Figar0 : ... А почему ООS должен быть обязательно после периода обучения?? ... Далее, сам период обучения, почему он должен быть непосредственно до текущего момента?
... 예를 들어, 나는 미래에 예상되는 움직임의 조각으로 구성된 "종합적인" 훈련 기간을 얻거나 단순히 모든 종류의 행동을 다루는 조각으로 구성됩니다.
이 두 가지 질문에 대한 대답은 사소합니다. 더 편리하고 친숙하며 다른 이유가 없습니다. 최적화된 부분 - 앞으로 나아가면 프로세스가 논리적이고 공식화됩니다.
그리고 당신의 버전은 첫째, "모든 종류의 행동" 분류와 균형 잡힌 선택, 둘째, 편리한 반복 가능한 기술과 소프트웨어가 필요합니다. 즉, 나는 그러한 접근의 건설성을 인식할 수는 있지만 그것을 따를 수는 없습니다. 그리고 데이터 결합에서 작은 실수라도 반대 결과를 초래할 수 있습니다.
그리고 당신의 버전은 첫째, "모든 종류의 행동" 분류와 균형 잡힌 선택, 둘째, 편리한 반복 가능한 기술과 소프트웨어가 필요합니다. 즉, 나는 그러한 접근의 건설성을 인식할 수는 있지만 그것을 따를 수는 없습니다. 그리고 데이터 결합에서 작은 실수라도 반대 결과를 초래할 수 있습니다.
오, 안녕)
나는 일을 단순하게 유지하는 데 익숙합니다. 이 모든 것이 불가능할 정도로 단순화될 수 있습니다.
보다. 시간별 시계에 거래하는 Expert Advisor가 있다고 가정해 보겠습니다. 우리는 마지막 두 개의 주간 양초를 가져 와서 템플릿에 따라 필터와 카운터를 EA에 삽입하고 시작 부분, 즉 시작 부분에이 모든 것을 삽입합니다. 우리는 지난 두 개의 주간 양초의 "유사성"이 있고 카운터가 짝수이면 전문가가 거래하도록 허용합니다 . 이번주말에 거래를 중단합시다. OOS는 양초의 유사성과 카운터가 홀수인 경우 수행됩니다. 여기에서 예상되는 "다양한 움직임"이 있으며 여기에서는 교육 기간 동안 OOS가 확산됩니다.) 이 모든 것은 터미널 테스터의 프레임워크 내에서 전문가의 최소한의 수정으로 이루어집니다.
물론 제가 크게 단순화한 예를 들었지만 지능이 있는 사람이라면 누구나 따라할 수 있습니다. 여가 시간에 이와 같은 것을 시도하십시오. 여기에는 의미가 있습니다.
올가미 :
당신이 맞습니다. 우리가 서로 이해하기까지는 꽤 많은 시간이 남아 있습니다.
당신의 "고전적인 OOS"는 환상입니다.
실제로 타임라인에는 두 개의 마침표(광선)와 이를 구분하는 점이 있습니다.
- 과거와 미래
- 샘플 및 OOS, OV 및 TV
원하는 대로 지점(또는 "현재 순간")을 왼쪽(과거)으로 가상으로 이동할 수 있습니다. 우리는 (미래로) 오른쪽으로 갈 수 없습니다 - 왜냐하면 데이터가 없습니다.
말에 흠이 없다면 일반적으로 동의합니까?
...........................................
그런 다음 질문은 다음과 같습니다. OB(샘플)와 "클래식 OOS"의 근본적인 차이점은 무엇입니까?
당신의 차량이 OOS를 보지 못했다는 사실? 나는 이 대답을 알고 있다.
.......................
이것은 그들이 "조각을 잘라냈고" 그것을 큰 이름인 OOS라고 불렀던 샘플의 동일한 섹션입니다.
당신이 알고 있는 이 답을 밝히지 않으시겠습니까? 그리고 어떤 종류의 찌꺼기, 당신이 말할수록 나는 덜 이해합니다 ... )
불쾌하지 않습니다. 오래된 농담입니다. 두 명의 상인-프로그래머를 만나십시오.
1: - 누가 그런 바보야?
2: - 어리석은 사람은 다른 사람들이 아무것도 이해하지 못하도록 말하는 사람입니다! 이해했다?
Figar0 :
... А почему ООS должен быть обязательно после периода обучения??
... Далее, сам период обучения, почему он должен быть непосредственно до текущего момента?
... 예를 들어, 나는 미래에 예상되는 움직임의 조각으로 구성된 "종합적인" 훈련 기간을 얻거나 단순히 모든 종류의 행동을 다루는 조각으로 구성됩니다.
이 두 가지 질문에 대한 대답은 사소합니다. 더 편리하고 친숙하며 다른 이유가 없습니다. 최적화된 부분 - 앞으로 나아가면 프로세스가 논리적이고 공식화됩니다.
그리고 당신의 버전은 첫째, "모든 종류의 행동" 분류와 균형 잡힌 선택, 둘째, 편리한 반복 가능한 기술과 소프트웨어가 필요합니다.
즉, 나는 그러한 접근의 건설성을 인식할 수는 있지만 그것을 따를 수는 없습니다. 그리고 데이터 결합에서 작은 실수라도 반대 결과를 초래할 수 있습니다.
lasso :
그런 다음 질문은 다음과 같습니다. OB(샘플)와 "클래식 OOS"의 근본적인 차이점은 무엇입니까?
영재의 경우: 차이점은 훈련 샘플에서는 어떤 바보라도 결과를 조정할 수 있고 OOS에서는 가치 있는 TS에서 이익을 짜낼 수 있다는 것입니다.
그리고 당신의 버전은 첫째, "모든 종류의 행동" 분류와 균형 잡힌 선택, 둘째, 편리한 반복 가능한 기술과 소프트웨어가 필요합니다.
즉, 나는 그러한 접근의 건설성을 인식할 수는 있지만 그것을 따를 수는 없습니다. 그리고 데이터 결합에서 작은 실수라도 반대 결과를 초래할 수 있습니다.
오, 안녕)
나는 일을 단순하게 유지하는 데 익숙합니다. 이 모든 것이 불가능할 정도로 단순화될 수 있습니다.
보다. 시간별 시계에 거래하는 Expert Advisor가 있다고 가정해 보겠습니다. 우리는 마지막 두 개의 주간 양초를 가져 와서 템플릿에 따라 필터와 카운터를 EA에 삽입하고 시작 부분, 즉 시작 부분에이 모든 것을 삽입합니다. 우리는 지난 두 개의 주간 양초의 "유사성"이 있고 카운터가 짝수이면 전문가가 거래하도록 허용합니다 . 이번주말에 거래를 중단합시다. OOS는 양초의 유사성과 카운터가 홀수인 경우 수행됩니다. 여기에서 예상되는 "다양한 움직임"이 있으며 여기에서는 교육 기간 동안 OOS가 확산됩니다.) 이 모든 것은 터미널 테스터의 프레임워크 내에서 전문가의 최소한의 수정으로 이루어집니다.
물론 제가 크게 단순화한 예를 들었지만 지능이 있는 사람이라면 누구나 따라할 수 있습니다. 여가 시간에 이와 같은 것을 시도하십시오. 여기에는 의미가 있습니다.
당신이 맞습니다. 우리가 서로 이해하기까지는 꽤 많은 시간이 남아 있습니다.
당신의 "고전적인 OOS"는 환상입니다.
실제로 타임라인에는 두 개의 마침표(광선)와 이를 구분하는 점이 있습니다.
- 과거와 미래
- 샘플 및 OOS, OV 및 TV
원하는 대로 지점(또는 "현재 순간")을 왼쪽(과거)으로 가상으로 이동할 수 있습니다. 우리는 (미래로) 오른쪽으로 갈 수 없습니다 - 왜냐하면 데이터가 없습니다.
말에 흠이 없다면 일반적으로 동의합니까?
...........................................
그런 다음 질문은 다음과 같습니다. OB(샘플)와 "클래식 OOS"의 근본적인 차이점은 무엇입니까?
당신의 차량이 OOS를 보지 못했다는 사실? 나는 이 대답을 알고 있다.
.......................
이것은 그들이 "조각을 잘라냈고" 그것을 큰 이름인 OOS라고 불렀던 샘플의 동일한 섹션입니다.
당신이 알고 있는 이 답을 밝히지 않으시겠습니까? 그리고 어떤 종류의 찌꺼기, 당신이 말할수록 나는 덜 이해합니다 ... )
불쾌하지 않습니다. 오래된 농담입니다. 두 명의 상인-프로그래머를 만나십시오.
1: - 누가 그런 바보야?
2: - 어리석은 사람은 다른 사람들이 아무것도 이해하지 못하도록 말하는 사람입니다! 이해했다?
1: 아니, 이해가 안 돼요...
****
그래서 나는 당신의 추론에서 shish를 이해하지 못했습니다)
실례가 안된다.......
그래서 나는 당신의 추론에서 shish를 이해하지 못했습니다)
동의한다.
나는 오래 전에 내 "개념적"생각을 사람들에게 전달할 수 없다는 것을 깨달았습니다. )) 그것에 대해 농담하지 마십시오.
그러나 즉시 이해하는 사람들이 있습니다. (2개는 확실히 알고 있음)
영재의 경우: 차이점은 훈련 샘플에서는 어떤 바보라도 결과를 조정할 수 있고 OOS에서는 가치 있는 TS에서 이익을 짜낼 수 있다는 것입니다.
이론적으로 강력한 TS는 최적화 없이도 이익을 보여야 합니다.
그녀는 누구에게도 빚진 것이 없습니다. 그리고 시장은 누구에게도 빚진 것이 없습니다. 이런 이유로 금융 상품의 불안정성에 익숙하지 않은 사람들의 병든 상상 속에서 조건없이 이익을주는 견고한 성배 의 아이디어가 나올 수 있습니다.
간단히 말해서 "영구 운동 기계"의 아이디어를 제공하지 마십시오.
이론적으로 강력한 TS는 최적화 없이도 이익을 보여야 하고 최적화는 수익성을 약간만 높여야 합니다. 수익성과 하락이 매개변수의 확산에 크게 의존하는 경우 첫 번째 "점프"에서 병합됩니다.
대부분의 경우 제한된 강력한 매개변수 세트만 알면 되지만 이 다차원 세트의 범위는 시장과 함께 항상 변경됩니다. 시장은 일종의 사인파가 아니기 때문에 ...
일반적으로 실제로 집합은 교차할 필요가 없습니다.
영재의 경우: 차이점은 훈련 샘플에서는 어떤 바보라도 결과를 조정할 수 있고 OOS에서는 가치 있는 TS에서 이익을 짜낼 수 있다는 것입니다.
그런 다음 질문은 다음과 같습니다. OB(샘플)와 "클래식 OOS"의 근본적인 차이점은 무엇입니까?
당신의 차량이 OOS를 보지 못했다는 사실? 나는 이 대답을 알고 있다.
당신은 답을 주의 깊게 읽으십시오. 그러면 우리 연대에 더 많은 재능이 있을 것입니다. ;-))
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우리의 차이점은 접근 방식, 방법에만 있습니다 .....
나중에 다시 한번 설명을 해보겠다...
나중에 다시 설명하려고...
대부분의 경우 제한된 강력한 매개변수 세트만 알면 되지만 이 다차원 세트의 범위는 시장과 함께 항상 변경됩니다. 시장은 일종의 사인파가 아니기 때문에 ...
일반적으로 실제로 집합은 교차할 필요가 없습니다.