Discusión sobre el artículo "Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 2): Transición a posiciones virtuales de estrategias comerciales" - página 3
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No puedo resistirme a señalar aquí que el 19% de los beneficios durante cinco años en la prueba se obtuvieron con un lote constante en condiciones de drawdown inferior a 1.000 $, es decir, del 1%. Si nos centramos en el drawdown máximo, incluso del 10%, y utilizamos un lote variable, los resultados serán aún más interesantes.
Debería mostrar estos resultados interesantes. Después de todo, según el probador usted tiene Profit Trades == 93,06%, que es un porcentaje excelente. Pero aquí sólo hay un 5-10% de programadores con experiencia y nadie estudiará tu código, excepto aquellos a los que les gusta hurgar en las tripas de los programas. Por ejemplo, a mí al menos no me interesa porque estoy ocupado con mi propio proyecto y estrategia. En general, si yo fuera usted, ejecutaría una estrategia con parámetros más arriesgados pero con un beneficio vitalmente interesante. Y personalmente no necesito 5 años de pruebas. La situación del mercado está cambiando demasiado rápido, recuerdo los tiempos en que si el EURUSD subía menos de 300 p. en el día de negociación de 4 dígitos, los operadores refunfuñaban diciendo que el mercado estaba dormido y se sentaban en la valla. Y ahora si se alcanzan los 200 pips un par de veces en un mes, es como un milagro. Pido disculpas por cierta dureza, es que últimamente el 95% de los artículos están vacíos. Espero algún día lanzar mi no-ficción, entonces tomar venganza )).
Hice refactorización por entradas. Algunos trozos de código por ejemplo.
Muchas gracias, miré el código. Miraré lo de pasar parámetros de entrada más adelante. Si no funciona para tomar este enfoque por completo, algunos de los puntos son probablemente muy útil.
Usted mostraría estos interesantes resultados. Después de todo, según el probador tienes Profit Trades == 93.06%, que es un porcentaje excelente. Pero sólo hay un 5-10% de programadores con experiencia y nadie estudiará tu código excepto aquellos a los que les gusta hurgar en las tripas de los programas. Por ejemplo, a mí al menos no me interesa porque estoy ocupado con mi propio proyecto y estrategia. En general, si yo fuera usted, ejecutaría una estrategia con parámetros más arriesgados pero con un beneficio vitalmente interesante. Y personalmente no necesito 5 años de pruebas. La situación del mercado está cambiando demasiado rápido, recuerdo los tiempos en que si el EURUSD subía menos de 300 p. en el día de negociación de 4 dígitos, los operadores refunfuñaban diciendo que el mercado estaba dormido y se sentaban en la valla. Y ahora si se alcanzan los 200 pips un par de veces en un mes, es como un milagro. Pido disculpas por cierta dureza, es que últimamente el 95% de los artículos están vacíos. Espero algún día liberar mi netlena, y luego tomar venganza ))
Alexey, con interés voy a terminar tu artículo, cuyo comienzo mostraste hace poco en el foro ). Creo que me gustará mucho más que otro artículo de la serie sobre el hecho de que el campo de las redes neuronales incluye un montón de cosas.
Hasta que no se implemente la operativa con lote variable, es más difícil estimar la relación rentabilidad/pérdida a partir de los resultados de las pruebas, pero aún es posible. Tal vez tengas razón, y en los próximos artículos tenga sentido mostrar el gráfico "interesante" al final.
Por ahora, aquí están los resultados de las ejecuciones del Asesor Experto de este artículo con diferentes multiplicadores de tamaño de posición, pero constante a lo largo de los cinco años con un depósito inicial de $1000. En el artículo, los tamaños de posición están calibrados para un tamaño de depósito de 10000 $, así que vamos a reducir el valor inicial depoPart_ unas 10 veces.
En el mínimodepoPart_ = 0.04 el Asesor Experto no abrió posiciones reales, porque su volumen cuando se recalcula proporcionalmente al saldo es inferior a 0.01. Pero a partir del siguiente valor del multiplicador depoPart_ = 0.06 ya se abrieron posiciones de mercado.
Con el máximo depoPart_ = 0,4 obtenemos un beneficio de unos 22800 $. Sin embargo, la reducción mostrada aquí es la reducción relativa encontrada durante toda la ejecución. Pero el 10% a partir de 23000 y a partir de 1000 son valores muy diferentes. Es por eso que uno debe mirar los resultados de una sola carrera con seguridad:
Como se puede ver, en realidad se alcanzó el drawdown de 1167 $, que en el momento de alcanzarlo era sólo el 9,99% del saldo actual, pero si el inicio del período de prueba fue justo antes de este desagradable momento, habríamos perdido todo el depósito. Por lo tanto, este tamaño de posiciones no se puede utilizar.
Veamos los resultados con depoPart_ = 0.2
Aquí el drawdown máximo no superó los 494 $, es decir, alrededor del 50% del depósito inicial de 1000 $. Por lo tanto, podemos decir que con este tamaño de posiciones, incluso si elegimos el comienzo del período durante los cinco años considerados lo más infructuosamente posible, no habrá pérdida de todo el depósito.
Para 1 año (2022) los resultados serán los siguientes:
es decir, un beneficio de alrededor del 150% anual.
Así pues, los resultados parecen alentadores, pero no están exentos de una cucharada de sarro. Por ejemplo, los resultados para 2023, que no participó en la optimización de los parámetros, ya son mucho peores:
Es decir, claro que conseguimos un 40% a final de año, pero 8 de 12 meses no hubo crecimiento sostenible. Considero que este problema es el principal, y esta serie de artículos estará dedicada a diferentes enfoques para resolverlo.
Debería haber empezado ya con los resultados sobre el delantero, entonces el artículo no habría parecido más interesante que los de NS :)
La idea de una cesta de CTs se revela plenamente entrenando, por ejemplo, un único clasificador de tipo RF, donde cada subclasificador representa ya una CT separada.
Es decir, en términos de potencia material - se construye un clasificador fuerte regular a partir de varios débiles. Esto se hace en unas pocas líneas en MO por lo general, el resto del esfuerzo(principal) se gasta en hacer que funcione con nuevos datos. Aquí hay un ejemplo para entender.
Otro artículo muestra lo difícil que era vivir sin MO y sin YPs de alto nivel. Cuánto trabajo había que hacer para hardcodear una idea trivial. Así que como, suscribirse :)Sí, también he utilizado un enfoque similar al probar uno de los Asesores Expertos con ajustes agresivos - llegué a una conclusión al aumentar el depósito hasta un cierto valor. Esto ayuda a entender qué beneficio se puede obtener si se retiran fondos de la cuenta de operaciones, en lugar de reinvertirlos constantemente. Si usted está interesado sólo en la reducción lograda, a continuación, ejecutando en un probador con un autolot variable sin retiros suele ser suficiente.
Cuán diferentes, sin embargo, pueden ser las percepciones de un mismo artículo.
Los operadores de algoritmos se dividen simplemente en dos clases:
- Los teóricos, para quienes lo principal es indagar en las tripas del código. Tienen una fuente de ingresos estable, por ejemplo, van a la oficina todos los días y cobran un sueldo. Si no saben programar, les gusta coleccionar sellos, envoltorios de caramelos, mariposas y por las noches las miran alegremente a través de un telescopio de grano fino :).
- Los profesionales van por libre. No se sientan en despachos, no cobran sueldos, por eso se centran en los resultados financieros, no en conseguir un orgasmo estético.
Me gustaría aprovechar esta oportunidad para expresar mi gratitud por MT4Orders lib, me ayuda a la hora de crear EAs multiplataforma.
Debería haber empezado ya con los resultados sobre el delantero, entonces el artículo no habría parecido más interesante que los de NS :)
La idea de una cesta de CTs se revela plenamente entrenando, por ejemplo, un único clasificador de tipo RF, donde cada subclasificador representa ya una CT separada.
Es decir, en términos de potencia material - se construye un clasificador fuerte regular a partir de varios débiles. Esto se hace en unas pocas líneas en MO por lo general, el resto del esfuerzo(principal) se gasta en hacer que funcione con nuevos datos. Aquí hay un ejemplo para entender.
Otro artículo muestra lo difícil que era vivir sin MO y sin YPs de alto nivel. Cuánto trabajo había que hacer para hardcodear una idea trivial. Así que como, suscribirse :)Por supuesto :) Pero en serio, retomé los artículos sólo después de la primera vez que logré obtenerresultados similares a los resultados durante elperíodo de optimización en el período de avance deal menosun año. Por ejemplo, cuando la optimización se realizó para el período estrictamente hasta 2023, la ejecución para 2023 produjo algo como esto:
Esto inspira cierto optimismo, pero debe manejarse con mucho cuidado para evitar caer en el autoengaño.
Sobre la construcción de un clasificador fuerte a partir de varios débiles: ésa es la idea principal, ésa es la esperanza, que sea posible lograr resultados útiles.