Determinando a operabilidade futura do veículo. - página 7
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Quase 100% corresponde, com exceção de alguns pontos de solicitação.
Também compreensível. Mas não é exatamente isso que eu estou pedindo. Estes são os princípios da construção de um TS não otimizado, de preferência sem otimização. E estou tentando descobrir como determinar a capacidade de um TS de trabalhar no futuro usando relatórios dos períodos de otimização e OOS.
Para obter estatísticas OOS suficientes, tente a seguinte estratégia:
Você tem um período de otimização de 8 meses e um período de OOS de 1 mês.
Escolha 10 períodos de otimização e validação. Por exemplo:
1. a partir de 01.01.2007 - 31.08.2007 otimizar. Em seguida, de 01.09 a 30.09.2007 cheque.
2. de 01.02.2007 - 31.09.2007 nós otimizamos. Depois, de 01.10 a 30.10.2007, verificamos.
...
10. 01.11.2007 - 30.06.2008 nós otimizamos. 01.07-31.07.2008 verificamos.
Ao verificar estas estatísticas, você poderá fazer julgamentos estatisticamente confiáveis sobre o sistema e seus parâmetros.
Para obter estatísticas OOS suficientes, tente a seguinte estratégia:
Você tem um período de otimização de 8 meses e um período de OOS de 1 mês.
Escolha 10 períodos de otimização e validação. Por exemplo:
1. a partir de 01.01.2007 - 31.08.2007 otimizar. Em seguida, de 01.09 a 30.09.2007 realizamos a auditoria.
2. de 01.02.2007 - 31.09.2007 nós otimizamos. Depois, de 01.10 a 30.10.2007, verificamos.
...
10. 01.11.2007 - 30.06.2008 nós otimizamos. 01.07-31.07.2008 verificamos.
Tendo coletado estas estatísticas, você poderá julgar sobre o sistema e seus parâmetros de forma estatisticamente confiável.
Concordo, "há uma carta na palavra". Mas há um "mas". Esses padrões que foram encontrados há 8 meses atrás, por exemplo, podem não funcionar no momento. E existem muitos desses exemplos. Eu, por outro lado, tento encontrar alguma confirmação de TC trabalhando em um futuro próximo, pois não acredito na existência eterna de TC.....
Concordo, "existe uma tal carta na palavra". Mas há um "mas". Esses padrões que foram encontrados há 8 meses atrás, por exemplo, podem não funcionar no momento. E existem muitos desses exemplos. Tento encontrar alguma confirmação de TC no futuro próximo, porque não acredito na existência eterna de TC.....
>> Dê-me um exemplo, se puder, onde a análise prospectiva foi feita como deveria ser (por exemplo, como é sugerido acima), e o sistema foi rentável, mas assim que chegou o momento de seu uso tudo foi para o inferno...
Concordo, "existe uma tal carta na palavra". Mas há um "mas". Esses padrões que foram encontrados há 8 meses atrás, por exemplo, podem não funcionar no momento. E existem muitos desses exemplos. Tento encontrar alguma evidência de TS trabalhando num futuro próximo, porque não acredito na eterna existência de TS.....
Cada comércio individual tem seu próprio nível de risco e probabilidade de vencer. O mesmo se aplica a uma série de N ofícios. Se conhecemos e controlamos estas características, podemos controlar a rentabilidade do sistema. De fato, o objetivo dos testes futuros é estimar quão próximo o nível de risco e a probabilidade de vencer do sistema está daquele a que o fixamos durante o período de otimização, e quão estáveis esses indicadores são para as mudanças do mercado.
A fim de avaliá-lo, um teste prévio mensal não é claramente suficiente. Precisamos das estatísticas de uma série de testes. Se os resultados de uma série de testes futuros (por exemplo, 10 testes de um mês próximo ao tempo do comércio real) derem resultados consistentemente semelhantes pelo nível de risco e probabilidade de vencer, podemos presumir com confiança que os mesmos parâmetros irão caracterizar o sistema no comércio real.
Utilizamos o sistema desde que os resultados reais correspondam aos mostrados no teste de avanço.
Mas há um "mas". Esses padrões que foram encontrados há 8 meses atrás, por exemplo, podem não funcionar no momento. E existem muitos desses exemplos.
Isto sugere que o número de padrões é pequeno, não há generalização entre eles, a rede apenas se lembra da amostra de entrada
Estou tentando encontrar alguma evidência de TC no futuro próximo porque não acredito na existência eterna de TC.....
Quanto maior o número de instâncias estatísticas em que o sistema trabalhou no histórico, maior é a probabilidade de que o sistema continuará trabalhando com sucesso no futuro e, como regra geral, o sistema funcionará na área onde foi treinado após 8 meses e um ano com uma pequena correção de equidade.
Quanto maior for o número de casos estatísticos quando o sistema trabalhar na história, maior é a probabilidade de que o sistema continuará a trabalhar com o mesmo sucesso no futuro, e como regra, este sistema funcionará na área onde foi treinado após 8 meses e após um ano, com um ligeiro desvio de equidade.
Você tem algum exemplo? Tudo é claro em teoria, você está dizendo as coisas certas. Mas a aplicação prática?
Algum exemplo? Está tudo claro em teoria, você diz as coisas certas. E a aplicação prática?
Ainda não tenho os resultados reais da aplicação em negociações reais mesmo em conta demo, agora estou ocupado transferindo o sistema para a MQL no terminal.
mas eu mostrei os esboços de teste no fórum alpari .
nenhum resultado real de negociações reais mesmo em uma conta demo ainda, atualmente ocupada transferindo o sistema para a MQL no terminal.
Mas eu mostrei os esboços de teste no fórum Alpari .
O que eu vi na Alpari não é um bom exemplo. Primeiro, o drawdown é grande, as ações não são lisas e, segundo, não estou interessado no período de otimização (ou treinamento), mas no OOS, em primeiro lugar, são três. O período de otimização é mostrado aqui, não o OOS. Todos podem fazer um bom ajuste durante a otimização, mas o que vai acontecer no OOS é uma grande questão e quanto tempo vai funcionar no OOS também é uma grande questão. É disso que estamos falando aqui. Quanto mais casos estatísticos o sistema funcionar na história, maior é a probabilidade de que tal sistema funcione com sucesso no futuro e, como regra, tal sistema funcionará em 8 meses e um ano com uma pequena mudança de equidade. Todos aqui sabem disso. Estou tentando descobrir e entender as especificidades.
O que eu vi na Alpari não é um bom exemplo. O grande drawdown é um, o flat equity é dois, e não estamos interessados no período de otimização (ou treinamento), mas no OOS, em primeiro lugar, são três. O período de otimização é mostrado aqui, não o OOS. Todos podem fazer um bom ajuste durante a otimização, mas o que vai acontecer no OOS é uma grande questão e quanto tempo vai funcionar no OOS também é uma grande questão. É disso que estamos falando aqui. Quanto mais casos estatísticos o sistema funcionar na história, maior é a probabilidade de que tal sistema continue funcionando com sucesso no futuro e, como regra, tal sistema funcionará em 8 meses e um ano com uma pequena correção patrimonial no local onde foi treinado. Todos aqui sabem disso. Estou tentando descobrir e entender as especificidades.
e você não sabe como enfiar o nariz na lama, não sabe como????
Eu não sou vagabundo, é ruim aqui, isso é um, dois.... para entender as especificidades, leia cuidadosamente o que as pessoas escrevem!
cada sistema tem seus pontos fortes e fracos, por que não falar sobre os pontos fortes dos sistemas para lutar e não procurar seus próprios pontos fracos? não sobre meus desenhos, mas em geral.
estes desenhos, março de fevereiro abril,
ou estou me contradizendo ou realmente não entendo nada, "o que vi na alpari não é um bom exemplo", mas se estamos falando do número de eventos nas estatísticas, e como o número de eventos afeta a probabilidade de desempenho futuro, tenho uma densidade de probabilidade mais alta de negócios lucrativos! mesmo que sua relação de lucro/perda seja inferior a 1,27, parece que você tem 9.
Além disso, eu tinha um prazo de 15 minutos, enquanto você tem uma hora, significa que você tem 4 vezes menos história, o que há de errado com meu desenho?
sobre o OOS, escrevi em alpari que os números não são todos históricos, os dados que a rede não viu apenas nos últimos 2-3 meses (na figura acima dos últimos 4 meses), mas seria inútil prová-lo se 90% das pessoas do fórum lá não têm uma educação primária, o resultado mostra um gráfico de equidade, porque este sistema é construído em uma rede de neurosoluções e o processamento ocorre em uma dll conectada com a rede, e não faz distinção. Eu usei ns para exibir o resultado e é o mesmo para dll, não muda o resultado final para mim, é claro que foi o melhor que eu tive naquela época. Se você não souber o que fazer com ele, então terá que fazê-lo com um bom resultado. Portanto, terei que sacrificar ou maior fidelidade e estabilidade do sistema no futuro, mas menos equidade igual; ou mais equidade igual, mas menos fidelidade e menos equidade estável no futuro, embora também seja uma questão retórica, Eu posso ver isso como uma falha em meu TS. Portanto, é tolice apontar os pontos fracos do sistema quando ele tem vantagens que são mais importantes do que qualquer outro parâmetro. Se o sistema foi treinado em 12 meses de 15 minutos, a probabilidade é maior de que ele funcione com o mesmo ângulo de eqüidade no futuro, mesmo que um dos meses tenha sido com drawdown, Os mesmos sorteios foram observados do outro lado da história, embora se você olhar para os parâmetros que foram usados para definir o sistema, este mês foi apenas 7% de toda a história que foi usada para otimizar o sistema, o que eu vi nos 2 meses seguintes, a equidade de março-abril estava crescendo e o ângulo será salvo, eu só preciso mudar a história a cada mês. o que pode ser visto nos próximos números.