テストと最適化に関する素晴らしい本 - ページ 8

 
Mathemat писал (а)>>

ベルヌーイについて話があるんだけど...。

 

papaklass さん、Yury Reshetov さんのおかげでリンクができました。http://bigfx.ru/load/8-1-0-4 .壊れているようには見えません、今確認しました。

 

http://nfkgtu.kai.ru/download/plugin.rar - ダウンロードして装着してください。

 
Reshetov писал(а)>>

リンクが切れています。


壊れていないものを共有できる http://bigfx.ru/load/8-1-0-4

リンクありがとうございます。まだフォーラムから登録のメールが来ません・・・。

 

フォワード分析(サンプル外テスト)では、最適化の過程で、サンプル外テストで正の結果を示すようにシステムを適合させることができたことだけを示しているように思います。この文章に基づいて、私たちは唯一の正しい結論を導き出すことができます - 将来的にシステムが利益を生む確率は50%です - あなたは利益を上げるか、上げないかのどちらかになります。:)

それを確認したいのであれば、「サンプル外テスト」を行い、その結果に満足し、動作するシステムを見つけたと思えば、倍の期間でもう1回「サンプル外テスト」を行うとよいでしょう。このテストに満足したら、最後にもう一つテストをしてください。このテストに満足できれば、動作するシステムを見つけたと言えるでしょう。しかし、それはさらに動作するのでしょうか!それを確認するために、あなたは何を必要とするのでしょうか?)

そうでしょう?

 

もうひとつは、フィッティングシステムについてです。

例えば、あるシステムがあり、テスト期間とサンプル外テストの両方で良い結果が出るように曲線に当てはめたとしましょう。オプティマイザーで、多くのパラメータを設定し、非常に小さなステップで最適な状態になるように、非常にシンプルに調整しました。同じオプティマイザーで、フォワードテストを使って、すべての可能なフィッティングのうち、最も良いものを手に入れました。嬉しいですね。今は、いい加減でうまくいきそうにないですが、システムができています。

私の隣人のヴァシャは偉大な数学者ですが、彼のアプローチは異なっています。彼は、まったく同じシステムを使って、テストし、何度も計算し、何度もテストし、すべて科学的に行い、最終的に私と同じシステムを得るのですが、ただ方法が違うだけなのです。

そこで今度は、「誰がシステムを持っていて、誰が持っていないのか」という問題が出てきます。

そしてもうひとつは、私がどうやってこのシステムを手に入れたか、地域の人たちが知ったらどんな反応をするかということだ.そうなんですよー、ピュアフィットだからうまくいかないんですよー。そして、ヴァーシャのシステムとその入手方法に対して、コミュニティはどのような反応を示すのだろうか。カーブではなく、すべてのテストに合格し、すべてのフレームとパラメータに適合しているのですから。

そして、最後の質問ですが、本当にうまくいくシステムをもっているのは誰なのでしょうか?私かヴァーシャか?

 
autoforex писал(а)>>

フォワード分析(サンプル外テスト)では、最適化の過程で、サンプル外テストで正の結果を示すようにシステムを適合させることができたことだけを示しているように思います。この文章に基づいて、私たちは唯一の正しい結論を導き出すことができます - 将来的に利益を上げるシステムの確率は50%です - あなたは利益を上げるか上げないかのどちらかになります。:)

それを確認したいのであれば、サンプル外テストを行い、その結果に満足し、動作するシステムを見つけたと思えば、倍の期間でもう1回サンプル外テストを行えばよい。このテストに満足したら、最後にもう一つテストをしてください。このテストに満足できれば、動作するシステムを見つけたと言えるでしょう。しかし、それはさらに動作するのだろうか? それを確認するためにあなたは何を必要とする?)

そうでしょう?

私もそう思います。サンプル外」のフィット感もあることに出くわしました。そして、このフィット感は理解しにくく、回避しにくい......)))。

 

うーん、なぜか違う極性の批判を期待していたのですが......。)自分の結論が吹っ飛ぶと思ったからです。

LeoVの言う通り、このようなフィッティングは理解しにくい。理解しようともしない人が多い。

 
autoforex >> :

うーん、なぜか違う極性の批判を期待していたのですが......。)自分の結論が吹っ飛ぶと思ったからです。

LeoVの言う通り、このようなフィッティングは理解しにくい。理解しようともしない人が多い。

この結論を覆そうとする人たちは、まだ何も理解していません。 すぐに理解できる人もいれば、10年経っても理解できない人もいます。 つまり、最適化という名のマスターベーションに従事し、何のためにニューラルネットワークを訓練している人たちと同じです。 彼らは光がある場所を探し、それが必要な場所ではないところに目を向けています。

 
LeoV >> :

私もそう思います。サンプル外」のフィット感もあることに出くわしました。そして、このフィット感は理解しにくく、回避しにくい......)))。

また、なぜそんなに不確かなのでしょうか? Out-of-sample、forwardなどのくだりは、臨床例です。