Criterio de selección automática de los resultados de la optimización. - página 4
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Lo he indicado como una variante de la tarea, eso es todo.
Y la idea principal era dividir los criterios de optimización en clases típicas (optimización multicriterio) sin utilizar filtros que tamicen los resultados, porque los filtros pueden tamizar los tipos de CT prometedores. Y las ramas sin salida de todos modos serán descartadas al final de la optimización, ya que sólo se seleccionarán las más relevantes para cada una de las clases.
Sólo lo expuse como una variante de la tarea, eso es todo.
Y la idea principal era dividir los criterios de optimización en clases típicas (optimización multicriterio) sin utilizar filtros que tamicen los resultados, porque los filtros pueden tamizar los tipos de CT prometedores. Y las ramas sin salida de todos modos serán descartadas al final de la optimización, ya que sólo se seleccionarán las más relevantes para cada una de las clases.
Teóricamente puede ser, pero en la práctica..... no está claro cómo se puede realizar en la práctica, por lo que todavía el cerebro no hierve durante la "optimización multicriterio"....)))) y después de eso, es necesario que todavía las fuerzas permanezcan en el comercio.....))))
Aunque sea triste, los amigos tienen toda la razón. Yo mismo lo entiendo, aunque es la primera vez que oigo hablar de "optimización multicriterio". Lo he buscado en Google, es un bosque oscuro interesante), la tarea en sí es comparable a la de comerciar con éxito.
Lo que intento deducir es sólo una aproximación para el uso práctico diario, aunque lejos de un ideal teórico, pero aún así mejor que lo que la gran mayoría de los usuarios de probadores/optimizadores utilizan. El criterio de rapidez, que he citado anteriormente, inventado sobre la marcha en un par de segundos, se muestra mejor que los criterios de optimización comúnmente utilizados. Colectivamente podemos llegar a algo más razonable. La idea de la ecuación lineal es muy atractiva, hay un problema con las ponderaciones pero el criterio resulta ser muy flexible, lo suficientemente versátil como para ser aplicable (usando diferentes ponderaciones) para diferentes clases de TS, no tantas...
Y este criterio no será suficiente, si no sale nada bueno, quizás después de pensarlo un poco elaboraremos una técnica para utilizar lo que tenemos. Eso tampoco está mal.
Así que pensemos en el problema desde el punto de vista de la aplicación práctica. No necesitamos un premio Nobel, sino una herramienta de trabajo. La tarea no es nada: seleccionar un buen resultado de optimización), no voy a gritar sobre el mejor). Podemos ir en la dirección opuesta, para pensar en el criterio de rechazo de los resultados obviamente malos, aunque también resultará así.
Согласен, фактор не маловажный. Сможете показать как практически рассчитать, облечь в математическую форму это распределения имея полный результат теста?
Variante 1
resultados de la estrategia suma acumulativa de las últimas N operaciones, lo ideal es que haya una línea recta, o una línea muy parecida a ella. Dibujemos una línea recta, tomemos una regresión lineal por el ángulo de la pendiente y estimemos la rentabilidad. además, la desviación estándar como medida de riesgo, imho el cálculo de la dispersión es correcto si tenemos una curva de distribución simétrica en forma de campana. En el caso contrario tenemos una hipotética distribución de operaciones 10,10,10,10,10 etc. La suma es clara, calcular la varianza en esta línea, dependerá del ángulo de la pendiente, la longitud de la muestra y en caso de línea discontinua dependerá también del grado de dispersión. Lo que sugiere Sharpe no es suficiente, en mi opinión.
Mido la varianza como la dispersión de una variable aleatoria, en este caso los resultados de la transacción, respecto a la media, pero respecto a la línea de una regresión lineal. Entonces esta varianza engañosa en una línea recta es igual a 0. Por tanto, cuanto más recta sea la curva, menor será la varianza de la astucia.
Si dividimos el ángulo de la pendiente de la regresión lineal por la varianza de la astucia, obtenemos un número que caracteriza la CT.
Las TS comparables deben calibrarse por el mismo lote y número de últimas operaciones
Variante 2
https://www.mql5.com/ru/forum/122464
Figar0, lo que se intenta estimar es la robustez y no se puede llegar a un parámetro complejo para estimarla. Para empezar, hay que encontrar la columna vertebral mínima del sistema, por ejemplo, la entrada de la señal, la salida y un filtro. Todos ellos pueden tener parámetros, optimizar la columna vertebral en su conjunto. Debe ser rentable con el máximo número de operaciones y en el amplio rango de parámetros, preferiblemente en diferentes símbolos. Luego viene la adición de filtros para un par en particular e incluso para un trozo de historia en particular (tal vez serán sobre-optimizados). Se analiza por separado la variación de los resultados en el diapasón del cambio de parámetros de cada filtro. La decisión sobre la utilidad o inutilidad del filtro se toma en función de algunos criterios. Esto es para preservar la validez estadística. El sistema final está construido. El sistema está montado como una muñeca matrioska, pero el núcleo del sistema debe ser realmente muy simple y eficaz con el máximo número de operaciones para garantizar que realmente utiliza la propiedad real del mercado y no un fantasma.
Es decir, creo que la base está en la correcta síntesis de la ST y la evaluación por etapas (cada etapa tiene sus propias prioridades y parámetros de evaluación), más que en la elección de un parámetro global complejo para evaluar la ST en el conjunto final. Simplemente no hay suficiente información para evaluar la solidez. imho
Utilizo un criterio prefijado para evaluar los resultados de un experto en la primera aproximación, para seleccionar entre otras opciones. Recuerdo haber leído algo así en una entrevista después de algún campeonato. Yo lo llamo "calidad de la equidad" (estimación de la "suavidad", en otras palabras) - es la relación entre la ganancia obtenida (por lote par, por supuesto) y el drawdown máximo. La sutileza no es del todo obvia - es razonable comparar sólo los pases con casi el mismo número de operaciones, por lo que no se puede utilizar de forma automática.
También estoy leyendo un interesante libro de mehanizator (su versión electrónica está disponible en Zhj) sobre la creación de MTS. Parece que las cosas son obvias, pero pone todo en su sitio. Sin embargo, la mitad del libro son los detalles del mercado de valores. Este fin de semana voy a "archivar" un sistema, de mi última serie de Asesores Expertos experimentales (los borro de vez en cuando y empiezo uno nuevo :) ) - Principalmente con el fin de aprender. Así que pensé en ofrecerlo a la gente para una discusión más constructiva. El sistema está pensado para el EURUSD en D1.
De hecho, sugiero temas de debate:
1.¿Es estable (intente ejecutarlo - los parámetros flotan lentamente, pero siguen funcionando de año en año!); 2.¿Se puede hacer que funcione en cruces y otros pares que no están muy corregidos con el EURUSD. (De nuevo: ¿es sostenible, si no lo es?)
Как это не грустно, но Вы друзья совершенно правы. Простых решений тут нет и быть не может, грустно именно это, а не то что вы оба правы) Я и сам это понимаю, хотя "многокритериальная оптимизация" услышал впервые. Погуглил, да уж интересный темным лес), задача сама по себе сопоставимая с успешным трейдингом.
То что я пытаюсь вывести, это лишь некое приближение для практического повседневного использования, пусть и далекое от теоретического идеала, но все же лучше, чем пользуется подавляющее большинство пользователей тестера/оптимизатора. Корявенький критерий, приведенный мной выше, сочиненный на лету за пару секунд, показывается себя лучше общеиспользуемых критериев оптимизации. Помозговав коллективно можно вывести что-то более разумное. Идея линейного уравнения подкупает, засада с весами, зато критерий получается весьма гибкий, достаточно универсальный, чтобы подходить (при использовании разных весов) разным классам ТС, не так и их много..
Да и не сошелся свет клином на этом критерии, неполучится ничего путного - может, подумав, выработаем технику использования того что есть. Тоже неплохо.
Так что давайте подумаем над задачей с точки зрения практического применения. Нам же не Нобелевка нужна, а инструмент для работы. Задача-то всего ничего: отобрать хороший результат оптимизации), про лучший уже не заикаюсь, понял - не поднять). Можно пойти от противного, подумать над критерием отбраковки заведомо плохих результатов, хотя тож на то и выдет.
Si quiere algo más sencillo, pero mejor que lo que tiene, utilice una ecuación lineal con pesos para los criterios de evaluación.
Me olvidé de sugerir un criterio más - la simetría del sistema, para evitar el ajuste de las tendencias se pueden introducir varios criterios de este tipo, por supuesto es mejor tener uno. Simplemente, la diferencia entre las órdenes de COMPRA y VENTA dividida por la cantidad total de operaciones - el criterio debe ser minimizado (en realidad, la división no es necesaria). Este criterio puede no ser adecuado para todos los sistemas, ya que sólo he visto sistemas que se venden, pero que funcionan con éxito.
Por cierto, miro, la gente no acaba de entender que la principal dificultad no es pensar en los parámetros de evaluación (son sólo un montón), y pensar en una manera de reunirlos, es decir, hay 1000 pases, tenemos para cada paso de varios indicadores, ¿cómo elegir la mejor estrategia en estos varios indicadores? o 5 mejores estrategias?
Azzx,
Me pregunto cuántos pedidos se cerrarán realmente con un beneficio en el real.
т.е. имеется 1000 проходов, мы имеем на каждый проход несколько показателей, как по этим нескольким показателям выбрать лучшую стратегию? или 5 лучших стратегий?
Es posible normalizar estos pocos indicadores e introducirlos en la aportación de la SN o de un comité de la misma. La salida es el beneficio en el OOS.