В этой статье я продолжу взятую тему, но начну с того, что сделаю более гибким алгоритм, разработанный ранее. Тот алгоритм становился стабильнее с увеличением числа свечей в окне для анализа или с увеличением порогового процента перевеса падающих или растущих свечей. Приходилось идти на компромисс и устанавливать больше размер выборки для анализа или больший процент перевеса преобладающих свечей.
您可以使用 Weierstrass-Mandelbrot ph-i 进行检查，例如这里
目的是检查算法是否能找到明显存在的规律性。如果是，那么就以不同的方式旋转引文，例如按时间、季节模式等进行筛选。也就是说，限制搜索空间。
我最近在 Weierstrass 上测试了进化编程功能--基因表达像坚果一样点击，20-40 秒内就能找到公式，我还没弄明白符号回归。
有一个小问题--在 5-7 次遗传学运行中，有一次可能会 "出错"，什么也找不到，这在原则上是合乎逻辑的--从随机值开始--突变和交叉可以挑出不成功的基因组合，但它运行得非常快，对于 BP，一般来说，它运行得很充分，但如果你从向前开始，成功运行的次数会急剧下降，但它们还是存在的。
ZY：关于机器人--最近才在电台 "幽默调频 "上听到 A.Revva 的一段老歌，歌词不多；"这些机械人......他们填满了，他们填满了一切......"。)))- YouTube 上应该有
我最近检查了进化编程的魏尔斯特拉斯函数--基因表达，就像坚果一样，它能在 20-40 秒内提取公式，我还没弄明白符号回归呢
有一个小问题--在 5-7 次遗传学运行中，有一次可能会 "出错"，什么也找不到，这在原则上是合乎逻辑的--从随机值开始--突变和交叉可以找出不成功的基因组合，但它的运行速度非常快，一般来说，BP 的运行速度也足够快，但如果在向前运行时，成功运行的次数会急剧下降，但它们似乎是存在的。
ZY：关于机器人--最近才在电台 "幽默调频 "上听到 A.Revva 的一段老歌，歌词不多；"这些机械人......他们填满了，他们填满了一切......"。)))- YouTube 上应该有
遗传学更合适，没有规律性等等。例如，如果规律性不强，Cutbust 就无法很好地训练（无法记忆）一个序列。例如，一棵树或一片森林会被完美地记忆下来，但使用 Bousting 则不行。对模型更有信心
关于符号回归等：据我所知，这是一种过时的算法，还有更好的算法。这里有 最新的时间序列分类创新算法。我还没用过，其中有些算法需要很长时间才能学会（有很多过冲）。整个列表在 "算法 "选项卡中。测试和其他有趣的东西
是的，这是个很好的 "蛮力"。我自己也是这么做的，只不过是通过机器学习模型。通常情况下，如果将搜索限制在特定时段，即只在特定时间开仓交易，就能更好地发现模式。例如，每天的每个小时都有不同的优化方案。
在市场上，有一位作者的机器人很受欢迎（在顶部），他挑选了这样的过滤器，即只在伦敦时段开始时进行交易。也就是说，只在开盘时进行交易。通过了 20 年的测试。这很酷。我没有这么长的时间，但也不错。
是的，我见过这样的机器人，所以我才有了这个想法。我甚至都没意识到时间走廊也能做到这一点。就像 Bruteforce 所展示的那样，时间走廊甚至不一定要与会议同时进行，也可以有各种完全出乎意料的时间段。其中一个时间段位于 0:00（换日点）左右各半小时到一小时。这是一个非常酷的时间段。顺便说一下，我想说的是，测试表明，如果取一个 10 年的样本，那么向前推算一年左右的时间都是有效的。我没有展望更远的未来。这种 Expert Advisors 非常简单，但以周末为例，当证券交易所屹立不倒时，为每种货币对生成十几个 Expert Advisors，并获利半年。尽管这种机器人非常简单，但却可以预测未来，而手写的 "猫头鹰 "是无法做到这一点的。我已经开始考虑，最好委托机器写猫头鹰 )) 交易半年，然后再交易一些 )) 。在我看来，机器迟早会比我们做得更好、更快。
是的，我见过这样的机器人，所以我才有了这个想法。我以前都没想到时间走廊还能这样做。就像 Bruteforce 所展示的那样，时间走廊甚至不一定要与会议同时进行，也可以有各种完全出乎意料的时间段。其中一个时间段位于 0:00（换日点）左右各半小时到一小时。这是一个非常酷的时间段。顺便说一下，我想说的是，测试表明，如果取一个 10 年的样本，那么向前推算一年左右的时间都是有效的。我没有展望更远的未来。这种 Expert Advisors 非常简单，但以周末为例，当证券交易所屹立不倒时，为每种货币对生成十几个 Expert Advisors，并获利半年。尽管这种机器人非常简单，但却可以预测未来，而手写的 "猫头鹰 "是无法做到这一点的。我已经开始考虑，最好委托机器写猫头鹰 )) 交易半年，然后再交易一些 )) 。在我看来，机器迟早会比我们做得更好、更快。
...一般来说，测试仪并不符合实际情况。
当然，如果在测试器中有结果，那么在现实生活中就有更多机会获得可行的策略。还有一个注意事项，如果机器人是为高时间框架设计的，并且显示的数学期望值远高于平均点差，那么这样的测试将是绝对客观的。您可以在本文中看到一个例子，例如https://www.mql5.com/zh/articles/8767。
...测试仪与现实不符。
这和物理学有什么关系？
这和物理学有什么关系？
真的没什么，所以数学家和物理学家来到这里，只是因为他们对这些动量守恒定律和能量守恒定律感到厌烦，甚至准备写出这样的东西。科学去哪儿了？我们的火星基地在哪儿？我们的阿尔库比耶尔发动机在哪里？)