Métodos para llevar a cabo una renovación - página 6
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Creo que lo mejor es hacer un análisis de WF usando herramientas de terceros, luego mostrar a MQ y pedirles que lo incorporen al probador.
Pero algo me dice que va a ser difícil. Yo, por ejemplo, sin DB, no me he decidido. Un cálculo sencillo:
Un pase de optimización produce más de 10000 líneas
+ 1 pase de reenvío - otras 10000+ líneas...
Tengo una respuesta, no hay necesidad de recoger nada.
Si un probador interno que hace la optimización de la espalda para un paso de la caminata utiliza algún criterio/función de ajuste, entonces guardamos un conjunto con su valor máximo. Viene a la vanguardia para construir un buen criterio - SI, que también puede mirar a todos los oficios del marco. Se calcula el resultado de la ejecución con un valor de criterio alto - lo almacenamos. Es decir, después de la optimización en el paso atrás sólo tenemos 1 conjunto ganador sobre el que se ejecutará el paso adelante.
Es decir, para 12 pasos, se emparejarán 12 conjuntos
Ya tengo mi respuesta, no es necesario recoger nada.
Si un probador interno que hace la optimización de la espalda para un paso de la caminata utiliza algún criterio/función de ajuste, entonces mantenemos un conjunto con su valor máximo. Viene a la vanguardia para construir un buen criterio - SI, que también puede mirar a todos los oficios del marco. Se calcula el resultado de la ejecución con un valor de criterio alto - lo almacenamos. Es decir, después de la optimización en el paso atrás sólo tenemos 1 conjunto ganador sobre el que se ejecutará el paso adelante.
Es decir, para 12 pasos, se emparejarán 12 conjuntos
¿Y si su función de aptitud saca la mejor opción en la parte superior?
Yo, por ejemplo, he decidido por mí mismo analizar todos los 10000+ para que, cambiando los criterios de selección, pueda llegar al que produzca resultados consistentes durante todo el periodo del WF. En mi experimento anterior, con <20% de detracción en un período anual obtuve 2 meses en los que se producen detracciones y drenajes.
Ahora quiero endurecer los criterios de selección unificados y tratar de tener un drawdown <15% <10%. Añada otros parámetros al criterio de selección: número de operaciones, recuperación, Sharpe, etc. Pero como sólo tenemos 12 archivos almacenados, tendremos que reoptimizar todos los 12 meses + todos los forwards. Cada vez que tengo que reoptimizar cada vez que cambio un criterio de selección - esto es lo único que tengo que hacer)) Por eso decidí almacenar todos los datos y luego reoptimizarlos.
¿Qué pasa si su función de fitness hace que la mejor opción no sea la más adecuada?
Me refiero a las pruebas de avance integradas en el probador de terminales. ¿Tal vez debería incluirse para completar el cuadro? Sólo puedo ver algunos resultados de optimización manualmente y el probador los calculará todos... pero no estoy seguro de que tenga sentido perder el tiempo en ello.
¿Quizás, al ver todos los delanteros, podamos elegir algo más, no una reducción de la deuda de <20%, como único criterio de selección?
Yo hago esto:
1. En TF D1, selecciono todo el historial disponible (para el euro/dólar lo tomé desde principios de 1973 hasta la actualidad);
2. Optimizo todo el rango (más de 10 000 barras) del Asesor Experto para determinar el mayor valor del factor de recuperación (RR) como la relación entre el beneficio neto (NPL) y la reducción máxima (MP) - RR=58935/4657=12,66; Número de operaciones = 10730; Resultado esperado (EPC)=58935/10730=5,49 puntos; Pérdida esperada (ELO) =4657/10730=0,434 puntos; Criterio de rendimiento de la estrategia (SEC)=EPC/ELO=5,49/0,437=12,66;
3. A continuación, ejecuto el Asesor Experto a partir de cualquier período de la historia con parámetros constantes - en este caso desde el inicio de 1974, 75, ....., 2012 y determino los valores actuales (KEST) = pago esperado actual (EPC) / pago esperado final (EPC)= pago esperado actual (EPC) /0,434, lo que indica la estabilidad o inestabilidad de la ST a lo largo del tiempo. Este criterio indica cuántas veces la probabilidad de ganar supera a la de perder.
Esto es lo que obtuvimos durante 41 años, de 1973 a 2013:
Yo hago esto:
2. Optimizo toda la gama (
He descubierto cómo implementar walk-forward en MQL puro usando el optimizador nativo de MT5 en una optimización con período completo.
Más adelante daré los detalles.
He descubierto cómo implementar walk-forward en MQL puro usando el optimizador nativo de MT5 en una optimización con período completo.
Más adelante daré los detalles.
He averiguado cómo implementar el walk-forward en MQL puro usando el optimizador de MT5 en una optimización con período completo.
Más adelante daré los detalles.
Es que hay muchos matices, no sólo con el muestreo. Esto es sólo la punta del iceberg.
Pregunta número uno, ¿qué dará volkin forward?, para aquellos que quieran probar sus sistemas y así poder comprobarlo - con las condiciones que su corazón desee. La razón es que la estrategia puede estar predeterminada.
Aunque el desarrollo es probablemente algo bueno.
Esto no es un volking-forward. Primero se optimiza toda la parcela y luego se realizan algunas mediciones en la misma parcela. Durante el proceso de volking-forward, las zonas optimizadas son más antiguas que las de comprobación, y las más nuevas que no están optimizadas se comprueban, luego se desplazan por el tamaño de la de comprobación y todo se repite.
Permítanme discrepar.