Estadísticas de un sistema antirreglamentario - página 5
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arr, estamos dejando el tema :( traelo de nuevo
Bueno lol, perdón por señalar pero siento que este tema también está en un callejón sin salida. Tomo su pregunta original "¿son los resultados útiles para un sistema anti-grid como y cuáles son los factores clave de tales sistemas?" fue más o menos respondió como drawdowns. Si usted está buscando para evaluar el sistema de cosas como la apuesta óptima / Kelly, lo siento, no sé cómo calcular los cuando el tamaño de los lotes son variables y en una cadena de operaciones dependientes. Sin embargo, si usted está buscando respuestas en cuanto a cómo este sistema se apila en contra de otros sistemas ganadores (tendencia o de otro tipo), entonces ese es el camino en este momento.
Puesto que usted tiene todos los datos de ganancias y pérdidas por el comercio. Creo que la pelota cae en su cancha para proporcionar cosas como la varianza y la desviación estándar que podría ser utilizado en otros cálculos estadísticos como el rendimiento, la tasa, el riesgo, etc. Una última pregunta, ¿intentó ejecutar este sistema con todos los datos de precios que tiene disponibles (incluyendo otras divisas)? Si lo hizo, ¿el sistema se estrelló alguna vez? No se trata de si un sistema como este se bloquea, sino de la frecuencia con la que lo hace.
zzuegg:
> Estas son las zonas de peligro, que son más grandes que el tamaño de la cuadrícula, pero no el doble.
¿Cómo ha ido desde el 25 de julio?
-BB-
Pido disculpas a zzuegg por haber desviado aparentemente este hilo ayer. Sin embargo, el punto principal de mi post era mostrar que el rendimiento estadístico del sistema anti-grid era superior al de los sistemas simples de seguimiento de tendencias, por lo que me sorprendió estar en el extremo del ataque vigoroso (aunque un poco fuera del objetivo) de ubzen.
@ubzen, a simple vista, tu hilo sobre tu método de seguimiento de tendencias parece interesante. Me aseguraré de echarle un vistazo. Es de suponer que el hecho de que también hayas publicado enlaces al sitio web donde obtuve el software que utilicé para hacer el análisis en mi post significa que retiras tu anterior consejo categórico contra la optimización.
Usted plantea la interesante cuestión de la frecuencia de la reoptimización. He llegado a la conclusión lógica de que en el comercio en vivo, no hay ningún daño en la re-optimización con mucha frecuencia (con un método que tiene un buen rendimiento hacia adelante), pero todavía no me he convencido empíricamente que se traduce en una gran mejora. Lo que es mucho más importante es la duración del período de optimización - es fácil hacerlo demasiado corto. Pero utilizando MetaTrader y el analizador walk forward, hay una razón importante por la que los períodos de prueba cortos son engañosos para los sistemas que operan con poca frecuencia. Esto es que cualquier comercio abierto al final del período es irrealmente cerrado a la medianoche. No me gusta esta "característica"; en mi opinión, el comprobador debería dejar que las operaciones se ejecuten hasta que las reglas las abandonen, pero es con lo que tenemos que trabajar. Esto distorsiona los resultados en una cantidad que aumenta cuanto menos operaciones hay en el período de prueba.
Sí, mis pruebas fueron realmente tan precisas como utilizar cada tilde (subrayado porque ya lo he dicho antes, y sigue siendo cierto). La razón es que es perfectamente práctico ejecutar las operaciones en la apertura de la barra, y de hecho esto es exactamente lo que hizo mi código. Toda la lógica se basaba en los valores de los indicadores en las barras con índice 1 o superior. Por cierto, esta es una forma práctica y popular de evitar la tonta situación de capturar varias señales en la misma barra. Si quiere captar señales con tanta frecuencia, ¡utilice barras más pequeñas! Buen punto sobre las ocasionales barras gigantes de 15 minutos, pero no son una fuente de inexactitud en este caso.
Gracias por sus amables palabras sobre la calidad de los resultados de mis sistemas de ejemplo, pero no es lo suficientemente bueno para mis propósitos, y palidece en comparación con los sistemas de zzuegg, por ejemplo. Hay que mejorar mucho, así que tengo mucho que aprender. Siempre he encontrado que el EURUSD es más fácil de operar que otros mercados, obteniendo los mejores resultados en el comercio manual y en el comercio basado en reglas. Pero de vez en cuando experimento con otros mercados y seguiré haciéndolo. Una idea en la que he estado trabajando durante unos años consiste en analizar cada par de una cesta de 4 a 6 divisas (6 a 15 pares) antes de elegir el par a operar.
¡Nunca dejes de aprender!
zzuegg:
> Estas son las zonas de peligro, que son más grandes que el tamaño de la cuadrícula, pero no el doble.
¿Cómo ha ido desde el 25 de julio?
-BB-
Hola BB, el sistema funciona como se esperaba. Incluso si el mercado se mueve, el tamaño del rango fue de alrededor de 200 pips + algo. Como el tamaño de la rejilla estándar es 50pips no tengo problemas en tal fase. También parece que los periodos de oscilación fueron bastante óptimos para este sistema.
Básicamente no había ninguna zona de peligro en este tiempo. Aquí hay una prueba desde julio hasta ahora:
Nota: la gran caída del balance se debe a los cambios actuales en la creteria de salida: He cambiado la salida de una simple salida en el objetivo de beneficio a "salida por trailing de la equidad".
@Elroch, las reoptaciones constantes por supuesto que suenan muy bien, especialmente con los sistemas de seguimiento de tendencia. El problema para mí en esto es que usted necesita para especificar los límites cuando las condiciones del mercado han cambiado y una reoptimización es necesario. Usted puede, por supuesto, utilizar la optimización sobre la marcha, (un buen artículo está ahí en la sección mql5). Pero también todo esto requiere que las condiciones del mercado permanezcan igual durante un período más largo. Cada cambio cuesta. Cuanto más ajustadas estén tus optimizaciones, más pequeños tendrán que ser los cambios en las condiciones del mercado para un fallo. Creo que no voy por ese camino, mi sistema AdaptiveStrenght por ejemplo no tiene imputs, ni periodos definidos para sus indicadores. He programado como base un indicador que me muestra la duración media de los ciclos alcistas y bajistas. Los otros parámetros se basan en estos resultados. La esperanza era conseguir un sistema que se adapta automáticamente a las condiciones actuales del mercado. Se ve bien en el probador, pero como se ha dicho. Hasta ahora los resultados en vivo no son buenos en absoluto. (Pero dejé que el EA se ejecute ya que los resultados a largo plazo cuentan y se está ejecutando en una pequeña cuenta lateral).
@ubzen, sí NeuroNets podría ser esa cosa. Desde mi grado se basó en este tema que realmente creo que este tipo de sistemas pueden adaptarse rápidamente a las nuevas condiciones del mercado. Sueño con una NeuroNet que analice las condiciones del mercado y elija, o reentrene automáticamente una nueva NeuroNet basada en esas condiciones específicas del mercado. Sin embargo, estoy muy lejos de resolver esta cuestión. Sólo la programación de un estado de la técnica Net es una gran tarea.
//z
@ubzen, eso es genial. Es fácil tener una impresión equivocada en las discusiones de Internet. Discutir es una buena manera de aclarar el entendimiento, como se sabe desde la antigua Grecia. :-)
@zzuegg, ¡buen trabajo! ¿Crees que tu nuevo método de salida ofrece un rendimiento superior?
Por cierto, la optimización muy frecuente no exige nada más del comportamiento del mercado que la optimización menos frecuente, pero puede que no merezca la pena. Mi primera sensación fue que si los parámetros de mi sistema en este momento están influenciados por el comportamiento del mercado durante un período pasado de cierta duración, quiero que ese período sea lo más reciente posible. Esto se puede conseguir con una reoptimización muy frecuente. Por ejemplo, si se reoptimiza cada semana utilizando un año de datos, siempre se están utilizando los datos más recientes posibles, pero si se reoptimiza cada 3 meses, algunas veces se está utilizando un período de optimización de hace 3 meses. Sin embargo, creo que la diferencia de rendimiento es probablemente muy pequeña por varias razones. En primer lugar, hay un gran solapamiento entre el año más reciente y el que termina 3 meses atrás; de hecho, 3/4 de los datos son los mismos. En segundo lugar, la optimización es un proceso muy impreciso. Una gran parte de la diferencia entre los resultados de una optimización en el último año y el año que termina 3 meses atrás es probable que se deba al azar, más que a una diferencia significativa entre las características del mercado en los dos períodos. En tercer lugar, las expectativas de las características del mercado cuyos cambios podría captar la optimización probablemente cambien lentamente con el tiempo. En cuarto lugar, está el hecho de que las correlaciones entre las características por las que se ve influida nuestra optimización y las características de los datos fuera de la muestra son bastante bajas, lo que diluye aún más el efecto sobre los resultados. Por último, la característica del mercado cuyos cambios intentamos captar sólo explicará una parte de los resultados del sistema en los datos fuera de muestra. La consecuencia es que la diferencia de rendimiento será probablemente muy pequeña. Sería bueno probar esto científicamente con un ejemplo real, observando las diferencias estadísticas en el rendimiento, pero tendría que ser una prueba bastante considerable para reducir la variación aleatoria en los resultados, y una prueba muy grande para identificar una pequeña mejora debido a la reoptimización muy frecuente, OMI.
> Las NeuroNets podrían ser ESA cosa
Entiendo el entusiasmo en torno a las NN, pero siempre he pensado que como el entrenamiento y el reentrenamiento provienen de... datos históricos, sólo estamos dando vueltas al mismo viejo bucle pero con más ciclos de CPU...
-BB-
el mismo bucle de siempre pero con más ciclos de CPU...
Sí, yo como que comparten el mismo sentimiento, pero pensando en taughts feliz %:)
Bueno, espero que el NN hace mi proceso de desarrollo del sistema mejor que yo. Con esto me refiero al proceso de aprender de un camino que falló y probar otra ruta.
Un par de reflexiones. Los datos históricos son datos históricos, pero es prácticamente todo lo que tenemos :-) Las NN tienen un poco de mística, pero en realidad son una especie de máquina de regresión. Con esto quiero decir que una NN puede codificar una clase de funciones entre sus entradas y sus salidas, y el proceso de entrenamiento consiste en determinar los parámetros libres de las funciones para ajustarse al conjunto de entrenamiento.
El tema de los datos históricos me recuerda a uno de mis dogmas favoritos de trading sin sentido: "los indicadores se retrasan, el precio no". El precio actual no se retrasa, es cierto, pero intente operar utilizando sólo el precio actual e ignorando todos los demás (es 1,41665, ¿quiere comprar o vender? No hay más información disponible). Los precios anteriores tienen un retraso bastante evidente. ¿Se retrasan menos que los indicadores? Supongamos que tiene un conjunto de SMAs con longitud 1, 2, 3, etc. Los primeros N de estos determinan los últimos N precios. Creo que en un sentido real esto significa que las SMAs no se retrasan más que el precio. Alguien que se adhiera a este dogma popular creerá que cuando se habla del soporte creado por un extremo del precio que ocurrió N barras atrás, eso es un ejemplo de que el precio no se retrasa, pero si se habla de la relación del precio con una SMA de N períodos, eso sería un indicador retrasado. Divertido.
Es 1.41665 - ¿quieres comprar o vender?
Wow que es bastante bueno, nunca he enseñado sobre él como que antes. Hombre, este tipo me gusta aún más, me hace pensar. Permítanme añadir mi dogma a la lista. Rsi, Macd, CCi, Adx, Sma o cualquiera que sea tu indicador favorito se ha movido 100 puntos en dirección alcista, ¿quieres comprar o vender?