Очень интересно прочувствовать, как воспринимаемые визуальные и слуховые паттерны превращаются в мусор для восприятия, при этом сохраняют свои закономерности.
Может есть лимит мозга на восприятие сложных структур...
Forester #: От др. вариантов фигня почти рандомная получается. Надо пробовать разные варианты.
Ну а здесь даже в сам подход не заложена возможность нерандомного успеха :) правила лучше смотрятся, которые как раз и проверяются на устойчивость. По одну сторону свертки, по другую правила. Универсальная вещч, в теории. Проверять я ее, конечно, не буду (шутка), еще не разобрался как сверточные признаки потом парсить. С правилами разобрался.
Forester #: От др. вариантов фигня почти рандомная получается. Надо пробовать разные варианты.
От этого варианта тоже фигня получиться ...
смотреть красиво/не красиво растет баланс этого не достаточно
Maxim Dmitrievsky #: Ну а здесь даже в сам подход не заложена возможность нерандомного успеха :) правила лучше смотрятся, которые как раз и проверяются на устойчивость.
устойчивость правил такая же не рабочая на OOS тема как и кривую баланса фитить
Я все это уже делал, в разных формах , много раз...
Но всеравно считаю что уметь писать ФФ и пользоваться АО надо уметь каждому..
смотреть красиво/не красиво растет баланс этого не достаточно
устойчивость правил такая же не рабочая на OOS тема как и кривую баланса фитить
Я все это уже делал, в разных формах , много раз...
Но всеравно считаю что уметь писать ФФ и пользоваться АО надо уметь каждому..
Имеется огромное количество разных моделей, каждая из которых имеет параметры настройки. Получается море-разливанное из результатов подгонки моделей.
Надо пытаться улучшить предсказание за счет умения выбора лучших предсказаний из моделей, например, за счет использования ансамбля моделей caretEnsembles::
Если создать полную торговую систему от препроцессинга и выбора предикторов до советника, то окажется, что на каждом шаге, а их много получается, имеются некие фишки, которые позволяют уменьшить ошибку предсказания "вне выборки" ниже 20%, причем в тестере будет такое же соотношение прибыльных и убыточных сделок.
К сожалению, эта мелкая и кропотливая работа подменяется мусором.
Имеется огромное количество разных моделей, каждая из которых имеет параметры настройки. Получается море-разливанное из результатов подгонки моделей.
Надо пытаться улучшить предсказание за счет умения выбора лучших предсказаний из моделей, например, за счет использования ансамбля моделей caretEnsembles::
Если создать полную торговую систему от препроцессинга и выбора предикторов до советника, то окажется, что на каждом шаге, а их много получается, имеются некие фишки, которые позволяют уменьшить ошибку предсказания "вне выборки" ниже 20%, причем в тестере будет такое же соотношение прибыльных и убыточных сделок.
К сожалению, эта мелкая и кропотливая работа подменяется мусором.
Вы уже это копипастите раз 40-вый , одно и тоже , одно и тоже ...
ошибку предсказания "вне выборки" ниже 20%, причем в тестере будет такое же соотношение прибыльных и убыточных сделок.
Ошибка классификации - не показатель. Показатель - баланс и линия баланса. Лет за 5 и больше. Я же вам показывал баланс с ошибкой классификации 8,3% на ООС. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3008#comment_46150275
Прибыльный, но все-равно выбросил такую модель в корзину.
Покажите свою линию баланса с 20% на ООС. Будет примером, к которому стремиться.
В реальности ошибка классификации по имеющейся паре вне выборки. что модель отработала в 0 при ошибке классификации 9. Типа и проанализоровать зависимость ошибки правила err от частоты freq его появления в выборке
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
Можете мне скинуть балансы - оценю их своим методом - скажите как получилось.
На след. неделе буду делать то что задумал.
Очень интересно прочувствовать, как воспринимаемые визуальные и слуховые паттерны превращаются в мусор для восприятия, при этом сохраняют свои закономерности.
Может есть лимит мозга на восприятие сложных структур...
Рандом без повторения :)
Типа если получить устойчивый стейт через ФФ, то он будет характеризовать устойчивую ТС? Все же понимают, что это курвафиттинг
От др. вариантов фигня почти рандомная получается. Надо пробовать разные варианты.
От др. вариантов фигня почти рандомная получается. Надо пробовать разные варианты.
От этого варианта тоже фигня получиться ...
смотреть красиво/не красиво растет баланс этого не достаточно
Ну а здесь даже в сам подход не заложена возможность нерандомного успеха :) правила лучше смотрятся, которые как раз и проверяются на устойчивость.
устойчивость правил такая же не рабочая на OOS тема как и кривую баланса фитить
Я все это уже делал, в разных формах , много раз...
Но всеравно считаю что уметь писать ФФ и пользоваться АО надо уметь каждому..
От этого варианта тоже фигня получиться ...
смотреть красиво/не красиво растет баланс этого не достаточно
устойчивость правил такая же не рабочая на OOS тема как и кривую баланса фитить
Я все это уже делал, в разных формах , много раз...
Но всеравно считаю что уметь писать ФФ и пользоваться АО надо уметь каждому..
Имеется огромное количество разных моделей, каждая из которых имеет параметры настройки. Получается море-разливанное из результатов подгонки моделей.
Надо пытаться улучшить предсказание за счет умения выбора лучших предсказаний из моделей, например, за счет использования ансамбля моделей caretEnsembles::
Если создать полную торговую систему от препроцессинга и выбора предикторов до советника, то окажется, что на каждом шаге, а их много получается, имеются некие фишки, которые позволяют уменьшить ошибку предсказания "вне выборки" ниже 20%, причем в тестере будет такое же соотношение прибыльных и убыточных сделок.
К сожалению, эта мелкая и кропотливая работа подменяется мусором.
Имеется огромное количество разных моделей, каждая из которых имеет параметры настройки. Получается море-разливанное из результатов подгонки моделей.
Надо пытаться улучшить предсказание за счет умения выбора лучших предсказаний из моделей, например, за счет использования ансамбля моделей caretEnsembles::
Если создать полную торговую систему от препроцессинга и выбора предикторов до советника, то окажется, что на каждом шаге, а их много получается, имеются некие фишки, которые позволяют уменьшить ошибку предсказания "вне выборки" ниже 20%, причем в тестере будет такое же соотношение прибыльных и убыточных сделок.
К сожалению, эта мелкая и кропотливая работа подменяется мусором.
Вы уже это копипастите раз 40-вый , одно и тоже , одно и тоже ...
Вопрос один - где робот?
СанСаныч Фоменко #:
ошибку предсказания "вне выборки" ниже 20%, причем в тестере будет такое же соотношение прибыльных и убыточных сделок.
Ошибка классификации - не показатель. Показатель - баланс и линия баланса. Лет за 5 и больше.
Я же вам показывал баланс с ошибкой классификации 8,3% на ООС. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3008#comment_46150275
Прибыльный, но все-равно выбросил такую модель в корзину.
Покажите свою линию баланса с 20% на ООС. Будет примером, к которому стремиться.