Discusión sobre el artículo "Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 6): Automatizamos la selección de un grupo de instancias"
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Artículo publicado Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 6): Automatizamos la selección de un grupo de instancias:
Tras optimizar una estrategia comercial, obtendremos conjuntos de parámetros en base a los cuales podremos crear varias instancias (ejemplares) de estrategias comerciales combinadas en un asesor experto. Antes lo hacíamos manualmente, pero ahora trataremos de automatizar el proceso
En el artículo anterior dimos un paso importante, ya que implementamos la posibilidad de elegir la variante de funcionamiento de las estrategias: con tamaño de posición constante y con tamaño de posición variable. Esto nos ha permitido normalizar el rendimiento de las estrategias según la reducción máxima alcanzada y nos ha brindado la oportunidad de combinarlas en grupos para los que la reducción máxima también se encuentra dentro de los límites especificados. Para demostrarlo, en su momento seleccionamos manualmente algunas de las combinaciones más atractivas de parámetros de entrada a partir de los resultados de optimización de una única instancia de estrategia e intentamos combinarlas en un único grupo o incluso en un grupo de tres grupos de tres estrategias cada uno. En este último caso, obtuvimos los mejores resultados.
Sin embargo, si se trata de aumentar el número de estrategias en grupos y el número de grupos distintos que hay que fusionar, la cantidad de trabajo manual rutinario aumenta enormemente.
En primer lugar, en cada símbolo, deberemos optimizar una única instancia de estrategia con diferentes criterios de optimización. Y para cada símbolo podría ser necesario realizar una optimización separada para diferentes marcos temporales. Para nuestra estrategia modelo en concreto, también podremos realizar una optimización independiente para los tipos de órdenes que se van a abrir (stop, límite o posiciones de mercado).
En segundo lugar, deberemos seleccionar un número pequeño (10 - 20) de los mejores parámetros a partir de los conjuntos de parámetros obtenidos como resultado de las optimizaciones, que son unos 20 - 50 mil. Sin embargo, deben ser los mejores no solo por sí solos, sino también cuando trabajan juntos en grupo. El proceso de selección y adición de instancias de estrategias de una en una también requiere tiempo y paciencia.
En tercer lugar, los grupos obtenidos deberán combinarse a su vez en grupos superiores llevando a cabo una normalización. Si lo hacemos manualmente, solo podremos permitirnos dos o tres niveles. Un mayor número de niveles de agrupación parece ya demasiado laborioso.
Autor: Yuriy Bykov