Diskussion zum Artikel "Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil VI): Zyklische Optimierung" - Seite 3
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Aber speziell nach Schönheit durch Sharpe, R^2 oder Kriterium in diesem Artikel zu suchen, scheint fragwürdig. Vielleicht liege ich falsch.
Sehr richtig
Sehr richtig, dass etwas fragwürdig erscheint )))) auch so, aber das ist alles ein Gerede, während jemand sehr richtig oder falsch ist, habe ich schon alles in ein Produkt verwandelt. Was hat es mit der Terminologie auf sich, sehr falsch..... Diese Kurven sind nur ein Mittel, um die Standardabweichung näher an die mathematische Erwartung heranzutreiben, komm schon Leute..... Wenn man mit einer begrenzten Stichprobe arbeitet, ist man gezwungen, dies zu tun, weil es die einzige Möglichkeit ist, das Vertrauen in diese Stichprobe zu erhöhen.
Sehr richtig, dass etwas als zweifelhaft angesehen wird ))) auch so, aber es ist alles Schwachsinn, während jemand sehr Recht oder Unrecht hat , habe ich schon alles in ein Produkt verwandelt.
Die Tatsache, dass man etwas in ein Produkt verwandelt, bedeutet nicht, dass es etwas Nützliches tut.
Auf den Rest werde ich später antworten.
Auf den Rest werde ich später antworten.
Allein das Herumbasteln an der TK, um eine schöne Gewinnkurve zu erhalten, ist Übertraining, selbst wenn Sie OOS haben.
Sind Sie mit dem Fehler des Mehrfachtests vertraut?
Sehen Sie sich diese Materialien an
P-Hacking und Umlernen von Backtests " Mathematischer Investor (mathinvestor.org)
Wie Übertraining der Historie im Finanzwesen zu falschen Entdeckungen führt " The Math Investor (mathinvestor.org)
Übertraining der Backtest-Historie und der Post-hoc-Wahrscheinlichkeitsfehler " The Mathematical Investor (mathinvestor.org)
backtest-prob.pdf (davidhbailey.com)
KI in der Finanzwelt: Wie Sie endlich anfangen können, Ihren Backtests zu glauben [3/3] | von Alex Honchar | Towards Data Science
Entmystifizierung der Wahrscheinlichkeit von Backtest-Überanpassungen: Eine schrittweise Anleitung mit Python-Code und visuellen Hilfen | von Francesco Landolfi | Python in Plain English
Und dann werden Sie feststellen, dass Sie einfach übertrainieren, egal welches Kriterium Sie verwenden:
einWeg, um die Standardabweichung näher an die mathematische Erwartung oder die Steigung der Regressionslinie oder die Gewinnmaximierung oder Sharpe oder.....
Was ist zu tun?
Sie passen jetzt einfach eine schöne Kurve durch viele Iterationen an, der Fehler der mehrfachen Tests zeigt, dass Sie sogar nach dem Zufallsprinzip einen TS erstellen können, der sowohl beim Test als auch beim Training eine schöne Kurve zeigt.
Und es ist notwendig
1) Entwickeln Sie ein System von Simulationen, Konfidenzintervallen und nehmen Sie die Kurve als Ergebnis nicht nur einer Berechnung des Handels TS, wie Sie haben, sondern zum Beispiel 50 Simulationen von TS in verschiedenen Umgebungen, den Durchschnitt dieser 50 Simulationen zu nehmen als Ergebnis der Fitness-Funktion, die maximiert/minimiert werden sollte.
2) Bei der Suche nach der besten Kurve (aus Punkt 1 ) durch den Optimierungsalgorithmus, sollte jede Iteration für Mehrfachtests korreliert werden.
Das Problem der Mehrfachtests in der Praxis / Habr (habr.com)
So ist das...
Einfach nur die TK an eine schöne Gewinnkurve anzupassen, ist Übertraining, selbst wenn man OOS hat.
Sind Sie mit dem Fehler des Mehrfachtests vertraut?
Lesen Sie diese Materialien
P-Hacking und Backtests zur Umschulung " Mathinvestor (mathinvestor.org)
Wie übermäßiges Training der Geschichte im Finanzwesen zu falschen Erkenntnissen führt " The Math Investor (mathinvestor.org)
Übertraining von historischen Tests und der Post-hoc-Wahrscheinlichkeitsfehler " The Mathematical Investor (mathinvestor.org)
backtest-prob.pdf (davidhbailey.com)
KI in der Finanzwelt: Wie Sie endlich anfangen können, Ihren Backtests zu glauben [3/3] | von Alex Honchar | Towards Data Science
Entmystifizierung der Wahrscheinlichkeit von Backtest-Überanpassungen: Eine schrittweise Anleitung mit Python-Code und visuellen Hilfen | von Francesco Landolfi | Python in Plain English
Und dann werden Sie feststellen, dass Sie einfach übertrainieren, egal welches Kriterium Sie verwenden:
einWeg, um die Standardabweichung näher an die mathematische Erwartung oder die Steigung der Regressionslinie oder die Gewinnmaximierung oder Sharpe oder....
Was zu tun ist:
Sie passen jetzt einfach eine schöne Kurve durch viele Iterationen an. Der Fehler der mehrfachen Tests zeigt, dass es sogar möglich ist, einen TS zu erstellen, der sowohl im Test als auch in der Ausbildung eine schöne Kurve zeigt.
Und es ist notwendig
1) Entwickeln Sie ein System von Simulationen, Konfidenzintervallen und nehmen Sie die Krümmung als Ergebnis nicht nur einer Berechnung des Handels TS, wie Sie haben, sondern zum Beispiel 50 Simulationen von TS in verschiedenen Umgebungen, den Durchschnitt dieser 50 Simulationen zu nehmen als Ergebnis der Fitness-Funktion, die maximiert/minimiert werden sollte.
2) Während der Suche nach der besten Kurve (aus Punkt 1 ) durch den Optimierungsalgorithmus, sollte jede Iteration für mehrere Tests korreliert werden.
Problem der Mehrfachtests in der Praxis / Habr (habr.com)
So geht's...
Ich habe das schon mal gehört. Alles, was schön ist, ist Umlernen. Ja, klar, es ist eine Fitnessfunktion und wir suchen nach dem Falschen. Ich habe kein neuronales Netz, wenn überhaupt. Die Probleme sind verständlich. Es ist einfach ein Problem der begrenzten Stichprobe, ich sage es Ihnen kurz, Sie hören einfach nicht auf das, was ich sage. Sie haben mir hundertfünfhundert Artikel an den Kopf geworfen, als ob wir Zeit hätten, uns hinzusetzen und zu lesen, um Ihnen etwas zu beweisen. Was du anbietest, ist verständlich, aber das alles in ein Produkt zu packen und den Leuten zu geben, das wirst du alles bis zur Pensionierung zählen und nicht die Tatsache, dass du deinen begehrten Gral.... bekommst. Ressourcen sind begrenzt und Zeit ist begrenzt, für mich persönlich, wenn Sie mehr Zeit haben, um Gottes willen, gehen Sie tiefer. Ich habe eine Menge Dinge gehört, ich habe keine Artikel gelesen, aber diese Probleme sind offensichtlich und ohne Artikel, für eine Person, die denkt.
Das habe ich schon mal gehört. Alles, was schön ist, ist Umlernen. Ja, klar, es ist eine Fitnessfunktion und wir suchen nach dem Falschen, die Suchkriterien sind falsch. Fitnessfunktion... Ich habe kein neuronales Netz, wenn überhaupt. Die Probleme sind verständlich. Es ist einfach ein Problem der begrenzten Stichprobe, ich sage es Ihnen kurz, Sie hören einfach nicht auf das, was ich sage. Sie haben mir hundertfünfhundert Artikel an den Kopf geworfen, als ob wir Zeit hätten, uns hinzusetzen und zu lesen, um Ihnen etwas zu beweisen. Was du anbietest, ist verständlich, aber alles in ein Produkt zu packen und den Leuten zu geben, dass du alles bis zur Rente zählst und nicht die Tatsache, dass du deinen begehrten Gral bekommst.... Ressourcen sind begrenzt und Zeit ist begrenzt, für mich persönlich, wenn Sie mehr Zeit haben, um Gottes willen, gehen Sie tiefer. Ich habe eine Menge Dinge gehört, ich habe keine Artikel gelesen, aber diese Probleme sind offensichtlich und ohne Artikel, für eine Person, die denkt.
Deiner Antwort nach zu urteilen, verstehst du gar nichts....
Nun, ich sehe, dass du nichts verstehst, also wer hat Recht? Ihr Urteil ist nur Ihr Urteil und nichts weiter. Ich sehe zum Beispiel, dass Sie schlaue Artikel gelesen haben und hier Links einstreuen, die vorgeben, ein Mega-Trader zu sein, aber in Wirklichkeit liest sie niemand. Ich habe Ihre Art gesehen, Sie kennen eine Menge kluger Worte, aber es nützt nichts. Man muss Formeln verstehen und ableiten, recherchieren, eine eigene Erfahrung und eine eigene Position haben. Ich habe mich mit Krypto und Sportwetten beschäftigt und weiß alles, ich habe nichts zu tun, um Ihre Artikel zu lesen. Alles, was ich brauche, leite ich selbst ab, nehme ein Notizbuch und schreibe Formeln.
Sie müssen
1) Entwickeln Sie ein System von Simulationen, Konfidenzintervallen und nehmen Sie die Kurve als Ergebnis nicht nur einer Berechnung des Handels TS, wie Sie haben, sondern zum Beispiel 50 Simulationen von TS in verschiedenen Umgebungen, den Durchschnitt dieser 50 Simulationen als Ergebnis der Fitnessfunktion, die maximiert/minimiert werden sollte.
2) Während der Suche nach der besten Kurve (aus Punkt 1 ) durch den Optimierungsalgorithmus, sollte jede Iteration für mehrere Tests korreliert werden.
Gibt es Beispiele, wo jemand diesen Ansatz angewendet und zu einem praktischen Ergebnis gebracht hat? Frage ohne Spott, wirklich interessant.
Gibt es Beispiele dafür, dass jemand diesen Ansatz verwendet und zu einem praktischen Ergebnis gebracht hat? Die Frage ist ohne Spott, wirklich interessant.
Ich habe es und wende es an.
Es wäre interessant, konkrete Beispiele zu sehen. Es ist klar, dass viele Leute nur anwenden (wenn auch erfolgreich) und schweigen. Aber jemand sollte detaillierte Beschreibungen darüber haben, was sie getan haben, was sie bekommen haben und wie sie weiter gehandelt haben.