Championnat d'optimisation des algorithmes. - page 108
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Bien. Puisque l'ajustement n'est qu'un cas particulier des problèmes d'optimisation, alors comment la rapidité et l'efficacité peuvent-elles ne pas être nécessaires. À quoi bon trouver des maxima s'ils changent plus vite que l'algorithme ne les cherche. Imaginez que vous disposiez d'un mécanisme permettant une prédiction précise des points caractéristiques (que ce soit au moins 60 % du temps), mais que le calcul soit effectué pendant une période de plus d'une minute, à quoi servent de telles prédictions. Et même si vous avez raison, en fait les prévisions sont correctes. C'est la même chose ici.
Selon moi, l'optimisation est l'amélioration du rapport entre deux ou plusieurs valeurs/paramètres ou autre chose (prix/qualité, par exemple). Ou en termes de trading, il s'agit d'amener un TS (position) déjà rentable (positif) vers les meilleurs paramètres (TS ou mm), risque/rendement ou quelque chose comme ça. L'optimisation, d'une manière ou d'une autre, ne sert qu'à modifier celles qui existent déjà. Si vous n'avez pas de règles positives, qu'est-ce que vous optimisez ? Si vous optimisez une série aléatoire, l'optimisation rapide ou lente est inutile, si la sortie est également aléatoire. Je pense qu'Andrey Zelinsky faisait référence à ces significations. Je peux me tromper. La recherche d'un maximum a un sens lorsque l'on sait que ce maximum est significatif. Sinon, pourquoi se donner la peine de le chercher ? Et c'est là que la vitesse compte. Et si vous savez comment détecter ce maximum significatif, c'est déjà un ts avec la vitesse. Et l'optimisation n'est qu'une mise au point. C'est-à-dire qu'il n'est pas primaire. Et on nous dit ici que l'optimisation est la première et plus encore sa vitesse. On peut probablement utiliser des algorithmes d'optimisation et leur ajouter d'autres algorithmes pour obtenir des ts avec Mo, mais il ne s'agira pas d'optimisation dans sa forme pure. On peut supposer que Dick dispose d'une telle symbiose, c'est-à-dire d'un algorithme rentable qui peut être branché sur un algorithme d'optimisation commun, bien sûr, alors il est intéressé par les options pour savoir si ces algorithmes d'optimisation communs (essentiellement juste un emballage) sont plus rapides que le sien. Les autres participants ne sont en compétition que pour la compétition. Parce qu'ils n'ont pas cette symbiose et pensent naïvement que la concurrence leur apportera quelque chose.
Exemple numéro 1. Un conseiller expert sur un réseau neuronal (tout réseau ou toute autre technologie similaire) avec auto-apprentissage. Un tel conseiller expert peut travailler de manière autonome en contrôlant ses statistiques de trading finales et en s'auto-optimisant si nécessaire.
Exemple n° 2. Trading de portefeuille. Il faut passer par des centaines d'instruments de trading pour constituer un portefeuille ayant les caractéristiques requises.
Exemple numéro 3. En général, les TS utilisant les signaux directs des indicateurs doivent être souvent optimisés, et cela ne garantit pas un profit dans le futur. Mais il existe une approche où les indicateurs ne sont pas une source directe de signaux, mais une sorte de support, sur lequel se base le TS, et la rentabilité est obtenue grâce aux caractéristiques statistiques des séries. Dans ce cas, il est nécessaire de trouver les paramètres optimaux pour transformer les caractéristiques statistiques des séries en signaux.
Exemple numéro 4. Les traders affirment souvent que l'optimisation des Expert Advisors, par exemple, dans un but lucratif, n'est qu'une simple mise au point et qu'il est stupide d'espérer une rentabilité future d'un tel EA. Et c'est une affirmation correcte. Mais pourquoi ne cherchent-ils pas des moyens d'optimiser non pas les paramètres de CT mais les critères d'optimisation ? L'optimisation des critères d'optimisation est comme la dérivée première.
Je peux donner une infinité d'exemples d'utilisation pratique des algorithmes d'optimisation. Les traders ont des idées tous les jours et doivent chercher la meilleure mise en œuvre de ces idées. Seules des personnes à courte vue peuvent nier le besoin urgent d'algorithmes d'optimisation précis pour les traders, et j'espère que vous ne faites pas partie de ces personnes.
Exemple numéro 1. Un conseiller expert sur un réseau neuronal (tout réseau ou toute autre technologie similaire) avec auto-apprentissage. Un tel conseiller expert peut travailler de manière autonome en contrôlant ses statistiques de trading finales et en lançant une auto-optimisation si nécessaire.
Exemple n° 2. Trading de portefeuille. La constitution d'un portefeuille présentant les caractéristiques requises nécessite de passer en revue des centaines d'instruments de négociation.
Exemple numéro 3. En général, les TS utilisant les signaux directs des indicateurs doivent être souvent optimisés, et cela ne garantit pas un profit dans le futur. Mais il existe une approche où les indicateurs ne sont pas une source directe de signaux, mais une sorte de support, sur lequel se base le TS, et la rentabilité est obtenue grâce aux caractéristiques statistiques des séries. Dans ce cas, il est nécessaire de trouver les paramètres optimaux pour transformer les caractéristiques statistiques des séries en signaux.
Exemple numéro 4. Les traders affirment souvent que l'optimisation des Expert Advisors, par exemple, dans un but lucratif, n'est qu'une simple mise au point et qu'il est stupide d'espérer une rentabilité future d'un tel EA. Et c'est une affirmation correcte. Mais pourquoi ne cherchent-ils pas des moyens d'optimiser non pas les paramètres de CT mais les critères d'optimisation ? L'optimisation des critères d'optimisation est comme la dérivée première.
Je peux donner une infinité d'exemples d'utilisation pratique des algorithmes d'optimisation. Les traders ont des idées tous les jours et doivent chercher la meilleure mise en œuvre de ces idées. Seules des personnes à courte vue peuvent nier le besoin urgent d'algorithmes d'optimisation précis pour les traders, et j'espère que vous n'êtes pas l'une d'entre elles.
Vous avez donné des exemples intéressants.
Cependant, ajuster les valeurs des paramètres de la stratégie de trading afin de maximiser la rentabilité de la stratégie de trading testée sur la période historique sélectionnée, dans l'espoir d'un profit futur en utilisant les mêmes valeurs dans la transaction actuelle, n'est pas toujours une erreur.
Tout dépend de la stratégie de trading elle-même et des paramètres à optimiser. S'ils ne sont pas "stupides" en soi, alors ces ajustements peuvent effectivement être utiles pour les transactions courantes également.
Par exemple, si un trader calcule la valeur du saut de volume par rapport à sa valeur moyenne pour les trois mois en cours. Grâce aux résultats de l'optimisation, le trader trouve la valeur de saut (en pourcentages) lorsqu'il est le plus rentable d'ouvrir une transaction, car ces transactions s'avèrent être les plus rentables.
Je pense que vous pouvez trouver d'autres exemples de raccords non "stupides".
Dernièrement, l'intérêt pour les réseaux neuronaux s'est émoussé, car les traders ont beaucoup de mal à trouver une stratégie rentable en dehors de l'échantillon d'entraînement. Il en va de même pour le TS classique basé sur des indicateurs. Mais le problème ne vient pas des réseaux neuronaux ni des indicateurs, le problème vient des mauvais critères, des mauvais objectifs d'optimisation. Très souvent, les traders rejettent leurs idées TS, car elles échouent en dehors de la zone d'optimisation, mais ils ne se rendent même pas compte que les idées sont rentables, mais que les critères d'optimisation sont mal choisis. Il s'avère que même les TS les plus simples sur deux barres MA peuvent être rentables, oui, il suffit de les regarder sous un angle différent, en ajoutant un stop "intelligent", en ajoutant un chalut, en fournissant un MM compétent, en optimisant le tout correctement et voilà ! - TS de travail. Vous pouvez même faire de la soupe avec la hache, car nous savons que l'ingrédient principal - l'esprit du cuisinier.
L'algorithme d'optimisation lui-même n'est qu'un outil, un microscope entre les mains expertes d'un scientifique, mais si ce dernier n'a pas de cerveau, aucun microscope, même le plus précis, ne lui sera utile.
Qu'entendez-vous par"critères d'optimisation" ? Il me semble qu'il n'y a qu'un seul critère d'optimisation - il s'agit d'un ensemble de paramètres d'optimisation (plus leur nombre est faible, mieux c'est, et idéalement une seule période), fournissant la valeur maximale du facteur de récupération FS = rapport entre le bénéfice net et le prélèvement maximal.
C'est possible. Mais si nous recherchons des entrées sans frein, c'est-à-dire des endroits où placer le plus gros stop à l'intérieur d'une prévision, la vitesse d'obtention d'une prévision sur une petite échelle de temps (dans le cadre d'une prévision de prix élevé) est également importante. Il ne s'agit pas de faire du pipsing et de prendre des positions longues sur une grande échelle de temps, mais le moment d'entrer dans une position est également important. Si nous ne pouvons pas augmenter la précision de la prévision sur m5, alors pourquoi ne pas examiner une prévision similaire sur m1. Et ensuite la précision dépend juste de la vélocité.
J'ai réalisé un parcours selon les principes d'une méthode classique pour trouver les extrema d'une fonction de plusieurs variables.
J'ai pris F(x1,x2,x3)=exp(x1+x2+x3)/(x1*x2*x2*x3*x3*x3) comme fonction pour vérifier ;
J'ai obtenu ces résultats.
L'erreur de recherche spécifiée est de 0,01.
Paramètres initiaux (première consultation) x1=x2=x3=0,5 ;
Plage de recherche 0-100
Nombre de fois que la fonction est appelée - 51
Minimum Fmin=3.76210
x1=1,1 ; x2=2,1 ; x3=3,1 ;
Quelqu'un peut-il vérifier le minimum ?
Pas tout seul. Mais sans optimisation des dépenses domestiques et pas seulement domestiques, par exemple, d'autant plus.
Et en général, si vous n'avez pas besoin d'optimisation - cette branche n'est pas pour vous.
En fait, si ... - ce fil n'est pas pour vous.
Avec ces mots d'un "maître" et d'un grand "expert" des systèmes d'"optimisation", toute discussion prend fin.