Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2845

 
Aleksey Nikolayev #:

Utilice la función OnTester(), cree cualquier criterio de optimización que le interese y ejecute la optimización por criterio personalizado en el comprobador. Bueno, o he entendido mal tu pregunta.

Sí, creo que has entendido correctamente.
Sólo que no entiendo, la documentación dice
OnTester() se llama en Expert Advisors cuando se produce el eventoTester con el fin de realizar las acciones necesarias al final de la prueba.
Entonces, ¿durante todo el tiempo de prueba, sólo obtenemos una variante de optimización? ¿Y sólo un valor?
Según he entendido de la documentación OnTester() devuelve sólo un valor de tipo doble.
Y si hay más parámetros optimizados, por ejemplo dos. ¿Entonces OnTester() no es adecuado para resolver este problema?

Документация по MQL5: Программы MQL5 / События клиентского терминала
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  • www.mql5.com
События клиентского терминала - Программы MQL5 - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
 
Roman #:

Y si hay más parámetros que optimizar, por ejemplo dos. Entonces OnTester() no es adecuado para resolver esta tarea?

Lea sobre marcos.

 
Roman #:

Sí, es probable que haya entendido correctamente.
Simplemente no entiendo, la documentación dice
OnTester() se llama en Expert Advisors cuando se produce el eventoTester para realizar las acciones necesarias después del final de la prueba.
Entonces, ¿durante todo el tiempo de prueba, obtenemos sólo una variante de optimización? ¿Y sólo un valor?
Según he entendido de la documentación OnTester() devuelve sólo un valor de tipo doble.
Y si hay más parámetros optimizados, por ejemplo dos. ¿Entonces OnTester() no es adecuado para resolver este problema?

Hay un artículo sobre cómo hacer un probador de estrategia personalizada basada en OnTester(), pero primero tiene que decidir cómo será su optimización de dos criterios. Usted puede mezclar dos criterios en uno con pesos dados, o puede tratar de construir una superficie de Pareto.

Пользовательский тестер стратегий на основе быстрых математических вычислений
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  • www.mql5.com
Статья описывает создание пользовательского тестера стратегий и своего собственного анализатора прогонов оптимизации. Прочитав ее, вы поймете, как работает режим математических вычислений и механизм так называемых фреймов, как можно подготовить и загрузить свои собственные данные для расчетов и использовать эффективные алгоритмы их сжатия. Также эта статья будет интересна всем, кто интересуется способами хранения пользовательской информации внутри эксперта.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Lea sobre marcos.

Aleksey Nikolayev #:

Hay un artículo sobre cómo hacer un probador de estrategia personalizada basada en OnTester(), pero primero tiene que decidir cómo su optimización de dos criterios se verá así. Usted puede mezclar dos criterios en uno con pesos dados, o puede tratar de construir una superficie de Pareto.

Acabo de leer este artículo.
entiendo un poco en qué dirección debo cavar. Gracias.
 
СанСаныч Фоменко #:

Hablando de pájaros.

En los mercados financieros no existen fórmulas con signo de igualdad, es decir

no hay fórmulas

y = x

Por la cual, si x = 2, entonces y = 2.

Esto es pensamiento determinista.

Hay fórmulas:

y ~ x

según las cuales, si x = 2, entonces y = 2 en el canal de algún intervalo de confianza. Pero para los mercados no estacionarios ni siquiera existe un intervalo de confianza, porque la dispersión es una variable, y ni siquiera una variable, sino otra cosa.

Esto es pensamiento estocástico.

Tal TS no funcionará. Sólo funciona el pensamiento estocástico A=B-condiciones de negociación.

El pensamiento estocástico en general es como los sueños ebrios de eternidad, donde cuanto mayor es la probabilidad de los acontecimientos, más raras son las posibilidades. Pero tampoco están nunca garantizadas al 100%. En consecuencia, la mejor opción es no operar.
 
Evgeni Gavrilovi #:

Maxim Vladimirovich, ¿qué opina de la agrupación cuántica?

https://github.com/enniogit/Quantum_K-means

No vi la diferencia y las ventajas a primera vista.

y no sé cómo utilizar los resultados después. Intenté añadir clusters al marcado de etiquetas, pero no supuso ninguna diferencia.

Al clasificar, ya dividimos en clases teniendo en cuenta las previsiones, pero siempre agrupamos en el momento actual. Por eso tenemos que comprobar la previsibilidad de estos clústeres, también mediante la búsqueda de características. En general, es un quebradero de cabeza.

 

En la ayuda no queda claro cómo se calcula el criterio complejo:

"Máximo del criterio complejo" también está disponible. Se trata de un indicador integral y completo de la calidad de un pase de prueba. Tiene en cuenta varios parámetros a la vez:

  • Número de operaciones
  • Drawdown
  • Factor de recuperación
  • Expectativa mat. de ganancias
  • Ratio de Sharpe

Este criterio permite comprender que el valor máximo de un parámetro (por ejemplo, el beneficio) no siempre es la mejor opción desde el punto de vista del análisis complejo. Permite seleccionar los mejores pasajes paso a paso: primero por el número de operaciones, luego a partir de esta muestra por la expectativa de rentabilidad mat, luego por el factor de recuperación y así sucesivamente. Así, como resultado de la optimización se obtienen los mejores pasajes por todos los parámetros, y luego se pueden elegir los específicos, por ejemplo, los de mayor rentabilidad.

Aunque es un criterio integral, pero en mi opinión es muy acertado. en muchos casos es útil. estaría bien que los desarrolladores explicaran este criterio (cómo se calcula exactamente) y preferiblemente mostrar las explicaciones en la ayuda.

 
Andrey Dik #:

no queda claro en la ayuda cómo se calcula el criterio complejo

está claro que hay alguna fórmula, tal vez incluso secreta, pero si fuera posible establecer pesos a los componentes del criterio complejo.... mmm, un cuento de hadas.
 
Andrey Dik #:
está claro que existe alguna fórmula, tal vez incluso secreta, pero si fuera posible asignar pesos a los componentes del complejo criterio.... mmm, fabuloso.

A juzgar por la descripción, se puede entender que primero se selecciona una parte de los mejores pasajes por un criterio, luego de los seleccionados se selecciona una parte de los mejores pasajes por el segundo criterio, y así sucesivamente.

"Permite seleccionar los mejores pases paso a paso: primero por el número de operaciones, luego a partir de esta muestra por la expectativa de rentabilidad, luego por el factor de recuperación, y así sucesivamente."

 
Aleksey Nikolayev #:

A juzgar por la descripción, puede entenderse que primero se selecciona una parte de los mejores pasajes según un criterio, luego de los seleccionados se selecciona una parte de los mejores pasajes según el segundo criterio, y así sucesivamente.

"Permite seleccionar los mejores pases paso a paso: primero por el número de operaciones, luego a partir de esta muestra por la expectativa mat. de rentabilidad, luego por el factor de recuperación y así sucesivamente".

el criterio se calcula a la vez, en cada pase de optimización, no al final de la optimización teniendo en cuenta todos los resultados de cada pase por separado. por eso hay una incoherencia con el hecho y la descripción en la ayuda.
Razón de la queja: