トレーダーの自己欺瞞：フォワードへの不信感。 - ページ 15

[Youri Tarshecki]

Vasiliy Sokolov:
1998年から2008年までのランの集合から、1998年から2001年の最適なものを選び、その2002年の結果を結果の株式に書き込み、次に1999年から2002年の最適なものを選び、その2003年の結果を前のものに付加する、といった具合です。全歴史のために、事前に多くのランを取得する。基本的には些細なスライディングウィンドウです。ここにはマジックもレペゼンも ない。

あなたは間違っています。複数のランを事前に取得するのではなく、逐次的に、つまり同じ手順を異なる間隔で繰り返し 行う。テキストを読まなくても、GIFではっきりと見ることができます。私の自動最適化装置にも全く同じアルゴリズムを実装しましたが、各セグメントで各変数を別々に実行しています。

[Roman Shiredchenko]

Vasiliy Sokolov:

R^2についてもう少し詳しく。

私にとっては、これは非常に強力な指標ですが、十分ではありません。実際には、いくつかのTCは、非常に優れた、スムーズなエクイティ・アップを生み出すことができることに気づきました。そのR^2は非常に高く、そのパラメータセットはどんな偶発的なものでもクラックしてしまいます。

ごきげんよう。ワシリーR二乗の計算式を教えてください。馴染みがない...。

[Vasiliy Sokolov]

Roman Shiredchenko:
ごきげんよう。ワシリーRの2乗の計算式を教えてください。馴染みがない...

1. ストラテジーのequtiへの線形回帰線を 計算します（equtiの代わりに、MT4で生成される通常のバランスチャートを使用することもできます）。
2. 得られた回帰線とあなたの戦略の持分との間のピアソン相関係数を計算しなさい。
3. 相関係数を2乗すると、R^2が得られます。

[Vasiliy Sokolov]

Youri Tarshecki:
あなたは間違っています。複数のランを事前に取得するのではなく、逐次的に、つまり同じ手順を異なる間隔で繰り返し 行う。テキストを読まなくても、GIFではっきりと見ることができます。私の自動最適化装置にも全く同じアルゴリズムが実装されていますが、各ステップで各変数を別々に実行しています。

カール、最適化クラウドのパラメータが同じなら、なぜもう一度最適化する必要があるのですか？数学を学べ、とはよく言ったものだ。

[Youri Tarshecki]

Vasiliy Sokolov:
カール、最適化されたクラウドのパラメータが同じなら、なぜもう一度最適化するのですか？基本を学べということですね。

Walk-Forwardでは、最適化クラウドは存在しません。あなたが勘違いしているように、セグメント全体を一度にテストする人はいません。もしそうなら、その大きなセグメントの中で、セグメントに最適化されたパラメータを 分離することは不可能だからです。一部の重複する部分を何度も最適化するのではなく、その都度、シフトして取った別の最適化区間の構図になることがポイントです。その結果、歴史の同じ点が、最適化された区間の最初、中間、最後と何度も最適化されるが、対応するフォワードは連続し、交差していないように見える。つまり、簡単なgifで納得できないなら、数学だけでなく、英語も勉強する必要があるのです。

[Vasiliy Sokolov]

Youri Tarshecki:
Walk-Forwardでは、最適化されたクラウドは存在しません。交差する領域の最適化を繰り返すポイントは、その都度、シフトして取られる別の最適化セグメントの一部となることです。その結果、歴史の同じ点が、最適化された区間の最初、中間、最後と何度も最適化されるが、対応するフォワードは連続し、交差していないように見える。だから、簡単なgifで納得できないなら、数学だけでなく英語も勉強する必要があるんだ。

特に才能のある人には、もう一度言いますが、最適化はテスト期間中1回だけです。2000年から2015年までの期間、TSを最適化する。2005年〜2008年のベストランを選んでください。そして、2005年から2008年にかけて、同じCUを最適化します。またベストランを選んでください。頑張れ！パラメータを使った結果は、1円玉と一致する。これがハイビジョン写真に写っているものです。自分を殺したいなら、反復ごとに過剰最適化を行ってください。

[Vasiliy Sokolov]

Youri Tarshecki:
あなたが勘違いしているように、セクション全体を一度にテストする人はいません。もしそうなら、その大きなものの一部としてセクションの最適化されたパラメータを分離 することが不可能になるからです。

というか、どうして不可能なんだ？あらかじめパラメータが設定されたTSがあるんですね。しかし、抽出されて いないと主張する！？まず用語を定義しろ、wikipedia好き。

[Youri Tarshecki]

Vasiliy Sokolov:
特に才能のある人のためにもう一度言っておきますが、最適化はテスト期間中1回しか行いません。2000年から2015年までの期間、TSを最適化する。2005年〜2008年のベストランを選ぶ。そして、2005年から2008年にかけて、同じCUを最適化します。またベストランを選んでください。頑張れ！パラメータを使った結果は、1円玉と一致する。これがハイビジョン写真に写っているものです。自分を殺したいなら、反復ごとに過剰最適化を行ってください。

自動ウォークフォワードテストは、過去の市場データ（「インサンプル」）を使ってパラメータ値を最適化した後、最適化後のデータ（「アウトオブサンプル」）を使ってシステムの性能を検証するシステム設計と検証の手法です。最適化されたデータではなく、テストデータ（「サンプル外」）での性能でシステムを評価するのです。このプロセスは、後続の時間セグメントで繰り返すことができます。

ハイビジョン写真では全く結果が出ず、最適化と前進セグメントしか表示されません。もう私のスレッドにゴミを散らかさないでください。

[Vasiliy Sokolov]

Youri Tarshecki:

自動ウォークフォワードテストは、過去の市場データ（「インサンプル」）を使ってパラメータ値を最適化した後、最適化後のデータ（「アウトオブサンプル」）を使ってシステムの性能を検証するシステム設計と検証の手法です。最適化されたデータではなく、テストデータ（「サンプル外」）での性能でシステムを評価するのです。このプロセスは、後続の時間セグメントで繰り返すことができます。

ハイビジョン写真では全く結果が出ず、最適化と前進セグメントしか表示されません。もう私のスレッドにゴミを散らかさないでください。

私の言っていることを理解しようともしないのか？wftをどう理解しているのか、順を追って例を挙げてほしい。その方が説明しやすいでしょう。難しい案件なので、やめたほうがいいかもしれませんが。

[Youri Tarshecki]

Vasiliy Sokolov:
私の言いたいことを理解しようともしていないのか？wftをどのように理解しているのか、順を追って例を挙げてください。そうすれば、説明もしやすくなります。筐体が硬いので、やめたほうがいいかもしれませんが。

GIFはすでにすべてを示しています。ステップ・バイ・ステップステップ1、ステップ2...ステップ1、ステップ2の意味は何ですか...もう一度、あなたもそのプラットフォームにウォークフォワードを構築したwikipediaとメーカーAmitradeは、権威がない場合は、私のスレッドを散布しないでください - 私はそれとは何の関係もありません。