优化范围 - 页 2 1234567 新评论 Борис 2009.03.01 15:00 #11 budimir >> : 挑选最热门的趋势性 领域 .........-所有这些都是胡说八道 .........:о) 胡说八道......BREED ... BREED ... 所以它是...面包 !"--------------------->>给某人:o) Neutron 2009.03.02 08:57 #12 Vinsent_Vega писал(а)>> 对中子 这两类错误是适用于任何TS还是只适用于神经网络？ 这两类错误是指任何交易策略参数优化的方法。他们也提到了MT策略测试器，但结论是基于这样的假设：测试器中需要调整的参数数量与输入参数数量相等。也许有一种情况，当输入参数的数量少于测试器中设置的参数数量时，那么这个公式将被改变成一个更通用的公式。 [删除] 2009.03.02 11:28 #13 Neutron >> : 听着，我不明白这在现实中应该如何运作......因为最初我们不知道这个TS在这些参数下的平均交易频率......此外，当你改变这些参数时，交易的频率也会改变...... [删除] 2009.03.02 11:40 #14 看，假设我有5个参数，其中一个是马赫马赫周期......比方说，我在一个足够长的时间间隔内做第一次优化...比方说2年...在优化过程中，有几个稳定区：一个区，马赫马赫周期等于，比方说，9...一个周期为80的第二区和一个周期为240的第三区...使用该公式，我必须选择有20个交易的优化期...我计算每个袋子的平均交易频率，并根据公式得到第9个袋子的优化间隔等于，例如，2天......。因为它在2天内做了20次交易...80型是2周，240型是2个月...... 从逻辑上讲，我应该选择这三辆车中最有利可图的一辆，而且最常见的是第九辆...... 但这只是马车的情况......我还有其他4个参数，它们都会影响交易的频率......因此，优化期...比如说，将止损 从25改为250会影响交易的频率...... 在优化时，我应该从哪一边进来？ Neutron 2009.03.02 12:34 #15 不，不，等等！ 交易的频率本身，以及它们在测试历史上的最佳数量本身。你通过查看交易结果来优化TS的参数 - 找到某些功能的最大值，在这种情况下，它可能是累计收入或盈利能力（每笔交易的点数）。现在你有一个问题：鉴于可调整参数的数量，你需要找到最理想的交易数量，测试员将在此基础上优化策略。注意，不是时间，即入市和出市的次数。 简而言之，任务只包括交易的数量--它们不能多于或少于最佳数量。你已经找到了最佳的利润率--交易。一段时间后，你开始过度优化，并一直这样做。如何在策略测试器中实现它？你必须思考... Rider 2009.03.02 12:36 #16 有人在寻找一个"圣杯"，有人在寻找一个强大的系统，即使是最小的，但稳定的利润......，你应该从这里跳舞....。也有一些方法，如在目前的市场参数下不断 "迷失系统"......，谁想交易，所以优化......，不幸的是，也许是幸运的是：))))，对这种情况不存在一个统一的方法，也不可能存在.....，都是为自己做的....。我知道一件事，在你决定问题之前（哪个时期和多少个远期，等等），你永远不会相信交易系统.......。:((((，如果你不信任，你就不会交易.......。 [删除] 2009.03.02 12:49 #17 Neutron >> : 简而言之，任务只是交易的数量--它们不应该多于或少于最佳交易。当你找到了最佳的盈利点，你就进行交易。一段时间后，你开始过度优化，并一直这样做。如何在策略测试器中实现它？你必须思考... 啊......。所以...那么，你的意思是，在从一开始就进行优化时，对交易的数量进行限制？ Neutron 2009.03.02 13:09 #18 >> 嗯，是的。 rider писал(а)>> 在这个问题上没有统一的方法，也不可能有.....，每个人都是为了自己而做....。我知道一件事，在你决定这个问题之前（什么时期和多少远期等），你将永远不会相信交易系统.......。:((((，如果你不信任它，你就不要交易.......。 感性的交易方式，这不适合我。在我看来，在某个参数领域，有数学定义了一个最佳状态。应该遵守，其他都是假的。 [删除] 2009.03.02 13:12 #19 谢谢，谢尔盖...我想我已经知道了......但如何在技术上实现它--我认为这不是什么大问题......:) Sergey Sypalo 2009.03.02 13:15 #20 致Vinsent_Vega 和Neutron 我有一些关于优化的有趣想法，或者说是再培训，如果我错了，请纠正我。 我们采取一个交易策略，在3个区间内运行--1个月、2个星期、1个星期（每个区间比前一个区间大2倍），将每个时期的结果保存在一个数据库中（同样的MS Access或其他），放到一个单独的表中。然后我们做一个查询，显示交易规模，参数集对所有三个表都是一样的，理论上，我们将得到一个不会得到最大利润但最稳定的参数集。测试者的周期可以是任意的，主要的是在它们之间保持依赖性（将每个周期减少一半）。很明显，我们可能没有这样的选择，当所有三个表都显示出相同参数的成功结果时，那么我们应该选择所有与之最接近的参数。如果我们以斐波那契为基础，按指定区间的斐波那契数建立查询，随后用斐波那契数作为权重标准（离终点最近的区间的结果比以前的权重更高）。总的来说，到目前为止我有足够的想法，当我得到结果时，我将与大家分享... 对于Vinsent_Vega，我也想知道如何在运行优化之前知道交易量--答案很简单--我们在必要的时间间隔内以默认参数运行智能交易系统，并查看交易量，然后你可以在大幅改变参数后以相同的时间间隔第二次运行它，这样你就可以估计EA将执行多少次交易。由于优化是处理器密集型的，我从最小范围开始，根据需要进一步增加 对中子 来说，如果专家顾问的所有参数都可以调整，会怎么样？或者在这种情况下，我们将获得一个纯粹的历史调整？ 1234567 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
挑选最热门的趋势性 领域
.........-所有这些都是胡说八道 .........:о)
胡说八道......BREED ... BREED ... 所以它是...面包 !"--------------------->>给某人:o)
对中子
这两类错误是适用于任何TS还是只适用于神经网络？
这两类错误是指任何交易策略参数优化的方法。他们也提到了MT策略测试器，但结论是基于这样的假设：测试器中需要调整的参数数量与输入参数数量相等。也许有一种情况，当输入参数的数量少于测试器中设置的参数数量时，那么这个公式将被改变成一个更通用的公式。
听着，我不明白这在现实中应该如何运作......因为最初我们不知道这个TS在这些参数下的平均交易频率......此外，当你改变这些参数时，交易的频率也会改变......
从逻辑上讲，我应该选择这三辆车中最有利可图的一辆，而且最常见的是第九辆......
但这只是马车的情况......我还有其他4个参数，它们都会影响交易的频率......因此，优化期...比如说，将止损 从25改为250会影响交易的频率......
在优化时，我应该从哪一边进来？
不，不，等等！
交易的频率本身，以及它们在测试历史上的最佳数量本身。你通过查看交易结果来优化TS的参数 - 找到某些功能的最大值，在这种情况下，它可能是累计收入或盈利能力（每笔交易的点数）。现在你有一个问题：鉴于可调整参数的数量，你需要找到最理想的交易数量，测试员将在此基础上优化策略。注意，不是时间，即入市和出市的次数。
简而言之，任务只包括交易的数量--它们不能多于或少于最佳数量。你已经找到了最佳的利润率--交易。一段时间后，你开始过度优化，并一直这样做。如何在策略测试器中实现它？你必须思考...
简而言之，任务只是交易的数量--它们不应该多于或少于最佳交易。当你找到了最佳的盈利点，你就进行交易。一段时间后，你开始过度优化，并一直这样做。如何在策略测试器中实现它？你必须思考...
啊......。所以...那么，你的意思是，在从一开始就进行优化时，对交易的数量进行限制？
>> 嗯，是的。
在这个问题上没有统一的方法，也不可能有.....，每个人都是为了自己而做....。我知道一件事，在你决定这个问题之前（什么时期和多少远期等），你将永远不会相信交易系统.......。:((((，如果你不信任它，你就不要交易.......。
致Vinsent_Vega 和Neutron
我有一些关于优化的有趣想法，或者说是再培训，如果我错了，请纠正我。
我们采取一个交易策略，在3个区间内运行--1个月、2个星期、1个星期（每个区间比前一个区间大2倍），将每个时期的结果保存在一个数据库中（同样的MS Access或其他），放到一个单独的表中。然后我们做一个查询，显示交易规模，参数集对所有三个表都是一样的，理论上，我们将得到一个不会得到最大利润但最稳定的参数集。测试者的周期可以是任意的，主要的是在它们之间保持依赖性（将每个周期减少一半）。很明显，我们可能没有这样的选择，当所有三个表都显示出相同参数的成功结果时，那么我们应该选择所有与之最接近的参数。如果我们以斐波那契为基础，按指定区间的斐波那契数建立查询，随后用斐波那契数作为权重标准（离终点最近的区间的结果比以前的权重更高）。总的来说，到目前为止我有足够的想法，当我得到结果时，我将与大家分享...
对于Vinsent_Vega，我也想知道如何在运行优化之前知道交易量--答案很简单--我们在必要的时间间隔内以默认参数运行智能交易系统，并查看交易量，然后你可以在大幅改变参数后以相同的时间间隔第二次运行它，这样你就可以估计EA将执行多少次交易。由于优化是处理器密集型的，我从最小范围开始，根据需要进一步增加
对中子 来说，如果专家顾问的所有参数都可以调整，会怎么样？或者在这种情况下，我们将获得一个纯粹的历史调整？