Discusión sobre el artículo "Asesores Expertos basados en sistemas populares de trading, y un poco de alquimia en la optimización de robots (continuación)"
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Artículo publicado Asesores Expertos basados en sistemas populares de trading, y un poco de alquimia en la optimización de robots (continuación):
En este artículo el autor continúa analizando la implementación de algoritmos de los sistemas de trading más sencillos, y describe algunos detalles relevantes sobre la optimización de resultados. Los traders principiantes y los desarrolladores noveles de EA encontrarán especialmente útil este texto.
La optimización de sistemas de trading es un tema ampliamente discutido en la literatura, de modo que no tiene mucho sentido reescribirlo en este espacio porque uno puede encontrar fácilmente información abundante sobre el mismo en Internet. Así que solamente vamos a analizar los detalles de algunas ideas fundamentales con el objetivo de descubrir la lógica subyacente, y también optimizaremos nuestros sistemas automáticos con los resultados obtenidos.
Supongo que ya sabe cómo cargar un Asesor Experto en el Probador de Estrategias, y que puede optimizarlo con los datos históricos hasta obtener resultados increíbles en las pruebas de backtesting. Llegados pues a este punto surge la siguiente pregunta. ¿Cómo se relaciona el resultado de un sistema automático con su comportamiento, sobre todo cuando el resultado obtenido es excelente, pero se consigue cuando se ajustan los datos históricos al sistema?
Esta pregunta es muy importante. Lo cierto es que las primeras optimizaciones exitosas realizadas por desarrolladores principiantes de EAs, suelen inducir un uso irreflexivo de los sistemas comerciales. En efecto, el principiante puede hacerse una idea equivocada del trading real, lo que derivará en consecuencias perjudiciales. Los programadores inexpertos de Asesores Expertos corren el riesgo de perder su dinero, o bien el dinero de aquellos que utilizan sus programas. Así que empezaré mi artículo tratando este tema.
Pruebas de optimización de resultados (backtesting), pero sin fanatismo
Generalmente, las primeras experiencias de optimización de EA invitan a querer construir estrategias que buscan el máximo beneficio, con descensos mínimos. El programador sin experiencia esperará que su sistema se comporte de forma óptima con cualquier parámetro de entrada, no solo en el periodo de optimización, sino también en el futuro. Esto se puede representar esquemáticamente de esta manera:
Autor: Nikolay Kositsin