理論から実践へ - ページ 604

[Natalja Romancheva]

Alexander_K2:

そして、あなたの写真には、純金の聖杯が写っていますね。

増分和分布の100％分位を調べ、同じヒストリカルプロットの価格自体の分位と比較しました。

黒 - スライディングウィンドウ=8時間における増分値の合計の100%分位値

紫色 - 同じウィンドウ内の価格の100％分位値。

瀧は、異なる確率分布を生成する2つの異なるプロセスである。

増分値の合計に動的 100％分位を用いると、次のような図になる。

友人のBas'aのアドバイスで）スライディングウィンドウ＝24時間で作業し、ダイナミック99％分位を使えば、あなたと似たような絵が得られることは否定しません。

グレイルプロジェクト#100500

2.取引エントリーの指定にティックMAを使用した取引システムの利益率グラフ。

2.1. alpari_mt5

2.2. roboforex_ecn

2.3. roboforex_cent

2.4. ROBOFOREX_CENTの長周期化

結論

1.いくつかの構造には、結果のグループ化の痕跡を見ることができます（魚がいる！）。

2.異なるブローカーや種類のアカウントで形成された構造には、いくつかの類似性が見られます。

3.ただし、同じ期間（2.1～2.3）であっても、証券会社や口座の種類によって、量的な特性に大きな差があることが確認された。

4.試験間隔が変わると（2.3～2.4）、量的な特徴は浮き上がりますが、一般的な特徴の本質的な部分は変わりません。

参考

この結果だけを得るために、テスターは約5000カーネル時間（4テスト×2日×50カーネル）かかりました。

[Yuriy Asaulenko]

Natalja Romancheva:

グレイルプロジェクト#100500

....

1.10. 強い擾乱はチャネル取引モデルを壊すので、このモデルの適用領域は、予測される強い擾乱の領域に近づけてはならない。

など

ここに引用した600500ページはすべて、1.10をまったく無視して1.9だけを見ようとしたものであり、1.9はまったく意味をなさなくなるのです。

いや・・・もう無理だ。ストッパーを買ってくる。(с)

ちなみに、一発当てるまでは、ポイント1.10はハイライトされた記載部分のみ正しいです。以下は誤りです。

ナターリヤ・ロマンチェヴァ

結論

1.結果をいくつかの構造にグループ化した跡が見えます（魚がいる！）。

...

この結果を得るためだけに、テスターは約5000カーネル時間（4テスト×2日×50カーネル）を要しました。

ホラーです。初歩的なSciLabの古いノートパソコンで、どの魚を食べたらいいか考えるのに数時間しかかからないんです(

[secret]

Natalja Romancheva:

結論

1.結果をいくつかの構造にグループ化した跡が見られる（魚がいる！）。

これらの構造は、時間の経過とともに浮き上がってきます。それは、どんな制約のあるSBのプロットでも同じです。「パターン」は存在しますが、それは将来的に変化していくでしょう。

定性的なチェックとしては、イールドプロット（経時的な安定性を示す）をとり、フィッティングプロットではなく、OOSをとるのがよいでしょう。

[Natalja Romancheva]

secret:

これらのパターンは、時間が経つと浮き上がってきます。これは、制約のあるSBのプロットと同じで、「パターン」は存在するが、将来的には変化していくものです。

定性的なチェックとしては、歩留まりグラフ（経時的な安定性を見ることができる）、フィットプロット上ではなく、OOS上で行うのがよいでしょう。

歩留まりグラフ 2015年10月～2018年9月

フィッティング間隔 2018年3月～2018年9月

[Natalja Romancheva]

Yuriy Asaulenko:

いや・・・もう耐えられない。撮ってくるよ。(с)

ところで、酔っぱらう前に言っておくと、1.10項はハイライト文の部分だけが正しいのです。後続は不正解です。

ホラーです。初歩的なSciLabの古いノートパソコンで、どの魚を食べたらいいか考えるのに数時間しかかからないんです(

つまり、方法論を共有することになるわけです。

そうしないと、なんだか素っ気ないんです。

また，1.10については，「モデルの範囲は，予測される強い擾乱の領域に近づいてはならない」という規定の効果を説明するために，少し後に写真が掲載されています。

追伸

強い外乱（ニュース）のあるところでは取引せず。

強い外乱のある地域でも制限なく取引できる。

その結果は一目瞭然です。リバウンド（インワード）チャネル戦略は、急激な値動きのあるエリアとは相性が悪い。

[Yuriy Asaulenko]

Natalja Romancheva:

まあ、方法論は共有できるだろうけど。

それ以外はちょっと根拠がないですね。

SciLab（MathLabの無償アナログ版）をダウンロードして、戦略をシミュレーションしてみましょう。

そして、今すぐテストをお見せすることができます（笑)。最適化やパラメータの選択もなく、非常に素直)

[Yuriy Asaulenko]

Natalja Romancheva:

また、1.10項では、「このモデルの適用領域は、強い外乱が予測される領域に近づいてはならない」という規定の影響を説明するために、後で写真を掲載する予定です。

1.10.について ニュースなどがチャンネルの境目まで行っても、私たちには何の変化もありません。国境から中心に向かっている場合は、それらを鍛え上げる。どちらの場合でも、チャンネルがずれる（あなたの用語では、崩壊する）かどうかは気にしません。

[secret]

Natalja Romancheva:

利回り予定 2015年10月～2018年9月

フィッティング間隔は2018年3月～2018年9月。

もう一つ）良い結果ですね。捨てられる平均値が増える？

[Oleg Papkov]

Novaja:
乱数発生器から ランダムな処理を得ても、理想的な処理から多少のずれが生じる。

コンピュータによるRNGは擬似乱数です。

[Natalja Romancheva]

secret:

もう一つ）良い結果が出たこと。捨てられる平均値が増える？

確認済み - バランスの結果が若干悪くなっています。パラメータ（ドローダウン、シャープネス、収益性）が若干良くなっています。そして、アベレージングもここではあまり積極的ではありません。