ライブラリ: BestInterval - ページ 10

新しいコメント
 
Maxim Dmitrievsky:
市場を愛する人々に アヘンを提供しないでください ))

BestIntervalに5つの悪いインターバルを追加することは、Expert Advisorに10個の入力（それぞれ0から2500までの整数値をとり、次の入力は前の入力より大きい）を追加することと考えることができます。

たった10個の入力パラメーターを追加するだけで、どの時間枠でもほぼすべてのTSを完璧に（そして即座に）訓練できることがわかった。


私は半年間の履歴で1000以上のポジション（そのようなTS）を持っています。つまり、たった10個のパラメーターがそのようなインジケーターを生み出すのだ。そして、パラメータが値の範囲と 同様に桁が増える可能性があるNSについてはどうでしょうか？

私が言いたいのは、もし10個のパラメーターでフィッティングに十分なのであれば、それ以上のパラメーター（これはNSについてだが）について語るのは自己欺瞞ではないかということだ。


思考を続ける。この10個のパラメーターの組み合わせ（ベクトルの数）がいくつになるかを大雑把に見積もると、～10^30になる。 つまり、このあまり大きくない数の中から、任意の長さのデータに対して優れた結果を示す組み合わせが必ず1つ（実際にはもっとたくさんある）存在することになる。これにはいささかがっかりさせられる。

削除済み  
fxsaber:

BestIntervalに5つの悪いインターバルが捨てられるということは、EAに10個の入力（それぞれ0から2500までの整数値で、次の入力は前の入力より大きい）を追加していると考えることができます。

たった 10 個の入力パラメータを追加するだけで、どのような時間間隔でも、ほとんどすべての TS を完璧に訓練（しかも即座に）できることがわかります。


私は半年間の履歴で1000以上のポジション（そのようなTS）を持っています。つまり、たった10個のパラメーターがそのような指標を生み出すのだ。また、NSの場合はどうだろうか。パラメータは桁外れに多く、値の範囲も 広い。

私が言いたいのは、もし10個のパラメーターでフィッティングが十分なら、それ以上のパラメーター（これはNSについてだが）について語るのは自虐的ではないか、ということだ。

自己欺瞞、それは近似多項式の次数を上げるようなもので、次数が上がるにつれて、フィットはどんどん大きくなり、理想的な値まで上がります。だから、最初はたくさん取って、それから最小限のものまで取り除いて、最良のものを残せばいいのです

汎化能力が非常に低いのは残念ですが......あなたのEA testerEAがos上で非常にうまく動作するのを見ました。ところで、私はあなたのEAをうまくフィットさせることができませんでしたが、あまり試していません。また、EMAライブラリに0による除算のエラーがあります。

 
Maxim Dmitrievsky:

EMAライブラリには0による除算エラーもあります。

0ピリオドを使うべきではありません。上に追加しました。

 
Maxim Dmitrievsky:

それは、近似多項式の次数を上げていくようなもので、次数が上がるにつれてフィットはどんどん大きくなり、理想的な値まで上がっていく。

多項式の場合、係数の値の範囲は ほぼ無制限なので、話は多少異なります。

 
Maxim Dmitrievsky:

私はあなたのEA testerEAがos上で非常にうまく機能するのを見ました。ところで、私はあなたのEAをうまくフィットさせることができなかったが、あまり試していない。

残念ながら、私はまだ戦闘バージョンを実際に実現するために終えることができませんでした。というのも、スキームは次のようになるはずだからだ。

  1. 仮想環境Virtual1では、BestIntervalなしのExpert Advisorが稼働しています。
  2. 仮想環境Virtual2では、Virtual1とBestInterval＋対応するシンクロナイザーに基づき、優れたパフォーマンスを持つExpert Advisorが稼働している。
  3. Virtual2 + ポイント2とは異なるシンクロナイザーに基づくリアル環境では、Expert Advisorが取引している。
2.でちょっとつまづきました。デバッグはできたと思う。残念ながら、MT5-Testerで同じTPをデバッグするのはほとんど不可能だ（滑る、犬）。だから、誰かがこっそり置いた松葉杖を乗り越えなければならない。ありがたいことに、バーチャルはいくつでもパラレルワールドを作ることができる。しかし難しい。


こんな複雑なスキームを使う人はほとんどいないだろう。

Profit = 27281.00 = 23906.00 + 3375.00 (14.12%) - Amount of Delete Intervals = 1 (2018.02.26 - 2018.11.09), 06:00 - 01:00, CountHours = 18
00:00:00 - 01:14:06 : Profit = 3633.00 (13.32%), Total = 126 (73.81%), PF = 2.69, Mean = 28.83, DD = 395.00, RF = 9.20
06:04:48 - 23:59:59 : Profit = 23648.00 (86.68%), Total = 1820 (73.13%), PF = 1.50, Mean = 12.99, DD = 1563.00, RF = 15.13
SUMMARY: 00:00:00 - 23:59:59 : Profit = 27281.00 (100.00%), Total = 1946 (73.18%), PF = 1.55, Mean = 14.02, DD = 1360.00, RF = 20.06


面倒くさがらず、この範囲をTCに入れておけば悪くならないよ」という感じだ。

削除済み  
fxsaber:

ピリオドをゼロにする必要はありません。上に追加しました。

後でもう一度やってみるよ。

高度に正則化されたモデルを使う必要があります。これがないと、有意でないノイズでも失敗してしまうので、私は一般的な線形モデルに切り替えました（RLにもう一つライブラリを追加しました）。

 
Maxim Dmitrievsky:

高度に正則化されたモデルを使う必要があります。正則化しないと、有意でないノイズでもフィットしてしまうので、私は線形モデルに切り替えました（RLライブラリに別のモデルを追加しました）。

それはいくつですか？

削除済み  
fxsaber:

それはいくらですか？

特徴量の数に等しく、+1、まあ回帰係数です。これは売買分類のロジット回帰だけです。

一般化する力は小さいですが、長い区間ではうまくフィットしませんが、短い区間では問題ありません。私は、これにいくつかの回帰を追加して、ミニNSに組み合わせ、優れた特徴ソーター（MGUAのような）を使うことを考えています。

 
Maxim Dmitrievsky:

は，特徴量の数+1，つまり回帰係数に等しい．買い/売りの分類によるロジット回帰があるのみ

汎化能力は小さいが、長い区間ではうまくフィットしないが、短い区間では問題ない。これにいくつかの回帰を加えて、ミニNSにまとめようと思っている。

それはお金がかかるね。そんな発言もある。MLとBestIntervalは概念が違う。MLはTCを探し、BestIntervalは何も探さない。

こんな例はどうだろう。MLが100のパラメーターを持ち、TCを見つけたとする。ML100＋BestInterval10とML110のどちらが良いでしょうか？

削除済み  
fxsaber:

残念なことに、私はまだ戦闘バージョンを実際に完成させることができていない。というのも、スキームは次のようになるはずだからだ。

  1. 仮想環境Virtual1では、BestIntervalのないExpert Advisorが生で稼働している。
  2. 仮想環境Virtual2では、Virtual1とBestInterval＋対応するシンクロナイザーに基づき、優れたパフォーマンスを持つExpert Advisorが稼働している。
  3. Virtual2＋2とは異なるシンクロナイザーに基づくリアル環境では、Expert Advisorが取引を行っている。
2.でちょっとつまづきました。デバッグはできたと思う。残念ながら、MT5-Testerで同じTPをデバッグするのはほとんど不可能だ（滑る、犬）。だから、誰かがこっそり置いた松葉杖を乗り越えなければならない。ありがたいことに、バーチャルはいくつでもパラレルワールドを作ることができる。でも難しい。


こんな複雑なスキームを使う人はほとんどいないだろう。


これは、「気にしないで、この範囲をTCに入れなさい、悪くならないから」と言うようなものだ。

そうですね、このスキームは本当に複雑なので、誰もが使えるとは限りません :)

1...34567891011121314151617...29
新しいコメント