ivandurak писал(а)>> А как же распределение результатов сделок . Львиная доля прибыли может быть и в начале исследуемого периода . Имхо для начала необходимо договорится о критерии по которому будем отбирать варианты оптимизации, а иначе флуд и опять плевки на спину .Лично мне импонирует - близость результатов торговли к прямой линии на постоянном лоте, но не настаиваю .
joo>>: Можно критерий оптимизации получить методами генетического программирования, но боюсь, пока вычислительных ресурсов писишек не хватет, хотя разрабы обещают облачные вычисления...
ivandurak писал(а) >>
А как же распределение результатов сделок . Львиная доля прибыли может быть и в начале исследуемого периода . Имхо для начала необходимо договорится о критерии по которому будем отбирать варианты оптимизации, а иначе флуд и опять плевки на спину .Лично мне импонирует - близость результатов торговли к прямой линии на постоянном лоте, но не настаиваю .
強調表示されたブルーに賛成です。
赤色で強調された、いいえ。特に固定ロットで取引される場合、直線的なバランスラインは安定した成績を示すものではありません。ストレート・バランス・ラインは、合意された初期資本金額の割合（現在の残高の割合ではない）で表される可変ロットサイズ依存のSLによっても得ることができる。
ブランチの話題については、もう少し後で感想を述べようと思います。
一つの「基準」だけでは不十分で、「基準」のバランスが必要だと思います。
そうかもしれませんね。おそらく、1つの基準よりも一連の基準の方が良いのでしょう。しかし、実用面では、できるだけキャップレスな1つの基準を持つことが望ましいと思います。何かと組み合わせて分析することに支障はないのでは？
ここでは、私のオプティマイザでうまく動作する（スピードと結果の点で、標準的なバリアントよりはるかに良い）最も単純なバリアントを紹介します。
まず、取引数でフィルタリングし、次に単純に最大GP* P*PD/(GL+MD); // 何もないところから直感的に導き出したもので、その後、分岐を考えるようになりました。
-プロフィット＝P,
-GrossProfit =GP ,
-GrossLoss =GL,
-MaxDrawdown (ドローダウン) =MD ,
-利益が出ている取引数＝PD、負けている取引数＝LD、総取引数＝AD。
-テストのバー（ティック）数＝TIME。
最大利益取引＝MPD, 最大損失取引＝MLD
-利益が出ている取引の系列＝SPD（単位）、＝SPD$（ 預託通貨）、負けている取引の系列＝SLD、＝SLD$。
利益、MO、利益係数、相対ドローダウン - これらの特性は、ポジションが 強制的に閉じられる 最適化の終了時に計算されます。
最大ドローダウン - リスクの極限値として使用できる特性です。最適化は、バランスラインが最大利益（残念ながら、この特性はレポートにありません）と最大利益から最大ドローダウンを引いたもので形成される水平チャネルにあるときに終了することができます。上記のExpert Advisorの適応機構を搭載しています。
最適化の目的は、リスクを計算することです。起こりうるリスクを知ることで、MMを適用することができるのです。
1.Out Of Sample-- つまり、TSが見ていないデータ（引用）と、そのデータに対する作業の結果。
2.期待値 - 取引から得られる平均的な利益をpipsまたは選択した通貨で表示します。
3.時系列（読み方-引用）。
コチエは、周波数と振幅の異なる構成波に分解することができる（わかりやすくするための表現であり、フーリエ変換などによる実用的な分解を示唆するものではありません）。これは肉眼でも確認できる（波、エリオットは関係ない）。誰によって書かれた、あるいは書かれる予定のすべてのTSは、特定の個々の波の振る舞いを記述しようとするものである。また、波の頻度が違うので、TSによって案件の数も違うし、多いかもしれないし、少ないかもしれない。
一つの「基準」だけでは不十分で、一定のバランスが必要なようです。
一つの「基準」だけでなく、何らかの仮想的な基準のバランスもあるように思います。
動物の世界とのアナロジーを描きます（失礼ですが、私の脳は「生物」のイメージで作動しやすいのです） :)
構成するコチル波のひとつひとつが、ある種の生物の自然な生息地である。平坦で植物がまばらな砂漠に住むものもいれば、鬱蒼としたジャングルに住むものもいる。これらの種は、生計の立て方や取り出したエネルギーの合理的な使い方が全く異なる。
もう一度、TCに戻ろう。血の通った仕事をする価値のあるものと、そうでないものを、どのように判断すればいいのでしょうか。普遍的とはいえ、ひとつの基準に基づいて？
私は、GAでいうところの多基準最適化、各基準はある母集団の記述という考え方に傾きつつあります。このように、異なる種の個体の複数の異なる集団が完全に存在し、異なる集団の個体と交配する機会を与えることで、GAによって異なる種の代表者の最も優れた資質を強化することが可能である。
PS あとは、FigarOが 提案する用語で、個々のTC種を説明することです。一番苦労したのは、数学に疎いことです。あるフォーラムメンバーに同じようなお願いをしたことがあるのですが、興味を持ってもらえなかったのか、タイミングが悪かったのか、どちらかです。
PPS 適合関数の定式化は、NSの入力データセットを見つけることよりもほとんど重要で、これはどのTSにも当てはまります。
この質問に対して、私の意見を付け加えます。
1) パラメータのセットなしで行う方法はありません。これらのパラメータはテスターから取得したもので、いくつか追加することはできますが、不要なものは、ニューラルネットワークにおける 不要な入力のように、排除する必要があります（アナロジー）。
2) 一般的な係数を乗算で出力すると、新たなローカルミニマムが出現する可能性が高く、また、これらの基準は本質的にGAを誤った（我々にとって必要のない）最小/最大（違いはない）に追いやることになります。だから、筆者が数回上の投稿で行った掛け算は忘れることをお勧めします。実験してみましたが、うまくいきませんね。
3) 本質的には、「多基準最適化」、つまり多くの基準による最適化を同時に行うことである。このテーマについて読んだ限りでは、すべては各基準にある重み[0;1]を与えることに集約され、簡単な線形方程式を使ってこの一般的な基準を推論することができます（Y = a1*x1 + a2*x2+....あるいは、最初にサーフェスを（戦略ごとに）調査し、重みが最小/最大値にどのように影響するか、GAが誤った極値（我々の視点からは誤り）に行くかどうかを調べなければなりません。
だからこそ、あなた（この枝に興味を持った人に訴えます）は、本に載っていないような新しい方法を発明しなければならないのです。
問題：まず最初にやらなければならないのは、例えば利益が理論上無制限であるのに対し、[0;100]の範囲にある利益取引のパーセンテージなどのディメンションを取り除くことです。スケーリングはうまくいきません。（指標に重みをつけるのと同じです）多くの異常値が発生し、GAを偽の最小値に捨ててしまいます。
Можно критерий оптимизации получить методами генетического программирования, но боюсь, пока вычислительных ресурсов писишек не хватет, хотя разрабы обещают облачные вычисления...
すべての輝きは、シンプルに...。ということで、最上級を設定する必要はないと思うのですが...。
すべての輝きは、シンプルに...。ということで、最上級を設定する必要はないと思うのですが...。
私もそう思います。物事を複雑にすることは、より良い結果を保証するものではありません。