결론은 선형 회귀 의 모든 편차가 제곱되고 요약된다는 것입니다. 편차가 클수록 추정치는 더 나빠지며 일반적으로 선형 회귀의 최종 값으로 나뉩니다(즉, 선형 회귀의 최종 값을 편차 제곱의 합으로 나눕니다). 글쎄, 이것은 고전적인 방법입니다. 그것들은 다릅니다(다시, mat.stat에 대한 링크)
결론은 선형 회귀 의 모든 편차가 제곱되고 요약된다는 것입니다. 편차가 클수록 추정치는 더 나빠지며 일반적으로 선형 회귀의 최종 값으로 나뉩니다(즉, 선형 회귀의 최종 값을 편차 제곱의 합으로 나눕니다). 글쎄, 이것은 고전적인 방법입니다. 그것들은 다릅니다(다시, mat.stat에 대한 링크)
적은 수 또는 0 개의 트랜잭션 을 올바르게 처리해야 하며 이는 작동하지 않습니다. 따라서 프로세스를 자동화해야 합니다.
여기에 또 다른 조건이 있습니다. 두 개 이상의 전략을 비교할 수 있고, 예를 들어 0에서 100으로 고정된 척도로 축소되었으며, 75 이상을 좋은 수준으로 간주합니다. 전략은 같은 기간에 거래할 때 비교됩니다.
첫째, 거래가 없으면 지표가 없기 때문에 거래 수가 0인 일종의 전략 지표를 갖는 것은 넌센스입니다. 그리고 계수 K는 이미 원격으로 한 거래의 결과도 평가합니다. 하지만 100~1000개 미만의 트랜잭션 수로 전략을 평가하는 것은 의미가 없습니다.
둘째, 당신은 아직 전략을 일반적으로 평가하는 지표가 없지만 이미 그 규모에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 잘못된 것입니다. 말해봐, 전략의 어떤 기능이 계수 K \u003d PF * MO를 고려하지 않습니까? 사실, 위의 예에서 나는 K의 불변성을 달성했습니다. 1973년부터 현재까지 매년 감소합니다. 시각. 이는 전략이 더 나빠지기 시작했으며 개선해야 함을 시사합니다. K의 값은 단위의 분수(1 경우)에서 80까지 넓은 범위에 걸쳐 다양합니다. 또 다른 것은 계수의 물리적 의미를 이해하려고 시도하는 것입니다. K. 전략 비교에 관하여 - 다른 전략에 대한 K의 최상의 결과를 보여주십시오.
적은 수 또는 0 개의 트랜잭션 을 올바르게 처리해야 하며 이는 작동하지 않습니다. 따라서 프로세스를 자동화해야 합니다.
여기에 또 다른 조건이 있습니다. 두 개 이상의 전략을 비교할 수 있고, 예를 들어 0에서 100으로 고정된 척도로 축소되었으며, 75 이상을 좋은 수준으로 간주합니다. 전략은 같은 기간에 거래할 때 비교됩니다.
모든 것이 너무 쉬우므로 100,000가지 전략을 매우 빠르게 취하십시오. 각각은 고유한 매개변수를 가지고 있으며 전략은 하나가 아닌 많은 매개변수를 고려하고 많은 높은 출력 등급을 가질 수 있으므로 100,000의 이름을 지정하지 않았지만 오히려 수천만으로 판명될 것입니다. 그리고 0에서 100까지의 척도에서 우리는 무엇을 가지고 있습니까? 추정치가 75인 5,000개의 전략이 있을 것이므로 매우 신중하게 평가에 접근해야 합니다. 전략이 조금 더 나쁘면 즉시 보내야 합니다. 평가에서. 그리고 정확도는 최소한 0에서 10,000 사이가 필요합니다. 그리고 7,500이라는 점수가 7,501보다 나쁜 이유를 사람이 이해하고 시스템에 동의할 수 있도록
MT5에는 전략 테스터에서 매개변수 를 최적화하기 위한 다양한 기준 이 있으며, 이는 단지 거래 전략을 평가하는 데 사용됩니다. 당신도 그들을 사용할 수 있습니다. 한 가지를 선택하려면 - 좀 더 적절한 Expert Advisor를 선택하고 모든 기준에 따라 하나씩 최적화하고 앞으로 테스트 결과를 비교하십시오. 일반적으로 이러한 비교에서는 날카로운 비율 또는 회복 계수가 승리합니다. 예를 들어, 샤프 비율 최적화는 항상 균형 최적화보다 훨씬 더 나은 결과를 제공합니다.
MT5에는 전략 테스터에서 매개변수 를 최적화하기 위한 다양한 기준 이 있으며, 이는 단지 거래 전략을 평가하는 데 사용됩니다. 당신도 그들을 사용할 수 있습니다. 한 가지를 선택하려면 - 좀 더 적절한 Expert Advisor를 선택하고 모든 기준에 따라 하나씩 최적화하고 앞으로 테스트 결과를 비교하십시오. 일반적으로 이러한 비교에서는 날카로운 비율 또는 회복 계수가 승리합니다. 예를 들어, 샤프 비율 최적화는 항상 균형 최적화보다 훨씬 더 나은 결과를 제공합니다.
Topicstarter는 전략의 장점(이익)과 단점(드로다운)을 모두 고려하는 일반화된 기준을 원합니다.
제곱 편차의 합은 무엇입니까?
결론은 선형 회귀 의 모든 편차가 제곱되고 요약된다는 것입니다. 편차가 클수록 추정치는 더 나빠지며 일반적으로 선형 회귀의 최종 값으로 나뉩니다(즉, 선형 회귀의 최종 값을 편차 제곱의 합으로 나눕니다). 글쎄, 이것은 고전적인 방법입니다. 그것들은 다릅니다(다시, mat.stat에 대한 링크)
중급인지 최종인지, 정확한 지표가 무엇인지에 대한 등급에 따라 다릅니다.
수백 가지 방법
결론은 선형 회귀 의 모든 편차가 제곱되고 요약된다는 것입니다. 편차가 클수록 추정치는 더 나빠지며 일반적으로 선형 회귀의 최종 값으로 나뉩니다(즉, 선형 회귀의 최종 값을 편차 제곱의 합으로 나눕니다). 글쎄, 이것은 고전적인 방법입니다. 그것들은 다릅니다(다시, mat.stat에 대한 링크)
중급인지 최종인지, 정확한 지표가 무엇인지에 대한 등급에 따라 다릅니다.
수백 가지 방법
어떤 매개변수를 분석하고 있는지 묻고 싶었습니다.
나는 회복 계수(RF)와 승리 기대치를 곱한 지표(K)를 다음과 같이 제안합니다.
C=FW*MO
FV=순이익/최대. 감소;
MO \u003d 순이익 / 숫자. 업무.
예(유로/달러, TF D1):
적은 수 또는 0 개의 트랜잭션 을 올바르게 처리해야 하며 이는 작동하지 않습니다. 따라서 프로세스를 자동화해야 합니다.
여기에 또 다른 조건이 있습니다. 두 개 이상의 전략을 비교할 수 있고, 예를 들어 0에서 100으로 고정된 척도로 축소되었으며, 75 이상을 좋은 수준으로 간주합니다. 전략은 같은 기간에 거래할 때 비교됩니다.
적은 수 또는 0 개의 트랜잭션 을 올바르게 처리해야 하며 이는 작동하지 않습니다. 따라서 프로세스를 자동화해야 합니다.
여기에 또 다른 조건이 있습니다. 두 개 이상의 전략을 비교할 수 있고, 예를 들어 0에서 100으로 고정된 척도로 축소되었으며, 75 이상을 좋은 수준으로 간주합니다. 전략은 같은 기간에 거래할 때 비교됩니다.
첫째, 거래가 없으면 지표가 없기 때문에 거래 수가 0인 일종의 전략 지표를 갖는 것은 넌센스입니다. 그리고 계수 K는 이미 원격으로 한 거래의 결과도 평가합니다. 하지만 100~1000개 미만의 트랜잭션 수로 전략을 평가하는 것은 의미가 없습니다.
둘째, 당신은 아직 전략을 일반적으로 평가하는 지표가 없지만 이미 그 규모에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 잘못된 것입니다. 말해봐, 전략의 어떤 기능이 계수 K \u003d PF * MO를 고려하지 않습니까? 사실, 위의 예에서 나는 K의 불변성을 달성했습니다. 1973년부터 현재까지 매년 감소합니다. 시각. 이는 전략이 더 나빠지기 시작했으며 개선해야 함을 시사합니다. K의 값은 단위의 분수(1 경우)에서 80까지 넓은 범위에 걸쳐 다양합니다. 또 다른 것은 계수의 물리적 의미를 이해하려고 시도하는 것입니다. K. 전략 비교에 관하여 - 다른 전략에 대한 K의 최상의 결과를 보여주십시오.
적은 수 또는 0 개의 트랜잭션 을 올바르게 처리해야 하며 이는 작동하지 않습니다. 따라서 프로세스를 자동화해야 합니다.
여기에 또 다른 조건이 있습니다. 두 개 이상의 전략을 비교할 수 있고, 예를 들어 0에서 100으로 고정된 척도로 축소되었으며, 75 이상을 좋은 수준으로 간주합니다. 전략은 같은 기간에 거래할 때 비교됩니다.
여기 센트 계정으로 한 달 동안 내 고문이 있습니다.
MT5에는 전략 테스터에서 매개변수 를 최적화하기 위한 다양한 기준 이 있으며, 이는 단지 거래 전략을 평가하는 데 사용됩니다. 당신도 그들을 사용할 수 있습니다. 한 가지를 선택하려면 - 좀 더 적절한 Expert Advisor를 선택하고 모든 기준에 따라 하나씩 최적화하고 앞으로 테스트 결과를 비교하십시오. 일반적으로 이러한 비교에서는 날카로운 비율 또는 회복 계수가 승리합니다. 예를 들어, 샤프 비율 최적화는 항상 균형 최적화보다 훨씬 더 나은 결과를 제공합니다.
여기 센트 계정으로 한 달 동안 내 고문이 있습니다.
MT5에는 전략 테스터에서 매개변수 를 최적화하기 위한 다양한 기준 이 있으며, 이는 단지 거래 전략을 평가하는 데 사용됩니다. 당신도 그들을 사용할 수 있습니다. 한 가지를 선택하려면 - 좀 더 적절한 Expert Advisor를 선택하고 모든 기준에 따라 하나씩 최적화하고 앞으로 테스트 결과를 비교하십시오. 일반적으로 이러한 비교에서는 날카로운 비율 또는 회복 계수가 승리합니다. 예를 들어, 샤프 비율 최적화는 항상 균형 최적화보다 훨씬 더 나은 결과를 제공합니다.