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。 - ページ 10 1...34567891011 新しいコメント Vasiliy Sokolov 2012.02.22 14:35 #91 つまり、テスターでは、パラメータを極限まで相対的にずらすことができると、すでに述べたとおりです。どういう意味ですか？同じテスターを使用して、テストされている時間間隔でExpert Advisorの利益が最大になるいくつかのパラメータの値を決定したとします。その時間間隔での市場は完全に知られており、その測定可能な特性のいずれかが、その状態を正確かつ正確に決定します。テスターで利益の極大値を与える最適なパラメータを求めたら、その極大値に対してシフトを行い、結果の変化を見ます。将来は逆の図式が起こるでしょう。市場は私たちの極値からある値だけ離れ、この極値が広い収益性の範囲にどの程度位置するかで、システム全体の安定性が決まると考えられます。 では、具体的なチャートに目を向けてみましょう。 全く違う場所に位置し、極限値よりも少ない利益を生み出す価値観の集団は、本当に興味深いものです一方、テスターは何も知らないので、もし収益性の最大値を探す仕事を与えられたら、取るに足らない統計的急増を見つけることになる。今後、市場のパラメーターが少しでも変化すれば、その山裾にいることになるのです。これを避けるためには、個々の組み合わせの具体的な値ではなく、安定した範囲に注目する必要があります。安定したダイアパソンを見つける方法はただ一つ、固定された市場のフットプリントに対するパラメータを見ることで、2Dまたは3Dの安定性マップを形成することである。 Vasiliy Sokolov 2012.02.22 15:01 #92 間接的には、株式トレンドの滑らかさによって、統計的なスパイクの極端にあり、安定ゾーンにない可能性を判断することができます。私たちは直感的に、安定した成長をもたらすパラメータよりも、最終的なバランスがさらに高くなるギザギザの曲線よりも、安定したフラットなプラスの結果（トレンド）に魅力を感じる。これは、当該プロセスのフラクタル性によって説明される。もし、プロセス全体が不安定であったり、ランダムであれば、どのセグメント、つまりスケールでも同じように不安定な特性が観察されるでしょう。 この考えを示す、なかなか良い図解があります。私はテスターに、故意に無意味な（ほとんどランダムな）Expert Advisorで最も収益性の高いパラメータの組み合わせを見つけさせました。 その結果、最終的なバランスが良くなり、上昇志向に似たものが出てきました。なお、最適化しないサンプル（グラフの左半分）の同じパラメータでのテストも成功しました。タイムシフトだけでは、安定性を保証できないからです。統計的なスパイクは、私たちの検索窓よりもずっと長く続くことがあり、この場合のOOSは単にそう言っているに過ぎません。しかし、テスターシフトの方法は他にもあり、その結果を適切に分析することができるのですが、それについては後ほど詳しく説明します。 Роман 2012.02.23 00:29 #93 C-4: ...テスターで利益の極大値を与える最適なパラメータを見つけた後、この極大値に対してシフトを行い、結果の変化を見る。...2Dまたは3Dの安定性マップを形成する。 安定したパラメータ値の山と高原を思い起こさせる。 Prog:3D1V8- 説明と、フクロウの最適化レポートから私の具体的な例を紹介します。梟に含まれる外部変数の平面的な集合選択を視覚化するための、優れたオプションであると私は考えています。自分も使っています。 ファイル: 3d1v8.zip 530 kb Yury Reshetov 2012.02.23 04:12 #94 Roman.: Prog:3D1V8- 説明とフクロウの最適化レポートからの私の具体的な例です。 ちなみに、MT5テスターには、最適化結果を3Dで、しかも2Dで表示する機能が内蔵されています。 Роман 2012.02.23 04:51 #95 Reshetov: ちなみに、MT5テスターには、最適化結果を3Dで、しかも2Dで表示する機能が内蔵されています。 それはいいとして...。まだよくわからないけど...。:-) を 知る ことは続く...あなたの記事を読んで - 参考になりました - ありがとうございます... СанСаныч Фоменко 2012.02.23 07:43 #96 C-4: 今後は逆に、私たちの極値から一定量離れていき、この極値がどの程度の収益性の幅を持つかによって、システム全体の安定性が決まってくるでしょう。 統計学の言葉では分散の安定性を意味し、その値はドローダウンである。この変動がTSの安定性である。 試行錯誤の末の思想で、クライミング用語で考えを示してみてはどうだろう。 ところで、3Dは私の理解ではTSのパラメータが3つですが、4つあると何が見えるのでしょうか？ Vasiliy Sokolov 2012.02.23 09:23 #97 faa1947:統計用語に訳すと、これは分散の安定性を意味し、その大きさがドローダウンとなる。このばらつきがTSの安定性です。試行錯誤の末の思想で、クライミング用語で考えを示してみてはどうだろう。ところで、3Dは私の理解ではTCの3パラメータですが、4となると何が見えるのでしょうか？ 3Dは1つの指標に対して2つのパラメータを相対化したものです。パラメータは、収益性、利益率、期待値など、どのようなものでもよい。 2Dテスターチャートも3次元空間であり、ただメトリックはそのスケールを持たず、メトリックの値が高いほど豊かな色で着色される。 4D-知覚の難しさはここにある。マルチパラメータEAは多次元空間を形成する。しかも、視覚的に分析することは容易ではありません。4つのパラメータがあれば、4つの真の2Dプロットを作成する、という分割方法を使うべきだと思います。Y軸は指標となる値、例えば収益性、X軸はパラメータの最適化です。上で紹介したグラフは本来2次元で、3次元目（2最適化パラメータ）が遠近法で見えないように表面を広げただけです（2次元の図面のようなもの）。4つのプロットを分析し、安定した値のグループを探し、それらをまとめて結果を見ます。この方法は、特にパラメータが互いに影響し合い、それらの極値を個別に求めることは、すべてのパラメータの安定した値群を同時に求めることと同じではないため、完全ではありません。しかし、列挙が指数関数的に 増加することはなく、最も単純なテスターであればこのタスクに対処することができます。この難題を潔く解決する方法があれば、ぜひスタジオでやってください。 私はこの分野の専門的な教育を受けていないので、自分なりの手際の良さを活かしています。数学の博士号がないため、鳥の舌の本が読めない。 Vasiliy Sokolov 2012.02.23 09:24 #98 Roman.: 安定したパラメータ値の山や高原を連想させます。 Prog:3D1V8- フクロウの最適化レポートから、説明と私の具体的な例を紹介します。フクロウに含まれる外部変数の平面的な集合の選択を視覚化するには、素晴らしいオプションであると思います。自分も使っています。 ウォークスルーありがとうございました。自分もそういうのを探していたんです。ただ、私のWealthLabはひどく不具合があり、断続的にグラフを作るのです。 Vasiliy Sokolov 2012.02.23 09:27 #99 faa1947: 統計学の言葉では分散の安定性を意味し、その値はドローダウンである。このばらつきがTSの安定性です。 この安定プラトーを解析的に探索できるような統計的手法はあるのでしょうか？ しかし、これらの分析方法があっても、テスターは必要であり、少なくともこれらの方法がさらに機能するための結果空間を形成するものであることに同意します。 СанСаныч Фоменко 2012.02.23 10:22 #100 C-4: この安定プラトーを解析的に探索できるような統計的手法はあるのでしょうか？ しかし、これらの分析方法があっても、少なくとも結果の空間を形成するためにテスターが必要であり、その上でこれらの分析方法がさらに機能することに同意します。 テスターは分析すべき統計情報を提供してくれるから、テスターなしではやっていけない 過去には、問答無用で。分散が安定していること。モ分散からの乖離-分散の分散は、安定性の尺度を与えるだろう。 1...34567891011 新しいコメント 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
つまり、テスターでは、パラメータを極限まで相対的にずらすことができると、すでに述べたとおりです。どういう意味ですか？同じテスターを使用して、テストされている時間間隔でExpert Advisorの利益が最大になるいくつかのパラメータの値を決定したとします。その時間間隔での市場は完全に知られており、その測定可能な特性のいずれかが、その状態を正確かつ正確に決定します。テスターで利益の極大値を与える最適なパラメータを求めたら、その極大値に対してシフトを行い、結果の変化を見ます。将来は逆の図式が起こるでしょう。市場は私たちの極値からある値だけ離れ、この極値が広い収益性の範囲にどの程度位置するかで、システム全体の安定性が決まると考えられます。
では、具体的なチャートに目を向けてみましょう。
全く違う場所に位置し、極限値よりも少ない利益を生み出す価値観の集団は、本当に興味深いものです一方、テスターは何も知らないので、もし収益性の最大値を探す仕事を与えられたら、取るに足らない統計的急増を見つけることになる。今後、市場のパラメーターが少しでも変化すれば、その山裾にいることになるのです。これを避けるためには、個々の組み合わせの具体的な値ではなく、安定した範囲に注目する必要があります。安定したダイアパソンを見つける方法はただ一つ、固定された市場のフットプリントに対するパラメータを見ることで、2Dまたは3Dの安定性マップを形成することである。
間接的には、株式トレンドの滑らかさによって、統計的なスパイクの極端にあり、安定ゾーンにない可能性を判断することができます。私たちは直感的に、安定した成長をもたらすパラメータよりも、最終的なバランスがさらに高くなるギザギザの曲線よりも、安定したフラットなプラスの結果（トレンド）に魅力を感じる。これは、当該プロセスのフラクタル性によって説明される。もし、プロセス全体が不安定であったり、ランダムであれば、どのセグメント、つまりスケールでも同じように不安定な特性が観察されるでしょう。
この考えを示す、なかなか良い図解があります。私はテスターに、故意に無意味な（ほとんどランダムな）Expert Advisorで最も収益性の高いパラメータの組み合わせを見つけさせました。 その結果、最終的なバランスが良くなり、上昇志向に似たものが出てきました。なお、最適化しないサンプル（グラフの左半分）の同じパラメータでのテストも成功しました。タイムシフトだけでは、安定性を保証できないからです。統計的なスパイクは、私たちの検索窓よりもずっと長く続くことがあり、この場合のOOSは単にそう言っているに過ぎません。しかし、テスターシフトの方法は他にもあり、その結果を適切に分析することができるのですが、それについては後ほど詳しく説明します。
...テスターで利益の極大値を与える最適なパラメータを見つけた後、この極大値に対してシフトを行い、結果の変化を見る。...2Dまたは3Dの安定性マップを形成する。
安定したパラメータ値の山と高原を思い起こさせる。
Prog:3D1V8- 説明と、フクロウの最適化レポートから私の具体的な例を紹介します。梟に含まれる外部変数の平面的な集合選択を視覚化するための、優れたオプションであると私は考えています。自分も使っています。
Prog:3D1V8- 説明とフクロウの最適化レポートからの私の具体的な例です。
ちなみに、MT5テスターには、最適化結果を3Dで、しかも2Dで表示する機能が内蔵されています。
今後は逆に、私たちの極値から一定量離れていき、この極値がどの程度の収益性の幅を持つかによって、システム全体の安定性が決まってくるでしょう。
統計学の言葉では分散の安定性を意味し、その値はドローダウンである。この変動がTSの安定性である。
試行錯誤の末の思想で、クライミング用語で考えを示してみてはどうだろう。
ところで、3Dは私の理解ではTSのパラメータが3つですが、4つあると何が見えるのでしょうか？
統計用語に訳すと、これは分散の安定性を意味し、その大きさがドローダウンとなる。このばらつきがTSの安定性です。
試行錯誤の末の思想で、クライミング用語で考えを示してみてはどうだろう。
ところで、3Dは私の理解ではTCの3パラメータですが、4となると何が見えるのでしょうか？
3Dは1つの指標に対して2つのパラメータを相対化したものです。パラメータは、収益性、利益率、期待値など、どのようなものでもよい。
2Dテスターチャートも3次元空間であり、ただメトリックはそのスケールを持たず、メトリックの値が高いほど豊かな色で着色される。
4D-知覚の難しさはここにある。マルチパラメータEAは多次元空間を形成する。しかも、視覚的に分析することは容易ではありません。4つのパラメータがあれば、4つの真の2Dプロットを作成する、という分割方法を使うべきだと思います。Y軸は指標となる値、例えば収益性、X軸はパラメータの最適化です。上で紹介したグラフは本来2次元で、3次元目（2最適化パラメータ）が遠近法で見えないように表面を広げただけです（2次元の図面のようなもの）。4つのプロットを分析し、安定した値のグループを探し、それらをまとめて結果を見ます。この方法は、特にパラメータが互いに影響し合い、それらの極値を個別に求めることは、すべてのパラメータの安定した値群を同時に求めることと同じではないため、完全ではありません。しかし、列挙が指数関数的に 増加することはなく、最も単純なテスターであればこのタスクに対処することができます。この難題を潔く解決する方法があれば、ぜひスタジオでやってください。
私はこの分野の専門的な教育を受けていないので、自分なりの手際の良さを活かしています。数学の博士号がないため、鳥の舌の本が読めない。
安定したパラメータ値の山や高原を連想させます。
Prog:3D1V8- フクロウの最適化レポートから、説明と私の具体的な例を紹介します。フクロウに含まれる外部変数の平面的な集合の選択を視覚化するには、素晴らしいオプションであると思います。自分も使っています。
ウォークスルーありがとうございました。自分もそういうのを探していたんです。ただ、私のWealthLabはひどく不具合があり、断続的にグラフを作るのです。
統計学の言葉では分散の安定性を意味し、その値はドローダウンである。このばらつきがTSの安定性です。
この安定プラトーを解析的に探索できるような統計的手法はあるのでしょうか？
しかし、これらの分析方法があっても、テスターは必要であり、少なくともこれらの方法がさらに機能するための結果空間を形成するものであることに同意します。
この安定プラトーを解析的に探索できるような統計的手法はあるのでしょうか？
しかし、これらの分析方法があっても、少なくとも結果の空間を形成するためにテスターが必要であり、その上でこれらの分析方法がさらに機能することに同意します。
テスターは分析すべき統計情報を提供してくれるから、テスターなしではやっていけない
過去には、問答無用で。分散が安定していること。モ分散からの乖離-分散の分散は、安定性の尺度を与えるだろう。