交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3045

 
Andrey Dik #:

在不同历史遗址的测试中,FF 值的标准偏差越小越好。
您能详细说明一下吗?或者举个例子。哪些值,哪些 FF?
 

已安装,但仍无法使用。

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Aleksey Vyazmikin #:

它安装好了,但仍然无法使用。

不,我画了一张图


 
Forester #:
能详细说明一下吗?或者举个例子。什么价值观,什么 FF?

个人的策略。

例如,粗略地说,我们选择一个 FF - 平衡,用不同的参数对历史的不同部分进行测试。我们测量历史不同部分的每组参数的 FF 值的标准偏差。

例如,按月进行平衡:10、1000、200、8000、9000、-5000:坏

例如,按月平衡:1000、1100、1500、800、900、950:好

 
Aleksey Vyazmikin #:

不,我画了一幅画


我几乎把所有的都画在了正方 - 奇怪的随机性 :)

 
Aleksey Vyazmikin #:

不,我画了一幅画

显然出了问题,一切都在警告中......更新所有软件包什么的,我也不知道。

 
mytarmailS #:

显然出了问题,所有东西都在警告状态......更新所有软件包什么的,好极了

有按钮吗?

 
Aleksey Vyazmikin #:

有按钮吗?

我找到了按钮,但它写的是问题--有没有办法用一个按钮回答所有问题?

 
Aleksey Vyazmikin #:

我找到了按钮,但它写的是问题--有没有办法用一个按钮回答所有问题?

我想可以。

 
mytarmailS #:

简单地说,如果我用统计意义来评价一个 TC,它就是好的、

如果我有 100 个 TS,并根据相同的标准选择最好的一个,那它就是坏的吗?


我一定是误解了什么? 这也不可能是对的?

您的理解是正确的,请比较两种交易统计,以便更加清楚:

1) 这只是在一个交易账户上进行一次 TS 交易的结果。

2) 开设多个交易账户。同时在所有账户上进行交易,其中一半上涨,一半下跌。关闭亏损账户,其余账户重复交易,直到只有一个账户没有亏损,然后将该账户的稳健性进行比较。

第二种状态几乎总是好于第一种状态(从任何指标来看)。

很明显,这是一个极其糟糕的变种,但在这里可以清楚地看到选择欺骗。更常见的是,这种欺骗被掩盖起来,变成了自欺欺人。