solandr писал (а): 알고리즘이 무작위 곡선에 대해 어떻게 날카롭게 될 수 있는지 이해하기 위해 마틴게일에서 최적화 결과를 비교하는 Bakeev의 제안에 대한 링크를 제공했습니다(알고리즘 아이디어가 얼마나 실행 가능한지). 그리고 그것을 할 것인지 말 것인지를 결정하는 것은 당신에게 달려 있습니다.
당신이 Bakeev에 푹 빠졌던 것 :) :) :) 전체 :) 최적화되지 않은 "부분"의 역사에 대한 테스터의 실행으로 충분하다고 생각합니다.
당신이 Bakeev에 푹 빠졌던 것 :) :) :) 전체 :) 최적화되지 않은 "부분"의 역사에 대한 테스터의 실행으로 충분하다고 생각합니다.
기록의 최적화되지 않은 섹션(샘플 외)에 대한 실행 결과는 무작위 로 판명될 수 있습니다. 이 때문에 2가지 가능한 문제 상황이 있습니다. 1. 역사의 최적화되지 않은 섹션에서 이익을 보인 경우 배수 전략의 채택. 2. 기록의 최적화되지 않은 섹션에서 손실을 보이는 경우 수익성 있는 전략 사용을 거부합니다.
일반적으로 말해서 적합성 문제는 아마도 MTS 구축에서 가장 어려운 문제일 것입니다. 그리고 이 방법으로 최적화해야 하는 것에 대한 조언을 제공하기 위해 그렇지 않으면 필요하지 않습니다. IMHO에 대한 정확한 답이 없을 가능성이 높기 때문에 마치 하늘을 손가락으로 가리키는 것과 같습니다. 실제 돈으로 투자하기 전에 전략을 테스트하기 위해 가능한 모든 옵션을 고려해야 합니다. 나는 Bakeev의 표시를 거래에 사용할 전략을 고려하기 위한 추가 옵션 중 하나로 간주합니다. 그 자신도 아직 실용화 단계에 이르지는 않았지만 가까운 장래에 사용할 계획이다. 그들이 말했듯이, 나는 교육 수준과 세계관에 관계없이 모든 전문 작가가 최적화를 위해 MT4 테스터를 넣을 때 막다른 골목에 도달 한 사람과 생각을 공유했습니다. 또한 테스터에 유전자 알고리즘 이 등장하면서 ANY 곡선에 맞출 가능성이 높아졌습니다!
임계값=1; MAmor=2; MA트렌드=24; 위험 = 0.1; 촛대=0.55; TP=120; TS=70; SL=54; 시간CH=10; Volp=1.5; t=0; 임계값SL=10; 양초=11; 양초EX=17; MA 임계값=17; DellOrd=23;
역사의 바
8494
시뮬레이션된 진드기
1576481
시뮬레이션 품질
57.67%
초기 보증금
1000.00
순이익
3745.64
총 이윤
7681.59
총 손실
-3935.95
수익성
1.95
우승 기대
25.14
절대 드로다운
0.00
최대 드로다운
384.68 (12.31%)
상대적인 하락
12.31% (384.68)
총 거래
149
숏포지션(%원)
60 (65.00%)
롱포지션(%원)
89 (75.28%)
수익성 있는 거래(전체의 %)
106 (71.14%)
거래 손실(전체의 %)
43 (28.86%)
가장 큰
수익성 있는 거래
120.00
무역 손실
-263.31
중간
수익성 있는 거래
72.47
무역 손실
-91.53
최대 금액
연속 우승(이익)
8 (547.11)
연속 손실(손실)
3 (-249.45)
최고
연속 이익 (승수)
635.18 (7)
연속 손실(손실 수)
-263.31 (1)
평균
연속 이득
삼
지속적인 손실
하나
모든 것이 분명하다. 시계에 대한 테스트 및 최적화, 그리고 3일 동안 2번의 실제 거래, 즉 테스트와 실제 사이의 시간 프레임과의 완전한 불일치. 당신은 테스트를 사실에 더 가까운 날로 번역할 것입니다. 또는 미국말이 끝날 때 나가는 것이 불편하다면 특정 시간에 Expert Advisor를 시작하되 코드에 추가하십시오. ... // EA 시작 시간 외부 int 시간 = 12;
...
정수 시작() { if (시간 != TimeHour(시간[0])) return(0); // EA 코드 ... }
그리고 hour 변수에 설정된 시간은 컴퓨터의 시간이 아니라 DC의 시간에 해당한다는 점을 염두에 두십시오. 따라서 변동이 있을 수 있습니다.
조언 해주셔서 감사합니다. 일반적으로 모든 것은 매일의 양초로 시작되었습니다. .., 그러나 나중에 분석을 위해 더 많은 정보가 퍼졌기 때문에 몇 시간으로 옮겨졌습니다. 일반적으로... 결과가 더 안정적입니다.
앤디그리 : 샘플은 160-200개 미만의 시장 진입으로 대규모이며 2주는 큰 변화를 위한 시간이 아닙니다. 그렇게 많은 거래에 대한 매개변수를 조정할 수 있고 시장이 어떻게 그렇게 빠르게 변할 수 있습니까? 어떻게 될 지 말해줘
160-200 거래 - 당신은 웃고 있습니까? 5-7개의 최적화된 매개변수가 있으면 수천 개의 거래가 곡선에 쉽게 조정됩니다. 곡선, 시간이 충분하고 비교가 더 도움이된다면)! :o) 예를 들어 여기에서 감탄하십시오. https://www.mql5.com/ru/forum/50458 solandr 18.03.06 20:11 1년 전에 어렸을 때 이것을 했습니다. 그런 다음 그 시스템은 실생활에서 성공적으로 병합되었습니다(나중에 2006년 5월 같은 스레드에서 이에 대해 보고했습니다). 시스템에 대한 아이디어는 상대적으로 천장에서 가져왔습니다(소음 피크 잡기). 따라서 당신은 핏 레이크를 밟은 첫 번째 사람이 아닙니다. 2007년 3월 23일 15:43 에 solandr에 대한 이 스레드의 첫 번째 게시물에서 알고리즘을 임의의 곡선에 맞출 수 있는 방법을 이해하기 위해 마틴게일 최적화 결과를 비교하는 Bakeev의 제안에 대한 링크를 제공했습니다(알고리즘의 아이디어가 얼마나 실행 가능한지 ). 그리고 나서 그것을 할 것인지 말 것인지를 결정하는 것은 당신에게 달려 있습니다.
고마워, 그게 바로 내가 두려웠던 것인데 듣고 싶었어! 직관적으로, 나는 이것이 바로 이 경우처럼 보인다는 것을 이해합니다. 그러나 물리적으로 나는 그것을 증명할 수도 반증할 수도 없습니다. 그러나 축적된 경험이 최고의 증거입니다. 다시 한번 감사합니다!
유전 알고리즘은 수천 번의 실행에 유용합니다. 귀하의 경우 231은 유전학에서 매우 작은 숫자입니다. 따라서 이러한 작은 범위의 실행으로 최적화를 위해 유전자 알고리즘을 적용할 때 문제가 발생한 것은 아닐까? 더 정확하게는 개발자 자신만이 이 질문에 답할 수 있습니다.
알겠습니다. 감사합니다! 나는 그것이 일종의 결함이라고 생각했지만 ... 쉽게 재현할 수 있습니다.
이제 최적화의 경험에 관해서. 한 번에 모든 매개변수를 최적화하려고 시도한 적이 없습니다. 나는 이것이 컴퓨터 자원의 낭비라고 생각한다. 매개변수의 관계를 연구하는 데 시간을 할애하고 소규모 연결된 그룹에서 최적화하는 것이 좋습니다. 나는 그 중 두 가지를 가지고 있습니다. 하나는 거래 입력 및 주문과 관련되고, 두 번째는 거래 종료와 관련됩니다. 먼저 입력을 최적화한 다음 출력을 최적화합니다. 최대 최적화 기간은 지난 6개월입니다. 최적화 후에 전체 어레이에 대해 테스트를 실행합니다. 범죄가 없으면 매개변수를 작동시킵니다. 가까운 부분에 큰 손실이 있는 경우 이 기간(다시 6개월 이내)에 최적화합니다. 다시 전체 데이터베이스에 대해 실행을 반복합니다. 마지막 경매의 결과가 마음에 들지 않으면 2-3개월마다 또는 더 자주.
19부터 최적화를 할 이유가 없다고 봅니다.. 당시 시장과 현재 시장은 말그대로 2가지 큰차이!
AndyGri : 여러분, 저는 이미 고문이나 나 자신에 대한 믿음을 잃기 시작했습니다 :(. 나는 많은 옵션을 썼습니다. 주로 시간당 파운드에 대해. 저는 이동 평균, 확률 및 시간별 분석을 사용합니다. 저는 연간 기록을 사용합니다. 쓰기 및 최적화. 어드바이저는 3일 동안 평균 2번 시장에 진입합니다. 테스트에서 모든 것이 멋집니다. 하지만!!!... 실제 생활에서, 앞으로 2주 동안, 드레인... 그리고 모든 것이 잘못됨 :(. 연 단위로 매개변수가 조정되고 시장이 지속적으로 빠르게 변화하고 있다고 하면...? 네, 어쩐지 믿겨지지 않습니다. 표본이 160~200개 미만으로 시장에 나옵니다. , 그리고 2주는 큰 변화를 위한 시간이 아닙니다. 그렇게 많은 거래에 대한 매개변수를 조정할 수 있고 어떻게 시장이 즉시 그렇게 변할 수 있습니까? 방법을 알려주세요? 누군가에게 효과가 있다면 자랑하십시오 - 영감 그렇지 않으면 나는 완전히 희망을 잃었습니다.
말해봐, 실제 생활과 지난 2주 동안의 기록이 일치합니까? 내 말은 고문이 과거 데이터와 같은 위치에서 거래를 시작한다는 뜻인가요?
유전 알고리즘은 수천 번의 실행에 유용합니다. 귀하의 경우 231은 유전학에서 매우 작은 숫자입니다. 따라서 이러한 작은 범위의 실행으로 최적화를 위해 유전자 알고리즘을 적용할 때 문제가 발생한 것은 아닐까? 더 정확하게는 개발자 자신만이 이 질문에 답할 수 있습니다.
알겠습니다. 감사합니다! 나는 그것이 일종의 결함이라고 생각했지만 ... 쉽게 재현할 수 있습니다.
이제 최적화의 경험에 관해서. 한 번에 모든 매개변수를 최적화하려고 시도한 적이 없습니다. 나는 이것이 컴퓨터 자원의 낭비라고 생각한다. 매개변수의 관계를 연구하는 데 시간을 할애하고 소규모 연결된 그룹에서 최적화하는 것이 좋습니다. 나는 그 중 두 가지를 가지고 있습니다. 하나는 거래 입력 및 주문과 관련되고, 두 번째는 거래 종료와 관련됩니다. 먼저 입력을 최적화한 다음 출력을 최적화합니다. 최대 최적화 기간은 지난 6개월입니다. 최적화 후에 전체 어레이에 대해 테스트를 실행합니다. 범죄가 없으면 매개변수를 작동시킵니다. 가까운 부분에 큰 손실이 있는 경우 이 기간(다시 6개월 이내)에 최적화합니다. 다시 전체 데이터베이스에 대해 실행을 반복합니다. 마지막 경매의 결과가 마음에 들지 않으면 2-3개월마다 또는 더 자주.
19부터 최적화를 할 이유가 없다고 봅니다.. 당시 시장과 현재 시장은 말그대로 2가지 큰차이!
위의 모든 것은 IMHO 전용입니다.
어드바이저의 시급을 말씀하시는 건가요? 전체 어레이를 언급할 때 어느 기간을 말하는 것입니까? 고문은 예를 들어 2004, 2005, 2006과 같이 다른 해에 어떻게 행동합니까? 내 고문은 역동성을 대체합니다. 약 0의 이익이 발생하거나 수익이 발생합니다(백테스팅에 대해 말하는 것입니다). 답변에 미리 감사드립니다! :)
알고리즘이 무작위 곡선에 대해 어떻게 날카롭게 될 수 있는지 이해하기 위해 마틴게일에서 최적화 결과를 비교하는 Bakeev의 제안에 대한 링크를 제공했습니다(알고리즘 아이디어가 얼마나 실행 가능한지). 그리고 그것을 할 것인지 말 것인지를 결정하는 것은 당신에게 달려 있습니다.
당신이 Bakeev에 푹 빠졌던 것 :) :) :) 전체 :)
최적화되지 않은 "부분"의 역사에 대한 테스터의 실행으로 충분하다고 생각합니다.
당신이 Bakeev에 푹 빠졌던 것 :) :) :) 전체 :)
최적화되지 않은 "부분"의 역사에 대한 테스터의 실행으로 충분하다고 생각합니다.
기록의 최적화되지 않은 섹션(샘플 외)에 대한 실행 결과는 무작위 로 판명될 수 있습니다. 이 때문에 2가지 가능한 문제 상황이 있습니다.
1. 역사의 최적화되지 않은 섹션에서 이익을 보인 경우 배수 전략의 채택.
2. 기록의 최적화되지 않은 섹션에서 손실을 보이는 경우 수익성 있는 전략 사용을 거부합니다.
일반적으로 말해서 적합성 문제는 아마도 MTS 구축에서 가장 어려운 문제일 것입니다. 그리고 이 방법으로 최적화해야 하는 것에 대한 조언을 제공하기 위해 그렇지 않으면 필요하지 않습니다. IMHO에 대한 정확한 답이 없을 가능성이 높기 때문에 마치 하늘을 손가락으로 가리키는 것과 같습니다. 실제 돈으로 투자하기 전에 전략을 테스트하기 위해 가능한 모든 옵션을 고려해야 합니다. 나는 Bakeev의 표시를 거래에 사용할 전략을 고려하기 위한 추가 옵션 중 하나로 간주합니다. 그 자신도 아직 실용화 단계에 이르지는 않았지만 가까운 장래에 사용할 계획이다. 그들이 말했듯이, 나는 교육 수준과 세계관에 관계없이 모든 전문 작가가 최적화를 위해 MT4 테스터를 넣을 때 막다른 골목에 도달 한 사람과 생각을 공유했습니다. 또한 테스터에 유전자 알고리즘 이 등장하면서 ANY 곡선에 맞출 가능성이 높아졌습니다!
그렇게 많은 거래에 대한 매개변수를 조정할 수 있고 시장이 어떻게 그렇게 빠르게 변할 수 있습니까? 어떻게 될 지 말해줘
"곡선에 맞는 것이 있습니까?"에 대한 가장 간단한 테스트입니다. - 하나 또는 다른 매개변수를 5-10% 변경하고 비참한 테스트 결과를 얻습니다. 체크?
아니요, 하지만 확인하겠습니다. 감사해요!
아니면 자랑스러워? :) 그리고 고문 코드를 게시하시겠습니까?
또는 적어도 테스터 보고서. 아마도 그림이 더 선명해질 것입니다 :)
모든 것이 분명하다. 시계에 대한 테스트 및 최적화, 그리고 3일 동안 2번의 실제 거래, 즉 테스트와 실제 사이의 시간 프레임과의 완전한 불일치. 당신은 테스트를 사실에 더 가까운 날로 번역할 것입니다. 또는 미국말이 끝날 때 나가는 것이 불편하다면 특정 시간에 Expert Advisor를 시작하되 코드에 추가하십시오.
...
// EA 시작 시간
외부 int 시간 = 12;
...
정수 시작() {
if (시간 != TimeHour(시간[0])) return(0);
// EA 코드
...
}
그리고 hour 변수에 설정된 시간은 컴퓨터의 시간이 아니라 DC의 시간에 해당한다는 점을 염두에 두십시오. 따라서 변동이 있을 수 있습니다.
조언 해주셔서 감사합니다. 일반적으로 모든 것은 매일의 양초로 시작되었습니다. .., 그러나 나중에 분석을 위해 더 많은 정보가 퍼졌기 때문에 몇 시간으로 옮겨졌습니다. 일반적으로... 결과가 더 안정적입니다.
샘플은 160-200개 미만의 시장 진입으로 대규모이며 2주는 큰 변화를 위한 시간이 아닙니다. 그렇게 많은 거래에 대한 매개변수를 조정할 수 있고 시장이 어떻게 그렇게 빠르게 변할 수 있습니까? 어떻게 될 지 말해줘
https://www.mql5.com/ru/forum/50458 solandr 18.03.06 20:11
1년 전에 어렸을 때 이것을 했습니다. 그런 다음 그 시스템은 실생활에서 성공적으로 병합되었습니다(나중에 2006년 5월 같은 스레드에서 이에 대해 보고했습니다). 시스템에 대한 아이디어는 상대적으로 천장에서 가져왔습니다(소음 피크 잡기). 따라서 당신은 핏 레이크를 밟은 첫 번째 사람이 아닙니다.
2007년 3월 23일 15:43 에 solandr에 대한 이 스레드의 첫 번째 게시물에서 알고리즘을 임의의 곡선에 맞출 수 있는 방법을 이해하기 위해 마틴게일 최적화 결과를 비교하는 Bakeev의 제안에 대한 링크를 제공했습니다(알고리즘의 아이디어가 얼마나 실행 가능한지 ). 그리고 나서 그것을 할 것인지 말 것인지를 결정하는 것은 당신에게 달려 있습니다.
고마워, 그게 바로 내가 두려웠던 것인데 듣고 싶었어! 직관적으로, 나는 이것이 바로 이 경우처럼 보인다는 것을 이해합니다. 그러나 물리적으로 나는 그것을 증명할 수도 반증할 수도 없습니다. 그러나 축적된 경험이 최고의 증거입니다. 다시 한번 감사합니다!
누가 유전자 알고리즘 의 수수께끼 를 낼 수 있는지 설명 해주세요 .
다음은 두 가지 최적화 프로그램 실행의 예입니다.
두 경우 모두 정확히 동일한 범위에서 동일한 2개의 매개변수가 최적화됩니다.
첫 번째 매개변수에는 11단계, 두 번째 매개변수에는 21단계(11x21 = 231)가 있습니다.
유전자 알고리즘을 비활성화한 첫 번째 실행, 두 번째 실행은 유전자를 활성화하기로 결정했습니다.
1280 패스라는 숫자와 53분 패스라는 시간은 어디에서 왔을까?
유전 알고리즘은 수천 번의 실행에 유용합니다. 귀하의 경우 231은 유전학에서 매우 작은 숫자입니다. 따라서 이러한 작은 범위의 실행으로 최적화를 위해 유전자 알고리즘을 적용할 때 문제가 발생한 것은 아닐까? 더 정확하게는 개발자 자신만이 이 질문에 답할 수 있습니다.
유전 알고리즘은 수천 번의 실행에 유용합니다. 귀하의 경우 231은 유전학에서 매우 작은 숫자입니다. 따라서 이러한 작은 범위의 실행으로 최적화를 위해 유전자 알고리즘을 적용할 때 문제가 발생한 것은 아닐까? 더 정확하게는 개발자 자신만이 이 질문에 답할 수 있습니다.
알겠습니다. 감사합니다!
나는 그것이 일종의 결함이라고 생각했지만 ... 쉽게 재현할 수 있습니다.
이제 최적화의 경험에 관해서.
한 번에 모든 매개변수를 최적화하려고 시도한 적이 없습니다. 나는 이것이 컴퓨터 자원의 낭비라고 생각한다.
매개변수의 관계를 연구하는 데 시간을 할애하고 소규모 연결된 그룹에서 최적화하는 것이 좋습니다.
나는 그 중 두 가지를 가지고 있습니다. 하나는 거래 입력 및 주문과 관련되고, 두 번째는 거래 종료와 관련됩니다.
먼저 입력을 최적화한 다음 출력을 최적화합니다. 최대 최적화 기간은 지난 6개월입니다.
최적화 후에 전체 어레이에 대해 테스트를 실행합니다. 범죄가 없으면 매개변수를 작동시킵니다.
가까운 부분에 큰 손실이 있는 경우 이 기간(다시 6개월 이내)에 최적화합니다.
다시 전체 데이터베이스에 대해 실행을 반복합니다. 마지막 경매의 결과가 마음에 들지 않으면 2-3개월마다 또는 더 자주.
19부터 최적화를 할 이유가 없다고 봅니다.. 당시 시장과 현재 시장은 말그대로 2가지 큰차이!
위의 모든 것은 IMHO 전용입니다.
여러분, 저는 이미 고문이나 나 자신에 대한 믿음을 잃기 시작했습니다 :(. 나는 많은 옵션을 썼습니다. 주로 시간당 파운드에 대해. 저는 이동 평균, 확률 및 시간별 분석을 사용합니다. 저는 연간 기록을 사용합니다. 쓰기 및 최적화. 어드바이저는 3일 동안 평균 2번 시장에 진입합니다. 테스트에서 모든 것이 멋집니다. 하지만!!!... 실제 생활에서, 앞으로 2주 동안, 드레인... 그리고 모든 것이 잘못됨 :(. 연 단위로 매개변수가 조정되고 시장이 지속적으로 빠르게 변화하고 있다고 하면...? 네, 어쩐지 믿겨지지 않습니다. 표본이 160~200개 미만으로 시장에 나옵니다. , 그리고 2주는 큰 변화를 위한 시간이 아닙니다. 그렇게 많은 거래에 대한 매개변수를 조정할 수 있고 어떻게 시장이 즉시 그렇게 변할 수 있습니까? 방법을 알려주세요? 누군가에게 효과가 있다면 자랑하십시오 - 영감 그렇지 않으면 나는 완전히 희망을 잃었습니다.
말해봐, 실제 생활과 지난 2주 동안의 기록이 일치합니까? 내 말은 고문이 과거 데이터와 같은 위치에서 거래를 시작한다는 뜻인가요?
유전 알고리즘은 수천 번의 실행에 유용합니다. 귀하의 경우 231은 유전학에서 매우 작은 숫자입니다. 따라서 이러한 작은 범위의 실행으로 최적화를 위해 유전자 알고리즘을 적용할 때 문제가 발생한 것은 아닐까? 더 정확하게는 개발자 자신만이 이 질문에 답할 수 있습니다.
알겠습니다. 감사합니다!
나는 그것이 일종의 결함이라고 생각했지만 ... 쉽게 재현할 수 있습니다.
이제 최적화의 경험에 관해서.
한 번에 모든 매개변수를 최적화하려고 시도한 적이 없습니다. 나는 이것이 컴퓨터 자원의 낭비라고 생각한다.
매개변수의 관계를 연구하는 데 시간을 할애하고 소규모 연결된 그룹에서 최적화하는 것이 좋습니다.
나는 그 중 두 가지를 가지고 있습니다. 하나는 거래 입력 및 주문과 관련되고, 두 번째는 거래 종료와 관련됩니다.
먼저 입력을 최적화한 다음 출력을 최적화합니다. 최대 최적화 기간은 지난 6개월입니다.
최적화 후에 전체 어레이에 대해 테스트를 실행합니다. 범죄가 없으면 매개변수를 작동시킵니다.
가까운 부분에 큰 손실이 있는 경우 이 기간(다시 6개월 이내)에 최적화합니다.
다시 전체 데이터베이스에 대해 실행을 반복합니다. 마지막 경매의 결과가 마음에 들지 않으면 2-3개월마다 또는 더 자주.
19부터 최적화를 할 이유가 없다고 봅니다.. 당시 시장과 현재 시장은 말그대로 2가지 큰차이!
위의 모든 것은 IMHO 전용입니다.