从0到12。 共有12 493个变量。 关于10年历史的测试结果。 任务。 识别/证明：这个结果是纯粹的拟合，还是有一种算法，随机、独立结果的概率可能大于50/50。 阿列克谢。你会这样做吗？ 我对我的结果持怀疑态度，我想它们是由代码中的错误或逻辑条件造成的，但自从整个星期以来，我既没有发现任何一个问题，也没有发现其他问题。 帮助...你慷慨的钻石将在我的感激之情的衬托下闪闪发光)不幸的是，由于我自己的忙碌，不准备承担你的任务。我只能在这个主题中分享一些一般性的想法。 关于在优化过程中没有使用的部分进行正向测试，你是完全正确的。此外，我可以建议我们在几个地点进行这样的测试--以便得到的不是一个单一的数字（例如利润），而是几个地点的样本。这个样本可以用matstat方法来检验其平均值的显著性。 vladzeit 2019.01.01 16:04 #14 Aleksey Nikolayev:不幸的是，由于我自己的工作繁忙，我不准备承担你的任务。我只能在这个主题中分享一些一般性的考虑。 你已经正确地写出了在优化的未使用部分进行正向测试。此外，我可以建议在几个网站上进行这样的测试--这样就不会得到一个单一的数字（如利润），而是几个网站的样本。这个样本可以用matstat的方法 检验其平均阳性的意义。谢谢你，阿列克谢，我开始进行转发，但只对包括在一般测试中的历史领域进行了10年的测试，这已经是通过了。 很明显，这样的转发以可比的结果通过了测试，显然是没有意义的。 在这里，它是每个样本的1/2前进。 而且没有其他（定性的）历史。 也许有可能创建具有类似于被测试符号的属性的合成报价？ 然后我们可以使用它们。 然后是一个问题。我们能否创建这样的报价，以某种方式继承被测试符号的报价的属性？ 我可以很容易地品尝到积极性的意义。(我将把所有的方差相加，得到平均数，并将其与正态分布进行比较）。 如果我能够理解如何区分随机和常规的逻辑方法，我就可以进行计算。 我还不能理解这个方法。 Дмитрий 2019.01.01 16:27 #15 vladzeit:谢谢你，我已经开始往前做了，但只做了进入10年整体测试的历史部分，之前已经通过了。 很明显，这样的转发以可比的结果通过了测试，显然是没有意义的。 在这里，它是每个样本的1/2前进。 而且没有其他（定性的）历史。因此，有一个困难------什么是前进的方向？ 也许有可能创建具有类似于被测试符号的属性的合成报价？ 然后我们可以使用它们。 然后是一个问题。我们能否创建这样的报价，以某种方式继承被测试符号的报价的属性？ 我可以很容易地品尝到积极性的意义。(我将把所有的方差相加，得到平均数，并将其与正态分布进行比较）。 如果我能够理解如何区分随机和常规的逻辑方法，我就可以进行计算。 我还不能理解这个方法。生成100-500-1000-10000个随机系列，并在所有这些系列上检查你的TS--如果平均而言，结果比价格系列上的结果更好或相当，那么TS应该被扔进熔炉。 只有所有的行在长度上应与价格系列相当。 甚至可以在Excel中生成系列数据 Aleksey Nikolayev 2019.01.01 16:44 #16 vladzeit:谢谢你，我已经开始往前做了，但只做了进入10年整体测试的历史部分，之前已经通过了。 很明显，这样的转发以可比的结果通过了测试，显然是没有意义的。 在这里，它是每个样本的1/2前进。 而且没有其他（定性的）历史。因此，有一个困难------什么是前进的方向？ 也许有可能创建具有类似于被测试符号的属性的合成报价？ 然后我们可以使用它们。 然后是一个问题。我们能否创建这样的报价，以某种方式继承被测试符号的报价的属性？ 我可以很容易地品尝到积极性的意义。(我将把所有的方差相加，得到平均数，并将其与正态分布进行比较）。 如果我能够理解如何区分随机和常规的逻辑方法，我就可以进行计算。 我还不能理解这个方法。前瞻性测试的意义在于在没有 参与优化的历史部分进行交易。例如，你优化一个时期，直到2018年1月初，然后看看2018年1月的交易。(使用优化的参数)，以此类推，每个月都是如此。由此产生的12个利润样本将使你了解你的策略在优化跟踪交易模式下是如何运作的。 你所说的（蒙特卡洛模拟）在你所期望的形式下，在我看来是不适用的--我们不知道也永远不会知道未来报价的 "属性"。我们只能对随机行走的实现进行这种交易模拟，并将所得的样本与通过正向测试得到的样本进行比较（样本一致标准） Yuriy Asaulenko 2019.01.01 17:15 #17 这都是空的。即使存在规律性，也几乎不可能通过任何一种算法找到它们。你又是怎么想到在时间价值空间中存在模式的？如果有的话，它们根本就不在这里，而是更复杂。 Serqey Nikitin 2019.01.01 17:23 #18 Yuriy Asaulenko: 这都是空的。即使存在规律性，也几乎不可能通过任何算法找到它们。你又是怎么想到在时间价值空间中存在模式的？如果有的话，它们根本就不在这里，而是更复杂。 是的，你是对的!最简单的方法是否认某个事件的可能性......这很自然：你不必做任何事情，只要看起来很聪明，然后说 "它不存在，因为它永远不可能存在"...... Yuriy Asaulenko 2019.01.01 17:31 #19 Serqey Nikitin: 是的，你是对的!最简单的方法是否认某个事件的可能性......这很自然：你不需要做任何事情，只要聪明地说 "它不存在，因为--它永远不可能存在！" 与信徒争论是没有意义的。 vladzeit 2019.01.01 17:40 #20 Aleksey Nikolayev:前瞻性测试的意义在于，在没有 参与优化的历史部分进行交易。例如，你优化一个时期，直到2018年1月初，然后看一下2018年1月的交易。(使用优化的参数)，以此类推，每个月都是如此。由此产生的12个利润样本将使你了解你的策略在优化跟踪交易模式下是如何运作的。 你所说的（蒙特卡洛模拟）在你所期望的形式下，在我看来是不适用的--我们不知道也永远不会知道未来报价的 "属性"。我们只能对随机行走的实现进行这种交易模拟，并将所得的样本与通过正向测试得到的样本进行比较（拟合标准）。嗯哼，有了前面的测试我就明白了......。我只是要等待，直到那个未来的时期到来......。生命如此短暂，而虫子却如此之长)))当我在谈论报价的属性时，我并不是说要试图预测未来。以继承仪器的一些独特功能，如传播、内部波动范围或其他方面...事实上，我不是很了解这些特点和特殊性，但我通过测试看到，欧元兑美元与美元兑瑞郎有质的区别。在相同的算法设置下，我在不同的符号上得到明显不同的分散模式。 弗兰克 颜. 是什么让他们与众不同...彼此之间的关系，这意味着它们有一些特征性的属性/特殊性。 很想了解--哪些是，如何识别它们，以及如何在建模中应用于合成物而不与你所说的冲突（随机 游走）。 如果你不考虑这些特点，那么在合成报价上进行测试就没有意义，因为有同样的成功。 该算法可以在另一对上简单测试... 是否有任何地方讨论/研究过按符号报价的具体差异的话题？ 读一读这本书会很有意思... 123456789 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
但历史的主要部分是适应历史或寻找模式。
如果该策略的远期回报得以保留，那么就找到了一个模式，如果没有，那么就只是对故事的一种配合。
好的，谢谢你。我会试一试的，我去熟悉一下前方的调整)
阿列克谢，符合模式发现任务的优秀文章，特别是关于微不足道的利润的冷静结论，这与我的结论不谋而合。让我们以这种方式寻找新的方向。谢谢你的链接。
谢谢你。在这样一个简单而明显的案例中获得有意义的利润将是相当令人惊讶的）只是，这些差距被证明适合于对该方法的简单演示。
阿列克谢。谢谢你，我已经读过了，对结果和方法都很熟悉，你以前的文章也有风险估计。
特别是我接近你所描述的价格随机漫步的方法，因为在我的问题（帖子）中，我的意思正是这个特点。随机漫步。
但要把你的方法作为模版应用到问题的决定上，我还不认为如何，从根本上说，在应用经验上，我没有你那么强的精明，即可靠又迅速地解决这个问题。
告诉我，阿列克谢，如果我向你提供一个我认为能创造50/50%的事件猜测概率的算法，你会评价它的可信度或不可靠吗？
我的寻找价格的算法是根据理论家的原理进行的，但它确保了结果在整个历史样本中以及在某些部分中的可重复性。
它看起来像这样。
该算法只有三个变量SL，TP和市场进入点。
我为这些变量中的每一个设定了一定的数值范围，以化解/平均化拟合的影响。
SL从40到70
TP从40到70
市场进入点从0到12。
共有12 493个变量。
关于10年历史的测试结果。
任务。
识别/证明：这个结果是纯粹的拟合，还是有一种算法，随机、独立结果的概率可能大于50/50。
阿列克谢。你会这样做吗？
我对我的结果持怀疑态度，我想它们是由代码中的错误或逻辑条件造成的，但自从整个星期以来，我既没有发现任何一个问题，也没有发现其他问题。
帮助...你慷慨的钻石将在我的感激之情的衬托下闪闪发光)
不幸的是，由于我自己的忙碌，不准备承担你的任务。我只能在这个主题中分享一些一般性的想法。
关于在优化过程中没有使用的部分进行正向测试，你是完全正确的。此外，我可以建议我们在几个地点进行这样的测试--以便得到的不是一个单一的数字（例如利润），而是几个地点的样本。这个样本可以用matstat方法来检验其平均值的显著性。
不幸的是，由于我自己的工作繁忙，我不准备承担你的任务。我只能在这个主题中分享一些一般性的考虑。
你已经正确地写出了在优化的未使用部分进行正向测试。此外，我可以建议在几个网站上进行这样的测试--这样就不会得到一个单一的数字（如利润），而是几个网站的样本。这个样本可以用matstat的方法 检验其平均阳性的意义。
谢谢你，阿列克谢，我开始进行转发，但只对包括在一般测试中的历史领域进行了10年的测试，这已经是通过了。
很明显，这样的转发以可比的结果通过了测试，显然是没有意义的。
在这里，它是每个样本的1/2前进。
而且没有其他（定性的）历史。
也许有可能创建具有类似于被测试符号的属性的合成报价？
然后我们可以使用它们。
然后是一个问题。我们能否创建这样的报价，以某种方式继承被测试符号的报价的属性？
我可以很容易地品尝到积极性的意义。(我将把所有的方差相加，得到平均数，并将其与正态分布进行比较）。
如果我能够理解如何区分随机和常规的逻辑方法，我就可以进行计算。
我还不能理解这个方法。
谢谢你，我已经开始往前做了，但只做了进入10年整体测试的历史部分，之前已经通过了。
很明显，这样的转发以可比的结果通过了测试，显然是没有意义的。
在这里，它是每个样本的1/2前进。
而且没有其他（定性的）历史。因此，有一个困难------什么是前进的方向？
也许有可能创建具有类似于被测试符号的属性的合成报价？
然后我们可以使用它们。
然后是一个问题。我们能否创建这样的报价，以某种方式继承被测试符号的报价的属性？
我可以很容易地品尝到积极性的意义。(我将把所有的方差相加，得到平均数，并将其与正态分布进行比较）。
如果我能够理解如何区分随机和常规的逻辑方法，我就可以进行计算。
我还不能理解这个方法。
生成100-500-1000-10000个随机系列，并在所有这些系列上检查你的TS--如果平均而言，结果比价格系列上的结果更好或相当，那么TS应该被扔进熔炉。
只有所有的行在长度上应与价格系列相当。
甚至可以在Excel中生成系列数据
谢谢你，我已经开始往前做了，但只做了进入10年整体测试的历史部分，之前已经通过了。
很明显，这样的转发以可比的结果通过了测试，显然是没有意义的。
在这里，它是每个样本的1/2前进。
而且没有其他（定性的）历史。因此，有一个困难------什么是前进的方向？
也许有可能创建具有类似于被测试符号的属性的合成报价？
然后我们可以使用它们。
然后是一个问题。我们能否创建这样的报价，以某种方式继承被测试符号的报价的属性？
我可以很容易地品尝到积极性的意义。(我将把所有的方差相加，得到平均数，并将其与正态分布进行比较）。
如果我能够理解如何区分随机和常规的逻辑方法，我就可以进行计算。
我还不能理解这个方法。
前瞻性测试的意义在于在没有 参与优化的历史部分进行交易。例如，你优化一个时期，直到2018年1月初，然后看看2018年1月的交易。(使用优化的参数)，以此类推，每个月都是如此。由此产生的12个利润样本将使你了解你的策略在优化跟踪交易模式下是如何运作的。
你所说的（蒙特卡洛模拟）在你所期望的形式下，在我看来是不适用的--我们不知道也永远不会知道未来报价的 "属性"。我们只能对随机行走的实现进行这种交易模拟，并将所得的样本与通过正向测试得到的样本进行比较（样本一致标准）
这都是空的。即使存在规律性，也几乎不可能通过任何算法找到它们。
是的，你是对的!最简单的方法是否认某个事件的可能性......这很自然：你不需要做任何事情，只要聪明地说 "它不存在，因为--它永远不可能存在！"
前瞻性测试的意义在于，在没有 参与优化的历史部分进行交易。例如，你优化一个时期，直到2018年1月初，然后看一下2018年1月的交易。(使用优化的参数)，以此类推，每个月都是如此。由此产生的12个利润样本将使你了解你的策略在优化跟踪交易模式下是如何运作的。
你所说的（蒙特卡洛模拟）在你所期望的形式下，在我看来是不适用的--我们不知道也永远不会知道未来报价的 "属性"。我们只能对随机行走的实现进行这种交易模拟，并将所得的样本与通过正向测试得到的样本进行比较（拟合标准）。
嗯哼，有了前面的测试我就明白了......。我只是要等待，直到那个未来的时期到来......。
生命如此短暂，而虫子却如此之长)))
当我在谈论报价的属性时，我并不是说要试图预测未来。
以继承仪器的一些独特功能，如传播、内部波动范围或其他方面...
事实上，我不是很了解这些特点和特殊性，但我通过测试看到，欧元兑美元与美元兑瑞郎有质的区别。
在相同的算法设置下，我在不同的符号上得到明显不同的分散模式。
弗兰克
颜.
是什么让他们与众不同...彼此之间的关系，这意味着它们有一些特征性的属性/特殊性。
很想了解--哪些是，如何识别它们，以及如何在建模中应用于合成物而不与你所说的冲突（随机 游走）。
如果你不考虑这些特点，那么在合成报价上进行测试就没有意义，因为有同样的成功。
该算法可以在另一对上简单测试...
是否有任何地方讨论/研究过按符号报价的具体差异的话题？
读一读这本书会很有意思...