ローリングフォワードの実施方法 - ページ 2

[Youri Tarshecki]

Комбинатор:
えーウォークフォワードはチェックの役割を果たすのであって、何かを選択するのではありません。

また、どちらのバージョンのコードが良いかを把握するために、他にどのような基準があるのでしょうか？

[Forester]

Комбинатор:
えー、ウォークフォワードは確認用であって、何かを選択するためのものではありません。

バックテストで選び、フォワードで確認する。また、逆にフォワードに失敗した場合は、バックテスト選択の基準・方法を変更する必要が出てくるでしょう。つまり、選択に影響を与えるのは、やはりフォワードなのです)

[Forester]

Youri Tarshecki:
また、どのコードの バリエーションが良いかを理解するために、他にどのような基準があるのでしょうか？

コードのバリエーションではなく、EAの設定のバリエーションということでしょうか。

[Forester]

Youri Tarshecki:

バックテストで選ぶ - ボルキングフォワードの本質を理解していない。

そして、明日のバックテストのための設定の選択方法について説明してください。

ここでは、例として2015年10月14日から2016年4月14日までのバックテストを行っています。10,000以上の選択肢の中から、どれを実行するか？

私は前方ウォーキングは、このように理解されている - 他のバックテストのennumberを保持することに加えて、前方にそれらを実行して、統計的に将来的に良い結果を与えるバックテストを、選択する基準/方法を開発する（すなわちフォワードテスト上）。

結果、今日完了したバックテスト（＝2015年10月14日から2016年4月14日まで）にこの方法を適用すると、来月はEAが利益で取引してくれることが期待できますね。

[Youri Tarshecki]

elibrarius:

次に、明日のEAを実行するための設定の選び方について説明します。

ここでは、例として2015年10月14日から2016年4月14日までのバックテストを行っています。10000以上の選択肢の中から、どれを実行するか？

バックテストを次のように理解しました - 他のバックテスト＋バックテストの列挙を行ったことに加え、将来（つまりフォワードテストで）統計的に良い結果を与えるバックテスト結果を選択する基準/方法を開発したいです。

エリブラリウス
コードのバリエーションではなく、EAの設定のバリエーションということでしょうか。

Volkingは、いわばFUTUREのIMITATIONです。その課題は、まさに試されるものです。2つの選択肢がある場合は、Volkingを行い、不慣れな状況下でどちらがより効果的であったかを確認します。選ぶ、修正する、通す、また比べる......調整しなくても進化が得られるのです。volkingのアイデアは、市場の不変性であり、それは取引のために私は、もちろん、最も実際のセットを取る理由ですが、限り、私は変数の更新のための最適な周期性を定義した - 我々の場合、それは戻っての期間です。ボルキングを使い、実験的に持続時間を求めます。そのため、過剰な最適化はほぼ回避されます。

つまり、エキスパート設定は、あなたのVolkingの検証間隔のステップと同じくらい新鮮であるべきです。

当然、そのようなセクションがたくさんあれば、すべて納得がいくのです。そして、それは、通常、容量によって決定されます。

[Forester]

Youri Tarshecki:

ヴォルキングは、いわば「FUTUREのIMITATION」なのです。その目的は、まさにテストです。2つの選択肢がある場合は、ボルキングにかけ、不慣れな状況でどちらが得かを確認します。選んで、修正して、また比べて......調整なしの進化が手に入るのです。volkingのアイデア - 市場の連続性ので、取引のために私は、もちろん、最も実際のものを取るが、限り、私は変数の更新のための最適な周期性を決定した - 我々の場合、それはバック期間です。持続時間は、ボルキングの助けを借りて、実験的に見つけたものです。そのため、過剰な最適化はほぼ回避されます。

つまり、Expert Advisorの設定は、Volkingの検証間隔の "ステップ "が許す限り、新鮮でなければなりません。

そして最も興味深いのは、1万種以上の中から実際の取引に使われる唯一のバリエーションを、どのような方法で選択するのか、ということです。ドローダウン20%未満で最大利益という私の選択肢は、あまりよろしくないようです(

[Youri Tarshecki]

elibrarius:
そして最も興味深いのは、1万種類以上のバリエーションから、実際の取引で使われる唯一の方法を選択することです。

つまり，全試験に合格したときに，前進和の点で最も良い結果をもたらす変種の選択方法を選ぶのです．

[Youri Tarshecki]

elibrarius:

選択基準は最大利益ではなく、ドローダウン<20%で最大利益が出るものを選びました。誰が持っているか - 実際の仕事で実行する最適化からその1つの結果を選択するためのオプションは何ですか？

そして、その両方を試してみるだけです。どの方法がOOS利益の合計が一番いいか、つまりその変種がいいのです。そして、人にアドバイスするのです。テストのステップも同じで、ケースによって違うかもしれません。

[Forester]

Youri Tarshecki:
そして、両方を試してみるだけです。どの方法がOOS利益の合計が一番いいか、つまりその変種がいいのです。そして、自分なりのアドバイスを人にするのです。テストのステップも同じで、ケースによって違うかもしれません。

そして、トライするための選択肢は？

"そしてこれは、順番に、通常、容量によって決定される "というのは、すでに良い指摘です。

数週間かけて延々と最適化を行ってきましたが、まだ面白い結果が出ていません。全結果を一度にフォワードせず、バックオプティマイズの結果も含めて保存していなかったのが残念です。最適化、最適化で時間がかかるかも...。

そこで、結果を最適化 するためのベストプラクティスを教えていただきたいのです。

[TheXpert]

Youri Tarshecki:
また、どちらのバージョンのコードが良いかを把握するために、他にどのような基準があるのでしょうか？

OK、それ以外の提案はできない。