Discusión sobre el artículo "Pruebas de robustez en asesores expertos"
Consulte el nuevo artículo: Pruebas de robustez en Asesores Expertos.
Autor: Zhuo Kai Chen
Gran trabajo Zhuo y un buen artículo para leer. En el punto 4 que dice:
4.Tasa de ganancias y volumen de operaciones para posiciones largas y cortas: Si tu EA negocia tanto posiciones largas como cortas, asegúrate de que sus tasas de ganancias y volúmenes de negociación son razonablemente similares.
Una discrepancia significativa entre los dos podría indicar un desequilibrio en la estrategia que puede necesitar ser abordado.
¿Es esto cierto para una dirección de tendencia sesgada ( la tendencia de compra domina un período más largo que la tendencia de venta. ¿Debería el EA tener tasas de ganancias y volúmenes de operaciones similares?
Una discrepancia significativa entre los dos podría indicar un desequilibrio en la estrategia que puede necesitar ser abordado.
¿Es esto cierto para una dirección de tendencia sesgada ( la tendencia de compra domina un período más largo que la tendencia de venta. ¿Debería el EA tener tasas de ganancias y volúmenes de operaciones similares?
Gracias por los comentarios.
Depende de cuánto beta está involucrado en la estrategia. Si una estrategia de un solo activo opera en un marco de tiempo más alto y un período de tenencia más alto, es probable que el resultado de la estrategia tenga algún sesgo siguiendo la tendencia macro. Es por eso que aconsejo a la gente a negociar estrategias que negocian gran cantidad (volumen) por el comercio de mayor frecuencia o la diversificación de una estrategia en múltiples activos no correlacionados. Si el mérito de una estrategia no implica suposiciones del sesgo de la tendencia, teniendo reglas simétricas tanto para la compra como para la venta, entonces se debería esperar que tenga una cantidad de operaciones y una tasa de ganancias similares en un tamaño de muestra grande.
Por supuesto, las estrategias pueden tener supuestos de sesgo de la tendencia, como algunas estrategias de sólo largo plazo para índices. Para este tipo de estrategia, los operadores sólo deben operar en un lado porque sus suposiciones ya eran que la otra dirección no funcionaría tan bien como esta dirección. Sólo asegúrese de no utilizar demasiados supuestos de sesgo y debería estar bien.
Gracias Zhuo por tomarse el tiempo con esto, me abrió los ojos a la utilización de Python para analizar los resultados, principal reto para mí es que era el ea o la tendencia responsable de los resultados :) Probablemente debería incluir una métrica de probabilidad.
Considere la posibilidad de hacer una comprobación mensual de la correlación de retorno entre el mercado negociado y el resultado de su backtest. Si la correlación es alta como por encima de 0,2, entonces puede sugerir que la tendencia del mercado es responsable de una gran parte de su resultado backtest, que no es deseable.
¿Existe una versión en chino?
Si la tiene, envíe también una versión en chino.
Si no, ¿necesita una traducción al chino del grupo de documentación de MQL5?
¿Existe una versión china?
Si la tiene, envíe también una versión en chino.
Si no, ¿necesita una traducción al chino del grupo de documentación de MQL5?
Hola, todas las traducciones las hace MQL5 automáticamente. La versión china suele salir unos meses después del envío, aunque la fecha exacta de publicación no está clara.
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Artículo publicado Pruebas de robustez en asesores expertos:
En primer lugar, debe crear una versión de su EA sin el efecto de apalancamiento compuesto, ya que esto podría distorsionar los resultados y otorgarle una importancia indebida a la cola del conjunto de muestra.
Estas son las principales métricas a tener en cuenta:
Factor de beneficio:El factor de beneficio debe ser mayor que 1, con un rango razonable entre 1,2 y 1,5. Un factor de beneficio inferior a 1,2 puede indicar que la estrategia no es lo suficientemente rentable, mientras que un valor superior a 1,5 podría sugerir que el tamaño de la muestra es demasiado pequeño o que no se tuvieron en cuenta los costes de negociación. Si bien esto no significa necesariamente que su estrategia sea fraudulenta, debe tener cuidado si los resultados parecen poco realistas.
Máxima reducción de capital:Concéntrese en la caída máxima del capital en lugar de en la caída absoluta, ya que refleja el riesgo potencial y no el riesgo que ya se ha producido. La reducción máxima del capital debe ser al menos un 10 % inferior a su tolerancia máxima personal de reducción. Si es demasiado bajo, puede considerar aumentar el riesgo de su EA y, si es demasiado alto, es posible que deba reevaluar el perfil de riesgo de su estrategia.
Correlación LRLa correlación de regresión lineal (LR) mide la consistencia de su curva de capital. Una correlación mayor a 0,9 indica que los rendimientos fueron relativamente consistentes durante todo el período de prueba. Esto ayuda a garantizar que la estrategia no tenga grandes fluctuaciones y que el rendimiento sea constante.
Tasa de ganancias y volumen de operaciones para posiciones largas y cortas:Si su EA negocia posiciones largas y cortas, asegúrese de que sus tasas de ganancia y volúmenes de negociación sean razonablemente similares. Una discrepancia significativa entre ambos podría indicar un desequilibrio en la estrategia que tal vez sea necesario abordar.
Si bien otras métricas también son importantes, estos tres son los factores principales a tener en cuenta al evaluar la confiabilidad de su EA durante las pruebas dentro y fuera de la muestra.
Autor: Zhuo Kai Chen