事故か、それとも認識されていないパターンか？ - ページ 2 123456789 新しいコメント vladzeit 2019.01.01 15:00 #11 elibrarius: でも、歴史の中で調整したり、パターンを見つけたりするのが主なところです。 フォワードでの戦略のリターンが保たれていれば、パターンが見つかったことになり、そうでなければ、ただのフィッティングに過ぎないことになります。OK、ありがとうございます。試してみますね。 前方調整と懇意にさせていただきます) Aleksey Nikolayev 2019.01.01 15:22 #12 Yousufkhodja Sultonov:アレクセイ、パターン発見の課題に沿った素晴らしい記事です。特に、取るに足らない利益についての冷静な結論は、私の結論と重なります。そうやって、新しい方向性を探していきましょう。リンクありがとうございます。ありがとうございます。ただ、このギャップは、アプローチの簡単なデモンストレーションに適していることがわかりました。 Aleksey Nikolayev 2019.01.01 15:36 #13 vladzeit:アレクセイありがとうございます。すでに読ませていただき、結果や方法については、リスク推定を用いた以前の記事と同様、よく理解しています。 特に、私の質問（投稿）では、まさにこの機能を意味しているように、私はあなたの説明した価格のランダムウォークの方法に近いです。 しかし、問題の決定にステンシルとしてあなたの方法を適用するために、私はまだ考えていない方法と、根本的に、応用経験で、私はあなたほど強く精通していない、その確実に、迅速にこの問題を解決するために。 アレクセイ、もし私が50/50%の確率で事象を推測できるアルゴリズムを提供したら、その信頼性または非信頼性を評価しますか？ 私の価格を求めるアルゴリズムは、理論家の原理で動作しますが、歴史のサンプル全体、またその一部で結果の再現性を保証します。 こんな感じです。 このアルゴリズムには、SL、TP、Market Entry Pointの3つの変数しかありません。 それぞれの変数に一定の幅を持たせて、フィッティングの影響を解消・平均化するようにしました。 SL 40から70まで TPを40から70に マーケットエントリーポイントを0から12まで設定。 合計12493の変数。 10年間の履歴に関するテスト結果。 タスク 識別/証明：この結果は純粋にフィットしているのか、それともランダムで独立した結果の確率が50/50より大きい可能性のあるアルゴリズムが存在するのか。 アレクセイやるんですか？ 私は自分の結果に懐疑的で、コードのミスか論理的条件によるものだと思うのですが、この一週間、そのどちらかを見つけることができませんでした。 助けて...そして、あなたの寛大さのダイヤモンドは、私の感謝という舞台で輝くでしょう)残念ながら、私自身が多忙なため、あなたの仕事を引き受ける準備ができていません。このスレッドでは、一般的な感想しか言えません。 最適化の際に使わなかった区間でのフォワードテストについては、全くその通りです。さらに、このようなテストを複数のサイトで行うことで、単一の数字（例えば利益）ではなく、複数のサイトのサンプルを得ることができます。この標本は、その平均の有意性を matstat 法で検定することができる。 vladzeit 2019.01.01 16:04 #14 Aleksey Nikolayev:残念ながら、私は多忙のため、あなたの仕事を引き受ける準備ができていません。このスレッドでは、一般的な考察をお伝えすることしかできませんが。 最適化の未使用部分におけるフォワードテストについて正しく書かれていますね。さらに、このようなテストを複数のサイトで行うことで、単一の数字（例えば利益）ではなく、複数のサイトのサンプルを得ることができます。このサンプルは、その平均的な陽性度の有意性について、matstatの方法で 検証することができます。Alexeyさん、ありがとうございます！フォワードの実行を開始しましたが、すでに合格している10年分の一般テストに含まれる履歴の部分のみです。 このようなフォワードは、比較可能な結果でテストを通過し、どうやら意味がないことは明らかである。 ここでは、1サンプルにつき1/2フォワードです。 そして、それ以外の（質的な）歴史は存在しない。それゆえ、「何を前面に出すか」という難しさがあるのです。 もしかしたら、テストしたシンボルに近いプロパティを持つ合成相場が作成できるかもしれませんね。 それなら、使ってもいいんじゃない？ それから質問です。このような、テストされたシンボルの引用符のプロパティを何らかの形で継承した引用符を作成することは可能でしょうか？ ポジティヴの意義を簡単に試せる(分散を全部足して平均を出し、正規分布と比較します）。 ランダムと正規をどう区別するかという論理的な方法論が理解できれば、計算もできるのですが。 方法論がまだ理解できない。 Дмитрий 2019.01.01 16:27 #15 vladzeit:アレクセイ、ありがとう。フォワードを始めたのですが、10年間の総合テストに入った歴史のセクションだけで、すでに以前合格しています。 このようなフォワードは、比較可能な結果でテストを通過し、どうやら意味がないことは明らかである。 ここでは、1サンプルにつき1/2フォワードです。 そして、それ以外の（質的な）歴史は存在しない。それゆえ、「何を前面に出すか」という難しさがあるのです。 もしかしたら、テストしたシンボルに近いプロパティを持つ合成相場が作成できるかもしれませんね。 それなら、使ってもいいんじゃない？ それから質問です。このような、テストされたシンボルの引用符のプロパティを何らかの形で継承した引用符を作成することは可能でしょうか？ ポジティヴの意義を簡単に試せる(分散を全部足して平均を出し、正規分布と比較します）。 ランダムと正規をどう区別するかという論理的な方法論を理解していれば、計算ができるのです。 方法論がまだ理解できない。100-500-1000-10000のランダムな系列を生成し、それらすべてでTSをチェックします。平均して、価格系列の結果よりも良い、または同等の結果が出た場合、TSは炉に投げ込まれるべきです。 すべての行が価格シリーズと同等の長さであることのみ。 Excelでシリーズを生成することも可能です。 Aleksey Nikolayev 2019.01.01 16:44 #16 vladzeit:アレクセイ、ありがとう。フォワードを始めたのですが、10年間の総合テストに入った歴史のセクションだけで、すでに以前合格しています。 このようなフォワードは、比較可能な結果でテストを通過し、どうやら意味がないことは明らかである。 ここでは、1サンプルにつき1/2フォワードです。 そして、それ以外の（質的な）歴史は存在しない。それゆえ、「何を前面に出すか」という難しさがあるのです。 もしかしたら、テストしたシンボルに近いプロパティを持つ合成相場が作成できるかもしれませんね。 それなら、使ってもいいんじゃない？ それから質問です。このような、テストされたシンボルの引用符のプロパティを何らかの形で継承した引用符を作成することは可能でしょうか？ ポジティヴの意義を簡単に試せる(分散を全部足して平均を出し、正規分布と比較します）。 ランダムと正規をどう区別するかという論理的な方法論を理解していれば、計算ができるのです。 方法論がまだ理解できない。フォワードテストのポイントは、最適化に参加 しなかった歴史の部分で取引をすることです。例えば、2018年1月初旬までの期間を最適化し、2018年1月のトレードを見るとします。(最適化されたパラメータを 使用）などを、各月ごとに行う。その結果得られた12個の利益のサンプルは、最適化フォロートレード・モードであなたの戦略がどのように機能するかを理解することができます。 あなたのおっしゃること（モンテカルロ・シミュレーション）は、ご希望の形には当てはまらないようです - 私たちは将来の引用の「特性」を知らないし、これからも知ることはできないでしょう。この取引シミュレーションをランダムウォーク実現に対してのみ行い、得られたサンプルとフォワードテスト（適合度基準）で得られたサンプルを比較することができます。 Yuriy Asaulenko 2019.01.01 17:15 #17 全部空っぽなんです。仮に規則性があったとしても、どんなアルゴリズムでも見つけることは事実上不可能です。また、時間価値空間にパターンがあるという発想はどこから出てきたのでしょうか？あるとすれば、それはここには全くなく、もっと複雑なものです。 Serqey Nikitin 2019.01.01 17:23 #18 Yuriy Asaulenko: 全部空っぽなんです。仮に規則性があったとしても、どんなアルゴリズムでも見つけることはほぼ不可能です。また、時間価値空間にパターンがあるという発想はどこから出てきたのでしょうか？あるとすれば、それはここには全くなく、もっと複雑な ものです。 はい、その通りです!最も簡単な方法は、ある出来事の可能性を否定することだ・・・それはとても自然なことだ：何もする必要は ない、ただ賢そうに「それは存在しない、なぜならそれは決してあり得ないからだ」と言えばいいのだ・・・。 Yuriy Asaulenko 2019.01.01 17:31 #19 Serqey Nikitin: はい、その通りです!最も簡単な方法は、ある出来事の可能性を否定することです。それはとても自然なことで、何もする必要は なく、ただスマートに「それは存在しない、なぜなら - それはありえない！」と言えばいいのです。 信者と議論しても意味がない。 vladzeit 2019.01.01 17:40 #20 Aleksey Nikolayev:フォワードテストのポイントは、最適化に関与していない 履歴の部分で取引をすることです。例えば、2018年1月初旬までの期間を最適化し、2018年1月のトレードを見るとします。(最適化されたパラメータを 使用）などを、各月ごとに行う。その結果得られた12個の利益のサンプルは、最適化フォロートレード・モードであなたの戦略がどのように機能するかを理解することができます。 あなたのおっしゃること（モンテカルロ・シミュレーション）は、私には適用できないように思われます - 私たちは将来の引用の「特性」を知らないし、知ることもできないのです。この取引シミュレーションをランダムウォーク実現に対してのみ 行い、得られたサンプルとフォワードテスト（適合度基準）で得られたサンプルを比較することができます。ああ、なるほど、フォワードテストならわかるけど...。その未来期が来るのを待つしかない...。人生はとても短く、虫はとても長い)))引用のプロパティの話をしたとき、私は未来を予測しようとしたわけではありません。スプレッドや内部変動幅など、その楽器独自の特徴を受け継ぐために...。実は、これらの特徴やクセはあまりよく分かっていないのですが、EURUSDはUSDCHFとは質的に異なることがテストして分かりました。同じアルゴリズム設定でも、シンボルによって特徴的な分散パターンが得られますね。 フランク 円 . 何が違うのか...。は、互いに異なる、つまり何らかの特徴的な性質/特殊性を持っていることを意味します。 どのようなものがあり、それをどのように識別し、どのようにモデリングして合成樹脂に適用すれば、先生のおっしゃることと矛盾しないのか、理解したいです（Random Wandering）。 もし、これらの特徴を考慮しないのであれば、合成相場でのテストは意味がありません。なぜなら、同じように成功するからです。 アルゴリズムを別のペアでテストすることができます。 記号による引用の具体的な違いというテーマは、どこかで議論・研究されたことがあるのでしょうか？ 読んでみると面白いかも・・・。 123456789 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
でも、歴史の中で調整したり、パターンを見つけたりするのが主なところです。
フォワードでの戦略のリターンが保たれていれば、パターンが見つかったことになり、そうでなければ、ただのフィッティングに過ぎないことになります。
OK、ありがとうございます。試してみますね。 前方調整と懇意にさせていただきます)
アレクセイ、パターン発見の課題に沿った素晴らしい記事です。特に、取るに足らない利益についての冷静な結論は、私の結論と重なります。そうやって、新しい方向性を探していきましょう。リンクありがとうございます。
ありがとうございます。ただ、このギャップは、アプローチの簡単なデモンストレーションに適していることがわかりました。
アレクセイありがとうございます。すでに読ませていただき、結果や方法については、リスク推定を用いた以前の記事と同様、よく理解しています。
特に、私の質問（投稿）では、まさにこの機能を意味しているように、私はあなたの説明した価格のランダムウォークの方法に近いです。
しかし、問題の決定にステンシルとしてあなたの方法を適用するために、私はまだ考えていない方法と、根本的に、応用経験で、私はあなたほど強く精通していない、その確実に、迅速にこの問題を解決するために。
アレクセイ、もし私が50/50%の確率で事象を推測できるアルゴリズムを提供したら、その信頼性または非信頼性を評価しますか？
私の価格を求めるアルゴリズムは、理論家の原理で動作しますが、歴史のサンプル全体、またその一部で結果の再現性を保証します。
こんな感じです。
このアルゴリズムには、SL、TP、Market Entry Pointの3つの変数しかありません。
それぞれの変数に一定の幅を持たせて、フィッティングの影響を解消・平均化するようにしました。
SL 40から70まで
TPを40から70に
マーケットエントリーポイントを0から12まで設定。
合計12493の変数。
10年間の履歴に関するテスト結果。
タスク
識別/証明：この結果は純粋にフィットしているのか、それともランダムで独立した結果の確率が50/50より大きい可能性のあるアルゴリズムが存在するのか。
アレクセイやるんですか？
私は自分の結果に懐疑的で、コードのミスか論理的条件によるものだと思うのですが、この一週間、そのどちらかを見つけることができませんでした。
助けて...そして、あなたの寛大さのダイヤモンドは、私の感謝という舞台で輝くでしょう)
残念ながら、私自身が多忙なため、あなたの仕事を引き受ける準備ができていません。このスレッドでは、一般的な感想しか言えません。
最適化の際に使わなかった区間でのフォワードテストについては、全くその通りです。さらに、このようなテストを複数のサイトで行うことで、単一の数字（例えば利益）ではなく、複数のサイトのサンプルを得ることができます。この標本は、その平均の有意性を matstat 法で検定することができる。
残念ながら、私は多忙のため、あなたの仕事を引き受ける準備ができていません。このスレッドでは、一般的な考察をお伝えすることしかできませんが。
最適化の未使用部分におけるフォワードテストについて正しく書かれていますね。さらに、このようなテストを複数のサイトで行うことで、単一の数字（例えば利益）ではなく、複数のサイトのサンプルを得ることができます。このサンプルは、その平均的な陽性度の有意性について、matstatの方法で 検証することができます。
Alexeyさん、ありがとうございます！フォワードの実行を開始しましたが、すでに合格している10年分の一般テストに含まれる履歴の部分のみです。
このようなフォワードは、比較可能な結果でテストを通過し、どうやら意味がないことは明らかである。
ここでは、1サンプルにつき1/2フォワードです。
そして、それ以外の（質的な）歴史は存在しない。それゆえ、「何を前面に出すか」という難しさがあるのです。
もしかしたら、テストしたシンボルに近いプロパティを持つ合成相場が作成できるかもしれませんね。
それなら、使ってもいいんじゃない？
それから質問です。このような、テストされたシンボルの引用符のプロパティを何らかの形で継承した引用符を作成することは可能でしょうか？
ポジティヴの意義を簡単に試せる(分散を全部足して平均を出し、正規分布と比較します）。
ランダムと正規をどう区別するかという論理的な方法論が理解できれば、計算もできるのですが。
方法論がまだ理解できない。
アレクセイ、ありがとう。フォワードを始めたのですが、10年間の総合テストに入った歴史のセクションだけで、すでに以前合格しています。
このようなフォワードは、比較可能な結果でテストを通過し、どうやら意味がないことは明らかである。
ここでは、1サンプルにつき1/2フォワードです。
そして、それ以外の（質的な）歴史は存在しない。それゆえ、「何を前面に出すか」という難しさがあるのです。
もしかしたら、テストしたシンボルに近いプロパティを持つ合成相場が作成できるかもしれませんね。
それなら、使ってもいいんじゃない？
それから質問です。このような、テストされたシンボルの引用符のプロパティを何らかの形で継承した引用符を作成することは可能でしょうか？
ポジティヴの意義を簡単に試せる(分散を全部足して平均を出し、正規分布と比較します）。
ランダムと正規をどう区別するかという論理的な方法論を理解していれば、計算ができるのです。
方法論がまだ理解できない。
100-500-1000-10000のランダムな系列を生成し、それらすべてでTSをチェックします。平均して、価格系列の結果よりも良い、または同等の結果が出た場合、TSは炉に投げ込まれるべきです。
すべての行が価格シリーズと同等の長さであることのみ。
Excelでシリーズを生成することも可能です。
アレクセイ、ありがとう。フォワードを始めたのですが、10年間の総合テストに入った歴史のセクションだけで、すでに以前合格しています。
このようなフォワードは、比較可能な結果でテストを通過し、どうやら意味がないことは明らかである。
ここでは、1サンプルにつき1/2フォワードです。
そして、それ以外の（質的な）歴史は存在しない。それゆえ、「何を前面に出すか」という難しさがあるのです。
もしかしたら、テストしたシンボルに近いプロパティを持つ合成相場が作成できるかもしれませんね。
それなら、使ってもいいんじゃない？
それから質問です。このような、テストされたシンボルの引用符のプロパティを何らかの形で継承した引用符を作成することは可能でしょうか？
ポジティヴの意義を簡単に試せる(分散を全部足して平均を出し、正規分布と比較します）。
ランダムと正規をどう区別するかという論理的な方法論を理解していれば、計算ができるのです。
方法論がまだ理解できない。
フォワードテストのポイントは、最適化に参加 しなかった歴史の部分で取引をすることです。例えば、2018年1月初旬までの期間を最適化し、2018年1月のトレードを見るとします。(最適化されたパラメータを 使用）などを、各月ごとに行う。その結果得られた12個の利益のサンプルは、最適化フォロートレード・モードであなたの戦略がどのように機能するかを理解することができます。
あなたのおっしゃること（モンテカルロ・シミュレーション）は、ご希望の形には当てはまらないようです - 私たちは将来の引用の「特性」を知らないし、これからも知ることはできないでしょう。この取引シミュレーションをランダムウォーク実現に対してのみ行い、得られたサンプルとフォワードテスト（適合度基準）で得られたサンプルを比較することができます。
全部空っぽなんです。仮に規則性があったとしても、どんなアルゴリズムでも見つけることはほぼ不可能です。
はい、その通りです!最も簡単な方法は、ある出来事の可能性を否定することです。それはとても自然なことで、何もする必要は なく、ただスマートに「それは存在しない、なぜなら - それはありえない！」と言えばいいのです。
フォワードテストのポイントは、最適化に関与していない 履歴の部分で取引をすることです。例えば、2018年1月初旬までの期間を最適化し、2018年1月のトレードを見るとします。(最適化されたパラメータを 使用）などを、各月ごとに行う。その結果得られた12個の利益のサンプルは、最適化フォロートレード・モードであなたの戦略がどのように機能するかを理解することができます。
あなたのおっしゃること（モンテカルロ・シミュレーション）は、私には適用できないように思われます - 私たちは将来の引用の「特性」を知らないし、知ることもできないのです。この取引シミュレーションをランダムウォーク実現に対してのみ 行い、得られたサンプルとフォワードテスト（適合度基準）で得られたサンプルを比較することができます。
ああ、なるほど、フォワードテストならわかるけど...。その未来期が来るのを待つしかない...。
人生はとても短く、虫はとても長い)))
引用のプロパティの話をしたとき、私は未来を予測しようとしたわけではありません。
スプレッドや内部変動幅など、その楽器独自の特徴を受け継ぐために...。
実は、これらの特徴やクセはあまりよく分かっていないのですが、EURUSDはUSDCHFとは質的に異なることがテストして分かりました。
同じアルゴリズム設定でも、シンボルによって特徴的な分散パターンが得られますね。
フランク
円 .
何が違うのか...。は、互いに異なる、つまり何らかの特徴的な性質/特殊性を持っていることを意味します。
どのようなものがあり、それをどのように識別し、どのようにモデリングして合成樹脂に適用すれば、先生のおっしゃることと矛盾しないのか、理解したいです（Random Wandering）。
もし、これらの特徴を考慮しないのであれば、合成相場でのテストは意味がありません。なぜなら、同じように成功するからです。
アルゴリズムを別のペアでテストすることができます。
記号による引用の具体的な違いというテーマは、どこかで議論・研究されたことがあるのでしょうか？
読んでみると面白いかも・・・。