Kriterium für die automatische Auswahl von Optimierungsergebnissen. - Seite 4
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Ich habe es nur als eine Variante der Aufgabe angegeben, das ist alles.
Und die Hauptidee war, die Optimierungskriterien in typische Klassen einzuteilen (multikriterielle Optimierung), ohne Filter zu verwenden, die die Ergebnisse aussieben, denn Filter können vielversprechende Arten von TK aussieben. Und Sackgassen-Zweige werden am Ende der Optimierung ohnehin verworfen, da nur die relevantesten für jede der Klassen ausgewählt werden.
Ich habe es nur als eine Variante der Aufgabe angegeben, das ist alles.
Und die Hauptidee war, die Optimierungskriterien in typische Klassen einzuteilen (multikriterielle Optimierung), ohne Filter zu verwenden, die die Ergebnisse aussieben, denn Filter können vielversprechende Arten von TK aussieben. Und Sackgassen-Zweige werden am Ende der Optimierung ohnehin verworfen, da nur die relevantesten für jede Klasse ausgewählt werden.
Theoretisch kann es sein, aber praktisch..... ist es nicht klar, wie es in der Praxis realisiert werden kann, so dass das Gehirn während der "multikriteriellen Optimierung" ....)))) nicht kocht und danach ist es notwendig, dass noch Kräfte auf dem Handel bleiben.....))))
So traurig es auch ist, ihr Freunde habt völlig recht. Ich verstehe es selbst, obwohl ich zum ersten Mal den Begriff "multikriterielle Optimierung" gehört habe. Ich habe es gegoogelt, es ist ein interessanter dunkler Wald), ist die Aufgabe selbst mit erfolgreichem Handel vergleichbar.
Was ich versuche abzuleiten, ist nur eine Annäherung für den praktischen täglichen Gebrauch, wenn auch weit entfernt von einem theoretischen Ideal, aber immer noch besser als das, was die große Mehrheit der Tester/Optimierer verwenden. Das von mir oben angegebene schlagfertige Kriterium, das in wenigen Sekunden zusammengestellt wurde, zeigt sich besser als die üblichen Optimierungskriterien. Gemeinsam können wir uns etwas Vernünftigeres einfallen lassen. Die Idee der linearen Gleichung ist sehr ansprechend, es gibt ein Problem mit den Gewichten, aber das Kriterium erweist sich als sehr flexibel, vielseitig genug, um (unter Verwendung verschiedener Gewichte) für verschiedene Klassen von TS anwendbar zu sein, nicht so viele...
Und dieses Kriterium wird nicht ausreichen, wenn nichts Gutes dabei herauskommt, werden wir vielleicht nach einigem Nachdenken eine Technik ausarbeiten, um das zu nutzen, was wir haben. Das ist auch nicht schlecht.
Betrachten wir das Problem also unter dem Gesichtspunkt der praktischen Anwendung. Wir brauchen keinen Nobelpreis, sondern ein Werkzeug für die Arbeit. Die Aufgabe ist nichts: ein gutes Ergebnis der Optimierung zu wählen), ich werde nicht über das beste schreien). Wir können auch in die entgegengesetzte Richtung gehen und über das Kriterium der Ablehnung offensichtlich schlechter Ergebnisse nachdenken, obwohl es sich auch so darstellen wird.
Согласен, фактор не маловажный. Сможете показать как практически рассчитать, облечь в математическую форму это распределения имея полный результат теста?
Variante 1
Strategieergebnisse kumulative Summe der letzten N Abschlüsse, sollte idealerweise eine gerade Linie oder eine ihr sehr ähnliche Linie entstehen. Ziehen wir eine gerade Linie, nehmen wir eine lineare Regression durch den Steigungswinkel und schätzen wir die Rentabilität. Außerdem ist die Standardabweichung als Risikomaß imho richtig, wenn wir eine glockenförmige symmetrische Verteilungskurve haben. Im umgekehrten Fall haben wir eine hypothetische Verteilung von Geschäften 10,10,10,10,10 usw. Die Summe ist eindeutig. Berechnen Sie die Varianz auf dieser Linie, sie hängt vom Neigungswinkel, der Probenlänge und im Falle einer gestrichelten Linie auch vom Grad der Streuung ab. Das, was Sharpe vorschlägt, ist meiner Meinung nach nicht ganz ausreichend.
Ich messe die Varianz als Streuung einer Zufallsvariablen, in diesem Fall der Ergebnisse der Transaktion, vom Mittelwert, aber von der Linie einer linearen Regression. Dann ist diese trickreiche Abweichung auf einer Geraden gleich 0. Je gerader die Kurve ist, desto geringer ist die Abweichung.
Wenn man den Steigungswinkel der linearen Regression durch die Varianz der List teilt, erhält man eine Zahl, die die TK charakterisiert.
Vergleichbare TS sollten durch dasselbe Lot und dieselbe Anzahl der letzten Abschlüsse kalibriert werden.
Variante 2
https://www.mql5.com/ru/forum/122464
Figar0, was Sie zu schätzen versuchen, ist die Robustheit, und Sie können nicht mit einem einzigen komplexen Parameter aufwarten, um sie zu schätzen. Zunächst müssen Sie das minimale Grundgerüst des Systems finden, z. B. Signaleingang, Ausgang und ein Filter. Sie alle können Parameter haben, die das Backbone als Ganzes optimieren. Es muss mit einer maximalen Anzahl von Trades und in einem breiten Spektrum von Parametern, vorzugsweise in verschiedenen Symbolen, profitabel sein. Dann kommt die Hinzufügung von Filtern für ein bestimmtes Paar und sogar für einen bestimmten Teil der Geschichte (vielleicht werden sie überoptimiert). Die Variation der Ergebnisse in der Diapason der sich ändernden Parameter für jeden Filter wird separat analysiert. Die Entscheidung über die Nützlichkeit oder Unbrauchbarkeit des Filters wird nach bestimmten Kriterien getroffen. Dies dient der Wahrung der statistischen Gültigkeit. Das endgültige System wird gebaut. Das System ist wie eine Matrjoschka-Puppe zusammengebaut, aber der Kern des Systems sollte wirklich sehr einfach und effektiv sein, mit einer maximalen Anzahl von Trades, um zu garantieren, dass es wirklich die realen Eigenschaften des Marktes nutzt und nicht ein Phantom.
D.h. ich denke, die Grundlage liegt in der korrekten Synthese der TS und der stufenweisen Bewertung (jede Stufe hat ihre eigenen Prioritäten und Bewertungsparameter), und nicht in der Wahl eines globalen komplexen Parameters für die Bewertung der TS in der Endmontage. Es gibt einfach nicht genügend Informationen, um die Robustheit zu beurteilen.
Ich verwende ein vorgefertigtes Kriterium, um die Ergebnisse eines Experten in erster Näherung zu bewerten - um unter anderen Optionen auszuwählen. Ich erinnere mich, in einem Interview nach einer Meisterschaft etwas Ähnliches gelesen zu haben. Ich nenne es die "Qualität des Eigenkapitals" (mit anderen Worten die Einschätzung der "Glätte") - es ist das Verhältnis zwischen dem erzielten Gewinn (natürlich bei gleichem Los) und dem maximalen Drawdown. Die Spitzfindigkeit ist nicht ganz offensichtlich - es ist sinnvoll, nur die Durchgänge mit annähernd der gleichen Anzahl von Abschlüssen zu vergleichen, so dass dies nicht automatisch verwendet werden kann.
Ich lese auch ein interessantes Buch von mehanizator (seine elektronische Version ist in Zhj erhältlich) über die Erstellung von MTS. Es scheint, dass die Dinge offensichtlich sind, aber setzt alles an seinen Platz. Die Hälfte des Buches befasst sich jedoch mit den Besonderheiten des Aktienmarktes. Dieses Wochenende werde ich ein System aus meiner letzten Experimental Expert Advisor Serie "abheften" (ich lösche sie von Zeit zu Zeit und beginne eine neue :) ) - In erster Linie zum Zweck des Lernens. Deshalb dachte ich, ich biete sie den Leuten für eine konstruktivere Diskussion an. Das System ist für EURUSD auf D1 bestimmt.
Ich schlage sogar Themen zur Diskussion vor:
1. ist er stabil (versuchen Sie, ihn auszuführen - die Parameter schwanken langsam, funktionieren aber von Jahr zu Jahr!); 2. kann er für Crosses und andere Paare eingesetzt werden, die nicht stark mit EURUSD korrigiert sind. (Nochmals: Ist es nachhaltig, wenn nicht?)
Как это не грустно, но Вы друзья совершенно правы. Простых решений тут нет и быть не может, грустно именно это, а не то что вы оба правы) Я и сам это понимаю, хотя "многокритериальная оптимизация" услышал впервые. Погуглил, да уж интересный темным лес), задача сама по себе сопоставимая с успешным трейдингом.
То что я пытаюсь вывести, это лишь некое приближение для практического повседневного использования, пусть и далекое от теоретического идеала, но все же лучше, чем пользуется подавляющее большинство пользователей тестера/оптимизатора. Корявенький критерий, приведенный мной выше, сочиненный на лету за пару секунд, показывается себя лучше общеиспользуемых критериев оптимизации. Помозговав коллективно можно вывести что-то более разумное. Идея линейного уравнения подкупает, засада с весами, зато критерий получается весьма гибкий, достаточно универсальный, чтобы подходить (при использовании разных весов) разным классам ТС, не так и их много..
Да и не сошелся свет клином на этом критерии, неполучится ничего путного - может, подумав, выработаем технику использования того что есть. Тоже неплохо.
Так что давайте подумаем над задачей с точки зрения практического применения. Нам же не Нобелевка нужна, а инструмент для работы. Задача-то всего ничего: отобрать хороший результат оптимизации), про лучший уже не заикаюсь, понял - не поднять). Можно пойти от противного, подумать над критерием отбраковки заведомо плохих результатов, хотя тож на то и выдет.
Wenn Sie etwas Einfacheres, aber Besseres wollen, als das, was Sie haben, verwenden Sie eine lineare Gleichung mit Gewichten für die Bewertungskriterien.
Ich habe vergessen, ein weiteres Kriterium vorzuschlagen - die Symmetrie des Systems. Um eine Anpassung an Trends zu vermeiden, können Sie mehrere solcher Kriterien eingeben, natürlich ist es besser, eines zu haben. Einfach: Differenz zwischen den Aufträgen auf KAUF und VERKAUF geteilt durch die Gesamtzahl der Geschäfte - das Kriterium sollte minimiert werden (eigentlich ist eine Teilung nicht notwendig). Dieses Kriterium ist möglicherweise nicht für alle Systeme geeignet, da ich nur Systeme gesehen habe, die sich verkaufen, aber erfolgreich arbeiten.
By the way, ich sehe, die Menschen nicht ganz verstehen, dass die Hauptschwierigkeit ist nicht zu denken, der Bewertung Parameter (sie sind nur eine Menge), und zu denken, von einem Weg, um sie zusammen zu bringen, dh, es gibt 1000 Pässe, haben wir für jeden Durchgang von mehreren Indikatoren, wie man die beste Strategie auf diese mehrere Indikatoren wählen? oder 5 besten Strategien?
Azzx,
Ich frage mich, wie viele Aufträge tatsächlich mit einem Gewinn abgeschlossen werden?
т.е. имеется 1000 проходов, мы имеем на каждый проход несколько показателей, как по этим нескольким показателям выбрать лучшую стратегию? или 5 лучших стратегий?
Es ist möglich, diese wenigen Indikatoren zu normalisieren und sie in den Input der NS oder eines Ausschusses der NS einfließen zu lassen. Die Ausgabe ist der Gewinn aus dem OOS.