Retraining - page 3
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Et si cette méthode de poke était automatisée ? ! Des réflexions intéressantes dans ce sens. Les indicateurs changent, leurs interactions aussi, les interactions sont représentées comme des fonctions séparées, il s'avère que le nombre de paramètres peut changer, seule l'optimisation la plus simple par ceux-ci a lieu. C'est pourquoi je suis intéressé par la question posée dans ce fil de discussion, une approche plus universelle, qui ne dépendrait pas des paramètres de la stratégie. La branche que vous proposez a des objectifs complètement différents. Mais si vous démontrez l'applicabilité de ces méthodes à la tâche à accomplir, faites-le.
Le testeur a deux fonctions interdépendantes mais fondamentalement qualitatives :
1. Vérification (débogage) de l'idée de CT elle-même. Nous regardons si les entrées-sorties correspondent à nos idées à ce sujet.
2. Sélection des paramètres du TS, dans lesquels nos idées TS sont fixées.
Après cela, rien ne peut changer, car en cas de réussite de ces étapes, on met TS sur le réel et on commence à trader.
Et là, la principale question est la suivante : les performances du trading réel seront-elles les mêmes que celles de l'entraînement ?
Cette question est posée ici et dans le fil parallèle.
Si nous obtenons des résultats différents dans le trading réel, on parle alors de ré-entraînement, c'est-à-dire que pendant la création du TS, nous captons certaines spécificités sur le cotier d'entraînement, que nous ne voyons pas dans le trading réel. Dans un fil parallèle, je soutiens que le problème du recyclage est résolu uniquement par la sélection correcte d'une liste de données d'entrée, dans l'AT il s'agit d'un ensemble d'indicateurs. Je soutiens également que nous pouvons déterminer avant la création de l'AT elle-même si l'ensemble d'indicateurs sélectionnés sera utile pour cette AT. Et quand nous aurons résolu ce problème, alors pp. 1 и 2.
Si, dans l'idéal, les indicateurs sont équilibrés et se contrôlent mutuellement ainsi que différents aspects du marché à différents horizons historiques, ils ne risquent pas d'être sur-appris.
Si nous obtenons des résultats différents dans le trading réel, cela s'appelle du surentraînement, c'est-à-dire que lors de la création du TS, il a pris certaines spécificités sur le quotient d'entraînement qui ne se retrouvent pas dans le trading réel.
C'est plutôt du sous-entraînement. -)
À mon avis, il faut faire la distinction entre la capacité même du système à détecter un modèle et les pièges de l'OPTIMISATION dans lesquels cette capacité peut tomber. Les pièges de l'optimisation sont une notion plus large qui comprend à la fois la sur-optimisation et la sous-optimisation, ainsi que l'inertie du processus d'écriture du code lui-même, le facteur humain et bien d'autres choses. Mais je crains que l'auteur faisait référence au simple fait que les EA perdent, rien de plus...
En d'autres termes, sa question devrait être "Comment éviter les pièges de l'optimisation".
Ici, deux personnes lui donnent des conseils : vérifiez-le sur un avant, c'est-à-dire sur une zone non optimisée, et la vie s'améliorera.
Et si vous pouvez décider AVANT d'écrire le code si l'indicateur sera utile ou non, c'est génial ! Vous n'avez pas besoin de faire des tests dans ce cas. -)
C'est une illusion.
Alors, tous les organismes vivants sont une illusion. C'est exactement comme cela qu'ils sont construits. Ils ont une mémoire génétique, à long terme et opérationnelle et ils apprennent tout le temps. Mais nous ne disons pas - pauvre humanité - surapprise jusqu'à Forex).
Alors, tous les organismes vivants sont une illusion. C'est exactement comme cela qu'ils sont construits. Ils ont une mémoire génétique, à long terme et opérationnelle et ils apprennent tout le temps. Mais nous ne disons pas - pauvre humanité - surapprise jusqu'au Forex.-)
Le terme "reconversion" lui-même est stupide, il est conçu pour justifier l'inopérabilité de l'EE elle-même et n'a absolument aucun sens dans le cas d'une avancée de volée. Il n'est pas vraiment évident de savoir si une variable est surentraînée ou sous-entraînée à partir de la dégradation. On ne peut le constater qu'en comparant les résultats de l'avancement dans différentes conditions d'optimisation et d'essai. La profondeur de l'histoire et le pas en avant sont sélectionnés dans chaque cas personnellement et nous pouvons déjà voir ce qui est trop profond et ce qui ne l'est pas.
Le terme "reconversion" lui-même est stupide, conçu pour justifier l'inopérabilité de l'EE elle-même, et perd complètement son sens lorsqu'il est utilisé en vol. En fait, il n'est pas évident de savoir si une variable est sur-apprise ou sous-apprise à partir de la dégradation. On ne peut le constater qu'en comparant les résultats de l'avancement dans différentes conditions d'optimisation et d'essai. La profondeur de l'historique et le pas en avant sont sélectionnés dans chaque cas personnellement et il est alors déjà visible ce qui est sur et ce qui est sous-entraîné.
Oui. Quand on commence à comprendre toute l'affaire, on s'interroge sur la pertinence du terme "reconversion" et on comprend son inadéquation. Il y a eu une discussion sur cette question dans le 4e forum, et il y avait quelqu'un d'autre avec qui en discuter. Ils sont arrivés à la conclusion que le terme "apprentissage par cœur" ou "mémorisation par cœur" est plus approprié. Le conseiller expert est comme un étudiant assidu qui a appris par cœur la leçon mais ne comprend rien et ne peut pas appliquer ses connaissances dans d'autres conditions.
Ici, même le terme est mal compris par certaines personnes. Il s'avère que quelqu'un l'entend comme un "réapprentissage" - drôle.
Et le fait que le terme soit établi dans un certain monde scientifique ne signifie rien, il existe de nombreux termes vaseux mais établis, la science est entièrement composée de termes qui ne reflètent pas la réalité, dont la véritable signification n'est comprise que par un cercle étroit de "dévoués".
Dans le fil parallèle, je soutiens que le problème du recyclage est résolu uniquement par la sélection correcte de la liste des données d'entrée, en TA - un ensemble d'indicateurs. Je soutiens également que nous pouvons déterminer, avant de créer l'AT elle-même, si l'ensemble d'indicateurs sélectionnés sera utile pour cette AT. Et quand nous aurons résolu ce problème, alors pp. 1 и 2.
Vous avez dû manquer le sens du problème. Il s'agit d'une stratégie de recherche automatique. La stratégie finale peut n'utiliser que quelques indicateurs sélectionnés parmi un certain ensemble. Il se peut que ce ne soit pas toutes les fonctionnalités qui sont disponibles. Finalement, nous obtenons une structure représentée par le graphique orienté où sont calculées les conditions d'entrée ou de sortie du marché, le Take et le Stop. Les éléments du graphique sont des fonctions, des indicateurs et des constantes (paramètres). Chaque élément pouvant former un graphe possède plusieurs groupes de règles d'interaction avec les autres éléments du graphe, nécessaires pour contrôler une certaine "signification" des calculs dans le graphe.
Des idées pour trouver des stratégies ?
Ce terme n'est pas idiot, mais bien établi et "approuvé par les meilleurs éleveurs de chiens" de tout le monde scientifique, y compris les algorithmistes du marché. Vos idées sur la sélection de la profondeur, du pas et d'autres paramètres "latéraux" nous ramènent à l'ancien problème de la qualité de leur sélection (et d'un probable recyclage). Donc, dans tous les cas, nous ne pouvons pas nous passer de l'analyse des versants. Et le fait qu'il soit nécessaire d'analyser pour différentes sections est clair dès le début.
Alors dites-moi, comment décidez-vous si un attaquant est sur-entraîné ou sous-entraîné. Le surentraînement se dégrade-t-il d'une manière différente du sous-entraînement ?
La seule façon de déterminer la qualité des conditions d'entraînement est de voir la qualité correspondante du test hors échantillon. Et ce n'est qu'en comparant les résultats que vous pourrez dire si l'optimisation est sur- ou sous-optimisée. Mais je ne vois nulle part de sujet traitant de la sous-optimisation. Tout le monde, pour une raison ou une autre, voit la racine du problème dans la mythique sur-optimisation plutôt que dans la qualité du code.