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Na próxima semana, farei o que tenho em mente.
É muito interessante ver como os padrões visuais e auditivos percebidos se transformam em lixo perceptual, embora ainda mantenham seus padrões.
Talvez haja um limite cerebral para a percepção de padrões complexos.....
Aleatoriedade sem repetição :)
Por exemplo, se você obtiver um estado estável por meio do FF, isso caracterizará um estado estável de TC? Todos sabem que isso é kurwafitting
As outras variantes o tornam quase aleatório. É necessário tentar variantes diferentes.
As outras variantes o tornam quase aleatório. Você precisa experimentar diferentes variantes.
Com essa variante, você também terá problemas ...
observar o crescimento do equilíbrio bonito/não bonito não é suficiente.
Bem, aqui até mesmo a abordagem em si não inclui a possibilidade de sucesso não aleatório :) as regras parecem melhores, que são testadas quanto à estabilidade .
A estabilidadedas regras é tão impraticável no OOS quanto a curva de equilíbrio é para o fite.
Já fiz tudo isso antes, de diferentes formas, muitas vezes....
Mas ainda acho que todos deveriam saber como escrever FF e usar AO...
Essa opção também fará uma bagunça ...
observar o equilíbrio crescer lindamente/não lindamente não é suficiente.
A estabilidade da regra é tão impraticável no OOS quanto a curva de equilíbrio
Já fiz tudo isso, de diferentes formas, muitas vezes ...
Mas ainda acho que todos deveriam saber como escrever FF e usar AO....
Há um grande número de modelos diferentes, cada um deles com parâmetros para personalização. Você obtém uma grande quantidade de resultados de modelos de ajuste.
Deve-se tentar melhorar a previsão, podendo selecionar as melhores previsões dos modelos, por exemplo, usando um conjunto de modelos caretEnsembles::
Se você criar um sistema de negociação completo, desde o pré-processamento e a seleção do preditor até o EA, descobrirá que em cada etapa, e você terá muitas delas, há alguns chips que podem reduzir o erro de previsão "fora da amostra" para menos de 20%, com a mesma proporção de negociações lucrativas e perdedoras no testador.
Infelizmente, esse trabalho pequeno e meticuloso é substituído por lixo.
Há um grande número de modelos diferentes, cada um com parâmetros de personalização. O resultado é um mar de resultados de ajuste de modelos.
Deve-se tentar aprimorar a previsão, podendo selecionar as melhores previsões dos modelos, por exemplo, usando um conjunto de modelos caretEnsembles::
Se você criar um sistema de negociação completo, desde o pré-processamento e a seleção do preditor até o EA, descobrirá que em cada etapa, e você terá muitas delas, há alguns chips que permitem reduzir o erro de previsão "fora da amostra" para menos de 20%, com a mesma proporção de negociações lucrativas e perdedoras no testador.
Infelizmente, esse trabalho pequeno e meticuloso é substituído por lixo.
Você já o copiou pela 40ª vez, a mesma coisa, a mesma coisa ....
A única pergunta é: onde está o robô?
СанСаныч Фоменко #:
o erro de previsão "fora da amostra" é inferior a 20%, e no testador haverá a mesma proporção de negociações lucrativas e perdedoras.
O erro de classificação não é um indicador. O indicador é o saldo e a linha de saldo. Anos 5 e mais.
Mostrei a você o saldo com 8,3% de erro de classificação no OOS. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3008#comment_46150275
Lucrativo, mas ainda assim joguei esse modelo na cesta.
Mostre sua linha de equilíbrio com 20% de OOS. Esse será um exemplo pelo qual devemos nos esforçar.