Vita писал(а)>> Я, к примеру, после отметания результатов: сделок < 50; матожидание < 50 и прибыльность < 2 не испытываю пробелемы выбора среди тысячи результатов, т.к. остаются либо случайные залетные, либо кластер, но нынче модно говорить облако. Из облака я для себя позволил автомату выбирать у кого больше Прибыль * Прибыльность / Просадка в %.
Т.е. если я правильно понял, как бы оценивать не результат, а качество сделок, насколько сделки отвечают тому, что заложено в систему?
Надо покрутить в голове.
一般来说，是的。最主要的是能够尽可能地看到交易的图片。即使过滤器错过了危险的交易，你也应该以某种方式标记它们，看看它们被触发的几率。如果过滤器在交易触发的概率上的风险比主信号的半径更接近，那么这个过滤器将在未来设置。而如果它吃掉了很大一部分盈利的，那就不好了。把所有在信号最近的开放半径内的东西都打开，并试图保持它，这是比较容易的。最主要的是明确界定半径。
如果TS盈利良好，所有可能的交易都被打开，只有缩水破坏了画面，那么这种疾病也有治愈的可能......
最主要的是让所有行业都在你的眼前。
继续读，继续读...
我忘了告诉你，我给出的公式只适用于按比例增加的批次。
А как же распределение результатов сделок . Львиная доля прибыли может быть и в начале исследуемого периода .
我喜欢它。我们用天文时间进行交易，而不是用滴答时间。在时间上与交易数量成正比的专家顾问可以显示出一条近乎理想的直线，尽管它将是 "不那么好"，说得不好听一点：一半的利润是在开始时，在头100次交易中，在第一年赚到的，而另一半是在最后100次交易中，但在五年内（也是一条直线，具有相同的斜率，因为有大约相同数量的成功交易）。让我们考虑一下形式化的问题，类似于系统的相对利润对时间间隔本身的依赖性。
当然，不存在也不可能有一个单一的优化标准。那么，从形式上看，可以从几十个不同的标准中做出这样一个标准，但它有什么用呢？
Единого критерия, конечно, нет и не может быть. Ну формально такой можно составить из пары десятков разнородных критериев, но какой от него толк?
Mathemat， 请问您的意见--在担心按积分指数过滤之前，应该为参数设置什么阈值：交易数量、预期报酬率和盈利能力，比如说，优化一年的时间？例如，在拒绝了以下结果后：交易<50，预期报酬<50，利润率<2，我在成千上万的结果中选择没有问题，因为我有随机飞入或集群，但现在它叫云。从云端，我让机器选择谁有最高的利润*利润率/缩减率（%）。
我想知道您对今年优化期间的交易数量、预期回报和盈利能力的专家意见。
Vita писал(а) >> Я, к примеру, после отметания результатов: сделок < 50; матожидание < 50 и прибыльность < 2 не испытываю пробелемы выбора среди тысячи результатов, т.к. остаются либо случайные залетные, либо кластер, но нынче модно говорить облако. Из облака я для себя позволил автомату выбирать у кого больше Прибыль * Прибыльность / Просадка в %.
维塔，原则上可以。预选是通过交易数量、m.o.s.和PF来进行的，而最终的筛选是通过一个相当不错的积分标准和 "浊度 "来进行的。也就是说，事实上，整个程序涉及到按大约五个不同的标准进行过滤。
预检数字本身（m.o.，希望是在旧的满分，即在四位数？我可能会增加交易的最低数量（例如，增加到200个），以提高结果的统计有效性。
顺便说一下，这 篇文章很有意思。我喜欢回归理论，它可能值得实施......
利润*利润率/缩减率（%）。这很好，但为了测试期不影响利润指数，最好用每天的利润百分比（对于按比例增长的手数），或每天的利润指数（对于固定手数）来代替。如果你不知道如何计算每天的百分比，这里有一个公式。
Pr - 每天/每次交易的百分比
Days_Sdelki - 天数或交易数（取决于目的，交易百分比，或每天的百分比）
Bal_begin - 期初的余额
Bal_end - 期末的余额
Pr=(MathExp(((1/Days_Sdelki)*(MathLog(Bal_end/Bal_begin))))-1)*100;
或者这里有一个函数
double Procent(double Days_Sdelki,double Bal_begin,double Bal_end)
{
if(Days_Sdelki>1 && Bal_begin!=0) return((MathExp((1/Days_Sdelki)*(MathLog(Bal_end/Bal_begin))))-1)*100) ;
else return(0) ;
}
我引入了一个有用的变量，并正在测试我的公式的一个新版本。
PipBar - 点数/条（所有交易的点数之和除以所用条数）。
PF - 利润系数
SdDay - 每天的交易数量
ProcDay - 每天的利润百分比(有对数的复杂公式)
MD - 最大缩减量
SrD - 平均缩减量（每个订单的缩减量之和除以订单数量）。
如果(PF>3)，Vigoda=2*SdDay+(PipBar/10)+(10*(ProcDay/((MD+SrD)/10))。
否则Vigoda=(PF-1)*SdDay+(PipBar/10)+(10*(ProcDay/(MD+SrD)/10))。
到目前为止，这只是一个试验性的变体，但我已经对结果很满意了......