ローリングフォワードの実施方法 - ページ 6

[Igor Volodin]

elibrarius:
サードパーティーのツールを使ってWF解析を行い、MQに見せてテスターに組み込んでもらうのが一番いいと思います。

でも、何か難しそうな気がするんですよね。私などは、DBがないと、決心がつきません。単純計算で
1回の最適化で10000以上の文字列が得られる
+ 転送1回分 - さらに10000行以上...。

答えはある、何も収集する必要はない。

もし、社内のテスターが歩行ステップの後方最適化を行う際に、ある基準/適合性関数を使用した場合、その最大値で1セット 保存されます。それは良い基準を構築するために最前線に来る - YESは、フレームからすべての取引を見ることもできます。基準値の高いランの結果を算出-保存する。つまり、ステップバックで最適化した後、ステップフォワードを実行するための勝ち組は1つしかないのです。

例：12ステップの場合、12セットマッチングされる

[Forester]

Igor Volodin:

私の答えは、何も収集する必要はありません。

もし、社内のテスターが歩行ステップの後方最適化を行う際に、ある基準/適合性関数を使用した場合、その最大値を持つセットを1つ 保持します。それは良い基準を構築するために最前線に来る - YESは、フレームからすべての取引を見ることもできます。基準値の高いランの結果を算出-保存する。つまり、ステップバックで最適化した後、ステップフォワードを実行するための勝ち組は1つしかないのです。

例：12ステップの場合、12セットマッチングされる

フィットネス関数が、最良の選択肢をトップに持ってきた場合はどうでしょうか？

例えば、私自身は、10000本以上をすべて分析し、選択基準を変えることで、WF期間中、安定した結果が得られるものにたどり着くと決めています。前回の実験では、1年単位で20％未満のドローダウンで、ドローダウンとドレインが発生する月が2回ありました。

今度は統一した選択基準を厳しくして、ドローダウン＜15％＜10％になるようにしたいです。選択基準に他のパラメータを追加する - 取引回数、回復力、シャープなど。しかし、保存されているファイルは12個しかないので、12ヶ月分＋フォワード分を全て最適化し直す必要があります。選択基準を変更するたびに最適化をやり直さなければならない-これだけです))だから、すべてのデータを保存してから、最適化し直すことにしたんです。

[Igor Volodin]

elibrarius:

フィットネス機能で、ベストな選択肢ではない上位を引き当てたらどうするか。

もし、自動ボルキングが必要なら、最適なバリエーションをトップに持ってくるような機能（選択基準）を作りましょう ))そのような機能がない場合、実生活ではどのように仕事をするのでしょうか。

[Yousufkhodja Sultonov]

elibrarius:
ターミナルテスターに組み込まれたフォワードテストということです。写真を完成させるために入れるべきかもしれない？最適化の結果は 手動で数回見るだけで、テスターが全部計算してくれるのですが...。が、それに無駄な時間を費やす意味があるのかどうか。もしかしたら、すべてのフォワードを見たときに、ドローダウン＜20％ではなく、別のものを一つの選択基準として選ぶかもしれませんね。

私はこうしています。

1.TF D1では、利用可能なすべての履歴を選択します（ユーロ/ドルは、1973年の初めから現在までの履歴を取りました）。

2.私は、Expert Advisorの全範囲（10 000以上のバー）を最適化し、最大ドローダウン（MP）に対する純利益（NPL）の比率として回復係数（RR）の最大値を決定します - RR=58935/4657=12.66;取引回数＝10730回、期待ペイオフ（EPC）＝58935/10730＝5.49ポイント、期待損失（ELO）＝4657/10730＝0.434ポイント、戦略パフォーマンス基準（SEC）＝EPC/ELO＝5.49/0.437=12.66。

3.次に、私は一定のパラメータを持つ歴史の任意の期間からExpert Advisorを実行する - このケースでは1974年、75、...、2012年の初めから、現在の値（KEST）=予想ペイオフ電流（EPC）/予想ペイオフ最終（EPC）=予想ペイオフ電流（EPC）/ 0.434、これは時間をかけてTSの安定または不安定を示して決定されます。この基準は、勝つ確率が負ける確率の何倍かを示すものである。

1973年から2013年までの41年間は、こんな感じでした。

[Youri Tarshecki]

Yousufkhodja Sultonov:

私はこうしています。

2.全範囲を最適化しています(

これは狼煙（のろし）ではない。まず全体の最適化を行い、その上で計測を行うのです。ボルキングフォワード処理では、最適化された 領域がチェックの領域より古く、最適化されていない領域がチェックされ、チェックの領域のサイズだけずらされてすべてが繰り返されます。

[Igor Volodin]

MT5ネイティブのオプティマイザーを使って、純粋なMQLでウォークフォワードを実装する方法を、全期間での1回の最適化で考え出したんだ。

詳細は後日お伝えします。

[Forester]

Igor Volodin:

MT5ネイティブのオプティマイザーを使って、純粋なMQLでウォークフォワードを実装する方法を、全期間での1回の最適化で考え出したんだ。

詳細は後日お伝えします。

待ちます )

[Alexandr Andreev]

Igor Volodin:

MT5ネイティブのオプティマイザーを使って、純粋なMQLでウォークフォワードを実装する方法を、全期間での1回の最適化で考え出したんだ。

詳細は後日お伝えします。

ただ、サンプリングに限らず、いろいろなニュアンスがあるんです。これは氷山の一角のようなものです。

質問番号1、ボルキンフォワードは何を与えるか？、自分のシステムをテストしたい人のために、だからそれを確認することができます - あなたの心が望むどのような条件と。その理由は、戦略があらかじめ決められている可能性があるからです。

開発というのは良いことなのでしょうが。

[Yousufkhodja Sultonov]

Youri Tarshecki:
これはボルキングフォワードではありません。まずプロット全体を最適化し、次に同じプロットでいくつかの計測を行います。ボルキングフォワード処理では、チェックしたものよりも古い領域を最適化し、最適化されていない最近のものをチェックし、チェックしたもののサイズだけずらし、それを繰り返していくのです。

私はこれに同意しない。43年間の全範囲における最適化は、TCのパラメータを "平均的に "一度だけ決定することである。そして、TCは毎年43回実行されます。また、TCは異常な市場環境に遭遇することが想定されます。あなたの誤解は、歴史の上では、将来満たされるケースを満たせないということです。TSは歴史のあらゆる事例に対応しているので、わずかな変化で未来にも対応できるはずです。

[TheXpert]

Yousufkhodja Sultonov:
反対させてください。

このスレッドはWalk-Forwardに関するものなので、その話をしたくないのであれば、ここから出て行ってもらいましょう。