Vladimir Baskakov: Existe um exemplo deste bloco no CodeBase?
Naturalmente, não é um bloco universal. É diferente para cada estratégia. Este bloco é 99% do sucesso e da complexidade da estratégia. É, em essência, a IA. É nisto que Max está trabalhando.
Considere, por exemplo, a estratégia mais simples com um parâmetro:
Um MA.
Sinal de compra - o preço está abaixo da linha MA quando o declive da MA é positivo.
Um sinal de venda - o preço está acima da linha MA quando a inclinação da MA é negativa.
Naturalmente, podemos encontrar um período "ótimo" МА em qualquer período de tempo em que a estratégia será rentável neste período.
Mais adiante, se não mudarmos este período de MA, será um saque garantido - é apenas uma questão de tempo.
Para uma verdadeira auto-optimização quando o período МА é constantemente revisto dependendo da situação do mercado, precisamos deste bloco de IA que, em resumo, resolve a tarefa de reconhecimento de padrões. Há aqui um googol de opções.
Por exemplo, o mais simples é criar um espaço de pontos em 6 dimensões. Cada ponto tem 6 coordenadas:
1 é o período do MA.
O segundo é o tempo.
3º é a densidade dos pontos de inflexão da linha MA para o período X
4º - período X
5º - Lucro (prejuízo) no período Y
6° - período Y
Apenas a 3ª e 5ª coordenadas são calculadas, as outras são discretamente alteradas com o mesmo passo.
Assim, são formadas nuvens de 6 dimensões e quando analisadas(é uma história mais longa) podem ser "previstas" para o período MA atual necessário.
A 3ª coordenada é útil para determinar um flat/trendência.
Esta quantidade muito grande de cálculo ocorre apenas uma vez por uma passagem dos dados do histórico. Além disso, a cada novo tick (barra) de pontos só são adicionados a este espaço.
Otimização progressiva com critérios de seleção claros (e o mesmo para todas as execuções progressivas) (devem ser) para a seleção de variantes de otimização para esta mesma execução progressiva). Neste caso, é otimização, não se encaixa. Se funcionar, eu não vi tais Conselheiros Especialistas que teriam critérios claros para selecionar variantes de otimização e que passariam com sucesso esta otimização antecipada)).
Vladimir Baskakov: Qual é a diferença fundamental entre estes conceitos?
A correspondência histórica é um conjunto de valores para os parâmetros de um Expert Advisor que dão os melhores resultados comerciais em um determinado período histórico de movimentação de preços.
Otimização progressiva com critérios de seleção claros (e o mesmo para todas as execuções progressivas) (devem ser) para a seleção de variantes de otimização para esta mesma execução progressiva. Neste caso, é otimização, não se encaixa. Se funcionar, não tenho visto tais Conselheiros Especialistas que tenham critérios precisos para selecionar opções de otimização e passar com sucesso esta otimização antecipada).
Aqui está o teste de avanço, por exemplo. Qual é a conclusão?
A otimização é um conceito mais amplo. O ajuste histórico é um dos métodos de otimização (cálculo direto dos valores das funções). Em essência, uma EA é uma função descrita de uma forma peculiar. O testador MT calcula seus valores.
A otimização é a busca de um extremo de uma função por um ou vários parâmetros (é o que me ensinaram na universidade, pelo que me lembro). O testador lhe oferece um conjunto de valores, mas não realiza a otimização de acordo com a definição - você faz essa seleção a partir dos valores oferecidos.
PS
Parece que uma pergunta foi feita, mas outra estava implícita: como avaliar se o extremo escolhido é local (para um determinado intervalo de tempo/amostra) ou global.
Infelizmente, obtive um C nas estatísticas com um trecho:( Sem ajuda.
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Bem, ele normalmente tem um jeito com as palavras e os atos.
Este não é o caso, e ele não prometeu nada. É um objetivo tão mítico a ser alcançado - ao otimizar, tentar calcular em vez de calcular em excesso.
Existe um exemplo deste bloco no CodeBase?
Naturalmente, não é um bloco universal. É diferente para cada estratégia. Este bloco é 99% do sucesso e da complexidade da estratégia. É, em essência, a IA. É nisto que Max está trabalhando.
Considere, por exemplo, a estratégia mais simples com um parâmetro:
Naturalmente, podemos encontrar um período "ótimo" МА em qualquer período de tempo em que a estratégia será rentável neste período.
Mais adiante, se não mudarmos este período de MA, será um saque garantido - é apenas uma questão de tempo.
Para uma verdadeira auto-optimização quando o período МА é constantemente revisto dependendo da situação do mercado, precisamos deste bloco de IA que, em resumo, resolve a tarefa de reconhecimento de padrões. Há aqui um googol de opções.
Por exemplo, o mais simples é criar um espaço de pontos em 6 dimensões. Cada ponto tem 6 coordenadas:
Assim, são formadas nuvens de 6 dimensões e quando analisadas(é uma história mais longa) podem ser "previstas" para o período MA atual necessário.
A 3ª coordenada é útil para determinar um flat/trendência.
Esta quantidade muito grande de cálculo ocorre apenas uma vez por uma passagem dos dados do histórico. Além disso, a cada novo tick (barra) de pontos só são adicionados a este espaço.
Otimização progressiva com critérios de seleção claros (e o mesmo para todas as execuções progressivas) (devem ser) para a seleção de variantes de otimização para esta mesma execução progressiva). Neste caso, é otimização, não se encaixa. Se funcionar, eu não vi tais Conselheiros Especialistas que teriam critérios claros para selecionar variantes de otimização e que passariam com sucesso esta otimização antecipada)).
Qual é a diferença fundamental entre estes conceitos?
A correspondência histórica é um conjunto de valores para os parâmetros de um Expert Advisor que dão os melhores resultados comerciais em um determinado período histórico de movimentação de preços.
Agora tente definir a otimização.
Eles são os mesmos?
Otimização progressiva com critérios de seleção claros (e o mesmo para todas as execuções progressivas) (devem ser) para a seleção de variantes de otimização para esta mesma execução progressiva. Neste caso, é otimização, não se encaixa. Se funcionar, não tenho visto tais Conselheiros Especialistas que tenham critérios precisos para selecionar opções de otimização e passar com sucesso esta otimização antecipada).
Aqui está o teste de avanço, por exemplo. Qual é a conclusão?
Otimização e ajuste são a mesma coisa.
Aqui está um teste de avanço para um exemplo. Qual é a conclusão?
não. para conclusões você precisa ou de um teste de caminhada ou de um teste de retrocesso com um auto-optimizador incorporado.
A otimização é um conceito mais amplo. O ajuste histórico é um dos métodos de otimização (cálculo direto dos valores das funções). Em essência, uma EA é uma função descrita de uma forma peculiar. O testador MT calcula seus valores.
A otimização é a busca de um extremo de uma função por um ou vários parâmetros (é o que me ensinaram na universidade, pelo que me lembro). O testador lhe oferece um conjunto de valores, mas não realiza a otimização de acordo com a definição - você faz essa seleção a partir dos valores oferecidos.
PS
Parece que uma pergunta foi feita, mas outra estava implícita: como avaliar se o extremo escolhido é local (para um determinado intervalo de tempo/amostra) ou global.
Infelizmente, obtive um C nas estatísticas com um trecho:( Sem ajuda.