validation и на каждом получаем ошибку классификации. Если ВСЕ полученные ошибки классификации укладываются к канал 5 и можно верить полученной ошибке классификации и нет переобучения. Сначало надо попробовать запустить алгоритм и проверить его
30913번에서 설명한 내용은 원칙적으로 메타쿼트 테스터에서 실현할 수 없습니다. 메타쿼트 테스터는 재교육이 전혀 필요하지 않으며, 재교육을 받은 TC를 쉽게 구할 수 있습니다.
나는 테스터에 대해 말하는 것이 아니라 얻은 결과를 평가하기위한 공식에 대해 이야기하고 있습니다. R로 쉽게 작성하고이를 사용하여 최상의 모델을 선택할 수 있습니다. 이익을 고려하기 때문에 분류 오류보다 훨씬 낫고 Bal * RF는 또한 균형이 좋은 최소한의 드로 다운으로 모델을 보여줍니다.
Forester #: 저는 테스터에 대해 말하는 것이 아니라 얻은 결과를 평가하는 공식에 대해 이야기하고 있습니다. R에서 쉽게 작성하고이를 사용하여 최상의 모델을 선택할 수 있습니다. 이익을 고려하기 때문에 분류 오류보다 훨씬 낫고 Bal * RF는 균형이 좋은 최소한의 드로 다운이있는 모델도 보여줍니다.
MT 공식은 간단하며 여기에서 모든 것을 꺼내서 복제할 수 있습니다.
https://www.mql5.com/ru/articles/1486
MT는 이상한 공식을 제시했습니다:
예상 지불금 =(ProfitTrades / 총 거래) * (GrossProfit / ProfitTrades) -(LossTrades / 총 거래) * (GrossLoss / LossTrades) 강조 표시된 색상을 줄이면 다음과 같이 남게됩니다.
예상 수익 = 총수익 / 총 거래량 - 총 손실 / 총 거래량 = (총 수익 - 총 손실 / 총 거래량)
(총수익 - 총손실) / 총거래량 = 잔액 / 총거래량
그리고 그게 다입니다!!! ))
결론
Bal*EP = 잔액 * 팹(잔액 / 거래 횟수)
다른 두 가지 지표 (ProfitFactor 및 MaximalDrawDown 사용 ) 비유로.
비교하면 결과를 알면 흥미로울 것입니다.
저는 다음과 같은 원시 공식으로 동일한 것을 계산할 수 있다고 확신합니다.
Bal*EP = 잔액 * 팹(잔액/거래 수)
아무도 훈련, 교차 검증 및 기타 많은 일을하지 않을 것입니다. 그들은이 모든 것을 달콤한 삶에서 발명하지 않습니다.
MT 공식은 간단하며 여기에서 모든 것을 꺼내서 복제할 수 있습니다.
https://www.mql5.com/ru/articles/1486
https://www.metatrader5.com/ru/terminal/help/algotrading/testing_report#recovery_factor
https://www.mql5.com/ru/forum/4485
30913번에서 설명한 내용은 원칙적으로 메타쿼트 테스터에서는 실현할 수 없습니다. 메타쿼트 테스터는 재교육이 전혀 필요하지 않으며, 재교육을 받은 TC를 쉽게 구할 수 있습니다.
30913번에서 설명한 내용은 원칙적으로 메타쿼트 테스터에서 실현할 수 없습니다. 메타쿼트 테스터는 재교육이 전혀 필요하지 않으며, 재교육을 받은 TC를 쉽게 구할 수 있습니다.
저는 다음과 같은 원시적인 공식으로 동일한 것을 계산할 수 있다면 다음과 같이 확신합니다.
Bal*EP = 잔액 * 팹(잔액/거래 수)
교육, 교차 검증 및 기타 많은 작업을 수행하지 않았을 것입니다. 그들은 이 모든 것을 달콤한 삶에서 발명하지 않습니다.
이 패키지는 샤프에 의해 계산되지만 다른 메트릭을 사용할 수 있다고 썼습니다.
그리고 이 두 가지를 비교하여 무엇이 가장 좋은지 알아보자는 제안을 했습니다.
저는 테스터에 대해 말하는 것이 아니라 얻은 결과를 평가하는 공식에 대해 이야기하고 있습니다. R에서 쉽게 작성하고이를 사용하여 최상의 모델을 선택할 수 있습니다. 이익을 고려하기 때문에 분류 오류보다 훨씬 낫고 Bal * RF는 균형이 좋은 최소한의 드로 다운이있는 모델도 보여줍니다.
위에서 R이 제거되었다고 썼습니다.
도구로서 R에는 전혀 문제가 없습니다. 두뇌의 문제입니다.
두뇌 문제.
좀 더 충실하고 친절한 정의가 있으면 좋을 것 같습니다.))))) 모든 사람의 모치는 다르다)))) 그리고 체중은 중요하지 않습니다)
더 충실하고 친절한 정의가 있으면 좋을 것 같습니다.))))) 모시는 사람마다 다릅니다)))) 그리고 체중은 중요하지 않습니다)
나는 실제로 다른 사람의 뇌가 아니라 내 자신의 뇌에 대해 이야기하고 있습니다.
드디어 코드를 작성했습니다...
첫 번째 테스트는 작동한다는 것을 보여줍니다...
더 충실하고 친절한 정의가 있으면 좋을 것 같습니다.))))) 모시는 사람마다 다릅니다)))) 그리고 체중은 중요하지 않습니다)
공격적인 마케팅이라고 하는데, 도대체 무슨 말인지 알기나 하나요?