Ist es richtig, dass Walk-Forward eine Auto-Optimierung ist? Ist die Clusteranalyse demnach eine Auto-Optimierung?
Nicht ganz. Die Auto-Optimierung ist ein in den EA eingebauter Algorithmus, der die EA-Parameter "on the fly" anpasst (ich habe es in meinem Blog auf Englisch, in mehreren Teilen - der Anfang). Walk-forward ist eine Emulation dieses Prozesses auf der Geschichte, nicht online, und der Tester macht die Optimierung, aber der EA kann sich nicht selbst optimieren - wenn es könnte, dann gäbe es keine Notwendigkeit für WFO - Sie führen Sie einfach den EA in den Tester von morkovkins und erhalten einen vollständigen Bericht über die forward. Außerdem werden die Ergebnisse der Clusteranalyse nicht automatisch auf den nächsten Schritt des Walkforwards oder der einfachen Optimierung angewendet. Dies ist wahrscheinlich in einigen Programmen implementiert.
- www.mql5.com
Wenn Auto-Optimierung im Tester, kann es auch online implementiert werden. Im Allgemeinen, danke, ich verstehe.
Dieser Fall kann für Expert Advisors ohne Quellen implementiert werden.
Wenn Auto-Optimierung im Tester, kann es auch online implementiert werden. Wie auch immer, danke, ich habe es.
Dieser Fall kann für Expert Advisors ohne Quellen implementiert werden.
MQL5 hat noch keine API für die Tester-Verwaltung, so dass die Online-Auto-Optimierung durch den Tester nur in einer "Krücke" Version möglich ist.
MQL5 verfügt noch immer nicht über eine API für die Testerverwaltung, so dass die automatische Online-Optimierung durch einen Tester nur in einer "Krückenversion" möglich ist.
Im Moment sehe ich keine Einschränkungen.
Hallo. Könnten Sie mir bitte sagen, ob es möglich ist, einen ähnlichen Ansatz mit MT5 unter Verwendung des folgenden Algorithmus zu realisieren:
1. eine Optimierung auf einem Segment (z.B. einem Monat), dann ein Test auf dem nächsten Segment (z.B. auch einem Monat) mit den Parametern des besten Gewinns / der höchsten Anzahl von Trades oder anderen benutzerdefinierten Parametern.
2. Verschieben Sie für einen bestimmten Zeitraum (z. B. wieder einen Monat) und zeichnen Sie die Ergebnisse in einer Datei auf. Zum Beispiel - lassen Sie uns das Jahr 2018 untersuchen.
1 Monat - Optimierung, 2 Monate Test mit den Einstellungen mit dem besten Gewinn - Aufzeichnung der Ergebnisse
2 Monate - Optimierung 3 Monate Test mit den Einstellungen mit dem besten Gewinn - Aufzeichnung der Ergebnisse
......
11 Monate - Optimierung 12 Monate Test mit den Einstellungen mit dem besten Gewinn - Aufzeichnung der Ergebnisse?
Hallo. Könnten Sie mir bitte sagen, ob es möglich ist, einen solchen Ansatz mit MT5-Mitteln nach dem folgenden Algorithmus zu implementieren:
1. eine Optimierung auf einem Segment (z.B. einem Monat), dann ein Test auf dem nächsten Segment (z.B. auch einem Monat) mit den Parametern bester Gewinn/größte Anzahl von Trades oder anderen benutzerdefinierten Parametern.
2. Shift für einen bestimmten Zeitraum (z.B. wieder einen Monat) mit Aufzeichnung der Ergebnisse in einer Datei. Zum Beispiel - lassen Sie uns das Jahr 2018 untersuchen.
1 Monat - Optimierung, 2 Monate Test mit den Einstellungen mit dem besten Gewinn - Aufzeichnung der Ergebnisse
2 Monate - Optimierung 3 Monate Test mit den Einstellungen mit dem besten Gewinn - Aufzeichnung der Ergebnisse
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11 Monate - Optimierung 12 Monate Test mit den Einstellungen mit dem besten Gewinn - Ergebnisse aufzeichnen?
Darum geht es in diesem Artikel. Derzeit implementiert, ohne den ursprünglichen EA zu bearbeiten.
Es wird durch die Mittel der automatischen Kontrolle des Testers getan. Ich habe noch nicht die Zeit gehabt, die fertige Lösung zu posten.
Genau darum geht es in diesem Artikel. Derzeit implementiert, ohne den ursprünglichen EA zu bearbeiten.
Es wird durch die Mittel der automatischen Kontrolle des Testers getan. Ich habe noch nicht die Zeit gehabt, die fertige Lösung zu posten.
Danke, wird das funktionieren, wenn ich meinen EA dort einsetze?
#include <WalkForwardOptimizer.mqh> ... int OnInit(void) { // Ihr funktionierender Code ist hier ... // optional, Voreinstellung wfo_built_in_loose wfo_setEstimationMethod(wfo_estimation, wfo_formula); // optional, Voreinstellung DBL_MAX wfo_setPFmax(100); // optional, Standardwert false // wfo_setCloseTradesOnSeparationLine(true); // obligatorisch, alle Parameter aus der Header-Datei int r = wfo_OnInit(wfo_windowSize, wfo_stepSize, wfo_stepOffset, wfo_customWindowSizeDays, wfo_customStepSizePercent);...............
Danke, wird das funktionieren, wenn ich meinen EA dort einfüge?
Das ist für den Autor des Artikels. Aber es ist immer noch für Programmierer konzipiert.
Danke, wird das funktionieren, wenn ich meinen EA dort einfüge?
Der angegebene Code ist unvollständig - Sie müssen einige weitere Handler verwenden - es ist in den Beispielen. Aber Sie brauchen die Bibliothek selbst (nicht nur die Header-Datei). Wenn Sie die Bibliothek erworben haben, schreiben Sie uns bitte privat.
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Neuer Artikel Walk-Forward-Optimierung in MetaTrader 5 - mit eigenen Händen :
Im Artikel werden verschiedene Herangehensweisen betrachtet, die es erlauben, eine Walk-Forward-Optimierung mithilfe des eingebauten Testers und Hilfsbibliotheken in MQL genau zu emulieren.
Es bleibt nur diesen Mechanismus als eine Walk-Forward-Optimierung anzupassen. Dafür müssen wir sicherstellen, dass die Optimierung nur nach den Kennzahlen des Handels in jedem Fenster W durchgeführt wird, und sie alle nachfolgenden Testperioden S ignoriert. Dafür kann man benutzerdefiniertes Optimierungskriterium in den Einstellungen des Testers auswählen, es in der Bibliothek basierend auf den Trades innerhalb des aktuellen Fensters W berechnen und es mithilfe des Event-Handlers OnTester in den Tester zurückgeben. Darüber hinaus muss die Bibliothek die Kennzahlen des Handels in jeder nachfolgenden Testperiode S berechnen und speichern. Nach dem Abschluss der Optimierung werden wir eine Vielzahl von Sets von Parametern für jedes Fenster W mit einer Verschiebung um i Schritte haben, aus denen der beste Set ausgewählt wird. Nach der Nummer des Durchlaufs können wir direkt die Kennzahlen des Handels in der nachfolgenden Testperiode S erhalten. Wenn wir diese vereinen, erhalten wir einen vollständigen Bericht über das Forward-Testen innerhalb von D.
Abb.1 Bildung eines Walk-Forward Tests
Autor: Stanislav Korotky