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Lernperioden: Anzahl der Perioden, die für das Training des jeweiligen Abschnitts verwendet werden. Wenn Sie hier zum Beispiel 200 eingeben und für jeden Monat eine neue Prognose erstellt wird, dann wird das jeweilige Modell jeweils mit den 200 Perioden vor dem Monatsende trainiert.
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...jeweils mit den 200 Perioden vor dem Monatsanfang trainiert (wenn Abschnitt=Monat ... dann wird zum 01.xx.yyyy immer neu trainiert, d.h. die 200 Periode davor müssen verfügbar sein ???).
nrwrules
unregistriert
Ja, das habe ich auch so beobachtet und unter N+ Klassifizierungsmodell speichern auch schon angemerkt. Mir ist es bislang auch nicht gelungen, akzeptable HSe mit der WF-Version von NeuroClassify zu erstellen. Es werden, ganz genau wie Du beschreibst, deutlich weniger Trades generiert, also Trends sehr lange (auch durch live ganz sicher schmerzende und irritierende Konsolidierungspahsen) verfolgt, weniger Kluster als bei NeuroClassify als angemessen erachtet usw. usf.Bei meine experimenten mit WF komme ich auf deutlich weniger Trades, als ohne WF. Müsste nicht genau das Gegenteil der Fall sein, weil sich durch die kleineren Abschnitte viel häufiger die Richtung ändern müsste?
Gibt es irgend eine Strategie bzw. vorgehensweise, um zu optimalen Lösungen mit WF zu gelangen (außer jetzt GA auf alle relevanten Parameter loszulassen).
Zitat
es ist aber schon so weit klar, das der WF-Test immer nachgezogen wird und deshalb der Vergleich mit einer stationären Strategie LZR-TZR mit dem WF-Test nicht direkt möglich ist?
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Kann man in der letzten, rechten Registerkarte für Abschnitt auch die Anzahl von Perioden angeben, z.B. ein neuer Abschnitt soll alle 20 Perioden beginnen?
Quellcode |
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1 2 3 4 |
<Abschnitte const P: 20; (CUM(1) mod P) = 0 /> |
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Ein HS mit NC() gelingt mir im Moment noch nicht mit NCwf() weiter zu verbessern, d.h. eher das Gegenteil ist der Fall
nrwrules
unregistriert
Aber genau das ist es doch, was man sucht. Ein Setup, von dem man davon ausgehen kann (weil es ja mit NC-WF im "OoS-Bereich" getestet wird), dass es in verschiedenen Marktphasen gut performt. "Schade", dass eben das nur schwer umsetzbar ist. Ich ging anfangs davon aus, N+ erleichere diesen "Findungs"- bzw. Herleitungsprozess.Es ist auf jeden Fall schwieriger, mit der Walk-Forward-Variante eine gute Backtest-Performance zu erzielen, da der gesamte Datenbereich Out-of-Sample ist.
Das ist für mich als Anwender aber nicht der einzige Punkt, der die Vorteile des Paketes ausmacht:Zitat
Das gilt auch für WF-Variante wohl schon deshalb, weil es vorher gar
kein WF in Investox gab oder nzr sehr umständlich per Workaround.
nrwrules
unregistriert
Ich bin überzeugt, dass, wenn es so eine Software gäbe, man sie käuflich nicht erwerben könnte. Welchen (menschlichen) Grund sollte es auch geben, seinen "Goldesel" mit anderen zu teilen.Ich bin überzeugt das man nirgendwo eine Entwicklungssoftware kaufen kann, die auf Knopfdruck mit einem lächeln im Gesicht die Dukaten nur so ausspuckt.. Ist wohl eher was für die Märchenstunde! Man sollte schon bei den realen Fakten bleiben aber in dem Fall bringt N+ dem Entwickler eine Erleichterung und genannte Vorteile für den täglichen Workaround...
nrwrules
unregistriert
Zitat
Hier mal ein simples WF-Modell (P&F-EOD High/Low 25x4)) ohne viel Schnickschnack!
Zitat
wenn man die Abschnitte mit einer Berechnung definiert, kann man auch eine Optimierung einsetzen...
Dieser Beitrag wurde bereits 1 mal editiert, zuletzt von »sten« (2. Dezember 2009, 17:09)