Optimierung und Out-of-Sample-Tests. - Seite 2

[Candid]

leonid553:

In Anbetracht der obigen Ausführungen sehe ich folgende Möglichkeit:

Um einen einfachen zusätzlichen Expert Advisor zu erstellen, - und laden Sie alle erhaltenen Parametersätze nach der ersten Optimierung in ihn.

Jedes Set hat einen eigenen Index. Und dann fügen wir einfach diesen zusätzlichen EA anstelle des ersten in den Tester ein und optimieren ihn über die Probe hinaus, und der Optimierungsparameter wird die LOKALE ANZAHL der eingefügten Sets sein!

Das ist zwar etwas kompliziert, aber viel besser als eine manuelle Out-of-Sample-Optimierung ...

Das einzige, was wir brauchen, ist die Vielseitigkeit dieses Zusatzes.

Die Idee ist interessant. Als Implementierungsvariante: Expert Advisor in deinitfügt seine Parameter und Optimierungskriterien in die zu schreibende Dateiein. Nach Abschluss der Optimierung sortiert das Skript die Daten aus der Datei nach Optimierungskriterien, behält die festgelegte Anzahl der besten Parametersätze und schreibt sie in die schreibgeschützte Datei. Wenn die Optimierung gestartet wird, liest der Expert Advisor im Init diese Datei, usw. Mit anderen Worten: Sie benötigen keinen zusätzlichen Expert Advisor, sondern ein zusätzliches Skript.

[Leonid Borsky]

FION:

leonid553:

In Anbetracht der obigen Ausführungen sehen wir die Situation bisher folgendermaßen: ....

Ich denke, es wird nicht so einfach funktionieren, da für jeden optimierten Parameter mehrere Extrema identifiziert werden, wenn er mit anderen Parametern verknüpft wird. Es kann möglich sein, eine Lösung zu finden, wenn diese Extrema in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist werden.

Im letzten Fall optimieren wir nur die Anzahl, mehr nicht!

Und wir bekommen nur das, was wir brauchen. Oder habe ich Ihren Beitrag missverstanden?

[Юрий Макаров]

Leute, bei mir funktioniert das alles schon seit langem.
Aber unter TradeStation, und nicht kostenlos ... :))
Ich sehe keinen Sinn darin, dies unter MT zu tun, wir sind es nicht gewohnt, für Arbeit zu bezahlen.

[Dmitry Fedoseev]

Mak:
Leute, bei mir funktioniert das alles schon seit langem.
Aber unter TradeStation, und nicht kostenlos ... :))
Ich sehe keinen Sinn darin, dies unter MT zu tun, wir sind es nicht gewohnt, für Arbeit zu bezahlen.

Ich bin auch fast fertig)))) Und Sie müssen nichts in den Expert Advisor einbetten - der Programmierer erhält eine Datei mit einer Reihe von Parametern

[Belford]

Ich habe dies schon vor langer Zeit unter MT4 implementiert.
Es erlaubt wirklich, die Perspektiven verschiedener Systeme nüchtern einzuschätzen,
Und beseitigen Sie Illusionen, die durch Überoptimierung entstehen.

Nach dieser zweiten Optimierung bleiben nur noch die vAreas übrig, die außerhalb der Stichprobe Gewinne erzielt haben! <br / translate="no"> Als Ergebnis erhalten wir im Idealfall "ideale Parameter" für weitere Arbeiten und Tests online!

So seltsam es klingen mag, aber Parameter, die außerhalb der Stichprobe einen Gewinn aufweisen, sind nicht immer rentabel. Es sind auch andere Auswahlkriterien erforderlich.

[Sceptic Philozoff]

Integer, meinen Sie einen Befehl wie

terminal.exe "\tester\MyTests\MACDTest.ini"

in einer Schleife mit der .set-Parameterdatei selbst, die auch irgendwie aktualisiert werden muss (wenn wir z. B. 1000 Tests mit verschiedenen Genen durchführen wollen)?

[Dmitry Fedoseev]

Mathemat:
Integer, meinen Sie einen Befehl wie

terminal.exe "\tester\MyTests\MACDTest.ini"

in einer Schleife mit der .set-Parameterdatei selbst, die auch irgendwie aktualisiert werden muss?

Mehr oder weniger. Ein externes Programm erstellt eine .set-Datei, führt das Terminal aus, überwacht den Prozess, wirft dann eine neue .set-Datei ein, führt das Terminal erneut zum Testen aus, analysiert den Bericht nach jedem Test...

[Sceptic Philozoff]

OK, der Grundgedanke ist klar. Nun, dann die letzte Frage an alle, die dieses Projekt durchgeführt haben (d.h. Belford, Mak, Integer): Lohnt es sich? Natürlich ist es schön, einen "Optimierer" zu haben, der nicht nur eine Kurvenanpassung vornimmt (wie metaquote), sondern auch versucht, die Strategie anhand von Daten zu testen, die außerhalb der Stichprobe liegen, aber verdient er wirklich eine höhere Punktzahl als der MQ-Optimierer (der auch gut ist, aber nur als Kurvenanpassung)?

[Dmitry Fedoseev]

Mathemat:
OK, der Grundgedanke ist klar. Nun, dann die letzte Frage an alle, die dieses Projekt durchgeführt haben (d.h. Belford, Mak, Integer): Lohnt sich das? Natürlich ist es schön, einen "Optimierer" zu haben, der nicht nur eine Kurvenanpassung vornimmt (wie metaquote), sondern auch versucht, die Strategie anhand von Daten zu testen, die außerhalb der Stichprobe liegen, aber verdient er wirklich eine höhere Punktzahl als der MQ-Optimierer (der auch gut ist, aber nur als Kurvenanpassung)?

Alles ist gut für den Haushalt. Es macht keinen Sinn, mit MQ zu vergleichen, da dieses Programm nicht selbst testet, sondern nur einen Tester ausführt.

[Sergey Fionin]

leonid553:

FION:

leonid553:

In Anbetracht all dessen sehen wir die Sache bisher so: ....

Ich denke, dass dies nicht einfach sein wird, da für jeden optimierten Parameter in Verbindung mit anderen Parametern mehrere Extrema ermittelt werden müssen. Es kann möglich sein, eine Lösung zu finden, wenn diese Extrema in die Eingabe eingespeist werden.

Im letzten Fall optimieren wir nur die Anzahl, mehr nicht!

Und wir bekommen nur das, was wir brauchen. Oder habe ich Ihren Beitrag missverstanden?

Ich meinte damit, die beste Kombination aller Parameter zu ermitteln, ohne sie nach Eigenkapital, Drawdown oder Rentabilität auszuwählen. Die Erfahrung zeigt, dass die Optimierung nach einem einzigen Kriterium nicht immer die beste Kombination ergibt, weshalb ein neuronales Netz auf der Grundlage einer multivariaten Analyse gute Ergebnisse liefern kann.