Un gran libro sobre pruebas y optimización - página 4
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Ninguno de los otros argumentos de este foro, y también del libro de Pardo, me han convencido de la viabilidad de esta "sostenibilidad". VelesFX, estoy de acuerdo contigo en lo de "Se gana en rentabilidad, se pierde en sostenibilidad". Hay muchas, muchas reflexiones; poco a poco las vamos poniendo en un artículo...
Si nada lo impide, pronto terminaré la librería que permitirá implementar el "forward analysis" en su totalidad.
¿Cómo funcionará la librería, por favor?
Tengo una idea de búsqueda de consistencia vía FT, aquí está tal:
Es decir, tomamos tres ventanas de prueba (TO) en cada una de ellas ejecutamos la optimización, guardamos los resultados de la optimización en cada TO, luego elegimos en una de las ejecuciones TO en orden de rentabilidad decreciente. Tomamos el número de carrera, encontramos carreras con el mismo número en dos TOs adyacentes y si la rentabilidad de estas dos carreras nos satisface
entonces consideramos que la carrera con este número de FT ha pasado.
Aparentemente, existe un patrón de "se gana en rentabilidad, se pierde en consistencia", y viceversa. ¿Qué te parece?
La biblioteca está diseñada como una herramienta que permite realizar pruebas y optimizaciones en dos modos básicos:
1)Modo automático:
Realización de pruebas y/o optimización mediante programas macro predefinidos.
2) Modo manual
Ejecución de pruebas y/o optimización mediante macrorutinas escritas por el usuario. Así que puede implementar fácilmente su propio algoritmo de pruebas.
El proceso de trabajo con la biblioteca se simplifica al máximo, por ejemplo, en el modo automático es necesario establecer los parámetros para la prueba/optimización como normalmente en el probador, pero en lugar del botón de inicio lanzar el script y seleccionar el programa de macro apropiado y eso es todo. (a diferencia del auto-optimizador)
Esta es la versión corta.
La biblioteca está diseñada como una herramienta que permite realizar pruebas y optimizaciones en dos modos principales:
1)Modo automático:
Realización de pruebas y/o optimización según programas macro predefinidos.
2) Modo manual
Ejecución de pruebas y/o optimización mediante macrorutinas escritas por el usuario. Así que puede implementar fácilmente su propio algoritmo de pruebas.
El proceso de trabajo con la biblioteca se simplifica al máximo, por ejemplo, en el modo automático es necesario establecer los parámetros para la prueba/optimización como normalmente en el probador, pero en lugar del botón de inicio lanzar el script y seleccionar el programa de macro apropiado y eso es todo. (a diferencia del auto-optimizador)
Esta es la versión corta.
Sí, no podremos predecir el futuro. ¿Pero quizá no sea ese nuestro objetivo? Nuestro objetivo es construir una estrategia que funcione de forma rentable con la mayor variedad de datos posible. Verificar esto es la tarea de las pruebas completas. A grandes rasgos, deberíamos ser capaces de poner algún "marco" a los datos del mercado dando los puntos de entrada/salida. Y lo que este marco haga en el futuro no nos concierne...
Valmars, tengo una idea. Por diversión, escribiré intencionadamente en este hilo una lista completa de lo que ofrece Pardo, que será impresionante (hoy he terminado la lectura preliminar de este libro). Que esta lista sirva para recordar a los fabricantes de griales lo mucho que subestiman el nivel actual de conocimientos en este campo. Aun así, esta lista es, según la intención del libro, al menos una garantía relativa, no al 100%, de que la estrategia tiene un derecho razonable a existir. La lista estará aquí en breve.
Sí, no podremos predecir el futuro. Pero tal vez ese no sea nuestro objetivo. Nuestro objetivo es construir una estrategia que funcione de forma rentable con la mayor variedad de datos posible. Verificar esto es la tarea de las pruebas completas. A grandes rasgos, deberíamos ser capaces de poner algún "marco" a los datos del mercado dando los puntos de entrada/salida. Y lo que este marco haga en el futuro no nos concierne...
¿No crees que es mejor no dejarse llevar por las pruebas a futuro ????? :(!!! Porque si se ejecuta el sistema una vez más, sólo aumentamos N - el número de ofertas, reduciendo el error estándar.
Si se quiere aumentar el número de operaciones hay que reducir el error estándar.
La forma que sugerí para hacer FT 6 mensajes arriba es similar a la fusión de tres TO en uno grande y la optimización tonta en este gran TO? :))) aunque, por supuesto, no todo es así, pero casi.
Y si considerar, el trabajo de las tácticas de comercio configurado en condiciones reales de comercio como un evento aleatorio, por ejemplo, un lanzamiento de la misma moneda o dados. Es decir, el beneficio del sistema para el i-ésimo mes de trabajo es un valor aleatorio y no hay nada que hacer con esta aleatoriedad, probablemente sólo podemos cambiar sus parámetros (ajuste, optimización).
¡¡¡Corrígeme si me equivoco!!!
Una combinación tonta de todas las secciones de optimización en una sola no dará un efecto de avance.
Sí, no podemos predecir el futuro. Pero tal vez ese no sea nuestro objetivo. Nuestro objetivo es construir una estrategia que funcione de forma rentable con la mayor cantidad de datos posible. Verificar esto es la tarea de las pruebas completas. A grandes rasgos, deberíamos ser capaces de poner algún "marco" a los datos del mercado dando los puntos de entrada/salida. Lo que haga este marco en el futuro no nos concierne...
Yo, en cambio, creo que nuestro objetivo es diferente: en términos prácticos, no me importa el beneficio (o las pérdidas) que haya obtenido mi estrategia hace un año o dos o cinco. Lo importante para mí es que dé un beneficio tangible ahora, dentro de dos o seis meses, y luego, que empiece a fallar. Lo dejaré y buscaré otro, si puedo, que ahora está perdiendo dinero y empezará a funcionar en seis meses. Por supuesto, perderé antes de poder determinar que la estrategia ha dejado de funcionar (dando beneficios, o que en otras palabras el mercado ha cambiado), pero espero que no todo.
Probablemente es posible encontrar una estrategia que sea rentable durante 7 años, pero no será óptima para el momento actual, dará resultados peores que mi estrategia actual (en el pasado - ciruela). Creo que tenemos que centrarnos en el estado y el tiempo de cambio del mercado global (los fundamentos de la economía mundial), y tales cambios se producen dentro de ~ 2 años, en mi opinión, este es el "tiempo de vida" de una estrategia rentable.
Es decir, el enfoque práctico difiere de la creación teórica de una "estrategia universal". Además, creo que es imposible crear una estrategia así para un par de divisas, por ejemplo. Creo que se puede crear un "Sistema Experto" que analice el estado del mercado, elija instrumentos prometedores para las operaciones, calcule los riesgos en las transacciones según las probabilidades de los acontecimientos, encuentre los mejores puntos (óptimos en términos de riesgos) para entrar en una posición cuando se tome la decisión sobre el instrumento, cubra las posiciones con otros instrumentos, realice una gestión monetaria multidivisa, es decir, simule el trabajo de un experto, o incluso de toda una empresa de inversión (fondo) o banco. Y creo que tales sistemas se han creado y existen dentro del sistema financiero internacional con sus ilimitadas posibilidades financieras. Pero esto está más allá de las posibilidades de MQL y de ti y de mí.
Sinceramente, lo que has resaltado en negrita no lo he entendido. Por favor, explíquese, VelesFX. El valor del WFA lo veo precisamente en la "diversificación" del sistema optimizado sobre diferentes comportamientos del mercado y exactamente sobre los datos sobre los que no se ha realizado la optimización. Y lo que es interesante, WFA repite las acciones de un comerciante cuando entra en el mercado real con este sistema. ¿Por qué es tan malo?
Una combinación tonta de todas las secciones de optimización en una sola no tendrá ningún efecto de avance.
Y esta frase no puedo entenderla del todo: " Veo el valor de WFA en la "diversificación" del sistema optimizado sobre diferentes comportamientos del mercado y exactamente sobre aquellos datos, sobre los cuales no se realizó la optimización.
Permítanme explicar la esencia de FT usando mi método:
1. Si tenemos tres TOs realizamos la optimización en el medio (en la ventana de tiempo #2), TO #1 - esta ventana se encuentra en el "pasado relativo a TO #2", TO3 - respectivamente en el futuro.
Por lo tanto, si necesitamos alcanzar ciertos parámetros del sistema (rendimiento, factor de ganancia, drawdown máximo... ). Entonces...
consideramos que la ejecución con este número ha pasado.
Como resultado de esta búsqueda encontraremos un sistema "estable a lo largo de la historia", es decir, el sistema que dibuja algo así en cada mantenimiento:
Y en consecuencia dibujará una línea con la misma pendiente en la prueba (TO1+To2+To3) - por lo que este sistema será el más "estable", también podemos suponer que será el más estable, porque ha sido probado en un contexto de mercado variado y muestra un crecimiento estable del depósito en cada mantenimiento. Bueno, esto no es FT, esto es una forma sofisticada (pervertida) de optimización :))), y FT como un intento de "diversificar" el sistema optimizado por diferentes comportamientos del mercado es un caso especial de este método.
¡¡¡¡Por lo tanto, el WFA es sólo una forma de evitar el sobreajuste !!!!
Tal vez sólo sea el aumento de N = No+Nf - tamaño de la muestra, aumento de la fiabilidad del pronóstico. Cuanto mayor sea N, mayor será la probabilidad P de que el sistema muestre una rentabilidad similar a la anterior en la siguiente ventana de prueba.