Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2668

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Nunca antes había pensado que es más realista estimar las detracciones de las TS mediante Monte Carlo, y no por la máxima detracción histórica.

Algunos TS mostraron drawdowns superiores al drawdown histórico y luego volvieron a funcionar

Sería útil hacer de esto una característica estándar de MT5 probador

https://medium.com/@ankit_quant/cuando-dejar-de-comercializar-una-estrategia-28d104bb20b6

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:

Nunca antes había pensado que lo más realista es estimar las detracciones de un TS a través de Monte Carlo, no por la máxima detracción histórica.

Algunas TS mostraron detracciones superiores a la detracción histórica y luego volvieron a funcionar

Sería útil hacer de esto una característica estándar de MT5 tester

https://medium.com/@ankit_quant/cuando-dejar-de-comercializar-una-estrategia-28d104bb20b6

Recuerdo que usted y fxsaber me convenció de la inutilidad de Monte Carlo)

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Aleksey Nikolayev #:

Recuerdo que tú y fxsaber me convencisteis de la inutilidad de Montecarlo)

Dios me libre de recordar. No recuerdo )

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:

Dios me libre de recordarlo).

Se trata de eso, pero no estoy en desacuerdo, ya que usted y él tienen razón en gran parte. Simplemente me vino a la mente)

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Aleksey Nikolayev #:

Se trata de eso, pero no estoy en desacuerdo, ya que usted y él tienen razón en gran parte. Simplemente me vino a la mente).

Tal vez estoy confundiendo algo... la discusión era sobre la optimización montekarloy (como una búsqueda de TS), y aquí se trata de la evaluación de riesgos de una estrategia listo. Para ser más precisos, ni siquiera los riesgos, pero la forma de determinar cuando el TS dejó de funcionar.

Sí, el enlace de ahí trata de la validación de TS sobreajustadas. Probablemente no tenga sentido así. También cabe preguntarse si significa que no tiene sentido determinar la reducción admisible.

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Se trata de eso, pero no estoy en desacuerdo, ya que usted y él tienen razón en gran parte. Simplemente me vino a la mente).

El artículo es genial, me ha dado algunas ideas, gracias....

[Aleksei Kuznetsov]

Maxim Dmitrievsky #:

Nunca antes había pensado que lo más realista es estimar las detracciones de un TS a través de Monte Carlo, no por la máxima detracción histórica.

Algunas TS mostraron detracciones superiores a la detracción histórica y luego volvieron a funcionar

Sería útil hacer de esto una característica estándar de MT5 tester

https://medium.com/@ankit_quant/cuando-dejar-de-comercializar-una-estrategia-28d104bb20b6

El peor escenario puede obtenerse no mezclando aleatoriamente 10000 veces, sino simplemente pegando todos los drawdowns. Pero eso si la estrategia funciona, como en ese ejemplo. Es probable que tengamos una reentrenada - una prueba hacia adelante sólo ayudará a evaluarla.

[[Eliminado]]

elibrarius #:
El peor escenario se puede obtener no mezclando aleatoriamente 10000 veces, sino simplemente pegando todos los drawdowns. Pero esto es si la estrategia está funcionando, como en el ejemplo. Es probable que tengamos una estrategia reentrenada - una prueba hacia adelante sólo nos ayudará a evaluarla.

En el peor de los casos, la reducción puede resultar inaceptable en absoluto, algo en el medio es probablemente más lógico.

Prueba de Monte Carlo.

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:

Tal vez estoy confundido acerca de algo ... discutimos montecarloa optimización (como una búsqueda de un TS), y aquí estamos hablando de la evaluación de riesgos de una estrategia listo. Para ser más precisos, ni siquiera los riesgos, pero la forma de determinar cuando el TS dejó de funcionar.

Sí, el enlace de ahí trata de la validación de una TS sobreajustada. Probablemente no tenga sentido así. También cabe preguntarse si significa que no tiene sentido determinar la reducción admisible.

Bueno, Monte Carlo da muchas posibilidades y se puede utilizar de diferentes maneras.

En tu enlace creo que utilizan barajado aleatorio de las operaciones (shuffle) para que sólo cambie el drawdown. A mi entender, no se trata de una definición de "verdadero" drawdown, sino de si el drawdown real es "normal" o no. Si la reducción es demasiado grande o demasiado pequeña (cae en la cola izquierda o derecha del histograma modelado), puede indicar una dependencia entre operaciones vecinas.

[mytarmailS]

Escribí un programa interactivo en R para poder añadir combinaciones de sinusoides a mano.

tal vez alguien le gustaría hurgar)))

my.sin <- function(vec,a,f,p)  a*sin(f*vec+p)

library(shiny)
ui <- fluidPage(
  sidebarPanel(
  sliderInput("am1", "amplitude1", -5, 5,value = 1, step = 0.1),
  sliderInput("frq1", "frequency1", 0, 5,value = 0.2, step = 0.005),
  sliderInput("pha1", "phase1", -10, 10,value = 0.2, step = 0.5),
  
  sliderInput("am2", "amplitude2", -5, 5,value = 1, step = 0.1),
  sliderInput("frq2", "frequency2", 0, 5,value = 0.2, step = 0.005),
  sliderInput("pha2", "phase2", -10, 10,value = 0.2, step = 0.5),
  ),
  mainPanel(  plotOutput("plot1") )
)

server <- function(input, output) {
  
  output$plot1 <- renderPlot({
    s1 <- my.sin(vec = 1:100,input$am1,input$frq1,input$pha1)
    s2 <- my.sin(vec = 1:100,input$am2,input$frq2,input$pha2)
    
    par(mar=(c(2,2,2,2)),mfrow=c(2,1))
    matplot(cbind(s1,s2),t="l",col=c(2,4),lty=1)
    plot(s1+s2,t="l")
    })
}
shinyApp(ui, server)