교차 검증, 테스트 샘플, OOS 및 기타 게임을 좋아하는 분들을 위해 다음을 반복하는 데 지치지 않을 것입니다.
특히 SanSanych와 Vladimir Perervenko
샘플 외 테스트 이것은 가장 인기 있고 남용되는 유효성 검사 방법입니다. 간단히 말해서, out-of-sample 테스트는 전략이 개발된 후 테스트에 사용할 데이터의 일부를 따로 남겨두고 미래 성과에 대한 편견 없는 추정치를 얻어야 합니다. 그러나 샘플 외 테스트 더 작은 표본으로 인해 검정력 감소 전략이 다중 비교를 통해 개발되면 결과가 편향됨 즉, 표본 외 검정은 고유한 가설의 경우에만 유용합니다. 데이터 마이닝을 통해 개발된 전략에 대한 샘플 외 테스트의 사용은 프로세스에 대한 이해 부족을 보여줍니다. 이 경우 테스트는 전략을 거부하는 데 사용할 수 있지만 어떤 것도 수락하지 않습니다. 이러한 의미에서 테스트는 여전히 유용하지만 거래 전략 개발자는 다중 비교를 통해 개발된 전략에 대한 샘플 외의 좋은 성과가 대부분의 경우 무작위 결과라는 것을 알고 있습니다. 다중 비교 편향의 존재에 대한 표본 외 유의성을 수정하기 위해 몇 가지 방법이 제안되었지만 거의 모든 실제 사례에서 결과는 중요하지 않은 전략입니다. 그러나 Ref. 1 두 가지 주요 시장 체제에 해당하는 두 가지 예에서 편향 수정을 적용한 후에도 매우 중요한 전략은 시장 변화로 인해 실패할 수 있습니다. 따라서 표본 외 검정은 미래 수익률이 과거 수익률과 동일한 방식으로 분배되는 경우에만 미래 성과에 대한 편견 없는 추정치입니다. 즉, 비정상성은 샘플 외 테스트의 결과를 무효화할 수 있습니다.
결론: 표본 외 검정은 고유한 가설에만 적용되며 정상성을 가정합니다. 이 경우 유용하지만 이러한 조건이 충족되지 않으면 상당히 오도될 수 있습니다 .
FOS는 가설을 취소하거나 분명히 고정된 문제에만 사용할 수 있습니다.
단, 전략수색 및 기능선택 / 시스템 안정성 평가용은 아님
황금 단어 Viktor Benediktovich! OOS는 돈을 벌기 위해 필요합니다 ...
Шаг 2. Задаем массив цен закрытия и одновременно проверяем, доступны ли на текущий момент 1001 баров истории по выбранной валютной паре. Почему 1001, хотя по ТЗ задано 1000 баров? Ответ: потому что будет создан массив логарифмических доходностей, для формирования которого необходимы данные предшествующего значения. ...
출처의 신뢰성과 논의 중인 문제에 대한 방법의 적용 가능성조차 이해하지 못한 채 어딘가에서 인용문과 그림을 끊임없이 삽입합니다. 사려깊은 대답 대신 추측만 하려고 합니다. 그리고 종종 - 다른 포럼 독자의 잘못된 정보로 이어지는 원인을 추측하지 못합니다. 이 모든 것이 검색의 첫 페이지에서 쉽게 구글링되고 확인된다는 사실에도 불구하고, 확인하는 것을 귀찮게 하지도 않습니다. 모든 것이 아바타 아래의 등급을위한 것이 분명합니다. 게시물로 채우지 만 여전히 정보를 확인하십시오.
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오, disinformer가 새 책을 다운로드했습니다. 우리는 노트북을 꺼내 언급 된 문헌을 블랙리스트에 추가합니다.
나는 약간 다른 협회가 있습니다.
최근 우리는 인터넷의 정보를 너무 신뢰하기 시작했고, 점점 더 많아지고 있습니다.
스스로 생각할 때가 되지 않았습니까?
교차 검증, 테스트 샘플, OOS 및 기타 게임을 좋아하는 분들을 위해 다음을 반복하는 데 지치지 않을 것입니다.
특히 SanSanych와 Vladimir Perervenko
샘플 외 테스트
이것은 가장 인기 있고 남용되는 유효성 검사 방법입니다. 간단히 말해서, out-of-sample 테스트는 전략이 개발된 후 테스트에 사용할 데이터의 일부를 따로 남겨두고 미래 성과에 대한 편견 없는 추정치를 얻어야 합니다. 그러나 샘플 외 테스트
더 작은 표본으로 인해 검정력 감소
전략이 다중 비교를 통해 개발되면 결과가 편향됨
즉, 표본 외 검정은 고유한 가설의 경우에만 유용합니다. 데이터 마이닝을 통해 개발된 전략에 대한 샘플 외 테스트의 사용은 프로세스에 대한 이해 부족을 보여줍니다. 이 경우 테스트는 전략을 거부하는 데 사용할 수 있지만 어떤 것도 수락하지 않습니다. 이러한 의미에서 테스트는 여전히 유용하지만 거래 전략 개발자는 다중 비교를 통해 개발된 전략에 대한 샘플 외의 좋은 성과가 대부분의 경우 무작위 결과라는 것을 알고 있습니다.
다중 비교 편향의 존재에 대한 표본 외 유의성을 수정하기 위해 몇 가지 방법이 제안되었지만 거의 모든 실제 사례에서 결과는 중요하지 않은 전략입니다. 그러나 Ref. 1 두 가지 주요 시장 체제에 해당하는 두 가지 예에서 편향 수정을 적용한 후에도 매우 중요한 전략은 시장 변화로 인해 실패할 수 있습니다. 따라서 표본 외 검정은 미래 수익률이 과거 수익률과 동일한 방식으로 분배되는 경우에만 미래 성과에 대한 편견 없는 추정치입니다. 즉, 비정상성은 샘플 외 테스트의 결과를 무효화할 수 있습니다.
결론: 표본 외 검정은 고유한 가설에만 적용되며 정상성을 가정합니다. 이 경우 유용하지만 이러한 조건이 충족되지 않으면 상당히 오도될 수 있습니다 .
FOS는 가설을 취소하거나 분명히 고정된 문제에만 사용할 수 있습니다.
단, 전략수색 및 기능선택 / 시스템 안정성 평가용은 아님
황금 단어 Viktor Benediktovich! OOS는 돈을 벌기 위해 필요합니다 ...
오, disinformer가 새 책을 다운로드했습니다. 우리는 노트북을 꺼내 언급 된 문헌을 블랙리스트에 추가합니다.
FOS는 가설을 취소하거나 분명히 고정된 문제에만 사용할 수 있습니다.
단, 전략수색 및 기능선택 / 시스템 안정성 평가용은 아님
이것이 사실이고 우리가 평가의 주요 방법을 잃어버렸다고 가정해 봅시다.
제안된 대체 솔루션이 있습니까? 아니면 모든 것이 쓸모없고 MO를 잊어 버릴 수 있다는 전화입니까?
원본에 대한 링크를 제공하십시오.
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https://towardsdatascience.com/validation-methods-for-trading-strategy-development-1efea8284b02
다 읽었는데 내가 좋아하는 것, 공감하는 것, 아니면 내가 먼저 쓴 글만 올린다.
나는 이미 이것에 대해 썼고 내 생각을 확인하기 위해 기사에서 발췌 한 것을 인용했습니다.
내 인지능력이 의심된다면 :D
출처의 신뢰성과 논의 중인 문제에 대한 방법의 적용 가능성조차 이해하지 못한 채 어딘가에서 인용문과 그림을 끊임없이 삽입합니다. 사려깊은 대답 대신 추측만 하려고 합니다. 그리고 종종 - 다른 포럼 독자의 잘못된 정보로 이어지는 원인을 추측하지 못합니다. 이 모든 것이 검색의 첫 페이지에서 쉽게 구글링되고 확인된다는 사실에도 불구하고, 확인하는 것을 귀찮게 하지도 않습니다. 모든 것이 아바타 아래의 등급을위한 것이 분명합니다. 게시물로 채우지 만 여전히 정보를 확인하십시오.
출처의 신뢰성과 논의 중인 문제에 대한 방법의 적용 가능성조차 이해하지 못한 채 어딘가에서 인용문과 그림을 끊임없이 삽입합니다. 사려깊은 대답 대신 추측만 하려고 합니다. 그리고 종종 - 다른 포럼 독자의 잘못된 정보로 이어지는 원인을 추측하지 못합니다. 이 모든 것이 검색의 첫 페이지에서 쉽게 구글링되고 확인된다는 사실에도 불구하고, 확인하는 것을 귀찮게 하지도 않습니다. 모든 것이 아바타 아래의 등급을위한 것이 분명합니다. 게시물로 채우지 만 여전히 정보를 확인하십시오.
ㅋㅋㅋㅋ 스케치라 평가를 위해)) 걔는 나한테 안붙어
담배를 끊다