Todo el mundo parece saber acerca de wolf-forward. Cuando se optimiza para la muestra, los resultados se toman de oos. Se toma el mejor resultado global con parámetros promediados para que las curvas no difieran.
No probará que no es un ajuste. Dará los parámetros más robustos. Es imposible demostrar que no es un ajuste global en absoluto. Y especialmente no a través de cualquier mínimo global.
Maxim Dmitrievsky #: Creo que todo el mundo sabe lo que es wolf-forward. Cuando se optimiza para la muestra, los resultados se toman de oos. Se toma el mejor resultado global con parámetros promediados para que las curvas no difieran.
Digamos que se toman 100 pasos - obtenemos 100 conjuntos de entrada. Si formamos el conjunto medio según el principio "cada conjunto de entrada es igual a la media de los 100 conjuntos de entrada correspondientes", es poco probable que este conjunto pase bien todo el intervalo inicial.
Supongamos que se han dado 100 pasos: se han obtenido 100 conjuntos de entrada. Si formamos un conjunto medio según el principio "cada conjunto de entrada es igual a la media de los 100 conjuntos de entrada correspondientes", es poco probable que este conjunto pase bien por todo el intervalo inicial.
Si no lo hace, lógicamente no hay ningún conjunto bueno. En términos de confianza en el futuro.
Ilógico. Los conjuntos dependen de la FF, por ejemplo.
Piénsatelo un par de veces y formula la pregunta teniendo en cuenta que lo que haces sólo lo sabes tú. Y si quieres que te ayuden tienes que ser lo más claro y comprensible posible en tus expresiones, así como dar toda la información posible....
¡Ilógico! Los conjuntos dependen de FF, por ejemplo.
FF no es nada en absoluto, nada depende de él. Sólo hace coincidir las entradas con las salidas deseadas. No veo qué tiene que ver esto con la robustez.
Se me olvidaba que en el optimizador no puedes configurar las transacciones como quieras, probablemente por eso hay mucho jaleo con FF y darle algún aspecto especial o significado sagrado :).
Para iniciar sesión y usar el sitio web MQL5.com es necesario permitir el uso de Сookies.
Por favor, active este ajuste en su navegador, de lo contrario, no podrá iniciar sesión.
Ha iniciado sesión. La autenticación de dos factores se ha desactivado. Vuelva a configurarla y escanee un nuevo código QR, o continúe con la autenticación de dos factores desactivada.
Bueno, a través de la re-optimización con la comprobación de OOS se puede encontrar :)
Por favor, revelar en unas pocas frases.
Por favor, divulgue en pocas frases.
Creo que todo el mundo sabe lo que es wolf-forward. Cuando se optimiza para la muestra, los resultados se toman de oos. Se toma el mejor resultado global con parámetros promediados para que las curvas no difieran.
Digamos que se toman 100 pasos - obtenemos 100 conjuntos de entrada. Si formamos el conjunto medio según el principio "cada conjunto de entrada es igual a la media de los 100 conjuntos de entrada correspondientes", es poco probable que este conjunto pase bien todo el intervalo inicial.
Supongamos que se han dado 100 pasos: se han obtenido 100 conjuntos de entrada. Si formamos un conjunto medio según el principio "cada conjunto de entrada es igual a la media de los 100 conjuntos de entrada correspondientes", es poco probable que este conjunto pase bien por todo el intervalo inicial.
Si no lo hace, no hay buenos conjuntos en absoluto, lógicamente.
¡No es lógico! Los conjuntos dependen de FF, por ejemplo.
Ilógico. Los conjuntos dependen de la FF, por ejemplo.
Me pregunto, ¿alguien lee este sinfín de artículos titulados "las redes neuronales son fáciles"?
Me desplazo hasta el saldo y me doy cuenta de que el hombre no conoce el siguiente refrán:
"aquí no basta con ver, aquí hay que mirar, aquí hay que pensar... "
estudia el material superficialmente y sus conclusiones no son del todo competentes.¡Ilógico! Los conjuntos dependen de FF, por ejemplo.
bajando hasta el saldo.