戦略のための単一の品質指標 - ページ 7 123456789 新しいコメント Aliaksandr Hryshyn 2016.04.13 17:51 #61 Youri Tarshecki:2つの戦略を比較 するために、60%の市場適合性でも、どちらかを選択するのに十分である。サンプル数を増やすしかないでしょう。実際のコード作業では、1mでの環境シミュレーションの精度が95％であることは 非常に優れて います。そして、ティック履歴は、すべての99％ .多くの科学的、実用的な環境モデルは、このような精度を自慢することはできませんを与えます。また、ストラテジーの自動作成方法が、履歴の品質依存性という点で、手動のものと何か奇跡的な違いがあると考える理由も見当たりません。履歴が悪いと、すべてのExpert Advisorに悪い影響を与えます。つまり、環境選びの問題は、システム評価の基準とは直接関係ないのです。"ストラテジーの自動作成方法が、履歴の品質依存性という点で、手動と何らかの奇跡的な違いがあると信じる根拠は見当たらない。"- 自動検索では、テスター自体の技術的な特徴（欠陥）と過去のデータの質を組み合わせた「戦略」を見つけることができます。どうやらそのような問題には遭遇していないようです))。ここでは、その具体例をご紹介します。OHLC形式のヒストリカルデータを使用し、ティックをモデル化せず、より小さい期間を使用せず、O、H、L、C値の各到達時に市場参入/退出条件を計算するとします。図では(O-L) + (H-C) < (H-O) + (C-L)であることから、図のような順序で値動きをシミュレーションしており、非常に論理的であることがわかる。その結果、赤い線で示した時点では、OpenとLow（ストラテジーではClose）の2つの値には「未来」に関する情報が含まれていることがわかります。ここで、「利食い」のルールを説明します。 (Open[0] - Close[0])> X かつ (High[0] == Open[0]) ならば買い、X はスプレッドに重なる何らかの値です。この時点で、ストラテジーのOHLCの値は、ヒストリカルデータのOOLL値と一致することに留意してくださいテスターの不具合と履歴の質の悪さを示している。 Youri Tarshecki 2016.04.13 20:57 #62 Aliaksandr Hryshyn:テスターの欠陥とストーリーの質の低さを示す。それが、未来ということですね。この現象は以前から知られていた。3年ほど前には、この機能を持つEAをベースに、利益確定の結果を研究するという記事もあったように記憶しています。このEAで間髪入れずに利益が出ました。しかし、このチップを自力で、しかもスプレッドを考慮して捕らえることを、教えなければ、ストラテジーが学習する確率はどの程度でしょうか。私には無視できるレベルだと思います。もちろん、ローソク足の中では、実際には価格は好きなように行ったり来たりすることができます。それが、テストと本番の5〜10％の誤差を生むのです。つまり、どうせみんな同じ条件なのだから、テストでの戦略比較には致命的ではないのです。 そして、それがクリティカルだと思うなら、スピードを犠牲にしてでも本当のティックヒストリーを とれ、ということです。つまり、使用するテスト方法に比べれば、どうでもいいことばかりなのです。 Aliaksandr Hryshyn 2016.04.14 00:11 #63 絶対に的外れなことを言っている))。ストラテジーテスターでは、不具合のある私の例では、EAはプラスのトレードしかしません、グレイルです)) 。グレイル」を探すためのストラテジーを自動検出する際、これらの不具合につまずくことがあります。これは、ストラテジージェネレータにとって深刻な問題です。既に存在するもので、確かにこの例よりはましです。最適化されていないプロットのGood Equityはすぐに出せますし、「知性」を高める作業をしている間もあります。インターネット上で見つけた類似のプログラムでは、多くの問題は発生しませんし、できません。これは、特定のルール生成パターンによるもので、生成ルールの例: (A<B) & (A>C) & if(D>C;true;A>B). Aliaksandr Hryshyn 2016.04.14 00:16 #64 システムが見つけた「戦略」は、約150回のトレードのうち、約15回の負けトレードがあり、これは最適化されていないプロットでのことでした。なぜか、この結果には確信が持てない。 Алексей Тарабанов 2016.04.14 00:23 #65 Aliaksandr Hryshyn: システムが見つけた「戦略」は、約150回のトレードのうち、約15回の負けトレードがあり、これは最適化されていないプロットでのことでした。なぜか、この結果には確信が持てない。 自分を撃つのか？ Aliaksandr Hryshyn 2016.04.14 01:01 #66 他にも不具合はあるのですが...。ちなみに、価格以外の行動パターンを利用するため、最適化されていないエリアでも最高の結果を出すことができます。 Aliaksandr Hryshyn 2016.04.14 01:01 #67 Алексей Тарабанов: 自分を撃つ？)) Youri Tarshecki 2016.04.14 07:37 #68 Aliaksandr Hryshyn:絶対に的外れなことを言っている))。ストラテジーテスターでは、不具合のある私の例では、EAはプラスのトレードしかしません、グレイルです)) 。グレイル」を探すためのストラテジーを自動検出する際、これらの不具合につまずくことがあります。これは、ストラテジージェネレータにとって深刻な問題です。既に存在するもので、確かにこの例よりはましです。最適化されていないプロットのGood Equityはすぐに出せますし、「知性」を高める作業をしている間もあります。私はインターネット上で類似のプログラムに関する多くの問題を見つけました。それは特定のルール生成パターンと関係があり、例えば生成されたルール: (A<B) & (A>C) & if(D>C;true;A>B) です。私たちは2つの異なるものを話しているのです。1.あなたの例は、ずいぶん前に知っています。私の考えでは、「進化」の過程でこのような偶然の創造がなされる確率は小さいと思います。もし、あなたがまだこのような「価格以外の」トリックを恐れているのなら - もっともらしいスプレッドでティック履歴をチェックするだけで、すべてが一度に明らかになります。時々iniファイルのテストの種類を変えるだけでいい。ルール生成テンプレートは、支障がないように、これらのルールの一般化、ブロックの互換性など、十分に高いレベルで機能する必要があると私は考えています。そして、ユーザー自身がこれらの依存関係やジェネレーターが作業しなければならない要素を設定することができます。2.もし、ジェネレーターにテストに基づくストラテジーの選択が含まれているならば、ボルキングフォワードは必須です。その上、選考基準も劇的に簡素化されます。 Aliaksandr Hryshyn 2016.04.14 16:09 #69 Youri Tarshecki: 私たちは2つの異なるものを話しているのです。1.例の件は、以前から意識していました。私の考えでは、「進化」の過程で偶然にそのようなものが生まれる確率は無視できるほど小さいと思います。もしあなたが、このような「価格以外の」トリックをまだ恐れているならば、もっともらしいスプレッドを持つティック履歴でコントロールテストをすれば、すべてがすぐに明らかになります。時々iniファイルのテストの種類を変えるだけでいい。ルール生成テンプレートは、支障がないように、これらのルールの一般化、ブロックの互換性など、十分に高いレベルで機能する必要があると私は考えています。そして、ユーザー自身がこれらの依存関係やジェネレーターが作業しなければならない要素を設定することができます。2.もし、ジェネレーターにテストに基づくストラテジーの選択が含まれているならば、ボルキングフォワードは必須です。その上、選考基準も劇的に簡素化されます。おそらくそうなるでしょう）。ルールはどうあるべきとお考えですか？ただ、この問題をどう捉えているのかが気になります。 Aliaksandr Hryshyn 2016.04.26 16:59 #70 この選択肢を提案します。この評価は、以下のような特徴・制限のある戦略に適しています。ストップロスの有無各取引のリスクは固定で、通貨で測定されます。ロットはストップロスのサイズに基づいて計算されるので、それがトリガーされると、リスクで定義された金額だけを失うことになります。複数の取引が何らかの取引スキームの一部であり、総リスクが一定であれば、1つの取引と見なすことができる。プロフィットとドローダウンは、固定リスク/ストップロスに対するそれぞれの値の比率で表されます。戦略の主要なパフォーマンス指標を取り出し、下図のように変換する。計算式の順序は、タイトルの指標の順序に対応する。チャート上では、戦略の複雑さもあり、あなたはそれを使用することはできませんが、私はそれを必要とした。ボラティリティは、対応する値の回帰線からの株式値の最大乖離の合計を示し、グラフではそのようになっている。ボラティリティはA Bの絶対値の和、すなわちA+||B|である。また、若干の修正を加えた収益性の数値もあり、これは以下のように算出されます。収益性＝（総利益＋1）／（総損失＋1）次のように変換されます。取引回数が少ないと収益性があまり良くないので、次のようにします。上の図は、取引回数に応じた収益率の計算方法を示しています。次に、もう一度（取引回数に応じた重要度に基づいて）以下の式で収益性を変更します。収益性 = 1 + 収益性 * 有意性 - 有意性そして、得られた利益、ドローダウン、取引回数、ボラティリティ、収益性のすべての値（最後の式）を掛け合わせ、結果として、一定期間の取引に基づく戦略の一般的な品質を反映した単一の係数を得ることができます。比率の値です。0 - 無慈悲にひどい)0.3 - 悪い~0.8 - 良好>1 - 非常に良いこのような形で評価した結果をご紹介します。この係数はZ係数として表され、トレーニングセット（緑の線）とテストセット（紫の線）を評価することができます。緑のエクイティライン（0.993）と劣勢のパープルライン（0.5714）で良好な結果。紫色の線は悪いより少し良いのために、収益性は1.447である悪い結果の例 123456789 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
2つの戦略を比較 するために、60%の市場適合性でも、どちらかを選択するのに十分である。サンプル数を増やすしかないでしょう。
実際のコード作業では、1mでの環境シミュレーションの精度が95％であることは 非常に優れて います。そして、ティック履歴は、すべての99％ .多くの科学的、実用的な環境モデルは、このような精度を自慢することはできませんを与えます。
また、ストラテジーの自動作成方法が、履歴の品質依存性という点で、手動のものと何か奇跡的な違いがあると考える理由も見当たりません。
履歴が悪いと、すべてのExpert Advisorに悪い影響を与えます。
つまり、環境選びの問題は、システム評価の基準とは直接関係ないのです。
"ストラテジーの自動作成方法が、履歴の品質依存性という点で、手動と何らかの奇跡的な違いがあると信じる根拠は見当たらない。"- 自動検索では、テスター自体の技術的な特徴（欠陥）と過去のデータの質を組み合わせた「戦略」を見つけることができます。どうやらそのような問題には遭遇していないようです))。ここでは、その具体例をご紹介します。
OHLC形式のヒストリカルデータを使用し、ティックをモデル化せず、より小さい期間を使用せず、O、H、L、C値の各到達時に市場参入/退出条件を計算するとします。
図では
(O-L) + (H-C) < (H-O) + (C-L)であることから、図のような順序で値動きをシミュレーションしており、非常に論理的であることがわかる。
その結果、赤い線で示した時点では、OpenとLow（ストラテジーではClose）の2つの値には「未来」に関する情報が含まれていることがわかります。
ここで、「利食い」のルールを説明します。
(Open[0] - Close[0])> X かつ (High[0] == Open[0]) ならば買い、X はスプレッドに重なる何らかの値です。
この時点で、ストラテジーのOHLCの値は、ヒストリカルデータのOOLL値と一致することに留意してください
テスターの不具合と履歴の質の悪さを示している。
テスターの欠陥とストーリーの質の低さを示す。
それが、未来ということですね。この現象は以前から知られていた。3年ほど前には、この機能を持つEAをベースに、利益確定の結果を研究するという記事もあったように記憶しています。このEAで間髪入れずに利益が出ました。
しかし、このチップを自力で、しかもスプレッドを考慮して捕らえることを、教えなければ、ストラテジーが学習する確率はどの程度でしょうか。私には無視できるレベルだと思います。
もちろん、ローソク足の中では、実際には価格は好きなように行ったり来たりすることができます。それが、テストと本番の5〜10％の誤差を生むのです。つまり、どうせみんな同じ条件なのだから、テストでの戦略比較には致命的ではないのです。
そして、それがクリティカルだと思うなら、スピードを犠牲にしてでも本当のティックヒストリーを とれ、ということです。
つまり、使用するテスト方法に比べれば、どうでもいいことばかりなのです。
システムが見つけた「戦略」は、約150回のトレードのうち、約15回の負けトレードがあり、これは最適化されていないプロットでのことでした。なぜか、この結果には確信が持てない。
自分を撃つ？
私たちは2つの異なるものを話しているのです。
1.あなたの例は、ずいぶん前に知っています。私の考えでは、「進化」の過程でこのような偶然の創造がなされる確率は小さいと思います。もし、あなたがまだこのような「価格以外の」トリックを恐れているのなら - もっともらしいスプレッドでティック履歴をチェックするだけで、すべてが一度に明らかになります。時々iniファイルのテストの種類を変えるだけでいい。
ルール生成テンプレートは、支障がないように、これらのルールの一般化、ブロックの互換性など、十分に高いレベルで機能する必要があると私は考えています。そして、ユーザー自身がこれらの依存関係やジェネレーターが作業しなければならない要素を設定することができます。
2.もし、ジェネレーターにテストに基づくストラテジーの選択が含まれているならば、ボルキングフォワードは必須です。その上、選考基準も劇的に簡素化されます。
私たちは2つの異なるものを話しているのです。
1.例の件は、以前から意識していました。私の考えでは、「進化」の過程で偶然にそのようなものが生まれる確率は無視できるほど小さいと思います。もしあなたが、このような「価格以外の」トリックをまだ恐れているならば、もっともらしいスプレッドを持つティック履歴でコントロールテストをすれば、すべてがすぐに明らかになります。時々iniファイルのテストの種類を変えるだけでいい。
ルール生成テンプレートは、支障がないように、これらのルールの一般化、ブロックの互換性など、十分に高いレベルで機能する必要があると私は考えています。そして、ユーザー自身がこれらの依存関係やジェネレーターが作業しなければならない要素を設定することができます。
2.もし、ジェネレーターにテストに基づくストラテジーの選択が含まれているならば、ボルキングフォワードは必須です。その上、選考基準も劇的に簡素化されます。
おそらくそうなるでしょう）。
ルールはどうあるべきとお考えですか？ただ、この問題をどう捉えているのかが気になります。
この選択肢を提案します。
この評価は、以下のような特徴・制限のある戦略に適しています。
プロフィットとドローダウンは、固定リスク/ストップロスに対するそれぞれの値の比率で表されます。
戦略の主要なパフォーマンス指標を取り出し、下図のように変換する。計算式の順序は、タイトルの指標の順序に対応する。
チャート上では、戦略の複雑さもあり、あなたはそれを使用することはできませんが、私はそれを必要とした。
ボラティリティは、対応する値の回帰線からの株式値の最大乖離の合計を示し、グラフではそのようになっている。
ボラティリティはA Bの絶対値の和、すなわちA+||B|である。
また、若干の修正を加えた収益性の数値もあり、これは以下のように算出されます。
収益性＝（総利益＋1）／（総損失＋1）
次のように変換されます。
取引回数が少ないと収益性があまり良くないので、次のようにします。
上の図は、取引回数に応じた収益率の計算方法を示しています。
次に、もう一度（取引回数に応じた重要度に基づいて）以下の式で収益性を変更します。
収益性 = 1 + 収益性 * 有意性 - 有意性
そして、得られた利益、ドローダウン、取引回数、ボラティリティ、収益性のすべての値（最後の式）を掛け合わせ、結果として、一定期間の取引に基づく戦略の一般的な品質を反映した単一の係数を得ることができます。
比率の値です。
0 - 無慈悲にひどい)
0.3 - 悪い
~0.8 - 良好
>1 - 非常に良い
このような形で評価した結果をご紹介します。
この係数はZ係数として表され、トレーニングセット（緑の線）とテストセット（紫の線）を評価することができます。
緑のエクイティライン（0.993）と劣勢のパープルライン（0.5714）で良好な結果。
紫色の線は悪いより少し良いのために、収益性は1.447である
悪い結果の例