Diskussion zum Artikel "Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 2): Übergang zu virtuellen Positionen von Handelsstrategien" - Seite 3
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Ich kann nicht widerstehen, hier anzumerken, dass 19 % des Gewinns für fünf Jahre im Test mit einem konstanten Lot bei einem Drawdown von weniger als 1000 $, d. h. 1 %, erzielt wurden. Wenn wir uns auf einen maximalen Drawdown von sogar 10 % konzentrieren und ein variables Lot verwenden, sehen die Ergebnisse noch interessanter aus.
Sie sollten diese interessanten Ergebnisse zeigen. Immerhin haben Sie laut dem Tester Profit Trades == 93,06%, was ein hervorragender Prozentsatz ist. Aber es gibt nur 5-10% der Programmierer mit Erfahrung in diesem Bereich und niemand wird Ihren Code studieren, außer denen, die gerne in den Eingeweiden von Programmen herumstochern. Ich zum Beispiel bin daran nicht interessiert, weil ich mit meinem eigenen Projekt und meiner eigenen Strategie beschäftigt bin. Im Allgemeinen würde ich an Ihrer Stelle eine Strategie mit risikoreicheren Parametern, aber einem äußerst interessanten Gewinn verfolgen. Und ich persönlich brauche keine fünfjährigen Tests. Die Marktsituation ändert sich zu schnell. Ich erinnere mich noch an die Zeiten, als der EURUSD an einem vierstelligen Handelstag weniger als 300 Punkte erreichte und die Händler darüber schimpften, dass der Markt schlief und auf dem Zaun saß. Und wenn jetzt ein paar Mal im Monat 200 Punkte erreicht werden, ist das wie ein Wunder. Ich entschuldige mich für eine gewisse Härte, es ist nur so, dass in letzter Zeit 95% der Artikel leer sind. Ich hoffe, eines Tages mein Sachbuch zu veröffentlichen, dann rächt sich das )).
Ich habe Refactoring durch Eingaben gemacht. Ein paar Stücke von Code zum Beispiel.
Vielen Dank, ich habe mir den Code angesehen. Werde mich später mit der Übergabe von Eingabeparametern beschäftigen. Wenn es nicht funktioniert, um diesen Ansatz vollständig zu nehmen, sind einige der Punkte wahrscheinlich sehr nützlich sein.
Sie würden diese interessanten Ergebnisse zeigen. Immerhin haben Sie laut dem Tester Profit Trades == 93,06%, was ein hervorragender Prozentsatz ist. Aber es gibt nur 5-10% der Programmierer mit Erfahrung und niemand wird Ihren Code studieren, außer denen, die gerne in den Eingeweiden von Programmen herumstochern. Ich zum Beispiel bin daran nicht interessiert, weil ich mit meinem eigenen Projekt und meiner eigenen Strategie beschäftigt bin. Im Allgemeinen würde ich an Ihrer Stelle eine Strategie mit risikoreicheren Parametern, aber einem äußerst interessanten Gewinn verfolgen. Und ich persönlich brauche keine fünfjährigen Tests. Die Marktsituation ändert sich zu schnell. Ich erinnere mich noch an die Zeiten, als der EURUSD an einem vierstelligen Handelstag weniger als 300 Punkte erreichte und die Händler darüber schimpften, dass der Markt schlief und auf dem Zaun saß. Und wenn jetzt ein paar Mal im Monat 200 Punkte erreicht werden, ist das wie ein Wunder. Ich entschuldige mich für eine gewisse Härte, es ist nur so, dass in letzter Zeit 95% der Artikel leer sind. Ich hoffe, eines Tages meine netlena zu veröffentlichen, dann nehmen Rache ))
Alexey, mit Interesse werde ich deinen Artikel zu Ende lesen, dessen Anfang du kürzlich im Forum gezeigt hast ). Ich denke, er wird mir viel mehr Spaß machen als ein weiterer Artikel in der Reihe über die Tatsache, dass das Gebiet der neuronalen Netze eine Menge Dinge umfasst.
Solange der Handel mit variablen Lots noch nicht eingeführt ist, ist es schwieriger, das Verhältnis von Gewinn und Verlust aus den Testergebnissen abzuschätzen, aber es ist immer noch möglich. Vielleicht haben Sie Recht, und in den nächsten Artikeln ist es sinnvoll, das "interessante" Diagramm am Ende zu zeigen.
Vorerst sind hier die Ergebnisse der Expert Advisor-Durchläufe aus diesem Artikel mit unterschiedlichen Positionsgrößen-Multiplikatoren, aber konstant über alle fünf Jahre mit einer anfänglichen Einlage von 1000 $. Im Artikel sind die Positionsgrößen für eine Einlagegröße von $10000 kalibriert, also reduzieren wir den anfänglichen depoPart_-Wert um das 10-fache.
Beim minimalendepoPart_ = 0,04 hat der Expert Advisor keine echten Positionen eröffnet, da ihr Volumen bei der Neuberechnung proportional zum Saldo weniger als 0,01 beträgt. Aber ab dem nächsten Wert des Multiplikators depoPart_ = 0,06 wurden bereits Marktpositionen eröffnet.
Beim maximalen depoPart_ = 0,4 erhalten wir einen Gewinn von etwa 22800 $. Der hier gezeigte Drawdown ist jedoch der relative Drawdown, der während des gesamten Laufs auftritt. Aber 10% von 23000 und von 1000 sind sehr unterschiedliche Werte. Deshalb sollte man sich unbedingt die Ergebnisse eines einzelnen Laufs ansehen:
Wie Sie sehen, wurde der Drawdown von $1167 tatsächlich erreicht, was zum Zeitpunkt des Erreichens nur 9,99% des aktuellen Guthabens ausmachte, aber wäre der Beginn der Testperiode kurz vor diesem unangenehmen Moment gewesen, hätten wir die gesamte Einlage verloren. Daher kann diese Positionsgröße nicht verwendet werden.
Schauen wir uns die Ergebnisse mit depoPart_ = 0,2 an
Hier betrug der maximale Drawdown nicht mehr als 494 $, d.h. etwa 50% der ursprünglichen Einlage von 1000 $. Wir können also sagen, dass bei dieser Positionsgröße selbst dann, wenn wir den Beginn des Zeitraums während der betrachteten fünf Jahre so ungünstig wie möglich wählen, kein Verlust der gesamten Einlage eintreten wird.
Für 1 Jahr (2022) werden die Ergebnisse wie folgt sein
d.h. ein Gewinn von etwa 150% pro Jahr.
Die Ergebnisse sehen also ermutigend aus, aber sie sind auch nicht ohne einen Löffel Weinstein. So sind die Ergebnisse für das Jahr 2023, das nicht an der Optimierung der Parameter beteiligt war, bereits viel schlechter:
Das heißt, wir haben zwar 40 % am Ende des Jahres, aber in 8 von 12 Monaten gab es kein nachhaltiges Wachstum. Ich sehe dieses Problem als das Hauptproblem an, und diese Artikelserie wird sich mit verschiedenen Lösungsansätzen befassen.
Ich hätte gleich mit den Ergebnissen auf dem Stürmer beginnen sollen, dann wäre der Artikel nicht interessanter als die NS-Artikel gewesen :)
Die Idee eines Korbs von TCs wird vollständig offenbart, wenn man z. B. einen einzigen RF-Typ-Klassifikator trainiert, bei dem jeder Unterklassifikator bereits einen separaten TC darstellt.
Das heißt, dass man - in Bezug auf die Materialstärke - einen regulären starken Klassifikator aus mehreren schwachen Klassifikatoren aufbaut. Dies ist in MO in der Regel in wenigen Zeilen erledigt, der Rest des(Haupt-)Aufwands besteht darin, den Klassifikator mit neuen Daten arbeiten zu lassen. Hier ist ein Beispiel zum Verständnis.
Ein anderer Artikel zeigt, wie schwer die Menschen früher ohne MO und High-Level YPs leben mussten. Wie viel Arbeit es kostete, eine triviale Idee zu hardcoden. Also, abonnieren :)Ja, ich habe auch einen ähnlichen Ansatz verwendet, als ich einen der Expert Advisors mit aggressiven Einstellungen getestet habe - ich habe eine Schlussfolgerung gezogen, als ich die Einzahlung bis zu einem bestimmten Wert erhöht habe. Dies hilft zu verstehen, welcher Gewinn erzielt werden kann, wenn man Geld vom Handelskonto abzieht, anstatt es ständig neu zu investieren. Wenn Sie sich nur für den erzielten Drawdown interessieren, reicht es in der Regel aus, ein Testprogramm mit einem variablen Autolot ohne Abhebungen durchzuführen.
Wie unterschiedlich können jedoch die Wahrnehmungen desselben Artikels sein.
Algorithmus-Händler lassen sich einfach in zwei Klassen einteilen:
- Theoretiker, für die es in erster Linie darum geht, in die Eingeweide des Codes einzudringen. Sie haben eine stabile Einkommensquelle, zum Beispiel gehen sie jeden Tag ins Büro und bekommen ein Gehalt. Wenn sie nicht programmieren können, sammeln sie gerne Briefmarken, Bonbonpapier, Schmetterlinge und betrachten sie abends gerne durch ein feinkörniges Teleskop :).
- Praktiker befinden sich im Freiflug. Sie sitzen nicht in Büros, sie bekommen keine Gehälter, deshalb konzentrieren sie sich auf finanzielle Ergebnisse, nicht auf einen ästhetischen Orgasmus.
Ich möchte diese Gelegenheit nutzen, um meine Dankbarkeit für die MT4Orders Lib auszudrücken, die mir bei der Erstellung von Multiplattform-EAs hilft.
Ich hätte gleich mit den Ergebnissen auf dem Stürmer beginnen sollen, dann wäre der Artikel nicht interessanter als die NS-Artikel gewesen :)
Die Idee eines Korbs von TCs wird vollständig offenbart, wenn man z. B. einen einzigen RF-Typ-Klassifikator trainiert, bei dem jeder Unterklassifikator bereits einen separaten TC darstellt.
Das heißt, dass man - in Bezug auf die Materialstärke - einen regulären starken Klassifikator aus mehreren schwachen Klassifikatoren aufbaut. Dies ist in MO in der Regel in wenigen Zeilen erledigt, der Rest des(Haupt-)Aufwands besteht darin, den Klassifikator mit neuen Daten arbeiten zu lassen. Hier ist ein Beispiel zum Verständnis.
Ein anderer Artikel zeigt, wie schwer die Menschen früher ohne MO und High-Level YPs leben mussten. Wie viel Arbeit es kostete, eine triviale Idee zu hardcoden. Also, abonnieren :)Natürlich :) Aber im Ernst, ich habe die Artikel erst aufgegriffen, als ich zum ersten Malähnliche Ergebnisse wie während der Optimierungsphaseüber einen Zeitraum vonmindestenseinem Jahrerzielen konnte. Wenn zum Beispiel die Optimierung für den Zeitraum bis 2023 durchgeführt wurde, ergab der Lauf für 2023 so etwas wie das hier:
Das stimmt optimistisch, muss aber sehr vorsichtig gehandhabt werden, um nicht in Selbstbetrug zu verfallen.
Aus mehreren schwachen Klassifikatoren einen starken zu machen - das ist der Grundgedanke, das ist die Hoffnung, dass es möglich sein wird, brauchbare Ergebnisse zu erzielen.