TAが機能しないなんて、その時は言わないでね - ページ 23 1...161718192021222324252627 新しいコメント 削除済み 2011.02.24 03:05 #221 MetaDriver: 信号の加算（トリガ＝0）の結果です。 そして、論理信号の逓倍（トリガ＝2）は次の通りです。 両者の結果は、他のすべての条件（ペア、時間枠、最適化期間など）が同じである。同じ11年。 よし、明日考えよう、もう寝る時間だ。 これは、御社のEAを最適化した際に気づいたことです。 - 間違ってpass=1のままにしてしまい、パーセプトロンのパラメータを0にして最適化してしまいました。 この場合、パーセプトロンのパラメータ0は計算されるべきではないのですが、計算されてしまいました。つまり、関数perceptron0() に制御が渡されました。 Yury Reshetov 2011.02.24 07:06 #222 MetaDriver: 7年以上経過していることは喜ばしいことですが、そのほとんどが逆コースであることが悩ましいところです。 コースの奥にあるものは、歪みではありません。ポイントは、過去の安定した予測、つまり過去に戻り、そこで利益を生む取引ができるタイムマシンのようなものを扱っていると仮定しても、解決策があるということです。従来のパーセプトロンでは、入力時の始値の違いによって、馬車を馬の後ろに置いたり、前に置いたりと、いかようにも操ることができる。つまり、パーセプトロンが自信を持って過去を予測することができれば、重みを再計算して未来を「予測」することができるのです。また、グラフは縦軸を中心に反転させることができ、時間を逆転させることも可能です。 つまり、タイムマシンがあれば、前進でも後退でも、どこにでも行けるということです。重要なのは、安定性という点で、まさにその場所で利益を得る結果なのです。あとは問題ないですね。初歩的な数学です。パーセプトロンは典型的な線形不等式である。 Martingeil1 2011.02.24 07:11 #223 Reshetov: コースの奥にあるものは、歪みではありません。ポイントは、過去の安定した予測、つまり過去に戻り、そこで利益を生む取引ができるタイムマシンのようなものを扱っていると仮定しても、解決策があるということです。従来のパーセプトロンでは、入力時の始値の違いによって、馬車を馬の後ろに置いたり、前に置いたりと、いかようにも操ることができた。つまり、パーセプトロンが自信を持って過去を予測することができれば、重みを再計算して未来を「予測」することができるのです。また、グラフは縦軸を中心に反転させることができ、時間を逆転させることも可能です。 つまり、タイムマシンがあれば、前進でも後退でも、どこにでも行けるということです。重要なのは、安定性という点で、どこに到達するかという採算の取れる結果です。あとは問題ないですね。初歩的な数学です。パーセプトロンは典型的な線形不等式である。 ユーラさん、タシケントは春なのに、アルマトイはまだ寒いんですよ、本当に信じられますか？ СанСаныч Фоменко 2011.02.24 07:25 #224 MetaDriver: あなたの根拠のなさはレシェトフよりもっと酷く見えるから。そしてとにかく、何かを証明しろというのは間違っているように思うのです。 投稿では、p値について書きました。数学的統計学の最初のアジです。 その人がアイデアを出し、技術的に図解してくれただけでも、（有望だと思えば）袖にするのは物足りないのでは？ 種銭を要求することもある。;-) 100人の識者がコメントできないアイデアの作者について、思い出していただきたい。 隙間を埋める。せめて、努力はしてほしい。 レシェトフは、自分のシステムはTAの証明であると主張している。それを彼はTCで証明している。しかし、レシェトフが初めてではない。このような証明は、日本人のろうそくから始まって、約400年前から行われていたのである。 ところで、働くTAの証明や働かないTAの証明がなくても、TAをベースにTAを開発し、TAを収入源とすることは可能であることは否定できない。TAは芸術であり、他の種類の芸術と同様に、誰も知らない巨大な負け犬の群れのためのフォークアーティストが存在するのです。 レシェトフのTAはNSがベースになっているそうですね。もしそうなら、NSの適用が成功するかどうかは、NSを教える人にすべてかかっているので、これは重要なことです。レシェトフが成功したのか、天才なのか、木から落ちたのか、ビールをたくさん飲んだのか、そんなことはどうでもよくて、彼の技術が私たちに伝わることはないのです。TAって全部そうなんですよ。TAは原理的に証明されていない。 結論 私の観察をひとつ明確にすることができるかもしれません。このフォーラムでは（他のフォーラムでも）、TAやフラクタルなどのエキゾチックなものについては議論しますが、計量経済学やその兄弟である数理統計学のTCへの応用については決して議論しません。このフォーラムでは、「エコノメトリックス」という言葉は文法的に正しくありませんので、ご注意ください。 一見して、回帰式の議論があったように思えるが、すぐに回帰係数の計算式に撃墜され、TCにおける回帰の応用についての議論は実を結ばなかった。統計の無視は偶然なのか、それともレシェトフらのおかげなのか。 :) Alexey Subbotin 2011.02.24 07:37 #225 faa1947: これまで、TCで計量経済学とその姉妹である数理統計学を使用することについては、全く議論されてきませんでした。 いやー、やりすぎですねー。そんな話ばかりです)) Alexey Subbotin 2011.02.24 07:40 #226 オフハンド https://www.mql5.com/ru/forum/105771 https://www.mql5.com/ru/forum/105740 https://www.mql5.com/ru/articles/222 СанСаныч Фоменко 2011.02.24 09:45 #227 alsu: 思いつくままに https://www.mql5.com/ru/forum/105771 モデルが明確に示されていないため、計量経済学とは関係ない。 https://www.mql5.com/ru/forum/105740 新しい想定市場モデルを提案しました。DSPの専門家が提案したもので、市場には適用できないと深く確信している。このモデルについては、フォーラムで実際に研究したことはありません。 https://www.mql5.com/ru/articles/222 失礼しました、同感です。エコノメトリックス」で検索をかけても出てきません。記事はごく最近のもので、フォーラムではなく、記事です。2011年1月1日現在で正しいことを主張しなければならない。この作品やそれに類するものの議論は、かなり面白いものになると思われます。いずれにせよ、天才的とはいえ個人の技量ではなく、具体的なアルゴリズムや数値が議論されたことだろう。 記事にコメントすると、さまざまな興味や提案が生まれますね。まず、著者は自作のプログラムを使ったが、Eviewsもあるし、何よりMatlabがある。これらをパッケージ化すると、より体系的に問題を捉えることができます。 最後のリンクありがとうございます。無知で不勉強でDSPやNSのスペシャリストからすると、かなり悲しい内容でした。 Сергей 2011.02.24 10:37 #228 例えば、私はベイジアンネットワークを使っていますし、さらにいくつかのアイデアを現在テスト中です。そういう問題じゃないんです。新たに得られた収益性グラフがランダム であるかどうかを確認する。肉眼では明らかな問題点を確認することができます。実際、喜ぶべき理由はない。 Yury Reshetov 2011.02.24 13:30 #229 Martingeil: レシェトフ コースの奥にあるものは、歪みではありません。 ... あとは問題ないですね。初歩的な数学です。 ユーラさん、タシケントは春なのに、アルマトイはまだ寒いんですよ、本当に信じられますか？ タシケントは春とは思えません。雪が降って寒いです。 アルマトイは寒いと、私は思っています。外は2月です。 数学に関しては、信じるべき宗教ではありません。 過去から未来に向かって順に、A、B、C、Dの4つの隣接する歴史的な部分があるとします。 A、B、Cからの信号をD＝A＋B＋Cとなるように足し合わせると、Dでは信号が不確定になる。 Aセクションのシグナルは、他の3セクションのシグナルを単純に合計することで、自信をもってトレードできる。 A、B、Cの信号がわかれば、D区間でしか未来は得られないのだ。 とすると、上の式から、D = A - B - C となる。 削除済み 2011.02.24 17:20 #230 Чтобы не бегать по разным веткам, если позволит публика, скопирую: によって将来の相場の動きを予測するトレーディングシステムについて実験してみましょう。 初等的な1層ニューロンネットワークであるパーセプトロンの重み係数 を過去のデータでフィッティングする。この取引システムの原理は、拙稿「取引システムの探し方」で詳しく説明した。H1タイムフレームのチャートで、過去9ヶ月以上のEURUSD通貨ペアのヒストリカルデータをとってみましょう。3ヶ月ずつの独立した3つのセクションに分ける予定です。は最終テストに使用し、残りの2つは履歴のフィッティングに使用する予定です。トレーディングシステムを別々に動かすのを避けるため、早速2つのパーセプトロンを組み合わせて1つのトレーディングシステムにしました。 そして、テストと最適化のためにSupervisor()という関数を作り、この関数の助けを借りて、取引システムは入力パス パラメータに応じて3つの動作モードを持っています。 1 - 最初のパーセプトロンのフィッティングとテスト。 2 - 2番目のパーセプトロンのフィッティングとテスト。 3 - 最適化なしのテストモード、またはデモや実預金での自動売買モードで、両方のパーセプトロンの読みに一貫性がないものをふるいにかけてフィルタリング。 パーセプトロンの重み係数 x11, x12 ...x42、およびpとslを 過去のデータに当てはめる。入力パラメータslは 、すべてのセクションで定数である。ストップロスとテイクプロフィットのレベルは、まさにこの値によって、すべてのオープンポジションに設定されます。もう一つの入力パラメータp（始値差のラグ時間）も定数である。相場への参入は、新しいバーが形成された時、つまりパスの入力パラメータの値に応じてバーの始値やパーセプトロンの読みに従って行われ、ストップロスまたはテイクプロフィットがトリガーされた時のみ終了します。極限値を特定するために遺伝的アルゴリズムを用いて最適化を行い、バランス最大値を極限値とした。最適化中にアルゴリズムがマージンコールに引っかかるのを防ぐため、初期金額は非常に大きく、例えば$1000000にすべきです。入力パラメータ: lots - ロット単位のオープンポジションの量、mn - 一意のマジックナンバー、EAが自分自身の（オープンした）注文と他の（オープンしていない）注文を混同して処理しないようにするためです。 最初のステップでは 、入力変数pと slの 値がどうあるべきかを調べる必要があります。そのために、履歴の最後の2部分、つまり6ヶ月前から今日までを選択します。パーセプトロンの重みの全てのパラメータを、Start = 0からStop = 200まで1 刻みで設定した。p値は Start=3からStop=100まで 1刻み、sl値はStart=100からStop=1000まで10刻み（4桁の場合は10～100まで1刻み）で設定します。パス値を1に設定する。最適化するパラメータとして、x11、x21、x31、x41、p、slに チェックを入れます。その他のチェックボックスはすべて無効にしてください。最適化を有効にする。フィットが完了したら、入力パラメータを最適なパスに設定します。 第2段階第二区間の履歴データに対して第一パーセプトロンの重みをフィッティングする。最適化の日時を6ヶ月前から3ヶ月前に設定しました。入力変数pとslから最適化されたパラメータのみチェックを外す。 最適化を実行します。最適化が完了したら、最適な状態になるように入力パラメータを設定します。 第3段階3番目の区間の履歴データに2番目のパーセプトロンの重みをフィッティングする。最適化の日時を3ヶ月前の 、現在に設定しました。最適化されたパラメータ：x11、x21、x31、x41のチェックを外し、x12、x22、x32、x42に 設定します。その他のチェックボックスはチェックを外す必要があります。入力変数passを2に設定する。最適化を開始する。最適化が完了したら、最適なパスで入力パラメータを設定します。 以上、当社の取引システムは、6ヶ月前から現在までのヒストリカルデータに調整されています。入力パラメータの値を設定ファイルに保存しておこう。パス入力変数を 3 に設定する。日付を使用する」のチェックをはずす。テストを開始します。テスト チャートを見るのです。バランス・アンド・エクイティ・カーブは、チャートの右側が上昇傾向、左側が下降傾向であることがわかる。あとは、調整用サンプルの外側の領域で、天秤が上向きに傾くことを確認する必要があります。マウスのカーソルを利益の増加が始まるバランスラインに持っていき、ツールチップの日付を見ます。今日から数えて9ヶ月近く前に、10日間を除いて、つまり8ヶ月と20日間、バランスカーブが上昇傾向にあることが判明したのです。そして、その調整は6ヶ月のスパンで行われました。したがって、最適化された のサンプル以外でもテストに成功しています。このサンプル外れの部分を強調して、より詳細に分析する。J. Sorosの記録にはかなり劣るが、W. Niederhofferの記録よりは優れており、全体としてはかなり満足のいく結果であった。 履歴の一部でフィッティングに対応したことを確認するため、「日付を使う」のチェックを外すことが必要かつ十分である。そして、利用可能な履歴全体を通して、値1と値2でExpert Advisorのテストを実行します。これらのモードでは、あるパーセプトロンがフィッティングされた期間においてのみ、バランスカーブの上方成長が観察されることがわかる。それ以外の時代には、谷に終わる個々のこぶを除いて、正のトレンドはない。 このように、両パーセプトロンは最適化された履歴データ以外ではフォワードテストに合格しなかったにもかかわらず、両者の結合信号のフィルタリングにより、フィッティング時に何もわかっていない履歴データで良好な結果を得ることができました。また、単純な移動平均のブレークダウンに基づくものや、より高度な多層ニューラルネットに基づくものなど、他の取引システムも試してみることができます。取引システムが堅牢であれば、最適化期間外でもフィルタリングされた取引シグナルに対してプラスの結果を出す可能性が高くなります。ロバストでない場合、フィルターを有効にした最適化期間ではプラスの結果を得ることができません。しかし、スプレッド、スワップ、ブローカー手数料などのオーバーヘッド・コストに比べれば、TSの堅牢性は二の次である。したがって、大きなオーバーヘッドがあると、期待されるペイオフが明らかにマイナスになるため、フォワードテストではポジティブな結果を夢見ることしかできないのである。 TSR - トレーディングシステムの蘇生 1...161718192021222324252627 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
信号の加算（トリガ＝0）の結果です。
そして、論理信号の逓倍（トリガ＝2）は次の通りです。
両者の結果は、他のすべての条件（ペア、時間枠、最適化期間など）が同じである。同じ11年。
よし、明日考えよう、もう寝る時間だ。
これは、御社のEAを最適化した際に気づいたことです。
- 間違ってpass=1のままにしてしまい、パーセプトロンのパラメータを0にして最適化してしまいました。
この場合、パーセプトロンのパラメータ0は計算されるべきではないのですが、計算されてしまいました。つまり、関数perceptron0() に制御が渡されました。
7年以上経過していることは喜ばしいことですが、そのほとんどが逆コースであることが悩ましいところです。コースの奥にあるものは、歪みではありません。ポイントは、過去の安定した予測、つまり過去に戻り、そこで利益を生む取引ができるタイムマシンのようなものを扱っていると仮定しても、解決策があるということです。従来のパーセプトロンでは、入力時の始値の違いによって、馬車を馬の後ろに置いたり、前に置いたりと、いかようにも操ることができる。つまり、パーセプトロンが自信を持って過去を予測することができれば、重みを再計算して未来を「予測」することができるのです。また、グラフは縦軸を中心に反転させることができ、時間を逆転させることも可能です。
つまり、タイムマシンがあれば、前進でも後退でも、どこにでも行けるということです。重要なのは、安定性という点で、まさにその場所で利益を得る結果なのです。あとは問題ないですね。初歩的な数学です。パーセプトロンは典型的な線形不等式である。
コースの奥にあるものは、歪みではありません。ポイントは、過去の安定した予測、つまり過去に戻り、そこで利益を生む取引ができるタイムマシンのようなものを扱っていると仮定しても、解決策があるということです。従来のパーセプトロンでは、入力時の始値の違いによって、馬車を馬の後ろに置いたり、前に置いたりと、いかようにも操ることができた。つまり、パーセプトロンが自信を持って過去を予測することができれば、重みを再計算して未来を「予測」することができるのです。また、グラフは縦軸を中心に反転させることができ、時間を逆転させることも可能です。
つまり、タイムマシンがあれば、前進でも後退でも、どこにでも行けるということです。重要なのは、安定性という点で、どこに到達するかという採算の取れる結果です。あとは問題ないですね。初歩的な数学です。パーセプトロンは典型的な線形不等式である。
あなたの根拠のなさはレシェトフよりもっと酷く見えるから。そしてとにかく、何かを証明しろというのは間違っているように思うのです。
投稿では、p値について書きました。数学的統計学の最初のアジです。
その人がアイデアを出し、技術的に図解してくれただけでも、（有望だと思えば）袖にするのは物足りないのでは？ 種銭を要求することもある。;-)
100人の識者がコメントできないアイデアの作者について、思い出していただきたい。
隙間を埋める。せめて、努力はしてほしい。
レシェトフは、自分のシステムはTAの証明であると主張している。それを彼はTCで証明している。しかし、レシェトフが初めてではない。このような証明は、日本人のろうそくから始まって、約400年前から行われていたのである。
ところで、働くTAの証明や働かないTAの証明がなくても、TAをベースにTAを開発し、TAを収入源とすることは可能であることは否定できない。TAは芸術であり、他の種類の芸術と同様に、誰も知らない巨大な負け犬の群れのためのフォークアーティストが存在するのです。
レシェトフのTAはNSがベースになっているそうですね。もしそうなら、NSの適用が成功するかどうかは、NSを教える人にすべてかかっているので、これは重要なことです。レシェトフが成功したのか、天才なのか、木から落ちたのか、ビールをたくさん飲んだのか、そんなことはどうでもよくて、彼の技術が私たちに伝わることはないのです。TAって全部そうなんですよ。TAは原理的に証明されていない。
結論
私の観察をひとつ明確にすることができるかもしれません。このフォーラムでは（他のフォーラムでも）、TAやフラクタルなどのエキゾチックなものについては議論しますが、計量経済学やその兄弟である数理統計学のTCへの応用については決して議論しません。このフォーラムでは、「エコノメトリックス」という言葉は文法的に正しくありませんので、ご注意ください。
一見して、回帰式の議論があったように思えるが、すぐに回帰係数の計算式に撃墜され、TCにおける回帰の応用についての議論は実を結ばなかった。統計の無視は偶然なのか、それともレシェトフらのおかげなのか。
:)
これまで、TCで計量経済学とその姉妹である数理統計学を使用することについては、全く議論されてきませんでした。
オフハンド
https://www.mql5.com/ru/forum/105771
https://www.mql5.com/ru/forum/105740
https://www.mql5.com/ru/articles/222
思いつくままに
https://www.mql5.com/ru/forum/105771
モデルが明確に示されていないため、計量経済学とは関係ない。
https://www.mql5.com/ru/forum/105740
新しい想定市場モデルを提案しました。DSPの専門家が提案したもので、市場には適用できないと深く確信している。このモデルについては、フォーラムで実際に研究したことはありません。
https://www.mql5.com/ru/articles/222
失礼しました、同感です。エコノメトリックス」で検索をかけても出てきません。記事はごく最近のもので、フォーラムではなく、記事です。2011年1月1日現在で正しいことを主張しなければならない。この作品やそれに類するものの議論は、かなり面白いものになると思われます。いずれにせよ、天才的とはいえ個人の技量ではなく、具体的なアルゴリズムや数値が議論されたことだろう。
記事にコメントすると、さまざまな興味や提案が生まれますね。まず、著者は自作のプログラムを使ったが、Eviewsもあるし、何よりMatlabがある。これらをパッケージ化すると、より体系的に問題を捉えることができます。
最後のリンクありがとうございます。無知で不勉強でDSPやNSのスペシャリストからすると、かなり悲しい内容でした。
例えば、私はベイジアンネットワークを使っていますし、さらにいくつかのアイデアを現在テスト中です。そういう問題じゃないんです。新たに得られた収益性グラフがランダム であるかどうかを確認する。肉眼では明らかな問題点を確認することができます。実際、喜ぶべき理由はない。
Martingeil:
コースの奥にあるものは、歪みではありません。
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あとは問題ないですね。初歩的な数学です。
タシケントは春とは思えません。雪が降って寒いです。
アルマトイは寒いと、私は思っています。外は2月です。
数学に関しては、信じるべき宗教ではありません。
過去から未来に向かって順に、A、B、C、Dの4つの隣接する歴史的な部分があるとします。
A、B、Cからの信号をD＝A＋B＋Cとなるように足し合わせると、Dでは信号が不確定になる。
Aセクションのシグナルは、他の3セクションのシグナルを単純に合計することで、自信をもってトレードできる。
A、B、Cの信号がわかれば、D区間でしか未来は得られないのだ。
とすると、上の式から、D = A - B - C となる。
によって将来の相場の動きを予測するトレーディングシステムについて実験してみましょう。
初等的な1層ニューロンネットワークであるパーセプトロンの重み係数 を過去のデータでフィッティングする。この取引システムの原理は、拙稿「取引システムの探し方」で詳しく説明した。H1タイムフレームのチャートで、過去9ヶ月以上のEURUSD通貨ペアのヒストリカルデータをとってみましょう。3ヶ月ずつの独立した3つのセクションに分ける予定です。は最終テストに使用し、残りの2つは履歴のフィッティングに使用する予定です。トレーディングシステムを別々に動かすのを避けるため、早速2つのパーセプトロンを組み合わせて1つのトレーディングシステムにしました。
そして、テストと最適化のためにSupervisor()という関数を作り、この関数の助けを借りて、取引システムは入力パス パラメータに応じて3つの動作モードを持っています。
1 - 最初のパーセプトロンのフィッティングとテスト。
2 - 2番目のパーセプトロンのフィッティングとテスト。
3 - 最適化なしのテストモード、またはデモや実預金での自動売買モードで、両方のパーセプトロンの読みに一貫性がないものをふるいにかけてフィルタリング。
パーセプトロンの重み係数 x11, x12 ...x42、およびpとslを 過去のデータに当てはめる。入力パラメータslは 、すべてのセクションで定数である。ストップロスとテイクプロフィットのレベルは、まさにこの値によって、すべてのオープンポジションに設定されます。もう一つの入力パラメータp（始値差のラグ時間）も定数である。相場への参入は、新しいバーが形成された時、つまりパスの入力パラメータの値に応じてバーの始値やパーセプトロンの読みに従って行われ、ストップロスまたはテイクプロフィットがトリガーされた時のみ終了します。極限値を特定するために遺伝的アルゴリズムを用いて最適化を行い、バランス最大値を極限値とした。最適化中にアルゴリズムがマージンコールに引っかかるのを防ぐため、初期金額は非常に大きく、例えば$1000000にすべきです。入力パラメータ: lots - ロット単位のオープンポジションの量、mn - 一意のマジックナンバー、EAが自分自身の（オープンした）注文と他の（オープンしていない）注文を混同して処理しないようにするためです。
最初のステップでは 、入力変数pと slの 値がどうあるべきかを調べる必要があります。そのために、履歴の最後の2部分、つまり6ヶ月前から今日までを選択します。パーセプトロンの重みの全てのパラメータを、Start = 0からStop = 200まで1 刻みで設定した。p値は Start=3からStop=100まで 1刻み、sl値はStart=100からStop=1000まで10刻み（4桁の場合は10～100まで1刻み）で設定します。パス値を1に設定する。最適化するパラメータとして、x11、x21、x31、x41、p、slに チェックを入れます。その他のチェックボックスはすべて無効にしてください。最適化を有効にする。フィットが完了したら、入力パラメータを最適なパスに設定します。
第2段階第二区間の履歴データに対して第一パーセプトロンの重みをフィッティングする。最適化の日時を6ヶ月前から3ヶ月前に設定しました。入力変数pとslから最適化されたパラメータのみチェックを外す。 最適化を実行します。最適化が完了したら、最適な状態になるように入力パラメータを設定します。
第3段階3番目の区間の履歴データに2番目のパーセプトロンの重みをフィッティングする。最適化の日時を3ヶ月前の 、現在に設定しました。最適化されたパラメータ：x11、x21、x31、x41のチェックを外し、x12、x22、x32、x42に 設定します。その他のチェックボックスはチェックを外す必要があります。入力変数passを2に設定する。最適化を開始する。最適化が完了したら、最適なパスで入力パラメータを設定します。
以上、当社の取引システムは、6ヶ月前から現在までのヒストリカルデータに調整されています。入力パラメータの値を設定ファイルに保存しておこう。パス入力変数を 3 に設定する。日付を使用する」のチェックをはずす。テストを開始します。テスト チャートを見るのです。バランス・アンド・エクイティ・カーブは、チャートの右側が上昇傾向、左側が下降傾向であることがわかる。あとは、調整用サンプルの外側の領域で、天秤が上向きに傾くことを確認する必要があります。マウスのカーソルを利益の増加が始まるバランスラインに持っていき、ツールチップの日付を見ます。今日から数えて9ヶ月近く前に、10日間を除いて、つまり8ヶ月と20日間、バランスカーブが上昇傾向にあることが判明したのです。そして、その調整は6ヶ月のスパンで行われました。したがって、最適化された のサンプル以外でもテストに成功しています。このサンプル外れの部分を強調して、より詳細に分析する。J. Sorosの記録にはかなり劣るが、W. Niederhofferの記録よりは優れており、全体としてはかなり満足のいく結果であった。
履歴の一部でフィッティングに対応したことを確認するため、「日付を使う」のチェックを外すことが必要かつ十分である。そして、利用可能な履歴全体を通して、値1と値2でExpert Advisorのテストを実行します。これらのモードでは、あるパーセプトロンがフィッティングされた期間においてのみ、バランスカーブの上方成長が観察されることがわかる。それ以外の時代には、谷に終わる個々のこぶを除いて、正のトレンドはない。
このように、両パーセプトロンは最適化された履歴データ以外ではフォワードテストに合格しなかったにもかかわらず、両者の結合信号のフィルタリングにより、フィッティング時に何もわかっていない履歴データで良好な結果を得ることができました。また、単純な移動平均のブレークダウンに基づくものや、より高度な多層ニューラルネットに基づくものなど、他の取引システムも試してみることができます。取引システムが堅牢であれば、最適化期間外でもフィルタリングされた取引シグナルに対してプラスの結果を出す可能性が高くなります。ロバストでない場合、フィルターを有効にした最適化期間ではプラスの結果を得ることができません。しかし、スプレッド、スワップ、ブローカー手数料などのオーバーヘッド・コストに比べれば、TSの堅牢性は二の次である。したがって、大きなオーバーヘッドがあると、期待されるペイオフが明らかにマイナスになるため、フォワードテストではポジティブな結果を夢見ることしかできないのである。