与优化器合作的原则和避免适应的基本方法。 - 页 3

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为什么一个模式需要静止性？假设我们有一个工作模式。其发生的时间分布是刚性的非正态的。 这种模式的主要特征也是非稳态的，并随时间浮动。那又怎样？主要条件只有一个，--就是它继续出现而不是消失。简单地说，我们的MO将是非稳定的，但仍然是积极的，这是主要的。另一个问题是，非平稳性使寻找这些模式的工作严重复杂化。我们不能依靠标准的统计方法来识别它，并在这个过程中使用它。 例如，如果它，在去年每天都出现，今天突然消失，统计学会说--模式不再起作用。 但这不是真的，因为它在它喜欢的时候出现，并没有义务产生固定的特征。这是它的属性，在根本层面上决定了重新优化算法的必要性。因为无论如何，我们都是在用固定的参数工作，这些参数只在历史上完美地对应于一个特定的模式。明天会略有不同，这意味着将从我们拟合的极值中发生转变。

而这只是为了熬过明天的转变。而我们可以利用相对稳定的规律性，或（和）足够粗略的（简单的）识别 和 处理方法来生存 ，它们的粗略估计将允许规律性本身在足够宽的范围内变化。

这是我的理由，为什么简单的方法通常比复杂的方法更有效，以及为什么首先在市场上赚钱成为可能。

 
ask: 一个口头上的平衡者，仅此而已。你必须定义你的系列是非平稳的还是有规律的。因为我的心灵不知为何不能理解 "非平稳序列的规律性 "这句话，我理解为你已经发现了非平稳序列的规律性？


我做了一些调查，我发现 -

静止性是 一个过程不随时间改变其特征的属性。

因此，一个非平稳序列会随着时间的推移而改变其特征。但这并不意味着其中不可能有一个模式。

你把非稳态的金融系列和混乱系列混为一谈。混乱的序列不可能有规律性，但随着时间的推移改变其特征的非稳态序列可以。此外，可能有一些规律性的东西预先决定了这些变化。

即使乍一看，在金融系列中也可以看到一些规律性的东西------。

以趋势形式出现的明显的上升和下降运动。一个模式？- 一个模式。

一个明显的不确定的侧向运动，作为一个平面。常规性？- 定期性。

肩部-头部，旗帜和其他形状。常规性？- 定期性。

还有更多......)))))

 
C-4:

为什么一个模式需要静止性？假设我们有一个工作模式。其发生的时间分布是刚性的非正态的。这种模式的主要特征也是非稳态的，并随时间而浮动。那又怎样？主要条件只有一个，--就是它继续出现而不是消失。简单地说，我们的MO将是非稳定的，但仍然是积极的，这是最主要的。另一个问题是，非平稳性使寻找这些规律性的工作严重复杂化。我们不能依靠标准的统计方法来识别它并在这个过程中使用它。例如，如果它这个模式在过去一年中每天都在出现，而今天突然消失了，统计学会说这个模式不再起作用。但这不是真的，因为它想出现的时候就会出现，不需要产生静止的特征。这是它的属性，在根本层面上决定了重新优化算法的必要性。因为无论如何，我们都是在用固定的参数工作，这些参数只在历史上完美地对应于一个特定的模式。明天的模式将略有不同，这意味着将有一个从我们拟合的极端值的转变。


这就是准静态性--在一定范围内的摩的变化。也许这不仅仅是关于莫，但在这种情况下，它是我们最感兴趣的一个。

C-4:

而所有问题中的问题只是在明天的转变中生存。而我们可以用相对稳定的规律性或（和）足够粗略的（简单的） 识别方法来生存 ，并 与之 合作，使其粗略估计允许规律性本身在足够宽的范围内变化。

这是我的理由，为什么简单的方法通常比复杂的方法更有效，以及为什么首先在市场上赚钱成为可能。

所以可以有一个超级复杂的方法，但对模式的估计却相当粗糙)。这更多的是一个系统参数的数量和结果对其变化的敏感性的问题。如果参数的微小变化导致结果的变化，这不是好事。还有其他迹象。我最近刚在这里写了关于这个问题的文章https://www.mql5.com/ru/forum/137614/page5

 
Avals:
尽量不要总是吃剩下的东西，而是有选择地分块吃。如果你知道如何在一行中确定这种块的开始和结束（当然不是事后的），这就足以进行交易了。如果不是，你需要改变模型。
再次强调：没有固定的块状物。
 
faa1947:
再次强调：没有固定的作品。


再次强调：你希望在交易中获得正值，并且不超过预定的损失。这是从入口到出口的准稳定部分。而它们当然是在交易的价格系列上。

股权增量是准稳定的，正摩的变化最好是在小范围内。否则，就不需要这种公平性和产生这种公平性的制度。

 

faa1947: Еще раз: не бывает стационарных кусов.

例如，该趋势是否是一个固定的作品？
 
Avals:


再次强调：进入一个交易，你想获得正摩，并且不超过预定的损失？这是从交易进入到退出的准稳定期。

这就是这个主题的意义所在。

事实上，它是准稳态的，在预测中它是非稳态的。检验，包括正向检验，是准稳定的，而未来是非稳定的，因此，检验没有告诉我们什么。有必要将未来的商数转化为一个准稳定状态。这只能通过模拟非平稳性来实现，至少是部分模拟。

 
faa1947:

这只能通过建立非平稳性模型来实现，至少是部分地。

谁能说反对呢，那就去做吧）)但无论如何，在对市场变化进行建模时，你必须依靠它在过去的统计数据和某种不变的模型。也就是说，只有这个模型的参数根据最近的历史发生变化。适应性是TS的一个正常属性 :)
 
不过，我还是想知道这个趋势到底是不是一个固定的作品？
 
Avals:
谁介意呢，做个模型吧）)但无论如何，在对市场变化进行建模时，你必须依靠它在过去的统计数据和某种不变的模型。也就是说，只有这个模型的参数根据最近的历史发生变化。适应性是TS的一个正常属性 :)
适应性本身，它并没有解决非平稳性的问题。有许多技术和方法来模拟非平稳性。因此，至少可以减少非稳态残差的扩散。
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