В этой статье я продолжу взятую тему, но начну с того, что сделаю более гибким алгоритм, разработанный ранее. Тот алгоритм становился стабильнее с увеличением числа свечей в окне для анализа или с увеличением порогового процента перевеса падающих или растущих свечей. Приходилось идти на компромисс и устанавливать больше размер выборки для анализа или больший процент перевеса преобладающих свечей.
例えば、以下の ようにWeierstrass-Mandelbrot ph-iでチェックすることができる。
目標は、アルゴが明らかに存在する規則性を見つけることができるかどうかをチェックすることである。もしそうなら、時間によるフィルター、季節パターンなど、さまざまな方法で引用を回転させる。つまり、検索空間を限定する。
私は最近Weierstrassで進化プログラミング関数をテストした。遺伝子発現はナッツのようにクリックされ、20～40秒で数式を拾った。
遺伝学の5～7回の実行のうち1回は「うまくいかない」ことがあり、まったく何も見つからないことがある。
ZY：ロボットについて、つい最近ラジオ「ユーモアFM」で、A.レヴァの古いナンバーを聞いたんだ。)))- ユーチューブでは
最近、進化的プログラミングのWeierstrass関数をチェックしたんだ。遺伝子発現、ナッツのように、20～40秒で数式を拾ってくれる。
遺伝学の5-7回の実行のうち1回は「うまくいかない」ことがあり、まったく何も見つからないことがあります。これは原理的には論理的なことで、ランダムな値で開始します。突然変異と交叉は、遺伝子のうまくいかない組み合わせをピックアップすることができます。
ZY：ロボットについて、つい最近ラジオ「ユーモアFM」で、A.レヴァの古いナンバーを聞いたんだ。)))- ユーチューブでは
遺伝学は、より適切であり、規則性などはありません。例えばカットバストは、規則性が弱いと（記憶しないという意味で）うまくトレーニングできない。例えば、木や森は完璧に記憶されますが、boustingではうまくいきません。モデルに対する信頼性が高まる。
シンボリック回帰などについて：私の知る限り、それは時代遅れのアルゴリズムであり、もっと良いものがあります。時系列分類のための最新のイノベーションはこちら です。私は使ったことがないが、それらのいくつかは学習に時間がかかる（オーバーシュートが多い）。全リストは "アルゴリズム "タブにある。テスト、その他の興味深いもの。
ああ、いいブルートフォースだ。私自身、機械学習モデルによってのみ、この作業を行っている。多くの場合、特定の時間帯に限定して検索すると、パターンがよく見つかります。例えば、時間帯ごとに異なる最適化があります。
市場には、ある作者（一番上）の人気ボットがあり、彼はロンドン・セッションの始まりだけが取引されるようなフィルターをピックアップした。つまり、セッションの開始時にのみ取引される。20年間のテストに合格。クールだ。私はそんな長い時間を持っていないが、それも悪くない。
ええ、そのようなボットを見たことがあります。時間回廊でそんなことができるなんて知らなかった。ブルートフォースが示しているように、回廊はセッションと一致する必要はなく、まったく予期しない時間区間が存在することもある。そのようなセグメントの1つは、0時（日付け変更点）の左右に約30分から1時間ある。とてもクールなセグメントだ。ところで私が言いたかったのは、テストによると、例えば10年分のサンプルを取ると、フォワードではもう1年分くらいはすべてうまくいく、ということだ。それ以上先のことは調べていない。このようなExpert Advisorsは非常にシンプルですが、証券取引所が立っている週末を例に取ると、各通貨ペアのためにそれらのダースを生成し、半年間利益を取る。このようなロボットは単純であるにもかかわらず、予測することができますが、手で書かれたフクロウはこれを自慢することはできません。私はすでに、機械にフクロウを書かせ、半年間トレードさせ、さらにトレードさせたほうがいいと思い始めている。）正直なところ、すでにそうなっている。
ああ、そういうロボットを見たことがあるから、そこからヒントを得たんだ。タイムコリドーでそんなことができるなんて、以前は考えもしなかったよ。ブルートフォースが示しているように、回廊はセッションと一致する必要はなく、まったく予期しない時間区間が存在することもある。そのようなセグメントのひとつは、0時（日付け変更点）の左右に約30分から1時間ある。とてもクールなセグメントだ。ところで私が言いたかったのは、テストによると、例えば10年分のサンプルを取ると、フォワードではもう1年分くらいはすべてうまくいく、ということだ。それ以上先のことは調べていない。このようなExpert Advisorsは非常にシンプルですが、証券取引所が立っている週末を例に取ると、各通貨ペアのためにそれらのダースを生成し、半年間利益を取る。このようなロボットは単純であるにもかかわらず、予測することができますが、手で書かれたフクロウはこれを自慢することはできません。私はすでに、機械にフクロウを書かせ、半年間トレードさせ、さらにトレードさせたほうがいいと思い始めている。）機械が私たちよりもうまく、速く、すべてをやってくれるようになるのは時間の問題だと思う。
...一般的に、テスターは現実に対応していない。
もちろん、テスターで結果が出れば、現実でストラテジーが機能する可能性は高くなります。ロボットが高いタイムフレーム用に設計され、平均スプレッドよりもはるかに高い数学的期待値を示す場合、このようなテストは絶対に客観的なものになります。この記事の例https://www.mql5.com/ja/articles/8767。
...テスターは現実に対応していない。
物理学と何の関係があるんだ？
物理学と何の関係があるんだ？
数学者や物理学者がここに来るのは、運動量とエネルギー保存の法則にうんざりして、そんなことを書こうとさえするからだ。科学はどこへ行こうとしているのだろう？アルクビエール・エンジンは？)