面白いゲームをやろうか？ - ページ 4

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VinE_MA(4)の場合
アルパリデモ（Build 220）

シンボルマーク EURUSD (ユーロ vs 米ドル)
期間 4時間（H4） 2008.01.02 08:00 ～ 2008.12.30 23:59 （2008.01.01～2008.12.31まで）
モデル 始値による（バー始値制御が明示されているExpert Advisorのみ）
パラメータ S1="インジケータパラメータ"; Per=26; Per_1=98; Shift_1=91; K=0.2; Shift_2=2; S2="MMパラメータ"; Lots=0.1; StopLoss=0; TakeProfit=0; Slippage=5; S3="エキスパートアドバイザパラメータ"; Magic=20090429; _comment="";
歴史に残るバー 2550 モデル化されたダニ 4097 モデリング品質 非対称性
チャートの不一致エラー 0
初回入金額 10000.00
当期純利益 7309.31 利益合計 14008.73 全損 -6699.42
収益性 2.09 期待されるペイオフ 26.68
絶対値ドローダウン 76.70 最大ドローダウン 941.76 (6.06%) 相対的ドローダウン 6.06% (941.76)
総取引高 274 ショートポジション(勝率) 137 (53.28%) ロングポジション(勝率) 137 (54.01%)
利益を得た取引(全体の割合) 147 (53.65%) 損失取引(全体に占める割合) 127 (46.35%)
最大 儲け話 1066.46 負の取引 -263.80
平均値 得な話 95.30 負け組み -52.75
最大数 れんしょう 8 (777.02) 継続的損失（ロス） 8 (-238.65)
最大 継続的な利益（勝利数） 1070.35 (2) 連続損失（損失数） -397.31 (3)
平均値 連勝 3 継続的な損失 2
 
TheXpert писал(а)>>

言う、余分なメモリ以外を使って計算することができます。

一般的には、誰が一番いいオプティマイザーを書けるかを競うものである。

最適化するための変数はすべて追加メモリとなるが、当然ながら追加変数の使い方がそのサイズを決定する。この問題は、部分的な情報損失を伴う演算子MA1<MA2に関する価格系列の圧縮のクラスに属するものである。つまり、情報ロスの少ない圧縮方法を考えようということです。圧縮結果は、最適化される変数の値です。同じサイズ（余分なオプションの数）に圧縮される方法しか比較できません。

 
Avals писал(а)>>

最適化する補助変数の数が無制限であれば、例えば、1年の各日にPerX変数を設定することができます。その結果は、毎日最適化された株式の合計と同じになります。選択肢を限定しないと、全歴史を暗記することになる。

まあ、あまりスポーティではなく、歴史の案件を暗記するようなものでしょうけど...。お金にならないのに、何をズルズルやっているんだ！)このゲームのポイントは、周期的な指標と......との最良の相関関係を見つけようとすることです。値動きの性質とか。この課題は、私にとって新しいものではありませんが、うまく「嵐」を起こせたわけではありませんし、ここでは競争という興奮も私を駆り立ててくれるはずです。参加する。もしかしたら、一緒に面白いものを見つけられるかもしれません。

 
Figar0 писал(а)>>

まあ、それはスポーツではなく、歴史上の取引を記憶するようなものでしょうけど...。ギャンブルじゃないんだから、ズルしてどうすんだよ（笑)ゲームのポイントは、周期的な指標間の最適な相関関係を見つけようとすることです......。値動きの性質とか。この課題は、私にとって新しいものではありませんが、うまく「嵐」を起こせたわけではありませんし、ここでは競争という興奮も私を駆り立ててくれるはずです。参加する。もしかしたら、一緒に面白いものを掘り出せるかもしれません。

>> 了解です（笑)

 
待てよ、マの期間は何度でも変更できるってこと？そうすると、もう1つのテスターの聖杯を 逆さまにしただけで、全然面白くなくなるんです。この条件なら、大成功で直線を引くことができる、純粋なフィッティングであることがわかりました
 
xrust писал(а)>>
ちょっと待って、マッハの周期は何度でも変えられるということですか？このままではテスターの聖杯を逆さにしただけになってしまうので、全く面白くない、この条件なら大成功で直線を引くことができる、純粋なフィッティングが判明した...。

試してみてください。周期を変更するアルゴリズムを作る必要があります。私の変更は最小限です。定量的に確認したわけではないのですが。3種類の方法を試した。

 
Vinin >> :

試してみてください。周期を変更するアルゴリズムを作る必要があります。私の変更は最小限です。定量的に確認したわけではないのですが。3種類の方法を試しました。

任意の期間変更アルゴリズムが最適化または視覚的な分析（彼らはその後、隠すことができる）で得られたまだ他の変数に基づいている、その後1変数に関するゲームのルールが破られる！？

 
xrust писал(а)>>
待てよ、マの期間は何度でも変更できるってこと？
もちろん、各バーに適した期間を見つけ、それを記憶し、100%の結果を得ることも可能です。しかし、先ほども言ったように、これは私たちの方法ではないし、目標でもないのです。私たちの方法は、N特定の市場要因から "右 "ワンドの期間の依存性を識別し、アルゴリズムで形成しようとすることである...そして、Nはバーの数より明らかに少ないはずです）ビクターが正しく言ったように、我々はそれを試してみるべきです、それは簡単ではありませんし、かなり面白いです（まあ、私にとっては）。
 
Figar0 писал(а)>>
...100%の結果を得るために ...
ちなみに、この100％の結果は、〜54.000点（コスト抜き）と同じくらいで、これまで何とか「食いついた」最大は8.671点、言うことありません。
 
-star- писал(а)>>

周期変化アルゴリズムが最適化または視覚的分析で得られた他の変数に基づいている場合（それらは隠すことができます）、単一変数のゲームのルールが破られます

ウィフの周期を計算するためには、例えば高度なニューラルネットワークを適用する必要がある。そうすると、ダミーではなく、ダミーと共通点の少ない市場に適応したレベルになるのですが......。それにしても、カッコいいアプローチですね。もしかしたら、とても面白いかもしれません。

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