이 두 가지 유형의 오류는 거래 전략의 매개변수를 최적화하는 모든 방법에 적용됩니다. MT 전략 테스터를 포함하지만 테스터에 구성된 매개변수의 수가 입력 매개변수의 수와 같다는 가정에서 결론을 내린다. 테스터에 구성된 것보다 적은 수의 입력 매개변수가 있는 상황이 있을 수 있으며 공식은 보다 일반적인 것으로 변경됩니다.
봐, 내가 5개의 매개변수를 가지고 있다고 가정해 봅시다. 그 중 하나는 윙 기간입니다... 상당히 큰 간격으로 첫 번째 최적화를 수행한다고 가정해 보겠습니다... 2년이라고 가정해 보겠습니다... 최적화 중에 여러 안정 영역이 공개: 날개 기간이 예를 들어 9인 한 영역... 두 번째 영역은 기간이 80이고 세 번째 영역은 기간이 240입니다... 공식에 따르면 20거래가 있는 최적화 기간을 선택해야 합니다. ... 각 자동차의 평균 거래 빈도를 계산하고 공식에 따라 9번째 최적화 간격이 2일 동안 20번의 거래를 하기 때문에 2일과 같아야 한다는 것을 얻습니다. 80~2주, 240~2개월…
논리적으로, 나는 이 3장의 카드 중 가장 수익성이 높은 카드를 선택해야 하고, 가장 자주는 9번째 카드가 될 것입니다 ...
그러나 이것은 단지 마우스에 관한 것입니다 ... 그리고 4 개의 매개 변수가 더 있고 모두 트랜잭션 빈도에 영향을 미칩니다 ... 따라서 최적화 기간 ... 예를 들어 손절매 를 25에서 250으로 변경합니다. 거래빈도에 상당히 영향을 미치겠습니다...
트랜잭션의 빈도는 그 자체이며 테스트 히스토리에서 최적의 트랜잭션 수는 그 자체입니다. 거래 결과를 보고 TS의 매개변수를 최적화합니다. 특정 기능의 최대값을 찾습니다. 이 경우 누적 수입 또는 수익성(거래당 포인트 수)이 될 수 있습니다. 이제 질문이 있습니다. 주어진 수의 조정 가능한 매개변수를 사용하여 테스터가 전략을 최적화할 최적의 트랜잭션 수를 찾아야 합니다. 시간이 아니라 시장 진입 및 퇴장 횟수에 주목하십시오.
요컨대, 작업에는 트랜잭션 수만 포함되며 최적의 트랜잭션보다 많거나 적어서는 안 됩니다. 수익성 측면에서 최적을 찾았습니다. 거래합니다. 일정 시간이 지나면 항상 재최적화 등을 시작합니다. 테스터에서 어떻게 구현합니까? 생각해야지...
누군가는 " 성배 "를 찾고 누군가는 강력한 시스템을 찾고 있지만 최소한의 영구적 인 이익 ..... 여기에서 춤을 출 필요가 있습니다 .... 지속적인 "방향 감각 상실"과 같은 방법도 있습니다. 현재 시장 매개변수에 대한 시스템" ... ... 거래하고 최적화하려는 사람 ...... 불행히도, 또는 다행스럽게도 :)))) 이 문제에 대한 단일 접근 방식은 없으며 존재할 수 없습니다. ....이 모든 것은 그들이 스스로합니다 .... 나는이 질문 (어떤 기간과 무엇을, 얼마나 많은 포워드 등)으로 당신이 결코 신뢰하지 않을 거래 시스템에 대해 완전히 결정하지 못할 것이라는 것을 알고 있습니다 .. ..... :(((신뢰 없음 - 거래 없음.......
rider писал(а)>> 이 문제에 대한 단일 접근 방식은 없으며 존재할 수 없습니다 ..... 모두가 스스로 수행합니다 .... 나는 지금까지이 질문 (몇 기간 및 몇 회 전달 등)을 끝까지 알고 당신은 당신이 결코 신뢰하지 않을 거래 시스템에 대해 결정하지 않을 것입니다 ....... :(((그리고 신뢰가 없습니다 - 거래가 없습니다 .......
거래에 대한 관능적 접근은 나와 맞지 않습니다. 나는 그렇게 생각합니다. 수학이 있고 주어진 매개변수 범위에서 최적을 유일하게 결정합니다. 그것을 준수해야 합니다. 다른 모든 것은 사악한 자에게서 온 것입니다.
최적화 또는 오히려 재교육에 대한 흥미로운 생각이 있었습니다. 문제가 있으면 수정하십시오.
우리는 거래 전략을 취하고, 예를 들어 1개월, 2주, 1주(각각 이전 전략의 두 배가 됨)의 3가지 간격으로 실행하고 결과를 데이터베이스(동일한 MS Access 또는 기타)에 저장합니다. 별도의 테이블로 기간. 그런 다음 세 테이블 모두에 대해 동일한 매개변수 세트를 사용하여 트랜잭션 크기를 표시하는 쿼리를 작성합니다. 이론상으로는 최대 이익이 아닌 가장 안정적인 세트를 얻을 수 있습니다. 테스터 실행 기간은 임의적일 수 있으며, 가장 중요한 것은 그 사이의 관계를 유지하는 것입니다(각각 2배로 감소). 세 개의 테이블 모두 동일한 매개변수 세트로 성공적인 결과를 얻을 때 그러한 옵션이 없을 수 있다는 것이 분명합니다. 그러면 결과에 가장 가까운 값을 모두 출력해야 합니다. 피보나치를 기반으로 하고 지정된 기간 동안 fibo 숫자에 대한 쿼리를 작성한 다음 가중치 기준으로 fibo 숫자를 사용하는 경우(최종값에 가장 가까운 간격의 결과가 이전 결과보다 가중치가 더 큼). 일반적으로 여전히 충분한 아이디어가 있습니다. 나타나는대로 결과를 공유하겠습니다 ...
Vinsent_Vega 에게 최적화를 시작하기 전에 거래 수를 찾는 방법도 궁금했습니다. 답은 간단했습니다. 필요한 기간 동안 기본 매개변수로 어드바이저를 시작하고 거래 수를 확인한 다음 매개변수를 크게 변경하여 동일한 사이트에서 두 번째로 실행하면 어드바이저가 얼마나 많은 트랜잭션을 수행할지 대략적으로 상상할 수 있습니다. 최적화는 CPU를 많이 사용하는 비즈니스이므로 최소 범위에서 시작한 다음 필요에 따라 범위를 늘립니다.
Neutron 에 그리고 어드바이저의 모든 매개변수를 사용자 정의할 수 있다면? 아니면 이 경우 이야기에 완전히 부합할까요?
나는 가장 뚱뚱한 트렌드 영역을 선택합니다
.......-fse는 넌센스입니다 ............ : o)
넌센스 .. 넌센스 .. breeeeeed .. 그래서 그것은 ... 빵 !--------------------->> 누군가를 위해 : o)
중성자 에게
이 두 가지 유형의 오류는 모든 TS에 적용됩니까 아니면 신경망에만 적용됩니까?
이 두 가지 유형의 오류는 거래 전략의 매개변수를 최적화하는 모든 방법에 적용됩니다. MT 전략 테스터를 포함하지만 테스터에 구성된 매개변수의 수가 입력 매개변수의 수와 같다는 가정에서 결론을 내린다. 테스터에 구성된 것보다 적은 수의 입력 매개변수가 있는 상황이 있을 수 있으며 공식은 보다 일반적인 것으로 변경됩니다.
들어보세요, 저는 이것이 실제로 어떻게 작동해야 하는지 따라잡지 않고 있습니다... 결국, 처음에는 이러한 매개변수가 있는 이 TS의 평균 트랜잭션 빈도를 알지 못합니다... 게다가 이러한 매개변수가 변경되면 거래도 변한다...
논리적으로, 나는 이 3장의 카드 중 가장 수익성이 높은 카드를 선택해야 하고, 가장 자주는 9번째 카드가 될 것입니다 ...
그러나 이것은 단지 마우스에 관한 것입니다 ... 그리고 4 개의 매개 변수가 더 있고 모두 트랜잭션 빈도에 영향을 미칩니다 ... 따라서 최적화 기간 ... 예를 들어 손절매 를 25에서 250으로 변경합니다. 거래빈도에 상당히 영향을 미치겠습니다...
최적화할 때 어느 쪽에서 입력해야 합니까?
아니 아니. 잠깐 기다려요!
트랜잭션의 빈도는 그 자체이며 테스트 히스토리에서 최적의 트랜잭션 수는 그 자체입니다. 거래 결과를 보고 TS의 매개변수를 최적화합니다. 특정 기능의 최대값을 찾습니다. 이 경우 누적 수입 또는 수익성(거래당 포인트 수)이 될 수 있습니다. 이제 질문이 있습니다. 주어진 수의 조정 가능한 매개변수를 사용하여 테스터가 전략을 최적화할 최적의 트랜잭션 수를 찾아야 합니다. 시간이 아니라 시장 진입 및 퇴장 횟수에 주목하십시오.
요컨대, 작업에는 트랜잭션 수만 포함되며 최적의 트랜잭션보다 많거나 적어서는 안 됩니다. 수익성 측면에서 최적을 찾았습니다. 거래합니다. 일정 시간이 지나면 항상 재최적화 등을 시작합니다. 테스터에서 어떻게 구현합니까? 생각해야지...
요컨대, 작업에는 트랜잭션 수만 포함되며 최적의 트랜잭션보다 많거나 적어서는 안 됩니다. 수익성 측면에서 최적을 찾았습니다. 거래합니다. 일정 시간이 지나면 항상 재최적화 등을 시작합니다. 테스터에서 어떻게 구현합니까? 생각해야지...
아... 여기 어떻게... 처음에 최적화할 때 트랜잭션 수에 제한을 두는 것입니까?
네, 그렇습니다.
이 문제에 대한 단일 접근 방식은 없으며 존재할 수 없습니다 ..... 모두가 스스로 수행합니다 .... 나는 지금까지이 질문 (몇 기간 및 몇 회 전달 등)을 끝까지 알고 당신은 당신이 결코 신뢰하지 않을 거래 시스템에 대해 결정하지 않을 것입니다 ....... :(((그리고 신뢰가 없습니다 - 거래가 없습니다 .......
Vinsent_Vega & Neutron 에게
최적화 또는 오히려 재교육에 대한 흥미로운 생각이 있었습니다. 문제가 있으면 수정하십시오.
우리는 거래 전략을 취하고, 예를 들어 1개월, 2주, 1주(각각 이전 전략의 두 배가 됨)의 3가지 간격으로 실행하고 결과를 데이터베이스(동일한 MS Access 또는 기타)에 저장합니다. 별도의 테이블로 기간. 그런 다음 세 테이블 모두에 대해 동일한 매개변수 세트를 사용하여 트랜잭션 크기를 표시하는 쿼리를 작성합니다. 이론상으로는 최대 이익이 아닌 가장 안정적인 세트를 얻을 수 있습니다. 테스터 실행 기간은 임의적일 수 있으며, 가장 중요한 것은 그 사이의 관계를 유지하는 것입니다(각각 2배로 감소). 세 개의 테이블 모두 동일한 매개변수 세트로 성공적인 결과를 얻을 때 그러한 옵션이 없을 수 있다는 것이 분명합니다. 그러면 결과에 가장 가까운 값을 모두 출력해야 합니다. 피보나치를 기반으로 하고 지정된 기간 동안 fibo 숫자에 대한 쿼리를 작성한 다음 가중치 기준으로 fibo 숫자를 사용하는 경우(최종값에 가장 가까운 간격의 결과가 이전 결과보다 가중치가 더 큼). 일반적으로 여전히 충분한 아이디어가 있습니다. 나타나는대로 결과를 공유하겠습니다 ...
Vinsent_Vega 에게 최적화를 시작하기 전에 거래 수를 찾는 방법도 궁금했습니다. 답은 간단했습니다. 필요한 기간 동안 기본 매개변수로 어드바이저를 시작하고 거래 수를 확인한 다음 매개변수를 크게 변경하여 동일한 사이트에서 두 번째로 실행하면 어드바이저가 얼마나 많은 트랜잭션을 수행할지 대략적으로 상상할 수 있습니다. 최적화는 CPU를 많이 사용하는 비즈니스이므로 최소 범위에서 시작한 다음 필요에 따라 범위를 늘립니다.
Neutron 에 그리고 어드바이저의 모든 매개변수를 사용자 정의할 수 있다면? 아니면 이 경우 이야기에 완전히 부합할까요?