L'auto-inganno del commerciante: la sfiducia nei confronti degli attaccanti. - pagina 15

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Vasiliy Sokolov:
Dall'insieme delle corse dal 1998 al 2008, si prende la migliore per il 1998-2001 e si scrive il suo risultato per il 2002 nelle azioni risultanti, poi si prende la migliore per il 1999-2002 e si aggiunge il suo risultato per il 2003 a quello precedente, e così via. Molte corse sono ottenute in anticipo per tutta la storia. Essenzialmente una banale finestra scorrevole. Non c'è nessuna magia e ripetizione qui.
Vi sbagliate. Le corse multiple non sono ottenute in anticipo, ma in modo sequenziale, cioè si ripete la stessa procedura, ma a intervalli diversi. Non c'è nemmeno bisogno di leggere il testo - lo si può vedere abbastanza chiaramente nella gif. Ho implementato esattamente lo stesso algoritmo nel mio auto-ottimizzatore, ma eseguo ogni variabile separatamente in ogni segmento.
 
Vasiliy Sokolov:

Un po' di più su R^2.

Per me questo è un indicatore molto potente, ma non sufficiente. In pratica ho riscontrato che alcuni TC possono produrre un'equità molto buona e regolare verso l'alto. Il loro R^2 è molto alto e il loro set di parametri spacca qualsiasi ................................






Buona giornata. Vasily. Dammi la formula del quadrato R. Non è familiare...
 
Roman Shiredchenko:
Buona giornata. Vasily. Dammi la formula di R quadrato. Non ha familiarità con...
  1. Calcola una linea di regressione lineare all'equti della tua strategia (invece dell'equti, puoi usare il normale grafico di equilibrio generato in MT4);
  2. Calcola il coefficiente di correlazione di Pearson tra la linea di regressione ottenuta e il capitale della tua strategia;
  3. Al quadrato il coefficiente di correlazione - il valore ottenuto sarà R^2.
 
Youri Tarshecki:
Vi sbagliate. Le corse multiple non sono ottenute in anticipo, ma in modo sequenziale, cioè si ripete la stessa procedura, ma a intervalli diversi. Non c'è nemmeno bisogno di leggere il testo - lo si può vedere abbastanza chiaramente sulla gif. Ho implementato esattamente lo stesso algoritmo nel mio auto-ottimizzatore, ma eseguo ogni variabile separatamente ad ogni passo.
Carl, perché dovrei ottimizzare di nuovo se i parametri della nuvola di ottimizzazione sono gli stessi? Impara la matematica, come si dice.
 
Vasiliy Sokolov:
Karl, perché ottimizzare di nuovo se i parametri della nuvola di ottimizzazione sono gli stessi. Imparare le basi, come si dice.
Con Walk-Forward non c'è nessuna nuvola di ottimizzazione. Nessuno testa l'intero segmento in una volta sola, come pensi erroneamente, se non altro perché sarebbe impossibile isolare i parametri ottimizzati per un segmento all'interno di quello grande. Lo scopo dell'ottimizzazione ripetuta di alcune sezioni sovrapposte non è quello di ottimizzarle molte volte, ma ogni volta sono nella composizione di un altro segmento di ottimizzazione preso con uno spostamento. Di conseguenza, uno stesso punto della storia viene ottimizzato più volte - prima, poi nel mezzo e poi alla fine dell'intervallo ottimizzato, ma gli avanzamenti corrispondenti sembrano essere consecutivi e non intersecanti. Cioè devi studiare non solo la matematica, ma anche l'inglese, se una semplice gif non ti convince.
 
Youri Tarshecki:
Con Walk-Forward non c'è una nuvola ottimizzata. Il punto dell'ottimizzazione ripetuta delle aree che si intersecano è che ogni volta fanno parte di un altro segmento di ottimizzazione preso con uno spostamento. Di conseguenza, uno stesso punto della storia viene ottimizzato più volte - prima, poi nel mezzo e poi alla fine dell'intervallo ottimizzato, ma gli avanzamenti corrispondenti sembrano essere consecutivi e non intersecanti. Quindi dovete studiare non solo la matematica ma anche l'inglese, se una semplice gif non vi convince.
Per i particolarmente dotati, ripeto: l'ottimizzazione si fa una volta sola per tutto il periodo di prova. Ottimizza il tuo TS per il periodo dal 2000 al 2015. Scegliete la migliore corsa per il 2005 - 2008. Poi ottimizzare lo stesso CU per il 2005-2008. Scegliete di nuovo la corsa migliore. Vai a capire, i risultati con i parametri corrispondono al centesimo. Questo è quello che si vede nella foto. Se vuoi ucciderti, fai una sovraottimizzazione ad ogni iterazione.
 
Youri Tarshecki:
Nessuno testa tutta la sezione in una volta sola, come pensi erroneamente, se non altro perché sarebbe impossibile isolare i parametri ottimizzati per la sezione come parte di quella grande.
Voglio dire, come può essere impossibile? Avete un TS con una serie di parametri predeterminati. Ma voi sostenete che non vengono estratti? Definisci prima la tua terminologia, amante di wikipedia.
 
Vasiliy Sokolov:
Per quelli particolarmente dotati, voglio dirlo ancora una volta: l'ottimizzazione viene eseguita solo una volta durante tutto il periodo di test. Ottimizza il tuo TS per il periodo dal 2000 al 2015. Scegliete la migliore corsa per il 2005 - 2008. Poi ottimizzare lo stesso CU per il 2005-2008. Scegliete di nuovo la corsa migliore. Vai a capire, i risultati con i parametri corrispondono al centesimo. Questo è quello che si vede nella foto. Se vuoi ucciderti, fai una sovraottimizzazione ad ogni iterazione.

l Walk forward test automatico è una tecnica di progettazione e convalida del sistema in cui si ottimizzano i valori dei parametri su un segmento passato di dati di mercato ("in-sample"), poi si verifica la performance del sistema testandolo in avanti nel tempo sui dati successivi al segmento di ottimizzazione ("out-of-sample"). Si valuta il sistema in base a quanto bene si comporta sui dati di prova ("fuori campione"), non sui dati su cui è stato ottimizzato. Il processo può essere ripetuto su segmenti di tempo successivi.

L'ifoto non mostra affatto i risultati, mostra solo l'ottimizzazione e i segmenti in avanti. Per favore, non sporcare più il mio thread.

 
Youri Tarshecki:

l Walk forward test automatico è una tecnica di progettazione e convalida del sistema in cui si ottimizzano i valori dei parametri su un segmento passato di dati di mercato ("in-sample"), poi si verifica la performance del sistema testandolo in avanti nel tempo sui dati successivi al segmento di ottimizzazione ("out-of-sample"). Si valuta il sistema in base a quanto bene si comporta sui dati di prova ("fuori campione"), non sui dati su cui è stato ottimizzato. Il processo può essere ripetuto su segmenti di tempo successivi.

L'ifoto non mostra affatto i risultati, mostra solo l'ottimizzazione e i segmenti in avanti. Per favore, non sporcare più il mio thread.

Ma almeno provate a capire quello che voglio dire? Faresti meglio a darmi un esempio, passo dopo passo, di come capisci il wft. Sarebbe più facile da spiegare. Probabilmente non dovresti, però, perché è un caso difficile.
 
Vasiliy Sokolov:
Stai almeno cercando di capire cosa voglio dire? Fammi un esempio, passo dopo passo, di come capisci il wft. Questo renderebbe più facile la spiegazione. Anche se probabilmente non dovresti, perché il caso è difficile.
La gif mostra già tutto. Passo dopo passo. Step 1, Step2... cosa significa Step 1, Step2... Ancora una volta, per favore non letti il mio thread se wikipedia e il produttore Amitrade, che ha anche costruito Walk-Forward nella sua piattaforma non è autorevole - non ho nulla a che fare con esso.
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