Где грань между подгонкой и реальными закономерностями? - страница 4

А я и не говорил, что OOS должен быть больше или равным обучающей выборке.

Я говорю о том, что с уменьшением размера OOS, то бишь с увеличением актуальности оптимизации, снижается репрезентативность самой OOS. То есть, очень быстро достигается то самое седло, о котором Вы верно упоминали, возникает очень неприятный эффект оптимизации при излишне малом OOS, при котором оптимизируется ТС на OOS, а не на обучающей выборке - "обучение наоборот".

Как всегда, золотая середина где то посередине. :) И эта середина для каждой конкретной ТС находится в разных местах.

Короче, нет и не может быть четких рекомендаций, какого размера должен быть OOS. Можно уповать только на свое чутье и на опыт.

подгонка второй инстанции...

;)

С этим ваще беда - всё выше и выше...

Не соответствует возрасту.

;)

Это зависит от многих факторов, а главная зависимость - от самой системы. Например:

1.Большая выборка - ну это всегда хорошо, если на 6000 подряд работает стабильно - почему бы и ещё не поработать?

2.Соответствие некоторым ожидаемым характеристикам - например, ожидается влияние какого-то события на рынок и оно подтверждается историей - то можно принять во внимание и не очень большую выборку, скажем, около 100 событий, а то и меньше.

3.Соответствие параметров некоторым ожидаемым. В принципе - то же, что и п.2, но с другого боку - например, для трендовых систем %% выигрышных сделок и отношение среднего профита к убытку примерно понятно какие будут.

Ну и т.д.

А самое главное - 100% рабочего способа нет. Хотя, с инженерной точки зрения, он есть - называется "диверсификация". :)

:о)..Ожидаемый ржач .. Но реально статистика по круче оч многих тс. Просто стереотипы, навязанные системой многим не позволяют выйти из круга, по которому ходят.Это из серии учебников по ТА, где всё начинается со скользящих средних.. Вопрос - нах их изучать, если всё направление с усреднением данных полный хлам.Они в лучшем случае показывают настоящее.Я говорю про ВСЕ индикаторы вшитые в мт :о).. Ну кроме может зигзага, от которого в прочем то же как с козла молока. И где идти? Как говорят у нас на Дерибасовской.. Вот и изгаляемся :о)..

Расскажите плз. где вы таки получили такую статистику?

А это собирательный материал.Два года преподавал в одной биржевой академии ТА.. Грубо 60 недель по 10 - 15 человек - около 700 человек, из которых через пару лет я вижу только человек 20.И это не значит, что все из них зарабатывают. Зарабатываю только я :о))

Нибора! Ты?

;)

Дело в том, что таки утверждения без указания периода времени и способа как их получили- полностью бессмысленны. даже для преподавателей.

А реальную статистику например rann выкладывал. Но она тоже не по клиентам, а по счетам.

Чутья здесь не нужно никакого. Периоды Sample и OOS при использовании нейросетевых пакетов подбираются эмпирически единожды под конкретные входы и впоследствии уже не меняются. Т.е. если входы НС адекватны, то все остальное - дело техники, а не интуиции.

Что касается тестера МТ, то тут все гораздо сложнее, потому что, как уже упоминалось, нет возможности отделить мух от котлет, т.е. оптимизируемую выборку от форвардной и уловить момент, когда оптимизация начинает переходить в подгонку, практически невозможно. Точнее можно вручную пытаться прерывать оптимизацию и гонять форварды, постепенно увеличивая количество проходов, чтобы поймать момент, но с учетом того, что время оптимизации может быть немалым, а для форвардов каждый раз нужно менять дату, то интерес к такому подходу падает ниже плинтуса.

Не понял..