一本关于测试和优化的好书 - 页 4 1234567891011...22 新评论 Sceptic Philozoff 2007.08.24 21:45 #31 我找了很久，坚持不懈地寻找这里讨论得很多的通过EA参数优化的 "稳定性 "的理由（通过优化标准相邻的绿色方块与最佳方块的接近程度）。到目前为止，我发现的唯一实质性的理由是WFA（正向分析）：如果在优化标准的空心极值区域发现了一个最佳策略，那么在WFA中，不同区域优化的参数不会离这个最大值太远，也就是说，它们给出的参数 不会与真实交易中的优化 参数有太大的差别。 这个论坛上的其他论点，以及帕尔多的书中，都没有让我相信这种 "可持续性 "的可行性。VelesFX，我同意你说的 "你赢在盈利能力，你输在可持续性"。有很多很多的想法；我们正在慢慢地把它们写成一篇文章... Igor Malcev 2007.08.24 21:53 #32 VelesFX: xeon写道(a)： 如果没有什么阻碍，我很快就会完成这个库，这个库可以完全实现 "正向分析"。 请问这个库将如何工作？ 我有一个通过FT寻找一致性的想法，这里是这样的： 也就是说，我们采取三个测试窗口（TO），对每个窗口进行优化，我们保存每个TO的优化结果，然后我们在其中一个TO运行中选择利润率下降的顺序。我们采取跑步的数量，在两个相邻的TO中找到具有相同数量的跑步，如果这两个跑步中的盈利能力满足我们，那么我们认为具有这个数量的FT的跑步已经通过。 如果你以这种方式花费FT，在我看来有可能获得非常有趣的结果。在所有情况下，最有利可图的运行在一个TO上，另一个将显示非常温和甚至是负面的结果。但一些不是特别有利可图的运行可能会变成非常稳定，每次都会显示出大约相同的利润。 显然，有一种模式是 "赢在盈利性，输在一致性"，反之亦然。你怎么看？ 该库被设计成一个工具，可以在两种基本模式下进行测试和优化。 1)自动模式。 通过预定的宏程序进行测试和/或优化。 2）手动模式 通过用户编写的宏程序运行测试和/或优化。因此，你可以很容易地实现你自己的测试算法。 使用库的过程被最大限度地简化了，例如在自动模式下，你需要像通常在测试器中一样设置测试/优化的参数，但不是启动按钮，而是启动脚本并选择适当的宏程序，这就是全部。(相对于自动优化器而言) 这里是简短的版本。 [删除] 2007.08.24 23:58 #33 xeon писал (а): 该库被设计成一个工具，可以在两种主要模式下进行测试和优化。 1)自动模式。 根据预定的宏观方案进行测试和/或优化。 2）手动模式 通过用户编写的宏程序运行测试和/或优化。因此，你可以很容易地实现你自己的测试算法。 使用库的过程被最大限度地简化了，例如在自动模式下，你需要像通常在测试器中那样设置测试/优化的参数，但不是启动按钮，而是启动脚本并选择适当的宏程序，这就是全部。(相对于自动优化器而言) 这里是简短的版本。 酷，这正是我梦寐以求的。我们正准备自己写一篇这样的文章。 Валерий 2007.08.25 00:31 #34 在外汇中没有任何保证，没有回测，没有前瞻，甚至没有真实账户 测试。外汇会驳斥任何测试结果，以及任何策略，这就是为什么它是外汇。记住扔硬币的经验，无论你如何分析过去的经验，它们都不能帮助你预测未来。当然，这涉及到货币汇率，这是一切都围绕着货币汇率，而股票和期货有一个不同的机制。这就是为什么整个西方（阅读：美国）的技术分析都是基于它们。 Sceptic Philozoff 2007.08.25 00:48 #35 瓦尔马斯，我有一个想法。我将故意为了好玩，在此写下帕尔多提供的完整清单。 这将是非常令人印象深刻的（我今天完成了这本书的初步阅读）。让这份清单提醒圣杯 制造者，他们对这一领域目前的理解水平低估了多少。不过，按照该书的意图，这份清单至少是一些，而不是百分之百的相对保证，即该战略有合理的 存在权利。名单很快就会出现在这里。 是的，我们将无法预测未来。但也许这不是我们的目标？我们的目标是建立一个在尽可能多的数据种类上都能盈利的策略。 验证这一点是全面测试的任务。粗略地说，我们应该能够在市场数据上设置一些 "框架"，给出进入/退出点。而这个框架在未来会做什么并不是我们所关心的...... [删除] 2007.08.25 01:37 #36 Mathemat: 瓦尔马斯，我有一个想法。我将故意为了好玩，在此写下帕尔多提供的完整清单。 这将是非常令人印象深刻的（我今天完成了这本书的初步阅读）。让这份清单提醒圣杯 制作者，他们对这一领域目前的理解水平低估了多少。不过，按照该书的意图，这份清单至少是一些，而不是百分之百的相对保证，即该战略有合理的 存在权利。名单很快就会出现在这里。 是的，我们将无法预测未来。但也许这不是我们的目标？我们的目标是建立一个在尽可能多的数据种类上都能盈利的策略。 验证这一点是全面测试的任务。粗略地说，我们应该能够在市场数据上设置一些 "框架"，给出进入/退出点。而这个框架在未来会做什么并不是我们所关心的...... 你不觉得最好不要在正向测试中得意忘形吗：????? :(( 因为必须再运行一次系统，我们只是增加N--交易的数量，这就减少了标准误差。 如果你想增加交易的数量，我们需要减少标准误差。 我在上面建议的使FT 6信息的方式，类似于将三个TO合并成一个大的TO，并在这个大的TO上进行哑巴优化？:))当然不是绝对全部如此，但几乎是这样。 而如果考虑到，在真实的交易条件下，调整后的交易策略的工作是一个随机事件，例如抛出相同的硬币或骰子。也就是说，第i个工作月的系统利润是一个随机值，对这个随机性没有什么办法，我们可能只能改变它的参数（设置、优化）。 如果我说错了，请纠正我！！。 Sceptic Philozoff 2007.08.25 02:05 #37 说实话，你用黑体字强调的内容，我并不明白。请解释一下，VelesFX。我认为WFA的价值恰恰在于优化系统在不同市场行为上的 "多样化"，而且恰恰是在没有进行优化的数据上。而有趣的是，当一个交易者用这个系统进入真实市场时，WFA会重复他的行为。是什么让它如此糟糕？ 把所有的优化部分傻傻地合并成一个，不会有走心的效果。 Валерий 2007.08.25 02:35 #38 Mathemat: 是的，我们无法预测未来。但也许这不是我们的目标？我们的目标是在尽可能多的数据上建立一个可以盈利的策略。验证这一点是全面测试的任务。粗略地说，我们应该能够在市场数据上设置一些 "框架"，给出进入/退出点。这个框架将来会做什么，不是我们关心的问题...... 另一方面，我认为我们的目标是不同的：从实际情况来看，我并不关心我的策略在一年或两年或五年前有多少利润（或损失）。对我来说，重要的是它现在、未来两个月或六个月能给人带来实实在在的利润，然后，让它开始失败。我将放弃它，并找到另一个，如果可以的话，现在正在亏损，并将在六个月内开始工作。当然，在我能够确定策略已经停止工作（给予利润，或者换句话说，市场已经改变）之前，我将会失去，但希望不是一切。 也许有可能找到一个能在7年内盈利的策略，但它对当前来说不是最佳的，会比我现在（过去--梅花）的策略结果更差。我认为我们需要关注全球市场的状态和变化时间（世界经济 的基本面），这种变化发生在~2年内，在我看来，这是一个盈利战略的 "生命期"。 也就是说，实践的方法与理论上创造的 "普遍战略 "不同。此外，我相信不可能为一个货币对创建这样的策略，例如。我认为你可以创建一个 "专家系统"，它可以分析市场状况，选择有前途的操作工具，根据事件的概率计算交易中的风险，在对工具作出决定时，找到最佳（风险方面的最佳）入仓点，用其他工具对冲头寸，进行多货币资金管理，即模拟专家的工作，甚至是整个投资公司（基金）或银行。而我认为这样的系统已经被创造出来，并存在于国际金融体系中，具有无限的金融可能性。但这已经超出了MQL和你我的可能性。 [删除] 2007.08.25 13:50 #39 Mathemat: 老实说，你用黑体字强调的内容我不明白。请解释一下，VelesFX。我认为WFA的价值恰恰在于优化后的系统在不同市场行为上的 "多样化"，而且恰恰是在没有进行优化的数据上。而有趣的是，当一个交易者用这个系统进入真实市场时，WFA会重复他的行为。是什么让它如此糟糕？将所有的优化部分傻傻地组合成一个，就不会有走动的效果。 wfa - 一点也不差!!!!!:)))) 而这句话我不能完全理解："我认为WFA的价值在于优化系统在不同市场行为上的 "多样化"，而且正是在那些没有进行优化的数据上。 ，让我用我的方法解释FT的本质： 1.如果我们有三个TO，我们在中间（在时间窗口#2）进行优化，TO#1 - 这个窗口位于 "相对于TO#2的过去"，TO3 -分别在未来。 因此，如果我们需要实现系统的某些参数（收益率、利润系数、最大缩水...）。 然后...... 我们采取三个测试窗口（TO），在每个窗口上运行优化，保存每个窗口的优化结果，然后我们在其中一个窗口上按盈利能力降序选择运行。我们取一个运行的编号，在两个相邻的维护服务中找到具有相同编号的运行，如果这两个运行的盈利能力让我们满意， ，我们认为具有这个编号的运行已经通过。 你可以不按获利能力的降序排列，而是按任何综合质量标准 的降序排列（例如，K=获利能力-缩减）来进行运行。 作为这个搜索的结果，我们将找到一个 "历史上稳定的 "系统，即在每次维护时画出类似这样的东西的系统： 而相应地，它将在维护测试时画出一条斜率相同的线（TO1+To2+To3）--因此这个系统将是最 "稳定 "的，我们也可以认为它将是最稳定的，因为它已经在各种市场背景下测试过，在每次维护时显示存款稳定增长。好吧，这不是FT，这是一些复杂的（变态的）优化方式:)))，而FT作为一种试图通过不同的市场行为使优化系统 "多样化 "的方法是这种方法的一个特例。 因此，WFA只是一种避免过度拟合的方法 !!!! 而且，有趣的是，当交易员用这个系统进行真正的交易时，WFA会重复他的行为。是什么让它如此糟糕？ No - 优化TO的交易数量，Nf - 正向测试TO的交易数量。 也许只是增加N=No+Nf--样本的大小，增加预测的可靠性。N越多，系统在下一个测试窗口显示出与前一个测试窗口相似的盈利能力的概率P就越大。 Юрий Макаров 2007.08.25 19:10 #40 WFA不允许你避免修修补补。 1234567891011...22 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
这个论坛上的其他论点，以及帕尔多的书中，都没有让我相信这种 "可持续性 "的可行性。VelesFX，我同意你说的 "你赢在盈利能力，你输在可持续性"。有很多很多的想法；我们正在慢慢地把它们写成一篇文章...
请问这个库将如何工作？
我有一个通过FT寻找一致性的想法，这里是这样的：
也就是说，我们采取三个测试窗口（TO），对每个窗口进行优化，我们保存每个TO的优化结果，然后我们在其中一个TO运行中选择利润率下降的顺序。我们采取跑步的数量，在两个相邻的TO中找到具有相同数量的跑步，如果这两个跑步中的盈利能力满足我们
，那么我们认为具有这个数量的FT的跑步已经通过。
显然，有一种模式是 "赢在盈利性，输在一致性"，反之亦然。你怎么看？
该库被设计成一个工具，可以在两种基本模式下进行测试和优化。
1)自动模式。
通过预定的宏程序进行测试和/或优化。
2）手动模式
通过用户编写的宏程序运行测试和/或优化。因此，你可以很容易地实现你自己的测试算法。
使用库的过程被最大限度地简化了，例如在自动模式下，你需要像通常在测试器中一样设置测试/优化的参数，但不是启动按钮，而是启动脚本并选择适当的宏程序，这就是全部。(相对于自动优化器而言)
这里是简短的版本。
该库被设计成一个工具，可以在两种主要模式下进行测试和优化。
1)自动模式。
根据预定的宏观方案进行测试和/或优化。
2）手动模式
通过用户编写的宏程序运行测试和/或优化。因此，你可以很容易地实现你自己的测试算法。
使用库的过程被最大限度地简化了，例如在自动模式下，你需要像通常在测试器中那样设置测试/优化的参数，但不是启动按钮，而是启动脚本并选择适当的宏程序，这就是全部。(相对于自动优化器而言)
这里是简短的版本。
是的，我们将无法预测未来。但也许这不是我们的目标？我们的目标是建立一个在尽可能多的数据种类上都能盈利的策略。 验证这一点是全面测试的任务。粗略地说，我们应该能够在市场数据上设置一些 "框架"，给出进入/退出点。而这个框架在未来会做什么并不是我们所关心的......
瓦尔马斯，我有一个想法。我将故意为了好玩，在此写下帕尔多提供的完整清单。 这将是非常令人印象深刻的（我今天完成了这本书的初步阅读）。让这份清单提醒圣杯 制作者，他们对这一领域目前的理解水平低估了多少。不过，按照该书的意图，这份清单至少是一些，而不是百分之百的相对保证，即该战略有合理的 存在权利。名单很快就会出现在这里。
是的，我们将无法预测未来。但也许这不是我们的目标？我们的目标是建立一个在尽可能多的数据种类上都能盈利的策略。 验证这一点是全面测试的任务。粗略地说，我们应该能够在市场数据上设置一些 "框架"，给出进入/退出点。而这个框架在未来会做什么并不是我们所关心的......
你不觉得最好不要在正向测试中得意忘形吗：????? :(( 因为必须再运行一次系统，我们只是增加N--交易的数量，这就减少了标准误差。
如果你想增加交易的数量，我们需要减少标准误差。
我在上面建议的使FT 6信息的方式，类似于将三个TO合并成一个大的TO，并在这个大的TO上进行哑巴优化？:))当然不是绝对全部如此，但几乎是这样。
而如果考虑到，在真实的交易条件下，调整后的交易策略的工作是一个随机事件，例如抛出相同的硬币或骰子。也就是说，第i个工作月的系统利润是一个随机值，对这个随机性没有什么办法，我们可能只能改变它的参数（设置、优化）。
如果我说错了，请纠正我！！。
把所有的优化部分傻傻地合并成一个，不会有走心的效果。
是的，我们无法预测未来。但也许这不是我们的目标？我们的目标是在尽可能多的数据上建立一个可以盈利的策略。验证这一点是全面测试的任务。粗略地说，我们应该能够在市场数据上设置一些 "框架"，给出进入/退出点。这个框架将来会做什么，不是我们关心的问题......
另一方面，我认为我们的目标是不同的：从实际情况来看，我并不关心我的策略在一年或两年或五年前有多少利润（或损失）。对我来说，重要的是它现在、未来两个月或六个月能给人带来实实在在的利润，然后，让它开始失败。我将放弃它，并找到另一个，如果可以的话，现在正在亏损，并将在六个月内开始工作。当然，在我能够确定策略已经停止工作（给予利润，或者换句话说，市场已经改变）之前，我将会失去，但希望不是一切。
也许有可能找到一个能在7年内盈利的策略，但它对当前来说不是最佳的，会比我现在（过去--梅花）的策略结果更差。我认为我们需要关注全球市场的状态和变化时间（世界经济 的基本面），这种变化发生在~2年内，在我看来，这是一个盈利战略的 "生命期"。
也就是说，实践的方法与理论上创造的 "普遍战略 "不同。此外，我相信不可能为一个货币对创建这样的策略，例如。我认为你可以创建一个 "专家系统"，它可以分析市场状况，选择有前途的操作工具，根据事件的概率计算交易中的风险，在对工具作出决定时，找到最佳（风险方面的最佳）入仓点，用其他工具对冲头寸，进行多货币资金管理，即模拟专家的工作，甚至是整个投资公司（基金）或银行。而我认为这样的系统已经被创造出来，并存在于国际金融体系中，具有无限的金融可能性。但这已经超出了MQL和你我的可能性。
老实说，你用黑体字强调的内容我不明白。请解释一下，VelesFX。我认为WFA的价值恰恰在于优化后的系统在不同市场行为上的 "多样化"，而且恰恰是在没有进行优化的数据上。而有趣的是，当一个交易者用这个系统进入真实市场时，WFA会重复他的行为。是什么让它如此糟糕？将所有的优化部分傻傻地组合成一个，就不会有走动的效果。
而这句话我不能完全理解："我认为WFA的价值在于优化系统在不同市场行为上的 "多样化"，而且正是在那些没有进行优化的数据上。
，让我用我的方法解释FT的本质：
1.如果我们有三个TO，我们在中间（在时间窗口#2）进行优化，TO#1 - 这个窗口位于 "相对于TO#2的过去"，TO3 -分别在未来。
因此，如果我们需要实现系统的某些参数（收益率、利润系数、最大缩水...）。 然后......
，我们认为具有这个编号的运行已经通过。
作为这个搜索的结果，我们将找到一个 "历史上稳定的 "系统，即在每次维护时画出类似这样的东西的系统：
而相应地，它将在维护测试时画出一条斜率相同的线（TO1+To2+To3）--因此这个系统将是最 "稳定 "的，我们也可以认为它将是最稳定的，因为它已经在各种市场背景下测试过，在每次维护时显示存款稳定增长。好吧，这不是FT，这是一些复杂的（变态的）优化方式:)))，而FT作为一种试图通过不同的市场行为使优化系统 "多样化 "的方法是这种方法的一个特例。
因此，WFA只是一种避免过度拟合的方法 !!!!
也许只是增加N=No+Nf--样本的大小，增加预测的可靠性。N越多，系统在下一个测试窗口显示出与前一个测试窗口相似的盈利能力的概率P就越大。