フィッティングと実際のパターンの境界線はどこにあるのでしょうか？ - ページ 19

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Figar0:
... А почему ООS должен быть обязательно после периода обучения??
... Далее, сам период обучения, почему он должен быть непосредственно до текущего момента?

...例えば、私は、将来予想される動作の断片や、あらゆる種類の動作を網羅した断片からなる「合成」トレーニング期間をとっています。

この2つの質問に対する答えは些細なもので、より便利で慣習的であること、それ以外に正当な理由はないのです。最適化されたチャンク - 移動、プロセスは論理的かつ形式化されています。

そして、あなたのバリアントは、まず、「ありとあらゆる行動のバリアント」の分類とその重み付けによる選択、そして、そのための便利な再現性のある方法論とソフトウェアが必要なのです。
つまり、私はそのようなアプローチの建設性を認めることはできても、それに従うことはできないのです。また、ドッキングデータを少し間違えただけで、逆の結果になることもあります。

 

lasso:

では、OB(サンプル)とあなたの「定番OOS」の根本的な違いは何でしょう？


特に才能のある人へ。トレーニングサンプルではどんなバカでも結果を調整できるのに対し、OOSでは価値のあるものからしか利益を絞り出せないという違いがあります。

削除済み  
granit77:

そして、あなたのバリアントは、第一に「ありとあらゆる行動のバリアント」の分類とその重み付けによる選択、第二に-そのための便利な再現可能な方法論とソフトウェアを必要とします。
つまり、そのようなアプローチの建設性を認めることはできても、それに従うことはできないのです。また、ドッキングデータのわずかな誤差が、逆の結果を招くこともあります。


あ、ハイ)

私は、あるものを複雑にしないことに慣れています。すべて不可能なまでに単純化することができるのです。

見てください。例えば、時計で取引するEAがあるとします。過去2週間のローソク足のパターンに応じて、EAにフィルターとカウンターを挿入し、スタートの最初にすべて取り付けます。つまり、過去2週間のローソク足の「相似形」があってカウンターが偶数であればEAに取引を許可 し、週の終わりには取引を最小にします。カウンターが奇数の場合、ローソク足の類似性で取引します。ここでは期待される「動きの多様性」、ここでは訓練期間中のMSの広がり）これらすべてをターミナルテスター内で、EAの変更も最小限に抑えて行うことができます。

もちろん、これは非常に単純化された例ですが、知性のある人なら誰でも追えることです。同じようなことを自由に試してみてください。理にかなっている。

lasso:

考え方は正しい。私 たちの理解には、ほんの少しの道しるべに過ぎないのです。

あなたの「クラシックOOS」は幻想です。

実は、タイムライン上には2つのピリオド（光線）とそれを区切る点しかない。

- 過去と未来

- サンプルとOOS、OBとTV。

点（あるいは「今この瞬間」）を仮想的に左（過去）に好きなだけ移動させることができるのです。右側（未来側）は、データがないので無理です。

言葉を濁さないということは、一般的には、そうなのでしょうか？

では、OB(サンプル)とあなたの「定番OOS」の根本的な違いは何でしょう？

TSがOOSを見てないということは？その答えは知っている。


それは、「OOS」という大げさな名前をつけて切り取られた、サンプル区画と同じものです。




この答えに光を当てない手はないだろう？なんだか泥臭くて、言えば言うほどわからなくなる......。)

悪気はないのですが、古いジョークです。二人のトレーダーが出会い、プログラマーにさせる。

1: 「愚か者とは誰のことですか？

2：馬鹿とは、「他人は何もわかっていない！」と言う人のこと。わかったか？

1: - いや、わからない...
****

それは私も同じです、あなたの言っていることが全く理解できません)

 
Figar0:


悪気はないのですが、.........。

それは私もです、あなたの推論は一言も理解できません)

私もそう思います。

私は以前から、自分の「概念的な」思いが人に伝わらないことに気づいていました。))ただ、バカにするのはやめましょう。

しかし、一度で理解できる人もいます。(確かに2つ知っています)。

 
Reshetov:

超優秀な人向け。トレーニングサンプルではどんなバカでも結果を調整できるのに対し、OOSでは価値のあるものからしか利益を絞り出せないという違いがあります。


理論的には、ロバストなTSは最適化しなくても利益が出るはずで、最適化しても利益率は少ししか上がらないはずです。収益性やドローダウンがパラメータの変動に強く依存する場合、最初の「ジャンプ」で負けてしまう。
 
FION:
ロバストなTSとは、最適化しなくても利益が出ることを想定している

彼女は誰にも借りがないんです。そして、市場は誰にも借りがないのです。そのため、金融商品のボラティリティをよく知らない人の病的な想像の中には、無条件に利益をもたらす堅牢なブドウという 発想が生まれることがある。

大げさに言えば、「永久機関」のアイデア、お願いします：提案しないでください。

 
FION:
理論的には、ロバストなTSは最適化しなくても利益が出るはずで、最適化しても利益率がわずかに上がるだけです。収益性やドローダウンがパラメータの変動に強く依存する場合、最初の「ジャンプ」で負けてしまう。


しかし、この多次元的なセットの限界は、マーケットによって常に変化します。マーケットは正弦波ではないので......。

実際には、セットは重なる必要はありません

 
Reshetov:

超優秀な人向け。トレーニングサンプルではどんなバカでも結果を調整できるのに対し、OOSでは価値のあるものからしか利益を絞り出せないという違いがあります。

誰が反論しているんだ？ 私は、この答えが当然であり、正しいものであると、その場で書きました。
ラッソ

では、OB(サンプル)とあなたの「定番OOS」の根本的な違いは何でしょうか？

TSがOOSを見てないということは？その答えは知っている。

答えをよく読めば、私たちのチームに特に才能のある人が増えていくでしょう。 ;-))

私たちの違いは、アプローチや手法の違いに過ぎない......。

後日、改めて説明したいと思います...。

 
lasso:

後日、改めて説明させていただきますが...。

繰り返す必要はありません。OOSテストの悪質性については、すでに皆さんの考えを心得ています。
 
Jingo:


むしろ、限られた堅牢なパラメータのセットを知っていればいいのです。しかし、この多次元的なセットの範囲は、マーケットによって常に変化します。マーケットはある種の正弦波ではないので......。

実際には、セットは全く重なる必要はありません

そう言えるかもしれません。どのパラメータ群をいつ使うかは、システムだけが区別しなければならない。
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