也许我们会走运 "的咨询师 - 页 5

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yosuf:
讽刺的是，人们不理解。
这不是讽刺。一句警告：三西格玛法则在交易中不起作用。
 
yosuf:
应用主题的话题，使你的专家顾问违背你的逻辑而获利，结果是 "你显然没有足够的基本知识来理解甚至是这样一个简单的问题"，这是很难受的。

想象一下， ，你每天在换外套时抛出一枚硬币。

你很快意识到，在你穿着红色，然后是蓝色，绿色，蓝色，紫色，你的外套的顺序中，你得到了尾巴。

你去找你的朋友，和他争论说，现在穿上了绿色夹克，你又会得到尾巴。

EA的优化器做了同样的事情，它找到了一个随机参数，在这个参数上你获得了利润，相信你会根据EA的当前参数继续获得利润是很荒谬的。

 
vasya_vasya:

想象一下， ，你每天在换外套时抛出一枚硬币。

你很快意识到，在你穿着红色，然后是蓝色，绿色，蓝色，紫色，你的外套的顺序中，你得到了尾巴。

你去找你的朋友，和他争论说，现在穿上了绿色夹克，你又会得到尾巴。

EA优化器也做了同样的事情，它找到了你获利的随机参数，相信你会根据当前的EA参数继续获利，这是荒谬的。

但是，请问，一整年有61笔盈利的交易，只有6笔亏损的交易，到底能不能说明问题？十倍的领先真的要归咎于差异吗？
 

你可以注销更多，只要在优化止损和利润时计算出一个EA可以有多少个变体就可以了

(数以万计)

这是地球上更多种类的夹克衫。

 
yosuf:
但是，一年中61次盈利和只有6次亏损的交易到底能不能告诉我们什么？十倍的优势可以归咎于变异吗？

这表明在尾部（钟形的底部）区域有一个可怕的不平等分布。也就是说，低概率密度（尾部）事件的概率比正态分布中高得多，代价是同一分布中概率较高的事件（钟顶）略有减少。因此，三西格玛不是极限。

这是对历史数据进行 "成功 "拟合的主要原因之一。

附注：在正态分布 下，出现 三个σ的概率 小得可以忽略不计：0.0027

 
yosuf:
我把这个学术机会留给你。

我是什么，一个头部受伤的人吗？
 
yosuf: 但是，全年61次盈利和只有6次亏损的交易是否意味着什么？能否将十倍的优势归结为差异性？

样本量太小了。例如，这个61比6的比例很可能变成40比27。如果我们考虑到SL ~ 2*TP的可能情况，我们可能会得到小于1的利润系数。而这大致上就是图片所显示的情况（如果不是更糟糕的话）。

但610到60已经是一个非常严重的出价，即使是在目前的SL与TP的比例下。

 
Mathemat:

样本量太小了。例如，这个61比6的比例很可能变成40比27。而如果我们考虑到SL>TP的可能情况，我们可能会得到一个小于1的利润系数。

在这里，610到60（有相称的SL和TP）已经是一个严肃的出价。

如果我们假设所有的通行证都导致了大约700个交易。

我们有10 000次的优化。

没有一个选项达到640比60的比例的几率有多大？

 
vasya_vasya:

假设所有通行证都能产生约700个交易。

我们有10,000次的优化。

没有一个选项符合640比60的比例，这个概率是多少？

问题的条件并不足以得到解决。你没有给出700个交易的频率。

而主要的问题不是很实际：正好是640比60--或者比这个比例更好的东西？

 
Mathemat:
问题的条件不足，无法得到解决。你没有给出700个交易的频率。

为简单起见，tp和sl的掉落频率相同。

是的，而且主要问题不是很实际：正好是640乘以60--或者比这个比例更好的东西？

任何更好的东西也能满足

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