两条新闻 - 页 2 1234567 新评论 Yury Reshetov 2009.12.16 22:09 #11 第2讲。让我们继续前进。 优化 试图解决这个问题的手段之一是利用历史数据优化一些交易策略。我不会具体说明具体是如何实现的，因为有很多方法，例如：使用神经网络实现最小残差RMS，计量经济学模型与残差细化，极值搜索的遗传算法，极值搜索的梯度方法，科学方法--详尽地尝试各种变体，对这些变体的顺序应用不同的排序，等等。 假设我们有一个算法形式的交易系统。该交易系统只有一个输入参数。该交易系统是用MQL4编写的，这意味着有少量的优化工具可供选择--MT4交易终端内置的策略优化器。 我们采取该策略，设置单一输入参数的步骤，禁用遗传算法，通过数学期望值启用搜索极值，并通过整个范围运行。其结果是某种曲率：沿垂直线的期望值和沿水平线的我们的TS的输入参数值。假设所产生的曲率有多个极值，其中一些在零期望报酬之上，一些在零期望报酬之下，而且很有可能某一部分极值落在0上（这不一定是真的）。 很容易看出，零期望值是一个马丁格尔。而输入参数是管理马丁格尔的函数（结果曲线）的参数。许多使用过测试器的人肯定看到，期望值既可以是零，也可以是非零。也就是说，使用TS输入参数，该策略可以被转移到马汀格尔，也可以从马汀格尔中取出。从理论上讲，这似乎与Doub的所谓同义词没有任何关系，因为他明确指出不可能仅通过投注频率或其大小来控制（不）马丁格尔。但是，我们将在以后考虑这种情况。我们的任务是提取利润，而不是疑惑的同义词。现在我们只考虑到预期在一定程度上是可控的，但现在只考虑到历史数据。 现在问一个难题：一个交易策略的输入参数在优化后可以取什么值？ 我不认为很多人会对答案思考很久。特别是当涉及到将TS应用于我们自己的真实货币时。 我将尝试回答。即使在历史数据上也能获利，更不用说远期、模拟和实值了，我们需要有最小值的极值。 许多人已经在颠倒黑白，对这一尚未得到证实的论断提出了相当合理的论据。 因此，我不对讲座进行总结，而是希望听到反对或支持的论据。 人们甚至可以尝试得出某种推论，从而得出正确的答案。即。 为什么一些选择极端值与最大值的交易者却在远期测试中没有获得任何利润？ 或者更进一步，试图证明为什么我们需要最小的极值--最底部--而不是高点和低点之间的中间值？ 为了解决上述问题，这个最小极点必须满足什么具体条件？ Yury Reshetov 2009.12.16 22:14 #12 grasn >> : 你看，理解问题的本质是很重要的。我提议科学地总结一下上面所说的内容。 1.给出：某行有 2.不给，但我们想得到什么？ 3.没有开发.... 同事们，正如他们所说的，一个正确制定的问题是解决方案的50%！这就是为什么我们要把它作为一个问题。在我看来，我们现在又一次（无数次）处于......的边缘。的新认识 ....的橡树定理! 只有当它在本质上被正确制定，而不是在无关紧要的琐事中，这些琐事只会妨碍和分散对这个问题的解决。 这就像老师问你二的几倍是多少，你回答（因为你不知道答案），为了 "科学 "的目的，问问题到底是关于什么的：苹果、妓女，等等。 Erick Mustaf 2009.12.16 22:29 #13 grasn >> : 你在玩什么把戏？至少放1.00000001，它不仅仅是1。顺便说一下，我想问问那些放 "+1 "的人是什么？粗略地说，衡量的是什么，在什么地方？ 那是概率女士! 总是有一个正的概率（即>0），即话题商提交的信息可以对当前交易的预期产生积极影响。 自然，论坛形式的论述需要一个额外的过滤器来将种子与外壳分开。没有必要拘泥于修辞，因为我相信你的感觉是很清楚的，除非你的任务是故意冷却作者的创造性探索的冲动。 都是我的看法，没有冒犯的意思! Сергей 2009.12.16 22:40 #14 BLACK_BOX >> : 这就是概率夫人！ 总是有一个正的概率（即>0），即话题提供者提供的信息可以对当前交易的预期产生积极影响。 自然，论坛的展示形式需要一个额外的过滤器来将种子与外壳分离。没有必要拘泥于修辞，因为我相信，对你来说，意思是很清楚的，除非你的任务不是故意冷却对作者的创造性探索的冲动。 都是我的看法，没有冒犯的意思! 现在不一样了，应该更早，很多时候，也就是相当早。在佛经中关于苹果和妓女的问题的例子让我很生气。我放弃了，让他创造性地发展吧，我并不反对，只是想弄明白这有什么意义。 PS：要注意概率，即使是1的值在这里也没有起到任何作用，观察者只是没有耐心去获得整个 "可呈现的 "样本 :o) Олег 2009.12.16 23:06 #15 Reshetov писал(а) >> 为了即使在历史数据上获利，更不用说远期、模拟和真实数据了，我们需要一个有最低限度的极值。 一个有最小值的极值是IR的最小值（负值）？ 为了解决上述任务，这个最小极点必须满足什么具体条件？ 你可以绘制正向优化的MO(1)对MO(2)的依赖性，并选择参数，在该参数下MO>0&&M0(1)=MO(2) [删除] 2009.12.16 23:49 #16 Reshetov >> : 第2讲。让我们继续前进。 很容易看出，零期望值是一个马丁格尔。 我提议从一个定义开始。在这种情况下，我们不难注意到概念的替换。 Avals 2009.12.17 07:49 #17 Reshetov писал(а)>> 为了解决上述问题，这个极小极点必须满足什么具体条件？ 它应该是尽可能大的，最好在零以上？:) PapaYozh 2009.12.17 08:32 #18 grasn писал(а)>> 你为什么这么小气？至少放1.00000001，它不仅仅是1。顺便说一句，都想问better，"+1 "什么？粗略地说，衡量的是什么，在什么地方？ +1票支持。 这就是这个条目的意思。 PapaYozh 2009.12.17 08:35 #19 关于所谓的 "讲座"--它有点杂乱无章。 而马丁格尔与此有什么关系？ Yury Reshetov 2009.12.17 08:36 #20 timbo >> : 我建议我们从提供定义开始。在这种情况下，不难发现概念的替换。 在这种情况下，很难注意到这种替换，因为没有任何东西可以与之比较，也就是说，不知道什么东西被替换成了什么。至少有两个定义需要或多或少地相互矛盾，以便发现替换。 因此，我给出了我的定义。 对于玩特定游戏的特定玩家来说，马丁格尔是一种策略，由这个玩家在这个游戏中选择，并在这个游戏规则的框架内，在此期间，这个玩家在这个游戏中所有游戏结果的算术平均值将随着游戏数量的增加而趋于零。 如果你个人对这个定义不满意，认为它是对术语的替换，请提供你认为更准确的另一个定义。 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
第2讲。让我们继续前进。
优化
试图解决这个问题的手段之一是利用历史数据优化一些交易策略。我不会具体说明具体是如何实现的，因为有很多方法，例如：使用神经网络实现最小残差RMS，计量经济学模型与残差细化，极值搜索的遗传算法，极值搜索的梯度方法，科学方法--详尽地尝试各种变体，对这些变体的顺序应用不同的排序，等等。
假设我们有一个算法形式的交易系统。该交易系统只有一个输入参数。该交易系统是用MQL4编写的，这意味着有少量的优化工具可供选择--MT4交易终端内置的策略优化器。
我们采取该策略，设置单一输入参数的步骤，禁用遗传算法，通过数学期望值启用搜索极值，并通过整个范围运行。其结果是某种曲率：沿垂直线的期望值和沿水平线的我们的TS的输入参数值。假设所产生的曲率有多个极值，其中一些在零期望报酬之上，一些在零期望报酬之下，而且很有可能某一部分极值落在0上（这不一定是真的）。
很容易看出，零期望值是一个马丁格尔。而输入参数是管理马丁格尔的函数（结果曲线）的参数。许多使用过测试器的人肯定看到，期望值既可以是零，也可以是非零。也就是说，使用TS输入参数，该策略可以被转移到马汀格尔，也可以从马汀格尔中取出。从理论上讲，这似乎与Doub的所谓同义词没有任何关系，因为他明确指出不可能仅通过投注频率或其大小来控制（不）马丁格尔。但是，我们将在以后考虑这种情况。我们的任务是提取利润，而不是疑惑的同义词。现在我们只考虑到预期在一定程度上是可控的，但现在只考虑到历史数据。
现在问一个难题：一个交易策略的输入参数在优化后可以取什么值？
我不认为很多人会对答案思考很久。特别是当涉及到将TS应用于我们自己的真实货币时。
我将尝试回答。即使在历史数据上也能获利，更不用说远期、模拟和实值了，我们需要有最小值的极值。
许多人已经在颠倒黑白，对这一尚未得到证实的论断提出了相当合理的论据。
因此，我不对讲座进行总结，而是希望听到反对或支持的论据。
人们甚至可以尝试得出某种推论，从而得出正确的答案。即。
为什么一些选择极端值与最大值的交易者却在远期测试中没有获得任何利润？
或者更进一步，试图证明为什么我们需要最小的极值--最底部--而不是高点和低点之间的中间值？
为了解决上述问题，这个最小极点必须满足什么具体条件？
你看，理解问题的本质是很重要的。我提议科学地总结一下上面所说的内容。
1.给出：某行有
2.不给，但我们想得到什么？
3.没有开发....
同事们，正如他们所说的，一个正确制定的问题是解决方案的50%！这就是为什么我们要把它作为一个问题。在我看来，我们现在又一次（无数次）处于......的边缘。的新认识 ....的橡树定理!
只有当它在本质上被正确制定，而不是在无关紧要的琐事中，这些琐事只会妨碍和分散对这个问题的解决。
这就像老师问你二的几倍是多少，你回答（因为你不知道答案），为了 "科学 "的目的，问问题到底是关于什么的：苹果、妓女，等等。
你在玩什么把戏？至少放1.00000001，它不仅仅是1。顺便说一下，我想问问那些放 "+1 "的人是什么？粗略地说，衡量的是什么，在什么地方？
那是概率女士!
总是有一个正的概率（即>0），即话题商提交的信息可以对当前交易的预期产生积极影响。
自然，论坛形式的论述需要一个额外的过滤器来将种子与外壳分开。没有必要拘泥于修辞，因为我相信你的感觉是很清楚的，除非你的任务是故意冷却作者的创造性探索的冲动。 都是我的看法，没有冒犯的意思!
这就是概率夫人！
总是有一个正的概率（即>0），即话题提供者提供的信息可以对当前交易的预期产生积极影响。
自然，论坛的展示形式需要一个额外的过滤器来将种子与外壳分离。没有必要拘泥于修辞，因为我相信，对你来说，意思是很清楚的，除非你的任务不是故意冷却对作者的创造性探索的冲动。 都是我的看法，没有冒犯的意思!
现在不一样了，应该更早，很多时候，也就是相当早。在佛经中关于苹果和妓女的问题的例子让我很生气。我放弃了，让他创造性地发展吧，我并不反对，只是想弄明白这有什么意义。
PS：要注意概率，即使是1的值在这里也没有起到任何作用，观察者只是没有耐心去获得整个 "可呈现的 "样本 :o)
Reshetov писал(а) >>
为了即使在历史数据上获利，更不用说远期、模拟和真实数据了，我们需要一个有最低限度的极值。
一个有最小值的极值是IR的最小值（负值）？
为了解决上述任务，这个最小极点必须满足什么具体条件？
你可以绘制正向优化的MO(1)对MO(2)的依赖性，并选择参数，在该参数下MO>0&&M0(1)=MO(2)
第2讲。让我们继续前进。
很容易看出，零期望值是一个马丁格尔。
我提议从一个定义开始。在这种情况下，我们不难注意到概念的替换。
为了解决上述问题，这个极小极点必须满足什么具体条件？
它应该是尽可能大的，最好在零以上？:)
你为什么这么小气？至少放1.00000001，它不仅仅是1。顺便说一句，都想问better，"+1 "什么？粗略地说，衡量的是什么，在什么地方？
+1票支持。
这就是这个条目的意思。
关于所谓的 "讲座"--它有点杂乱无章。
而马丁格尔与此有什么关系？
我建议我们从提供定义开始。在这种情况下，不难发现概念的替换。
在这种情况下，很难注意到这种替换，因为没有任何东西可以与之比较，也就是说，不知道什么东西被替换成了什么。至少有两个定义需要或多或少地相互矛盾，以便发现替换。
因此，我给出了我的定义。
对于玩特定游戏的特定玩家来说，马丁格尔是一种策略，由这个玩家在这个游戏中选择，并在这个游戏规则的框架内，在此期间，这个玩家在这个游戏中所有游戏结果的算术平均值将随着游戏数量的增加而趋于零。
如果你个人对这个定义不满意，认为它是对术语的替换，请提供你认为更准确的另一个定义。