良いアドバイザーを紹介してください。 - ページ 2

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フリーペーパー」を人気順に並べるにはどうしたらいいですか？
 
Александр Михайлович:
フリーペーパー」を人気順に並べるにはどうしたらいいですか？
フリーペーパー」タブをクリックするだけです。
 
Александр Михайлович:
無料」を人気順で並べ替えるには？
MQLovkaには無料のチーズがたくさんあります。
 
Александр Михайлович:
市場には非常に多くのEAがあり、テストするものまで...。
どれが一番人気なのか知りたいです。テストしてみたいと思います。
もうひとつ方法があります。形式化できる取引システムがあり、それが長期にわたって破綻しないことが確実な場合、そのシステムを使ったEAを「フリーランス」サービスで注文してください。
 
Александр Михайлович:
EUR/USD
誰がどのExpert Advisorを使っているのか？

この質問に対する答えは明白です：誰もが、彼または彼女が最も理解しているExpert Advisorを使用しています。

つまり、EAの良し悪しではなく、ユーザーの手と頭がどこから生えているかが問題なのです。

例えば、私はダンスができないのですが、それは陰嚢がシステム的に私を阻んでいるということです。でも、これは振り付けが下手ということではなく、私が下手なダンサーだということです。

アルゴトレーディングでも同じです。悪いアドバイザーはいないけど、クソみたいなダンサーはいる。

初心者、つまり自動売買だけでなく手動売買でさえも能力がない人は、マーティンのExpert Advisorを好んで使用します。理由は簡単で、残高がシステマチックに自動的に増えているように見え、損失の確率は無視できる程度に見えるからです。そして、無視できるほどの確率で、無視できないほどの大きな預金が帳消しになることが明らかになり、この小さな確率を無視することは明らかに愚かであることがわかるまで続くのです。そして、このプロセスは、アルゴリズムにマーティンが存在しても制御できません。マーティンはリスク管理を行わず、問題を垂れ流しにするからです。

こうして熊手を踏むことで、徐々に実力がついていき、リスクも管理できることを理解するのですが、そのためにはどうすればいいのかがわからない。この時点から、リスクマネジメントに関する情報探索が始まる。そして、アルゴトレーダーの武器は、信頼性が高く、それにもかかわらず、より信頼性が高く、さらに重要なことは、コントロール可能（＝制御可能）なものに広がっていくだろう。今やアルゴトレーディングは、ギャンブル依存症ではなく、もっと意味のあるものになっています。

もちろん、上級トレーダーは、その能力の低さから、「Expert Advisorはシンプルであればあるほど良い」と考えています。しかし、実際はそうではありません。Expert Advisorのアルゴリズムが単純であればあるほど、半可通の人間にも理解できるものであり、それが良いというわけではありません。シンプルなExpert Advisorは、通常、トレンドフォローとカウンタートレンドの2つの初歩的なカテゴリに分かれています。これは、トレンドフォローのExpert Advisorを設定し、トレンドが優勢になれば利益が出るので、中毒になるのです。しかし、横ばいのトレンドが続くと、損失は避けられない。

しかし、彼または彼女自身の間違いに学んだ、アルゴトレーダーは、市場の動向のより多くの独立があるポイントに来る。しかし、これまでプログラマーが使ってきたような単純なものではないので、設定にはさらなる力量が必要です。まさにこの能力のギャップを埋めるために、再び情報探索が始まる。

などなど。

 
Yury Reshetov:

もちろん、上級者ほど、その能力の低さから、「Expert Advisorはシンプルであればあるほど良い」と今でも思っています。しかし、実際はそうではありません。Expert Advisorのアルゴリズムが単純であればあるほど、半可通の人間にも理解できるものであり、それが良いからというわけではありません。

うーん...シンプルなExpert Advisor（というかExpert AdvisorではなくTS）の方が自由度が低く、「カーブに合わせた微調整」に左右されにくいので良いのではと思いました。
 
George Merts:
うーん...。そして、シンプルなEA（というか、EAではなくTS）の方が、自由度が少なく、「カーブへのツッコミ」が入りにくいので良いのではと思いました。

そう思えば、人は洗礼を受けなければならない© 民俗の諺

このような仮説、すなわち自由度の冗長性は「必然的に」一般化可能性を低くするという仮説は、V. Vapnik, A. Chervonenkisの「パターン認識理論」で述べられていることである。

実は、このような理論は原理的に間違っているのです。

もし、「きれいな」データ、例えば正弦波のような誤差の少ない表形式で与えられたデータを近似したい場合、曲線は滑らかになる。その場合、アルゴリズムはカーブに合わせて調整すればするほど良いのです。

サンプルのデータが「汚い」のであれば、結果も「汚い」ことになる。インプットのゴミはアウトプットのゴミ。

もうひとつは、アプリケーション領域で純粋なテーブル関数を近似する必要がないことです。多くの場合、実験結果を近似的に表現する必要がある。しかし、そこには曲線はなく、曲線があるべき場所に無秩序に散らばって密集している点の集合があるのです。このように非常に散らばった点を、入力に加える前に、何らかの適切なアルゴリズムを用いてあらかじめ曲線に平滑化することは、誰も禁じていない。つまり、ゴミを事前に掃除して、入力に供給しないことです。それから、アルゴリズムの自由度が大きいと、より正確な近似ができないばかりか、かえってそれを助長することになります。

 

レオナルド・ダ・ヴィンチ「シンプルであることは世界で最も難しいことであり、それは経験の究極の限界であり、天才の最後の努力である。

私も、シンプルな手段で結果を出せば、それが最高の職人技だと考えていました。二人とも間違っていることが判明して残念です）。
 
George Merts:
うーん...シンプルなEA（というか、EAではなくTS）の方が自由度が低く、「カーブをいじる」ことが少ないので良いのでは？
私なら、モニタリングやシグナルがあるEAを選びます。テスターで何でも調整できる。また、シンプルな移動手段としては、シンプルなスクーターと複雑だが効率的なクルマ、どちらがいいでしょうか？:))
 
Alexey Volchanskiy:
私なら、モニタリングやシグナルがあるEAを選びます。テスターには何でも入る。また、シンプルな移動手段としては、シンプルなスクーターと複雑だが効率的なクルマ、どちらがいいでしょうか？:))
比較対象として間違っています。結果が同じかどうかを比較する必要があるのです。そして、あなたの場合は違うのです。配信のスピードや快適さが違います。例えば、2つのEAが同じ品質の指標を持っていても、一方のEAがよりシンプルな戦略のためにコードサイズが10倍少ないとしたら、私たちはそちらを優に評価すべきなのです。
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