オプティマイザーを使った作業の原則と、はめ込み回避の基本的な方法。
フォーラムでの私の散漫な発言をまとめて、このスレッドをサポートしたいと思います。
C-4:
過去データによるテストは必要だが、将来的にトレードの結果がプラスになる可能性を保証するためには十分ではない
私はこの意見に全く反対です。
そのため、テストは将来の取引結果の確率を予測することとは 関係が ない。それは単に、この特定の分野におけるTSのパフォーマンスを評価する数字であり、それだけのことです。
テスターは、プログラムとしてのTSをデバッグする 優れた手段ではあるが、取引アルゴリズムの 本質を 推し量るための材料にはならない。
よくある例です。
トレーダーは自然に歩き、1kmを10分で移動する。トレーダーが次のkmを10分で歩くという保証はあるのだろうか？フォワードテストをして、さらに1km歩くようにと言われています。9分でやりましたよ。それがどうした？その意味するところは何でしょうか？私の考えでは、テストはトレーダーがもう1キロ走ることを示すだけなので、何もありません。将来のkmが、通過したkmと似ていたり、似たような特性を持っていれば、すべてうまくいく。しかし、次のkmが川や沼だったらどうでしょう？この新しい地形でのトレーダーの動きは明らかに違うだろうし、彼のテストの結果は水上での動きを予測することとは関係ない。
このようにテストの場所を示す最も単純な例えは、歩くときのタイミングを計ることに他なりません。
今、最適化と再構築を進めているところです。
トレーダーウォーカーを訓練しているトレーナーです。スタジアムでは、トレーナーの方が、9分、8分と歩かせるように指導してくださいました。私たちのウォーカーをオーバーフィットさせないために、最適化を止めなければならなかったところです。バカみたいですね。おそらく、ドーピングの使用をほのめかしているのでしょう。
しかし、当のコーチは、ウォーカーがいつもと違う地形を歩かなければならないことに気づいていない。私たちのコーチ、そして彼と一緒に歩く人は、他の地形の選択肢があることにさえ気づいていないのです。彼らは、TAを科学とみなし、テスターやオプティマイザーを未来についてのカムラナの結果の証明とみなし、プロットとシャマニシングの両方を行っています。
2つの投稿から、結論が導かれる。
一方では、地形のオプションを記述する必要があります。
一方、私たちのウォーカーを正確に表現するために
この2つを比較することができるようになります。ここにテスターは必要でしょうか？はい、そうです。メインでしょうか？いいえ、それは違います。なぜなら、それは単なる演算装置であって、TCの安定性の問題はまったく別の次元にあるからです。
C-4:
私はこの意見に全く反対です。
マーケットフィッティングの関数を1つだけ使っている限り、あなたが書いていることはすべて正しいです。 私たちは本質的に同じことを書いているのです。オプティマイザーは何を示すのか？機能が調整されていること？それは、利益の計画的な増加という形で示されるでしょう。
作戦の結果が解析的に計算できることは十分考えられる。例えば、オプティマイザーで変曲点を調べて最適なものを見つけることもできますし、連立一次方程式でこの問題を解いて、これらの点を同じ場所に配置することも可能です。オプティマイザーだけでなく、解析解もあくまで探索手法に過ぎない。しかし、検索結果は同じになります。
しかし、オプティマイザーが何も新しいものを与えないというのは納得がいきません。どんなツールにもそれぞれ利点があり、オプティマイザーも例外ではありません。その最大の利点は（シンプルさと使いやすさを除けば）シフト方式 にあります。 自分のモデルを記述し、それをある市場の歴史に分析的に適用することができます。しかし、オプティマイザーは、このモデルのパラメータを、あなたが指定した極値の点からある距離だけずらすことができるのです。この場合、システムの性能が急激に低下し、シフト距離があまり大きくない場合は、明らかにフィッティングしているか、ランダムに存在しない依存性（統計的スパイク）が見つかっていることになります。また、テストデータ自体のシフトも可能で、例えば時間的に前方へ、トレーニングサンプルの外側（OOS）、あるいは全く別の装置で行うこともできます（安定したパターンがなぜ1つの装置だけで機能しなければならないのでしょうか？）これらの方法を使ったときに、システムの性能がどの程度変化するかが、そのシステムがどれだけ期待できるかの基準になります。つまり、テスターを使えば、システムがどの程度、自身のパラメータと動作時間枠に対して静止しているかを計算することができるのです
では、なぜせん断方式が有効なのでしょうか。そしてそれは効果的で、あるストラテジーでパラメータを少し変えたり、他のパラメータを使ったりした途端に、すべての利益が一度に消えてしまうからです（おそらく誰もがこれに直面したことがあるはずです）。答えは簡単で、この方法が一番現実に近いからです。好むと好まざるとにかかわらず、明日の市場は今日とは少し違うものになるでしょう。また、利用するプロセスも若干変化します。つまり、パラメータがどんなに 良くても、望んでも望まなくても、私たちの固定されたシステムとの関係でシフトが起こって しまうのです。だから、避けることはできないので、あらかじめ準備しておくのはどうでしょう。未来の変化は我々にはわからないが、過去の市況を「修正」することはできるし、逆に探索手法によってシステムパラメーターの値をシフトさせることも可能である。もしパラメータが安定していれば、これらのパラメータの変更によって結果が大きく変わることはないはずですが、もし不安定であれば、将来避けられないシフトによって我々のシステムは壊れてしまうでしょう。
10年前までは、トレーダーはTSを手動でチェックしていました。ルールを作り、それを相場に適用し、十分な忍耐力と勤勉さがある限り、いくつかの結果を計算していたのです。この「テスト」をもとに、TSの適性についての結論が出されたのである。負けトレードが多ければ（3～5回）、破棄される。今日は、同一案件が何件続いたかというレベルで判断し、数百件の取引から最終的な数字を導き出すという、この手法を笑います。
ウィンドウを前方に移動して、たくさんの合計を取得することを提案していますね。私の知る限り、MQ4テスターでは自動でできないので、次のレベルでは10年前の経験を繰り返すことになります。しかし、質的には何も変わっていないのですから、そんなことはどうでもいいのです。この合計をテスターからいくつもらえばいいんだ？繰り返しになりますが、どれだけの忍耐力と勤勉さがあればいいのでしょうか。そして、これらの人間的資質が、将来も同様の結果を得ることを保証するものなのだろうか。答えは、明確にノーです。その判断は明らかで、（少なくとも30個、できれば数百個の）ウィンドウシフトの結果が定常的で あれば、将来も同様の結果が得られると信頼できるのです。もし、ウインドウシフト後のテスターの結果が定常的でない なら、TCに関する結論は全く適切ではありませんね。 非定常な系列では、過去はこうであった、今後はこうであろうと述べるしかないのです。
トピックスターターを引用すると（私は数学者ではないので、不正確な指摘をするのは間違いかもしれません、巧言令色鮮しからず、あらかじめご容赦ください）。
Основная проблема трейдеров жалующихся на нестационарность или постоянную смену рыночного настроения в том, что они ставят своей целью аппроксимировать состояние рынка, а не поиск закономерностей, которые на нем присутствуют.
非定常性からパターンを探すことは不可能であり、それは些細な論理と矛盾している。
非定常系列では、過去はこうであった、今後はこうであろうと述べるしかないのだが、それはわからない。
まったくもって同感です。
改めて著者を読み直しました。
このスレッドの目的は、高度な技術を持つトレーダー同士の経験を共有することです。
トピックスターターを引用すると（私は数学者ではないので、不正確な指摘をするのは間違いかもしれません、巧言令色鮮しからず、あらかじめご容赦ください）。
非定常性の中にパターンを見出すことは不可能であり、些細な論理を無視したものである。
統計学の応用を許さないし、論理と何ら矛盾しない。統計的手法だけでパターンを探す必要はない。
論理の矛盾は、一部の植物学者が非定常データを統計的手法で測定しようとしたときにのみ発生する。
これは統計学の応用を許さないが、何ら論理に反しない。統計的手法だけでパターンを探す必要はない。
論理の矛盾は、一部の植物学者が非定常データを統計的手法で測定しようとしたときにのみ発生する。
非定常データを好きなもので測定しても、その非定常性が打ち消されることはない。失礼ながら、レシェトフ（冗談抜きで、私はあなたの未来シフトの平均値に頭を悩ませたことを覚えていますし、あなたの考えには本当に感謝しています） - しかし、あなたは詭弁を弄しました。それだ、フライングじゃないんだ......君はまだ若いから賢いんだ。
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新しいトピックを作るのは久しぶりですが、1年前からこのフォーラムにいると、私たちムツニキトレーダーのコミュニティで、必要なツールを理解していない、知らない人が恐ろしく多いことがわかります。一方、半年ほど前にフォーラムの運営側から「堅牢なEAを作るための技術について記事を書いてほしい」という依頼がありました。残念ながら、多忙のため、このテーマでしっかりとした記事を書くことはできなかった。ですから、この記事は、プロによる基本レシピのライトバージョンになればと思います。初心者の方、あるいは、統計、最適化、正しい判断の検索、そして最終的に歴史だけでなく将来的にも利益をもたらすであろう良いロボットを見つける作業の細かい点を理解したい方にとって、この記事はとても参考になると思います。
この記事はプロが書いたもので、少なくとも私だけが書いたものではありません。 このテーマは、自分の少ない経験でヒストリカルデータを扱う基本原理を理解した人たちが議論することを切に望みます。
同時に、単に古い枝葉のひとつを引き継ぐだけでは嫌なのです。実は、最初のメッセージ、テーマの展開のベクトルが重要なのです。また、この掲示板の自己満足の能力のすごさを知っているので、早速、コミュニケーションの基準を定義したいと思います。お願いだから、何でもかんでも自分の意見を言うのはやめてほしい。このスレッドの目的は、高い能力を持つトレーダー同士の経験談の交換です。特に強調したいのは、「トレーダー」という言葉です。プログラマーでもなく、計量経済学者でもなく、数学者でもない（もちろん、アレクセイには当てはまらない）、トレーダーである。たとえ有効な意見に黙って耳を傾けたとしても、それはすでにあなたの知識の貯金箱を豊かにするものであり、まだ理解していない人たちの連続した意見で知識の真髄が薄められることはないでしょう。 私は、過剰なペーソスやナルシシズムや挑発を抜きにして、こう言いたいのです。私自身、知らないことがたくさんあり、それを率直に認めています。私の狙いは、最適化とは何かを初めて知った初心者の方と同じです。自分より詳しい人から、新しいこと、面白いことを学びたい。
なぜヒストリカルデータでのテストが必要なのか、全く必要ないのか、多くのトレーダー、中にはmts-niksでさえも疑問に思っていることです。すぐにお答えします。
Тестирование на исторических данных обязательное, но не достаточное условие, обеспечивающее вероятность положительного исхода вашей торговли в будущем.
もちろん、すべての発言に対して、ここには1,000の注意事項があるように、です。ただ、ここに書かないでください、あなたが言いたいことはもうわかっています。さらに付け加えると、（ウォーレン・バフェットのように）投資視野が巨大な投資家層が存在する。彼らは、最初の10年から15年の間に市場がどうなるかということには興味がないのです。彼らは市場ではなく、企業と仕事をしているのです。彼らの行動が統計的に有意になることはない。ただ、仕事のやり方が違うだけです。
どんなTSでも、特定のマーケットに合わせたフィッティングだと言う人がいるだろう。本当なんです。TSを使うときは、エントリーやエグジットに一定のルールを設けて作業します。これらのルールの目的は、口座内のポジションを現在の市場トレンドに同期させることです。しかし一方で、市場で発生するプロセスを深く理解し、それを適切に利用することが利益につながるのです。それを理解し、取り組むことを学べば、市場の変動も怖くなくなるはずです。これは市場の「怖い」性質で、簡単に言えば、「過去の結果が未来の結果を決めるわけではない」ということである。市場の性質が変われば、この性質を利用したTSは即座に機能しなくなる。
このスレッドで、相場の性質が変わったことを時間差で認識する方法、偶然からパターンを見分ける方法、そしてそれを正しく見つけて利用する方法を教えていただければと思います。
はじめに、このテーマを始めるきっかけとなった過去の投稿をいくつか移動します。では、はじめましょう。
C-4 ：あなたは明らかに科学的な素養のある人を過大評価していますね。彼らはアイデアよりも科学的な方法を優先する傾向がある。多くの場合、彼らの方法には、方法そのもの以外に何もありません。彼らにとっては、市場は重要ではなく、あくまでも応用の対象であり、重要なのは方法そのものである。彼らは、実際には存在しない風車と何年も戦っているのです。シンプルでセンスのいいアイデアを出せば、市場はそれに応えてくれる。アイデアの深さと複雑さは反比例すると言ってもよいでしょう。
質問 ：（あなたの言い換えですが）マーケットは単純で、むしろ単純で原始的な方法を使えばマーケットで儲けることができると言っているのでしょうか？C-4: そうですね、その通り です。
C- 4に全面的、無条件に賛成です。
これについては、次のように説明することができます。
CUには、複雑なものとシンプルなものがあります。両者の違いは何でしょうか？その差はこうだ--。
トレーダーは、過去のデータではなく、未来のデータに基づいて取引を行うので、何らかの方法や直感によって、自分のTSが未知のデータに対して将来どのように機能するかを判断しなければならないのです。そして、将来何が起こるかは誰にもわからない。特に、最も複雑なTSも、最も単純なTSも、だ。
複雑なTS、単純なTSとは？長所と短所は何ですか？
複雑なTSが持っている。
1.過去のデータとの適合を導くことができ、かつ明確に導くことができる変数の数が多く、その結果、将来のプラムを導くことができるもの。
2.フィッティングを避けるためには、いくつかの変数を固定する必要があります。どの変数を、どのように固定する必要があるのでしょうか？
3.変数の数が多いため - パラメータの組み合わせが多数あり、その中から将来的に最も効果のあるパラメータを選択することが困難 2.
トレーダーがTSの運用原理を把握することが困難であり、将来の運用を見通すことが困難である。
シンプルなTSには
1.フィッティングを回避できる少量の変数。
2.理解し、正しい値に固定できる一部の変数の固定化。
3.将来の市場の変化に応じて概念化できる、少数のパラメータの組み合わせ。
4.TSの仕事は、将来どのように機能するか、将来機能しないとしたらなぜか、理解し理解することができるもの。)))
私の投稿のポイントは、複雑なTSも単純なTSも問題は同じで、将来的にどのように機能するかということです。
連続するパラメータは、それぞれ追加の自由度です。私たちが望むと望まざるとにかかわらず、TSは何らかの形でインストルメントチャートに近似しています。私たちの買い物は、価格が上昇しているときだけ利益をもたらし、逆に価格が下落しているときは利益をもたらさない。では、グラフの近似を線形傾向で表現してみましょう。たった2つの点（パラメータ）で描画できる。大まかな方向性は示すが、それぞれの時点では、その値とはかなり異なるものになる。価格に忠実に線形トレンドを当てはめるのは非常に問題がある（計量経済学者が泣くぞ）。ここで、2次、3次のべき乗近似を構築する。その数式は、より多くの基準点（パラメータ）を持っています。この近似式は非線形で、カーブを描きながら価格変化に追従します。その各ポイントは、価格そのものの類似ポイントにかなり近い（計量経済学者歓喜）。最初のケースでは、線形トレンドで取引するシステムは、その数学的な期待値を履歴に取ることしかできません。2つ目のケースでは、システムにはもっと多くの時間がかかるでしょう。下のグラフをご覧ください。近似関数の傾きに応じて反転するシステムを作る場合、その結果は、この関数を定義するパラメータが多いほど、また式自体が長く複雑であるほど、より良いものとなる。
このように、より多くのパラメータを使用する方式が、履歴に作用することになります。しかし、これらの関数はすべて規則性ではなく、市場の状況を記述するものであり、明日には市場の状況が変わり、適合する関数が適合しなくなるので、変曲点を設定する能力は何の意味もないのです。非定常性や恒常的に変化する市場のムードに不満を持つトレーダーの主な問題は、市場の状況を近似的に把握することを目的としており、市場の規則性を探すことを目的としていないことである。
ここで、変曲点の配置をオプティマイザーに指示した場合を想像してください。線形トレンドのストラテジーは2点（エントリー、エグジット）、次数2のトレンドのストラテジーは3点（エントリー、エグジット、変曲点）、次数6のトレンドのストラテジーは5点でしたね。オプティマイザーに何を見つけてほしいのか？変曲点を正確に見つけることができるので、最終的な判断基準が最適なものになるのです。多くの人はこれを理解せず、6次元の可能なパラメータ空間を少しずつ列挙していくことを強要するのです。哀れなオプティマイザーは、何日もかけてこれらのポイントを組み合わせていくのだが、最終的には、私がこのグラフの上で目で見て定義したものを、1分間に3回のペースで解釈していくことになる。列挙のスピードには本当に問題がないのです。実際に検索される内容を理解していない特殊なケースで、回答として提案されるのです。