옵티마이저로 작업하는 원리와 피팅을 피하는 주요 방법.
기쁘게 포럼에 내 흩어져있는 진술을 수집하여이 주제를 지원할 것입니다.
C-4 :
과거 데이터에 대한 테스트는 미래에 긍정적인 거래 결과의 가능성을 보장하기 위해 필요하지만 충분 조건은 아닙니다.
이 진술에 완전히 동의하지 않습니다.
따라서 테스트는 미래에 거래 결과의 확률을 예측하는 것과 아무 관련 이 없습니다. 이것은 이 특정 영역에서 차량의 작업을 평가하는 수치일 뿐이며 그게 전부입니다.
테스터는 거래 시스템을 프로그램으로 디버깅하기 위한 훌륭한 도구이지만 거래 알고리즘 의 본질 을 평가하는 데는 아무 것도 제공하지 않습니다.
가정 예.
당연히 상인은 10분에 1km를 걷고 걷습니다. 이것은 상인이 10분 안에 다음 km를 덮을 것이라는 보장입니까? 아니면 그가 이 1 km를 완전히 완주할 수 있습니까? 그들은 우리에게 대답합니다 - 전방 테스트를 수행하고 1km 더 이동하십시오. 9분 만에 사라졌다. 그래서 무엇? 이것으로부터 다음은 무엇입니까? 내 생각에는 테스트 결과 상인이 자신이 통과 한 킬로미터를 다시 한 번 정확하게 통과 할 것이라고 말했기 때문에 절대적으로 아무 것도 아닙니다. 미래의 킬로미터가 전달된 킬로미터와 비슷하거나 일부 특성이 비슷하다면 모든 것이 괜찮을 것입니다. 그리고 다음 km가 강 또는 늪이라면? 분명히, 이 새로운 지형에서 상인의 움직임은 다를 것이며 그의 테스트 결과는 수면에서의 움직임에 대한 예측과 아무 관련이 없습니다.
이것은 걷는 동안 크로노미터에 불과한 테스트 장소를 보여주는 가장 간단한 비유입니다.
이제 최적화 및 재조정.
이것은 우리 워커 상인과 함께 일하는 트레이너입니다. 경기장(이런 장소)에서 이 코치는 워커에게 9분, 그 다음 8분에 걷는 법을 가르쳤습니다. 등. 워커에 과적합되지 않도록 최적화를 어디에서 중지해야 합니까? 웃기네요. 아마도 도핑 사용을 암시하는 것 같습니다.
그러나 우리 코치는 보행자가 다른 지형을 걸어야 한다는 사실을 알지 못합니다. 우리 코치와 그와 함께 워커는 다른 지형 옵션의 존재조차 인식하지 못합니다. 그들은 TA를 과학으로 간주하고 미래에 대한 의식의 결과의 증거로 옵티마이저를 가진 테스터를 고려하여 그래프를 그리고 샤먼화했습니다.
두 게시물에서 결론은 다음과 같습니다.
한편으로는 지형 옵션을 설명할 필요가 있습니다.
다른 한편으로 우리의 보행기를 정확하게 묘사하십시오
이 두 가지 설명이 있으면 이 두 구성 요소를 비교할 수 있습니다. 여기에 테스터가 필요합니까? 예, 필요합니다. 얘가 메인임? 아니오, 그것은 단지 추가 기계이고 차량 안정성의 문제는 완전히 다른 평면에 있기 때문에 아닙니다.
C-4 :
이 진술에 완전히 동의하지 않습니다.
시장 적합 기능 중 하나를 사용하는 경우 작성하는 모든 것이 정확합니다. 우리는 본질적으로 같은 것에 대해 씁니다. 옵티마이저는 무엇을 표시해야 합니까? 어떤 기능이 사용자 정의됩니까? 그는 이것을 이익의 체계적인 증가의 형태로 보여줄 것입니다.
나는 전략의 결과가 분석적으로 충분히 계산될 수 있음을 전적으로 인정합니다. 예를 들어 옵티마이저의 변곡점을 반복하여 최상의 변곡점을 찾거나 선형 방정식 시스템을 통해 이 문제를 풀고 이러한 점을 같은 위치에 배치할 수 있습니다. 옵티마이저는 분석 솔루션과 마찬가지로 검색 방법일 뿐입니다. 그러나 검색 결과는 동일할 것입니다.
그러나 나는 옵티마이저가 새로운 것을 제공하지 않는다는 사실에 동의하지 않습니다. 각 도구에는 고유한 장점이 있으며 옵티마이저도 예외는 아닙니다. 단순성과 사용 용이성을 제외하고 주요 이점 은 시프트 방식 입니다. 모델을 설명하고 특정 시장 기록에 분석적으로 적용할 수 있습니다. 그러나 옵티마이저는 이 모델의 매개변수를 주어진 극값의 지점에서 특정 거리만큼 이동할 수 있습니다. 시스템의 성능이 급격히 떨어지고 이동 거리가 크지 않은 경우 이는 적합하거나 존재하지 않는 임의의 종속성을 찾는(통계 급증) 명백한 신호입니다. 또한 테스트 데이터 자체에서 예를 들어 시간 앞으로, 훈련 세트(OOS) 외부 또는 완전히 다른 장비에서 이동할 수 있습니다(안정적인 패턴이 하나의 장비에서만 작동해야 하는 이유). 이러한 방법을 사용할 때 시스템 지표가 변경되는 정도는 시스템이 얼마나 유망할 수 있는지에 대한 기준이 될 것입니다. 저것들. 테스터를 사용하면 자체 매개변수 및 작동 시간 창과 관련된 시스템의 정지 정도를 계산할 수 있습니다!
교대 방법이 왜 그렇게 효과적인가? 일부 전략에서는 하나의 매개변수를 조금씩 변경하거나 다른 매개변수를 사용할 가치가 있고 모든 이익이 바로 그 자리에서 사라지기 때문에 효과적입니다. 대답은 간단합니다. 이 방법이 현실에 가장 가깝습니다. 좋든 싫든 내일의 시장은 오늘과 조금 다를 것입니다. 우리가 운영하는 프로세스는 특성도 약간 변경됩니다. 저것들. 우리가 어떤 좋은 매개변수를 선택하든, 우리가 원하든 원하지 않든 고정 시스템을 기준으로 이동이 발생합니다 . 피할 수 없으니 미리 대비하는 것이 어떻겠습니까. 미래의 변화는 우리에게 알려지지 않았지만 과거의 시장 상태를 "고정"할 수 있지만 반대로 시스템 매개 변수의 값은 열거에 의해 이동할 수 있습니다. 매개변수가 안정적이면 이러한 매개변수의 변경으로 인해 결과가 크게 변경되지 않아야 하며, 불안정하면 미래의 불가피한 변화로 인해 시스템이 손상될 것입니다.
10년 전에도 트레이더는 자신의 TS를 수동으로 확인했습니다. 그는 규칙을 개발하고 견적에 적용하고 인내와 인내가 충분하다면 여러 결과를 계산했습니다. 이 "테스트"를 기반으로 차량의 적합성에 대한 결론이 내려졌습니다. 잃는 거래가 너무 많으면(3-5) 지옥에 가십시오. 오늘 우리는 동일한 트랜잭션의 수 수준에서 추론하고 수백 개의 트랜잭션에 대한 최종 수치를 표시하기 때문에 이 접근 방식에 대해 웃을 것입니다.
당신은 창을 밀어서 앞으로 나아가고 많은 최종 숫자를 얻을 것을 제안합니다. 내가 아는 한 이것은 MQ4 테스터에서 자동으로 수행될 수 없으며 다음 단계에서 10년 전의 경험을 반복합니다. 그러나 그것은 요점이 아닙니다. 질적으로 아무 것도 바뀌지 않았기 때문입니다. 테스터로부터 이 최종 숫자 중 몇 개를 얻어야 합니까? 다시 말하지만, 얼마나 많은 인내와 인내로 충분합니까? 이러한 인간적 특성이 미래에 비슷한 결과를 얻을 수 있다는 보장이 있습니까? 대답은 분명합니다. 아니요. 결과에 대한 몇 가지 다른 판단이 필요하며 이러한 판단은 분명합니다. 창 이동의 결과(최소 30개, 바람직하게는 수백 개) 가 고정되어 있으면 미래에 다음을 얻을 수 있다고 믿을 수 있습니다. 비슷한 결과. 창 이동 후 이러한 테스터 결과가 고정되지 않은 경우 TS에 대한 결론은 전혀 관련이 없습니다! 고정되지 않은 시리즈에서 우리는 과거만 말할 수 있습니다. 과거는 그랬지만 어떻게 될지는 모릅니다.
나는 topicstarter를 인용하고 있습니다 (나는 수학자가 아니며 부정확성을 지적하는 데 실수 할 수 있습니다. 나는 당신이 유행어와 다른 물이 부족한 것을 미리 용서해달라고 요청합니다)
Основная проблема трейдеров жалующихся на нестационарность или постоянную смену рыночного настроения в том, что они ставят своей целью аппроксимировать состояние рынка, а не поиск закономерностей, которые на нем присутствуют.
비정상 패턴을 찾는 것은 불가능하며 이는 사소한 논리와 모순됩니다.
고정되지 않은 시리즈에서 우리는 과거만 말할 수 있습니다. 과거는 그랬지만 어떻게 될지는 모릅니다.
나는 절대적으로 동의합니다.
저자를 다시 읽으십시오.
이 지점의 목적은 자격을 갖춘 거래자들 간의 경험을 교환하는 것입니다.
나는 topicstarter를 인용하고 있습니다 (나는 수학자가 아니며 부정확성을 지적하는 데 실수 할 수 있습니다. 나는 당신이 유행어와 다른 물이 부족한 것을 미리 용서해달라고 요청합니다)
비정상 패턴을 찾는 것은 불가능하며 이는 사소한 논리와 모순됩니다.
이것은 통계의 사용을 허용하지 않으며 논리와 모순되지 않습니다. 통계적 방법으로만 패턴을 찾을 필요는 없습니다.
논리에 대한 모순은 일부 식물학자가 통계적 방법으로 고정되지 않은 데이터를 측정하려고 할 때만 발생합니다.
이것은 통계의 사용을 허용하지 않으며 논리와 모순되지 않습니다. 통계적 방법으로만 패턴을 찾을 필요는 없습니다.
논리에 대한 모순은 일부 식물학자가 통계적 방법으로 고정되지 않은 데이터를 측정하려고 할 때만 발생합니다.
고정되지 않은 데이터는 무엇이든 측정할 수 있으며, 이는 고정성을 취소하지 않습니다. Reshetov, 당신에 대한 모든 존경과 함께 (농담이 아닙니다. 나는 당신의 평균이 미래로 이동하는 것을 어떻게 어리둥절하게 생각했는지 기억합니다. 당신의 생각에 정말 감사합니다) 그러나 당신은 궤변을 사용했습니다. fluzhu-small이 아닌 모든 것이 여전히 영리합니다.
나는 오랫동안 새 스레드를 만들지 않았지만 지금 1년 넘게 이 포럼에 있는 동안, traders-mts'niks 커뮤니티의 무서운 사람들이 도구를 이해하지 못하고 알지 못한다는 것을 알았습니다. 그들은 함께 일할 필요가 있습니다. 반면에 약 반년 전에 포럼의 관리는 강력한 Expert Advisor를 만드는 기술에 대한 기사를 작성하도록 요청했습니다. 불행히도 바쁜 일정으로 인해이 주제에 대한 자세한 기사를 작성하지 못했습니다. 따라서이 스레드가 초보자 또는 통계 작업, 최적화, 올바른 솔루션 찾기 및 마침내 자신의 솔루션 찾기의 미묘한 문제를 이해하려는 모든 사람을 위해 전문가의 주요 레시피 컬렉션의 가벼운 버전이되기를 바랍니다. 역사뿐만 아니라 미래에도 수익을 낼 수 있는 좋은 로봇을 소유하십시오.
"전문가"에서-가 나에게서, 적어도 나에게서만 의미하지는 않습니다. 나는 자신의 작은 경험을 통해 역사적 데이터로 작업할 때 기본 원칙을 이해한 사람들이 이 주제에 참여하기를 간절히 바랍니다.
동시에 초기 메시지, 테마 개발의 벡터가 중요하기 때문에 오래된 스레드 중 하나를 계속하고 싶지 않습니다. 또한 samozafluzhivaniya에 대한 이 포럼의 놀라운 능력에 대해 알고 있으면 즉시 의사 소통 기준을 결정하고 싶습니다. 나는 당신에게 간청합니다. 당신이 가지고 있다는 이유만으로 모든 경우에 당신의 의견을 표현하지 마십시오. 이 지점의 목적은 자격을 갖춘 거래자들 간의 경험을 교환하는 것입니다. 특히 "상인"이라는 단어를 강조하고 싶습니다. 프로그래머가 아니라 계량 경제학자가 아니고 수학자도 아닙니다(물론 이것은 Alexey와 관련이 없습니다.), 하지만 거래자입니다. 묵묵히 실천적 생각만 들어도 이미 지식의 보고가 풍부할 것이며, 스스로 깨달아야 할 사람들의 정설의 연속으로 지식의 정수가 희석되지는 않을 것이다. 나는 과도한 파토스, 나르시시즘 및 도발 없이 이것을 말합니다. 나 자신도 잘 모르고 솔직하게 인정한다. 제 목표는 최적화가 무엇인지 처음 배운 초보자의 목표와 정확히 같습니다. 나보다 이 문제를 더 잘 이해하는 사람들로부터 새롭고 흥미로운 것을 배우고 싶습니다.
과거 데이터에 대한 테스트가 필요한 이유와 이것이 필요한지 여부를 많은 거래자들이 묻습니다. 그 중에는 MTS 별명도 있습니다. 나는 즉시 대답할 것이다:
Тестирование на исторических данных обязательное, но не достаточное условие, обеспечивающее вероятность положительного исхода вашей торговли в будущем.
물론 모든 명세서에 대해 여기에서 1,000개의 예약을 찾을 수 있습니다. 그냥 여기에 쓰지 마세요, 당신이 말하고 싶은 것을, 나는 이미 알고 있습니다. 워렌 버핏처럼 투자 범위가 넓은 투자자 부류가 있다고 덧붙입니다. 그들은 처음 10-15년 동안 시장에 어떤 일이 일어날지 관심이 없습니다. 그들은 시장이 아니라 회사와 협력 합니다. 그들의 행동은 결코 통계적으로 중요하지 않을 것입니다. 일하는 방식이 다를 뿐이죠.
누군가는 모든 차량이 특정 시장에 적합하다고 말할 것입니다. 정말이야. TS로 작업할 때 특정 입장 및 퇴장 규칙에 따라 작업합니다. 이 규칙의 목적은 계정 위치를 현재 시장 추세와 동기화하는 것입니다. 그러나 다른 한편으로는 시장에서 일어나는 과정과 그 과정을 잘 이해하는 것이 이익을 내는 방법입니다. 이것을 이해하고 작업하는 방법을 배운다면 시장의 비정상성을 두려워하지 않을 것입니다. 이것은 시장의 "끔찍한" 속성이며 간단한 공식으로 과거의 결과가 미래의 작업 결과를 결정하지 않는다는 것을 의미합니다. 시장의 속성이 변경되면 이 속성을 악용하는 모든 TS는 즉시 작동을 중지합니다.
이 스레드가 시장의 속성이 변경되었음을 적시에 알아내는 방법, 패턴을 우연과 구별하는 방법, 검색하고 올바르게 사용하는 방법에 대한 이야기가 되기를 바랍니다.
우선 이 주제를 시작하게 된 여러 이전 게시물을 이전하겠습니다. 시작하겠습니다.
C-4 : 당신은 과학적 배경이 좋은 사람들을 분명히 과대평가하고 있습니다. 그들은 아이디어보다 과학적 방법을 우선시하는 경향이 있습니다. 종종 그들의 방법에는 방법 자체 외에는 아무것도 없습니다. 그들에게 시장은 중요하지 않고 적용 대상일 뿐이며 방법론 자체가 중요합니다. 그들은 존재하지도 않는 몇 년 동안 풍차와 전쟁을 해왔습니다. 간단하고 건전한 아이디어를 내기만 하면 시장이 보답할 것입니다. 아이디어의 깊이는 복잡성에 반비례한다고 자신있게 말할 수 있습니다. 시장은 이것을 알고 있으며 이 규칙을 매일 저에게 증명합니다.
질문 : 시장이 단순하고 상당히 단순하고 원시적인 방법을 사용하여 시장에서 돈을 벌 수 있다는 말씀이신가요?S-4 : 네, 맞습니다.
C-4 와 완전히 그리고 무조건적으로 연대합니다.
이에 대해서는 다음과 같이 설명할 수 있습니다.
TS는 복잡하기도 하고 단순하기도 합니다. 그들의 차이점은 무엇입니까? 그리고 차이점은 다음과 같습니다.
복잡하고 간단한 TS를 모두 사용하는 거래자는 결국 같은 목적에 도달합니다. 거래자는 과거 데이터를 거래하지 않기 때문에 알려지지 않은 데이터에 대해 미래에 자신의 TS가 어떻게 작동할지 어떤 방법이나 직감으로 결정해야 합니다. 그리고 미래를 위해서는 모두가 이에 동의해야 한다고 생각합니다. 그리고 미래에 무슨 일이 일어날지 아무도 모릅니다. 특히 가장 복잡하거나 가장 단순한 차량도 모릅니다.
복잡하거나 단순한 TS는 무엇입니까? 장점과 단점은 무엇입니까?
복잡한 차량의 경우:
1. 과거 데이터에 적합하게 만들 수 있고 명확하게 유도할 수 있는 많은 변수, 따라서 미래에 고갈로 이어집니다.
2. 피팅을 피하기 위해 일부 변수를 수정해야 합니다. 어떤 변수를 수정해야 하며 어떻게 수정해야 합니까?
3. 많은 수의 변수로 인해 - 많은 수의 매개변수 조합으로 인해 미래에 가장 잘 작동할 매개변수를 선택하기 어렵습니다.
2. 거래자는 TS 운영 원칙에 대한 이해가 어려워 향후 작업에 대한 예측이 어렵습니다.
단순 차량의 경우:
1. 피팅을 피하는 소수의 변수.
2. 이해할 수 있는 일부 변수를 수정하고 올바른 값으로 수정합니다.
3. 향후 시장의 변화에 따라 이해할 수 있는 파라미터의 조합이 많지 않다.
4. TS의 작업, 미래에 어떻게 작동하는지 이해하고 이해할 수 있으며, 미래에 작동하지 않는다면 그 이유는 무엇입니까? )))
내 게시물의 의미는 복잡하고 단순한 차량 모두에 대한 문제가 동일하다는 것입니다. 미래에 어떻게 작동할지입니다.
각 다음 매개변수는 추가 자유도입니다. 좋든 싫든 TS는 어떻게든 기기 차트에 근접합니다. 우리의 구매는 가격이 상승할 때만 이익을 얻을 것입니다, 판매 - 반대로 가격이 하락할 때. 이제 선형 추세에 의한 그래프의 근사치를 상상해 봅시다. 두 개의 점(파라미터)만으로 그릴 수 있습니다. 일반적인 방향을 나타내지만 시점마다 가격은 그 가치와 상당히 다를 것입니다. 선형 추세를 가격에 가깝게 맞추는 것은 매우 문제가 있습니다(경제학자는 울고 있습니다). 이제 우리는 2차 또는 3차의 거듭제곱 근사치를 만듭니다. 공식에는 더 많은 기준점(매개변수)이 있습니다. 이제 우리의 근사값은 비선형이며 구부러지고 가격 변화를 따릅니다. 각 포인트는 가격 자체의 유사한 포인트에 훨씬 더 가깝습니다(경제학자는 기뻐합니다). 첫 번째 경우 선형 추세에 따른 시스템 거래는 역사에 대한 수학적 기대만 가질 수 있습니다. 두 번째 경우에는 시스템에 훨씬 더 많은 시간이 소요됩니다. 아래 차트를 보십시오. 근사 함수의 기울기에 따라 뒤집히는 시스템을 만들면 결과가 더 좋을수록 이 함수를 정의하는 매개변수가 많을수록 공식 자체가 더 길고 복잡해집니다.
보시다시피, 해당 시스템은 더 많은 매개변수가 사용되는 기록에서 작동합니다. 그러나 변곡점을 배치하는 우리의 능력은 아무 의미가 없습니다. 이 모든 기능은 규칙성이 아니라 시장의 상태를 설명합니다. 내일 시장의 상태는 변경될 것이며 조정된 기능은 더 이상 이에 대응하지 않을 것입니다. 비정상성 또는 시장 심리의 지속적인 변화에 대해 불평하는 거래자의 주요 문제는 시장 상태를 대략적으로 파악하는 것이지 시장에 존재하는 패턴을 찾는 것이 아니라는 것입니다.
이제 최적화 프로그램에 변곡점을 배치하도록 지시했다고 상상해 보십시오. 선형 추세에 대한 전략의 경우 2점(진입 및 퇴장)을 제공하고, 2차 추세의 전략에 대해 전략에 대해 이미 3점(진입, 퇴출 및 1개의 변곡점)을 제공했습니다. 6도 추세에서 이미 5점을 식별했습니다. 옵티마이저가 무엇을 찾기를 원하십니까? 필요한 최종 기준이 가장 좋은 방식으로 변곡점을 믿을 수 없을 정도로 정확하게 찾을 것입니다. 많은 사람들이 이것을 이해하지 못하고 작은 단계로 가능한 매개변수의 6차원 공간을 정렬하도록 강요합니다. 가난한 최적화 프로그램은 며칠 동안 이러한 점을 결합하지만 결국 그는 분당 3회 린의 속도로 이 차트에서 내가 맹목적으로 결정한 것을 찾을 것입니다. 사실, 매개변수의 열거 속도의 문제는 존재하지 않습니다. 이것은 실제로 검색되는 것이 무엇인지 이해하지 못하는 특별한 경우일 뿐이며 답변으로 제공될 것입니다.