Discussion de l'article "Analyse de régression multiple. Générateur et testeur de stratégie en un" - page 2
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Tout d'abord merci pour votre article que j'ai lu avec beaucoup d'attention.
Je me demandais dans quelle mesure votre méthode différait de l'optimiseur intégré à MT5 (prendre certains indicateurs, les jouer sur des données passées, leur donner du poids et appliquer le résultat au "futur").
La différence entre votre méthode de régression multiple et la méthode intégrée à MT5 est-elle si importante ?
Tout commentaire de votre part sur cette question serait apprécié.
Je vous remercie.
Au fait, je n'ai pratiquement aucune expérience en matière de statistiques, mais votre article était très clair et de très bonne qualité.
Bonjour ArtemGaleev
Merci pour votre formidable article, je l'ai lu plusieurs fois. Et j'ai quelques questions :
1) La figure 12 montre un bon résultat, mais je pense qu'il n'est pas juste parce que l'EA est exécutée sur les données entraînées. Les paramètres de l'EA ont été calculés du 6.30.2011 au 9.1.2011 et testés du 7.1.2011 au 8.26.2011 (Fig.1). Il s'agit donc d'un test sur les données qui ont fait l'objet d'un entraînement.
2) Je me demande comment optimiser le niveau p. Dans cet article, vous avez dit "supprimer le paramètre non significatif avec le niveau p le plus élevé". J'ai supprimé ce paramètre et j'ai refait l'analyse, mais tous les niveaux de p ont été modifiés et le paramètre dont le niveau de p était significatif est devenu non significatif. Dans la figure 10, le tableau présente cinq paramètres : dDeMarker, dAC, DeMarker, Bulls, Bears. Votre analyse ne porte-t-elle que sur 5 paramètres ou plus ? Certains paramètres sont cachés.
Peut-être que je me suis trompé dans certaines étapes. En tout cas, merci beaucoup pour cet article.
Другое, что нужно учитывать, это выбросы в данных. Редкие, но сильные события (в нашем случае скачки цены) могут внести ложные зависимости в уравнение. Например, после выхода какой-либо неожиданной новости на рынке произошло сильное движение, продлившееся несколько часов. В этом случае значения технических индикаторов имели малую значимость в прогнозе, но регрессионный анализ припишет им высокую значимость, поскольку было сильное изменение цены. Поэтому желательно фильтровать данные в выборке или проверять наличие выбросов в данных.
C'est un très bon point. Il ne faut pas chercher des régularités là où il n'y en a pas. Cela s'applique à presque toutes les méthodes d'analyse utilisées.
Malheureusement, l'élément le plus important (l'analyse des résidus n'est pas la même chose) de ces études - la mesure dans laquelle les "régularités" trouvées peuvent être maintenues - n'est pas abordé.
Les "régularités" sont d'autant plus durables que les coefficients de pondération trouvés (en termes de RM et de NS) "tiennent" (changent peu). Il n'en coûte rien de trouver des coefficients remarquables sur le SB (où il n'y a pas de régularités par définition) sur n'importe quelle fenêtre. Mais c'est la dynamique de leurs changements qui nous permettra d'affirmer avec un haut degré de vérité que nous avons affaire à des SB et pas à autre chose.
C'est-à-dire que la dynamique des changements de poids est un critère certain de la présence de régularités dans la BP initiale.
Pour donner un exemple, voici une vidéo où vous pouvez voir (graphique en haut à droite) comment les poids de l'une des méthodes de recherche changent linéairement au fil du temps :
Il y a parfois une certaine douceur (ce qui est très bien), ainsi que des situations où les poids sont saccadés (ce qui est extrêmement mauvais).
En outre, les régularités du marché dépendent de l'heure de la journée, de la saisonnalité, etc. Par conséquent, les fuseaux horaires doivent être pris en compte séparément lors de la recherche. Le trading nocturne de certains cross, qui a été utilisé avec profit pendant plusieurs années, est un exemple frappant d'une VRAIE régularité, qui n'est présente que dans un certain intervalle de la journée. Et elle n'aurait jamais été découverte si l'ensemble de la BP originale avait été étudiée, sans filtre de fuseau horaire.
P.S. Quelque chose a porté (apparemment, l'atmosphère de la "Journée de la connaissance" affecte) sur beaucoup de lettres, et j'ai donc coupé le message.
Dans de nombreux ST, un signal de trading est formé sur la base d'une combinaison linéaire d'indicateurs.
Cela signifie que si la tâche consiste à démêler un ST à partir des résultats de ses transactions (son steutment), le MR est un bon outil à cette fin.
Nous pouvons examiner la tâche d'un autre point de vue :
Un trader organise des signaux de trading sur l'historique. Il peut s'agir du résultat de ses transactions manuelles informelles ou de certains sommets en zigzag. En général, n'importe quoi.
La même tâche est alors résolue : la formalisation automatique de l'historique par ses signaux de trading. C'est-à-dire trouver des régularités linéaires dans le TS par le biais du MR.
P.S. Vous pouvez également appliquer la NS à une telle tâche. Mais l'interprétation des résultats de NS est beaucoup plus compliquée que celle de MR.
Nous pouvons envisager cette tâche sous un autre angle :
Un trader place des signaux de trading sur l'historique. Il peut s'agir du résultat de ses transactions manuelles informelles ou de certains sommets en zigzag. En général, n'importe quoi.
La même tâche est alors résolue : la formalisation automatique de l'historique par ses signaux de trading. En d'autres termes, il s'agit de trouver des régularités linéaires dans le TS par le biais du MR.
Oui, l'idée est intéressante. J'ai même suggéré d'écrire un article qui fait le traitement initial pour cela.
L'autre jour, j'ai publié un article intitulé Visualiser une stratégie dans le testeur MetaTrader 5, qui montre le traitement des résultats de l'optimisation "à la volée". Mais le sujet n'est pas entièrement divulgué, bien sûr. Il y a toute une série de possibilités ici, et il y a des sujets d'articles à ce sujet :
Mais personne n'a répondu jusqu'à présent.
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La même tâche est alors résolue : la formalisation automatique du TS par ses signaux de trading. C'est-à-dire trouver des régularités linéaires dans le TS par le biais de la RM.
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Messieurs, comment l'imaginez-vous ? Quelque chose comme l'analyse factorielle. Et quels facteurs ? Tous les indicateurs avec tous les ensembles possibles de paramètres de tous les symboles possibles ?
Permettez-moi de préciser d'emblée qu'il ne s'agit là que de quelques réflexions à haute voix, fruit de mon ignorance totale des mathématiques.
Pour commencer, supposons que les signaux de trading sont formés exclusivement par une combinaison linéaire de certains indicateurs. De plus, nous avons des hypothèses non nulles (souhaits) sur le TS étudié. Par exemple, que les MA, Fibo, PriceChannel, etc. y sont très probablement utilisés. Ou au contraire, nous voulons voir la formalisation du TS avec des entrées désignées par une certaine liste d'indicateurs.
En outre, comme indiqué à juste titre ci-dessus, la méthode matricielle est appliquée au tableau de toutes sortes de valeurs d'indicateurs (y compris le prix lui-même) et de signaux de trading du TS.
Le signal de trading lui-même représente trois valeurs : BUY, SELL, LOVE. Pour cette raison (et d'autres), il est logique de considérer séparément le TS avec un seul type de signal. Il s'agit de l'ACHETER.
Le signal BUY lui-même est formé lorsqu'un certain seuil est franchi dans une certaine direction. Par commodité, ce seuil est fixé à zéro.
Résumons ce qui précède :
Nous ne prenons que les signaux BUY du TS considéré, dans ces points nous prenons un ensemble de valeurs des indicateurs qui nous intéressent. Et grâce à la méthode mathématique étudiée, nous essayons d'exprimer une combinaison linéaire :
K[1] * Valeur[1] + .... + K[n] * Valeur[n] = 0, tout en imposant la restriction Sum(Abs(K[i])) sur les poids. = 1. MR ne résout pas tout à fait le problème posé, puisqu'il est conçu pour exprimer Value[j] à travers les autres. Par conséquent, pour chaque j, le vecteur de solutions aura une direction différente - non colinéaire. Cependant, il permettra toujours d'obtenir des solutions, même si elles ne sont pas parfaites, mais pas parfaites. Outre la RM, d'autres méthodes mathématiques peuvent bien sûr être utilisées.
Après avoir trouvé les poids, nous devrons tracer les résidus : pour chaque signal, calculez la valeur R[i] = K[1] * Valeur[1] + .... + K[n] * Valeur[n]. Nous obtiendrons une sorte de graphique de formalisation de la TS étudiée, qui sera une courbe oscillant autour de zéro. Bien sûr, il y aura des valeurs aberrantes. Il est souhaitable de les éliminer - en langage simple, cela signifierait ignorer certains signaux de trading.
Ensuite, il convient d'appliquer à nouveau la méthode matricielle. En conséquence, si laplupart des signaux de ST peuvent être formalisés par la liste d'indicateurs sélectionnée, nous obtiendrons la réponse finale sous la forme de pondérations, où R[i] fluctuera "étroitement" autour de zéro.
Mais n'oublions pas que même si tout ce qui précède a fonctionné, on ne peut pas parler de formalisation du TS. En effet, il est nécessaire d'approfondir la combinaison trouvée non seulement sur les lieux des signaux de trading, mais aussi sur l'ensemble de la courbe des prix. Il peut arriver que la combinaison donne un excellent résultat sur certains points, mais qu'elle produise de faux signaux sur d'autres points, qui peuvent difficilement être filtrés.
Telles sont brièvement les premières idées naïves sur la formalisation automatique de certains types (répandus) de TS.
Tout est individuel. Par exemple, il est difficile d'évaluer l'utilité et la nécessité de formaliser les stratégies des leaders de championnats, ce qui est fait par de nombreux passionnés à chaque fois.
Je pensais simplement à un outil qui rendrait ce processus beaucoup plus facile et rapide. Une sorte de support.
Du point de vue de la recherche, c'est une autre façon d'étudier le marché.
très similaire aux réseaux neuronaux
SZY : et même s'il ne s'agit pas de réseaux neuronaux, le résultat d'un tel outil sera similaire au travail des réseaux neuronaux - sur l'historique des résultats positifs.