"Model aramada brute force yaklaşımı (Bölüm VI): Döngüsel optimizasyon" makalesi için tartışma - sayfa 3
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Ancak bu makalede özellikle Sharpe, R^2 veya kritere göre güzellik aramak şüpheli görünüyor. Belki de yanılıyorumdur.
Çok doğru.
Çok doğru bir şey sorgulanabilir görünüyor)))) öyle bile olsa bütün bunlar bir çıngıraktır)))) birileri çok doğru ya da yanlış ben zaten hepsini bir ürüne dönüştürdüm. Bu terminoloji de neyin nesi, çok yanlış..... Bu eğriler sadece standart sapmayı matematiksel beklentiye yaklaştırmanın bir yoludur, hadi insanlar..... Sınırlı bir örneklemle çalışmak sizi bunu yapmaya zorlayacaktır çünkü o örnekleme olan güveni artırmanın tek yolu budur.
Bir şeyin şüpheli olarak görülmesi çok doğru ))) öyle olsa bile, ama hepsi saçmalık, birileri çok haklı ya da haksız olsa da ben zaten hepsini bir ürüne dönüştürdüm.
Bir şeyi ürüne dönüştürmek, onun faydalı bir şey yaptığı anlamına gelmez.
Geri kalanına sonra cevap veririm.
Geri kalanına sonra cevap veririm.
Güzel bir kar eğrisine uyması için TC ile oynamak, OOS'unuz olsa bile aşırı antrenmandır
Çoklu test hatasını biliyor musunuz?
Bu materyallere göz atın
P-hacking ve yeniden eğitim backtestleri " Matematiksel Yatırımcı (mathinvestor.org)
Finans alanında aşırı tarih eğitimi nasıl yanlış keşiflere yol açar " The Math Investor (mathinvestor.org)
Geriye dönük test geçmişi aşırı eğitim ve post-hoc olasılık hatası " Matematiksel Yatırımcı (mathinvestor.org)
backtest-prob.pdf (davidhbailey.com)
Finans Alanında Yapay Zeka: Geriye dönük testlerinize nihayet nasıl inanmaya başlayabilirsiniz [3/3] | Alex Honchar | Towards Data Science
Geriye Dönük Aşırı Uyum Olasılığının Gizemini Çözmek: Python Kodu ve Görsel Yardımlarla Adım Adım Kılavuz | Francesco Landolfi | Python in Plain English
Ve sonra, hangi kriteri kullanırsanız kullanın, sadece aşırı antrenman yaptığınızı fark edeceksiniz:
Standart sapmayı matematiksel beklentiye veya regresyon çizgisinin eğimine veya kar maksimizasyonuna veya Sharpe'ayaklaştırmanın biryolu.....
Ne yapmalı?
Şu anda sadece birçok iterasyonla güzel bir eğri uyduruyorsunuz, çoklu test hatası, rastgele bile olsa hem testte hem de traine üzerinde güzel bir eğri gösterecek bir TS oluşturabileceğinizi gösteriyor.
Ve şu gereklidir
1) Bir simülasyon sistemi, güven aralıkları geliştirin ve sahip olduğunuz gibi tek bir TS ticareti hesaplamasının değil, örneğin farklı ortamlarda 50 TS simülasyonunun bir sonucu olarak eğriyi alın, bu 50 simülasyonun ortalaması, maksimize edilmesi / minimize edilmesi gereken uygunluk fonksiyonunun bir sonucu olarak alınmalıdır.
2) Optimizasyon algoritması tarafından en iyi eğrinin (1. noktadan itibaren ) aranması sırasında, her bir iterasyon çoklu test için ilişkilendirilmelidir.
Uygulamada çoklu test sorunu / Habr (habr.com)
İşte böyle.
Sadece TC'yi güzel bir kar eğrisine uydurmak için ayarlamak, OOS'unuz olsa bile aşırı antrenmandır
Çoklu test hatasını biliyor musunuz?
Bu materyalleri okuyun
P-hacking ve backtestleri yeniden eğitme " Mathinvestor (mathinvestor.org)
Finans alanında aşırı tarih eğitimi nasıl yanlış keşiflere yol açar " The Math Investor (mathinvestor.org)
Tarih testinde aşırı eğitim ve post-hoc olasılık hatası " Matematiksel Yatırımcı (mathinvestor.org)
backtest-prob.pdf (davidhbailey.com)
Finans Alanında Yapay Zeka: Geriye dönük testlerinize nihayet nasıl inanmaya başlayabilirsiniz [3/3] | Alex Honchar | Towards Data Science
Geriye Dönük Aşırı Uyum Olasılığının Gizemini Çözmek: Python Kodu ve Görsel Yardımlarla Adım Adım Kılavuz | Francesco Landolfi | Python in Plain English
Ve sonra, hangi kriteri kullanırsanız kullanın, sadece aşırı antrenman yaptığınızı fark edeceksiniz:
standart sapmayı matematiksel beklentiye veya regresyon çizgisinin eğimine veya kar maksimizasyonuna veya Sharpe'ayaklaştırmanın biryolu....
Ne yapacağız?
Şu anda sadece birçok iterasyonla güzel bir eğri uyduruyorsunuz, çoklu test hatası, rastgele bile olsa hem testte hem de traine üzerinde güzel bir eğri gösterecek bir TS oluşturmanın mümkün olduğunu gösteriyor.
Ve bu gerekli
1) Bir simülasyon sistemi, güven aralıkları geliştirin ve eğriliği sizin yaptığınız gibi tek bir TS ticareti hesaplamasının değil, örneğin farklı ortamlarda 50 TS simülasyonunun sonucu olarak alın, bu 50 simülasyonun ortalamasını maksimize/minimize edilmesi gereken uygunluk fonksiyonunun sonucu olarak alın.
2) Optimizasyon algoritması tarafından en iyi eğrinin (1. noktadan itibaren ) aranması sırasında, her bir iterasyon çoklu test için ilişkilendirilmelidir.
Uygulamada çoklu test problemi / Habr (habr.com)
İşte böyle.
Bunu daha önce de duymuştum. Güzel olan tek şey yeniden eğitim. Evet, tabii, bu bir uygunluk fonksiyonu ve biz yanlış şeyi arıyoruz. Benim bir sinir ağım yok. Sorunlar anlaşılabilir. Bu sadece sınırlı örnekleme sorunu, kısaca söyleyeyim, söylediklerime dikkat etmiyorsunuz. Sanki size bir şey kanıtlamak için oturup okuyacak vaktimiz varmış gibi bana yüz beş yüz makale fırlattınız. Sunduğunuz şey anlaşılabilir, ancak hepsini bir üründe bir araya getirmek ve insanlara emekliliğinize kadar sayacağınız ve gıpta ettiğiniz kasenizi alacağınız gerçeğini değil.... Kaynaklar sınırlıdır ve zaman sınırlıdır, şahsen benim için, Tanrı aşkına daha fazla zamanınız varsa daha derine inin. Çok şey duydum, makale okumadım ama bu sorunlar ortada ve makaleler olmadan da düşünen bir insan için.
Bunu daha önce de duymuştum. Güzel olan tek şey yeniden eğitim. Evet, tabii, bu bir uygunluk fonksiyonu ve yanlış şeyi arıyoruz, arama kriterleri yanlış. Uygunluk fonksiyonu... Benim bir sinir ağım yok. Sorunlar anlaşılabilir. Bu sadece sınırlı örnekleme sorunu, kısaca söyleyeyim, söylediklerime dikkat etmiyorsunuz. Sanki size bir şey kanıtlamak için oturup okuyacak vaktimiz varmış gibi yüz beş yüz makale attınız önüme. Sunduğunuz şey anlaşılabilir, ancak hepsini bir üründe bir araya getirmek ve insanlara emekliliğinize kadar sayacağınız ve gıpta ettiğiniz kasenizi alacağınız gerçeğini değil.... Kaynaklar sınırlıdır ve zaman sınırlıdır, şahsen benim için, Tanrı aşkına daha fazla zamanınız varsa daha derine inin. Çok şey duydum, makale okumadım ama düşünen bir insan için bu sorunlar apaçık ve makalesiz.
Cevabınıza bakılırsa.... hiçbir şey anlamıyorsunuz.
Hiçbir şey anlamadığınızı görebiliyorum, peki kim haklı? Sizin yargınız sadece sizin yargınız, başka bir şey değil. Örneğin, akıllı makaleler okuduğunuzu ve mega bir tüccar gibi davranarak buraya bağlantılar döktüğünüzü görüyorum, ama aslında kimse okumayacak. Sizin gibi insanlar gördüm, çok fazla akıllı kelime biliyorsunuz, ama hiçbir faydası yok. Formülleri anlamanız ve türetmeniz, araştırmanız, kendi deneyiminize ve kendi pozisyonunuza sahip olmanız gerekir. Kripto ve spor bahisleriyle uğraşıyorum ve her şeyi biliyorum, makalelerinizi okumak için yapacak bir şeyim yok. İhtiyacım olan her şeyi kendim çıkarıyorum, bir defter alıyorum ve formüller yazıyorum.
Yapmak zorundasın
1) Bir simülasyon sistemi, güven aralıkları geliştirin ve sizin yaptığınız gibi tek bir TS ticareti hesaplamasının değil, örneğin farklı ortamlarda 50 TS simülasyonunun sonucu olarak eğriyi alın, bu 50 simülasyonun ortalaması, maksimize/minimize edilmesi gereken uygunluk fonksiyonunun bir sonucu olarak alınmalıdır.
2) Optimizasyon algoritması tarafından en iyi eğrinin (1. noktadan itibaren ) aranması sırasında, her bir iterasyon çoklu test için ilişkilendirilmelidir.
Bu yaklaşımı kullanan ve pratik bir sonuca ulaştıran herhangi bir örnek var mı? Alaycı olmayan bir soru, gerçekten ilginç.
Bu yaklaşımı kullanan ve pratik bir sonuca ulaştıran herhangi bir örnek var mı? Soru alaycı değil, gerçekten ilginç.
Bunu yaptım ve uyguluyorum.
Somut örnekler görmek ilginç olurdu. Birçok kişinin sadece uyguladığı (başarılı olsa da) ve sessiz kaldığı açıktır. Ancak birileri ne yaptıklarını, ne elde ettiklerini ve nasıl daha fazla ticaret yaptıklarını ayrıntılı olarak açıklamalıdır.