Bewertung der Wirksamkeit von Filtern bei der Konstruktion eines ATC - Seite 4
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Die Verringerung der Trades wird sicherlich zu Änderungen der Bewertungsindikatoren der Strategie (des Sets) führen, das ist die Frage, wie sehr sie geändert werden können.Ein Beispiel: Ohne den Filter ergibt die Optimierung für die gesamte Bandbreite der Basisparameter einen durchschnittlichen Gewinn von 100k und 35% Verluste (verlorene Einlagen) bei durchschnittlich 500 Geschäften. Mit dem Filter beträgt der durchschnittliche Gewinn 10k und 5% Verluste bei durchschnittlich 250 Geschäften - der Gewinn ist um das Zehnfache gesunken und der Prozentsatz der schlechten Ergebnisse nur um 7, während die Anzahl der Geschäfte um das Zweifache gesunken ist - ist das gut oder schlecht? Welche ist die höhere Priorität?
Angenommen, es wird ein Experiment durchgeführt. Das Thema ist die Untersuchung der Auswirkungen eines bestimmten Faktors. In diesem Fall handelt es sich um die Wirkung eines Filters.
Es werden zwei Proben verglichen. Die erste Stichprobe ist der ursprüngliche Satz von Ergebnissen aller Transaktionen, die zweite Stichprobe sind die gefilterten Ergebnisse.
Die Nullhypothese ist, dass der Filter nicht funktioniert hat, die Alternativhypothese ist, dass der Filter etwas herausgefiltert hat.
Alex verpasst imho den ersten Schritt der Schätzung - die Erstellung von Verteilungen der Ergebnisse aller Geschäfte und die Suche nach Ausreißern und deren anschließende Entfernung. Andernfalls ist ein Indikator wie der "durchschnittliche Gewinn" nicht repräsentativ.
Dennis Kirichenko:
Alex, imho fehlt der erste Schritt bei der Schätzung - die Erstellung von Verteilungen der Ergebnisse aller Geschäfte und die Suche nach Ausreißern, um diese dann zu entfernen. Andernfalls ist ein Indikator wie der "durchschnittliche Gewinn" nicht repräsentativ.
Wie schlagen Sie vor, nach diesen Abweichungen zu suchen? Ich habe noch nicht ganz verstanden, worum es geht, aber ich vermute, es geht um die Normalisierung von Daten? Wenn es lediglich darum geht, unlogische Ergebnisse auszusieben, die nicht in den Rahmen der Strategietheorie passen, dann wird davon ausgegangen, dass dieser Schritt bereits vollzogen wurde, wenn es aber darum geht, die besonders auffälligen Ergebnisse auszuschließen, dann ist eine Begründung für ihren Ausschluss erforderlich.
Während ich im Gegenteil versuche, wenig attraktive, aber zulässige Varianten nicht auszuschließen, ist die Idee, dass der Markt veränderbar ist (in der Regel ist die Vielfalt seines Verhaltens bei verschiedenen Instrumenten sichtbar).
Wie schlagen Sie vor, nach diesen Ausreißern zu suchen? Ich verstehe nicht ganz, worum es geht, aber ich vermute, es geht um die Normalisierung von Daten? Wenn es nur darum geht, unlogische Ergebnisse auszusieben, die nicht in den Rahmen der Strategietheorie passen, dann ist dieser Schritt bereits vollzogen, aber wenn es darum geht, sehr auffällige Ergebnisse auszuschließen, dann brauchen Sie eine Begründung für ihren Ausschluss...
Imho ist es methodisch richtiger, nicht nach irgendwelchen Indikatoren zu suchen, um die Ergebnisse der Optimierung zu beschreiben und dann mit ihnen zu spielen, sondern 2 Stichproben zu vergleichen - vorher und nachher :-)
Und die Stichproben können aus beliebigen Ergebniskriterien bestehen. Ich habe oben über die Ergebnisse der Geschäfte geschrieben. Aber Sie können andere nehmen... Das ist übrigens eine interessante Aufgabe...
Es gibt also ein statistisches Verfahren. Ja, das stimmt - Bevölkerungselemente, deren Werte zu groß oder zu klein waren, werden entfernt. Ja, sie ist variabel. Aber das ist eine andere Frage. Die Idee dahinter ist einfach: Wir müssen beurteilen, ob der Filter die Leistung der Strategie beeinflusst hat oder nicht.
Ich bilde also den Durchschnitt aller Indikatoren - auf diese Weise werden Ausreißer ausgeglichen, richtig? Ich mache eine Faltung der Optimierungsergebnisse (mit einer Aufteilung in zwei Attribute - aber nur der Übersichtlichkeit halber - eines davon kann entfernt werden - d.h. eine der Optionen wird offensichtlich schlechter sein) und vergleiche die Faltung (es gibt Maximal- und Minimalwerte einiger Indikatoren und ihre Struktur als prozentualer Anteil von Ausreißern - und Sie haben sich die Datei immer noch nicht angesehen), nur um die Auswirkungen der Emissionen auszugleichen. Außerdem vergleiche ich insgesamt 13 Währungspaare separat durch Kauf und Verkauf. Als Ergebnis vergleiche ich 13*2*2=52 gemittelte Ergebnisse der Optimierung. Wenn der Filter global funktioniert, sollte er für alle Paare funktionieren, d.h. es sollte ein positiver Trend vorhanden sein.
Ich denke, es ist methodisch korrekter, nicht nach einigen Indikatoren zu suchen, um die Optimierungsergebnisse zu beschreiben und dann mit ihnen zu spielen, sondern zwei Stichproben zu vergleichen - vorher und nachher :-)
Und die Stichproben können aus beliebigen Ergebnisindikatoren zusammengesetzt sein. Ich habe oben über die Ergebnisse der Geschäfte geschrieben. Aber Sie können auch andere nehmen... Das ist übrigens eine interessante Aufgabe...
Muster sind nicht alles, sondern ein Teil - welches Attribut muss man nehmen, um diesen Teil auszuwählen?
Wenn es wirklich interessant ist, bin ich bereit, für eine detaillierte Analyse die Ergebnisse der Optimierung zu posten - zum Beispiel ein Paar ohne Filter und mit Filter - vergleichbare Daten.
Dann ist es wichtig, sich die Form der Stichprobenverteilung anzusehen. Wenn sie sich stark von der normalen unterscheidet, zum Beispiel ein paar Spitzen aufweist, ist das nicht gut... Das ist es also, kurz und bündig...
Proben sind nicht alle, sondern nur ein Teil davon - welches Attribut sollte verwendet werden, um diesen Teil zu unterscheiden?
Wenn es wirklich interessant ist, bin ich bereit, für eine detaillierte Analyse die Ergebnisse der Optimierung zu posten - zum Beispiel ein Paar ohne Filter und mit Filter - vergleichbare Daten.
Ja, Sie können es sich ansehen.
Alex, zuerst brauchst du 2 Beispiele(Optimierungsergebnisse):
1) das sind Durchläufe ohne Filter;
2) das sind Durchläufe mit Filter (nur hier sollten die Filterparameter nicht optimiert, sondern festgelegt werden).
Nein. Ausreißer werden berücksichtigt. Und sie können den Durchschnitt stark beeinflussen. Und das ist grundlegend falsch.
Was ist, wenn die Emissionen nicht zufällig sind?
Ja, das können Sie sehen.
Alex, zunächst brauchst du 2 Beispiele(Optimierungsergebnisse):
1) das sind Durchläufe ohne Filter;
2) das sind Durchläufe mit Filter (nur hier sollten die Filterparameter nicht optimiert, sondern festgelegt werden).
Die Datei enthält Optimierungsergebnisse ohne Filter und mit Filter 7 Filtervariablenpositionen - getrennt in separaten Blättern, so dass es keine Probleme beim Parsen geben sollte, und verschiedene Einstellungen werden eine Antwort auf die Frage geben, wie viel gefiltert werden soll.
Ich habe die schlechteste Option gewählt - EURUSD M15 Paar für 2013-2015 - nur kaufen.
Ohne Filterung:
Mit Filter - die Grenzen des Filterschalters in 7 Positionen sind auf dem Diagramm zu erkennen:
Dennis Kirichenko, gibt es genügend Daten oder ist Ihr Interesse erloschen?
Dennis Kirichenko, gibt es genügend Daten oder ist Ihr Interesse erloschen?
Ich werde es mir am nächsten Tag ansehen, tut mir leid, ich war sehr beschäftigt...
Gut, ich denke, es wird interessant und informativ sein!
Berechnen wir zunächst die deskriptiven Statistiken. Vor allem möchte ich wissen, ob es Ausreißer gibt.
Es gibt Ausreißer. Es handelt sich um die verlustreichsten Geschäfte mit einem Verlust von über 58.351,76.
Histogramm.
Die Idee ist, die Emissionen zu entfernen und sie weiter zu analysieren. Allerdings gibt es hier einige Ausreißer. Und sie zu entfernen ist eher ein methodischer Trick. Nach der aktuellen Form scheint die Verteilung mit Ausreißern nicht normal zu sein, was bedeutet, dass es einen Faktor gibt, der das Ergebnis stärker beeinflusst als andere.