有谁为自己的机器人做了自动虚拟自我优化？ - 页 4

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Andrei Trukhanovich:

你需要了解你所要解释的内容。

我们为什么不凑钱给你一只泰迪熊呢？

 
Dmitry Fedoseev:

我们为什么不凑钱给你一只泰迪熊呢？

你就不能为了好玩而写一次关于这个问题的文章吗？

 
Petros Shatakhtsyan:

,..

是否值得应用它？

一旦你开始做，你就会意识到你无法达到测试员的功能--没有刻度线（不是说完全没有刻度线，而是说你会厌倦模拟它们）。因此，该解决方案是不完整的。此外，对策略的每一次修改都需要对嵌入式优化器进行认真的修改。所以我们得到的解决方案不是万能的。这就是为什么产生了一个想法--为什么不使用第二个终端进行自动优化？而当你仔细思考如何做的时候，你就会忘记它。每周启动 一次人工优化的 问题是什么？

 
Maxim Dmitrievsky:

如何解释呢......在单调变化的模式下，自我优化是可行的。例如，如果一条斜率下的直线增长，对于TS，你只需要更新数据（参数），为新值重新计算，以及所有这些事情

在市场上，任何组合都是一个猜测的游戏， 因为模式的变化是跳跃性的，而且是以一种戏剧性的方式。

如果你已经找到了自我优化的时期，这意味着你已经找到了修正参数的周期，你不再需要自我优化器了。

自我优化相当于一个移动平均线。

这是我在大约3年前放弃的关键因素。对历史进行了优化，从周一开始，市场变得不同了--新闻性的，而系统根本没有准备好接受它。从下周一开始，情况就相反了，设置又不合适了。

fxsaber 的回答给了我一些思考："我应该在安静的部门赚更多的钱，而不是在跳跃的时候失去。

可能需要重新考虑参赛逻辑本身，我会在接近下雪时进行。从来不知道它被称为机器学习 :)

 
Maxim Dmitrievsky:

我是说，自我优化在交易阶段是没有必要的。

如果是盒装版本，为什么不呢？只是为了让用户不被优化所困扰。

 
Andrei Trukhanovich:

如果是盒装版本，为什么不呢？只是为了让用户不被优化所困扰。

是的，请））我只是在谈论方法本身的原始形式，如果没有这样的规律性，它不会大大改善TC

即纯粹是概念上的

 
Vitaly Muzichenko:

这是三年前我为什么放弃的关键因素。对故事进行了优化，从周一开始，市场变得不同了--新闻性的，系统根本没有准备好。从下周一开始，情况就相反了，设置又不合适了。

fxsaber 的回答让人深思："我需要在安静的部分赚得更多，而不是在跳跃的部分输掉。

可能需要重新考虑参赛逻辑本身，我会在接近下雪时进行。我从来不知道这叫机器学习 :)

特别是，当滑动优化是在一个安静的部分，而前锋在另一个部分被丢弃时，更是如此。

一个神经网络也是一个优化器，不管怎样。所有这些机器学习，包括终端中的内部优化器

在给定的文章中，在主题的开始，建议通过logit回归的简单优化器 - 非常快。你会得到一个类似于 "向前走 "的东西，即在测试器运行中进行滑动优化。你可以对这个优化器进行优化，任何东西

但你需要了解你在做什么和为什么））。
 
Maxim Dmitrievsky:

我只是在谈论方法本身的原始形式，如果本身没有模式，就不会对TS有多大的改进。

如果你已经达到了真实，这个东西只需要用于自动化，在概念上它根本不需要。

如果你已经达到了真实，你只需要它来实现自动化，在概念上根本不需要它。

 
Andrei Trukhanovich:

如果没有捡到这个图案，VF很可能在传播上显示出近似的流失。

如果你到了现实世界，你只需要它来实现自动化，在概念上你根本不需要它。

好吧，是的，但也许只是更优雅地适应所有的块状物，在新的数据上仍然是黄油的家伙。

 
Dmitry Fedoseev:

一旦你开始做，你就会意识到你无法达到测试员的功能--没有刻度线（不是说完全没有刻度线，而是说你会厌倦模拟它们）。因此，该解决方案是不完整的。此外，对策略的每一次修改都需要对嵌入式优化器进行认真的修改。所以我们得到的解决方案不是万能的。这就是为什么产生了一个想法--为什么不使用第二个终端进行自动优化？而当你仔细思考如何做的时候，你就会忘记它。每周一次手动启动优化 的问题是什么？

问题是，必须对每个货币对（例如60个货币对）分别进行优化，并且必须选择最好的货币对。 当经纪人或账户类型发生变化时，结果也会改变，必须再次进行优化。

而这一切都需要大量的时间，考虑到优化是使用真实的ticks进行的，而clod中的优化已经使用真实的ticks取消了。

而如果这个机器人是出售的，而你不知道用户是在哪个经纪商那里交易的，那么自我优化就会派上用场。

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