Évaluation de l'efficacité des filtres dans la construction d'un ATC - page 4
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La diminution des transactions entraînera certainement des changements dans les indicateurs d'évaluation de la stratégie (ensemble), c'est la question de savoir dans quelle mesure ils peuvent être modifiés.Par exemple, sans le filtre, l'optimisation pour l'ensemble des paramètres de base donne un bénéfice moyen de 100 000 et 35 % de pertes (dépôts perdants) avec une moyenne de 500 transactions. Avec le filtre appliqué, le bénéfice moyen est de 10 000 et 5 % de pertes avec une moyenne de 250 transactions - le bénéfice a diminué de 10 fois, et le pourcentage de mauvais résultats de seulement 7, tandis que le nombre de transactions a diminué de 2 fois - est-ce bon ou mauvais ? Quelle est la priorité la plus élevée ?
Supposons qu'une expérience soit réalisée. Le sujet est d'étudier l'effet d'un certain facteur. Dans ce cas, il s'agit de l'effet d'un filtre.
Deux échantillons sont comparés. Le premier échantillon est l'ensemble initial de résultats de toutes les transactions, le second échantillon est les résultats filtrés.
L'hypothèse nulle est que le filtre n'a pas fonctionné, l'hypothèse alternative est que le filtre a filtré quelque chose.
Alex, à mon avis, passe à côté de l'étape initiale de l'estimation, qui consiste à établir la distribution des résultats de toutes les transactions et à rechercher les valeurs aberrantes, puis à les éliminer. Sinon, un indicateur tel que le "bénéfice moyen" n'est pas représentatif.
Dennis Kirichenko:
Alex, je pense qu'il manque l'étape initiale de l'estimation, à savoir la construction de distributions des résultats de toutes les transactions et la recherche de valeurs aberrantes, puis leur élimination. Sinon, un indicateur tel que le "bénéfice moyen" n'est pas représentatif.
Comment proposez-vous de rechercher ces variations ? Je n'ai pas encore bien compris de quoi il s'agit, mais je suppose qu'il s'agit de la normalisation des données ? S'il s'agit simplement d'éliminer les résultats illogiques, qui ne rentrent pas dans le cadre de la théorie de la stratégie, on suppose que cette étape a déjà été franchie, mais s'il s'agit d'exclure les résultats les plus marquants, il est nécessaire de justifier leur exclusion.
Si, au contraire, j'essaie de ne pas exclure les variantes peu attrayantes, mais acceptables, l'idée est que le marché est volatile (en règle générale, la variété de son comportement peut être observée sur différents instruments).
Comment proposez-vous de rechercher ces valeurs aberrantes ? Je n'ai pas encore bien compris de quoi il s'agit, mais je soupçonne qu'il s'agit de la normalisation des données ? S'il s'agit simplement d'éliminer les résultats illogiques qui ne rentrent pas dans le cadre de la théorie de la stratégie, alors il est implicite que cette étape a déjà été franchie, mais s'il s'agit d'exclure des résultats très importants, alors il faut justifier leur exclusion...
Je pense que, d'un point de vue méthodologique, il est plus correct de ne pas chercher des indicateurs pour décrire les résultats de l'optimisation et de jouer avec eux, mais de comparer deux échantillons - avant et après :-)
Et les échantillons peuvent être composés de n'importe quel critère de résultat. J'ai écrit ci-dessus sur les résultats des transactions. Mais vous pouvez en prendre d'autres aussi... Au fait, c'est une tâche intéressante...
Il existe donc une procédure statistique. Oui, c'est ça - se débarrasser des éléments de la population, dont les valeurs étaient trop grandes ou trop petites. Oui, c'est variable. Mais c'est une autre question. L'idée ici est simple - nous devons évaluer si le filtre a affecté ou non la performance de la stratégie.
Je fais donc la moyenne de tous les indicateurs - de cette façon, les valeurs aberrantes sont nivelées, non ? Je fais une convolution des résultats de l'optimisation (avec une répartition en deux attributs - mais c'est pour la clarté - l'un d'eux peut être supprimé - c'est-à-dire que l'une des options sera manifestement pire) et je compare la convolution (il y a des valeurs maximales et minimales de certains indicateurs et leur structure en pourcentage de valeurs aberrantes - et vous n'avez toujours pas regardé le fichier) juste pour niveler l'effet des émissions. En outre, dans l'ensemble, je compare 13 paires de devises séparément en achetant et en vendant, ce qui donne 13*2*2=52 résultats moyens de l'optimisation. Si le filtre fonctionne globalement, il devrait fonctionner pour toutes les paires, c'est-à-dire qu'il devrait y avoir une tendance positive.
Je pense qu'il est méthodologiquement plus correct de ne pas chercher quelques indicateurs pour décrire les résultats de l'optimisation et de jouer ensuite avec eux, mais de comparer deux échantillons - avant et après :-)
Et les échantillons peuvent être composés de n'importe quels indicateurs de résultats. J'ai écrit ci-dessus sur les résultats des transactions. Mais vous pouvez en prendre d'autres aussi... Au fait, c'est une tâche intéressante...
Les échantillons ne sont pas tout, mais une partie - quel attribut prendre pour sélectionner cette partie ?
Si c'est vraiment intéressant, je suis prêt à poster pour une analyse détaillée les résultats de l'optimisation - par exemple une paire sans filtres et avec filtres - des données comparables.
Ensuite, il est important de voir la forme de la distribution de l'échantillon. Si elle est très différente de la normale, par exemple si elle présente quelques pics, ce n'est pas bon... donc c'est ça, en résumé...
Les échantillons ne sont pas tous, mais une partie d'entre eux - quel attribut doit être utilisé pour distinguer cette partie ?
Si c'est vraiment intéressant, je suis prêt à poster pour une analyse détaillée les résultats de l'optimisation - par exemple une paire sans filtres et avec filtres - des données comparables.
Oui, vous pouvez le regarder.
Alex, vous avez d'abord besoin de 2 échantillons(résultats d'optimisation) :
1) ce sont des passes sans filtre ;
2) ce sont des passes avec filtre (seulement ici les paramètres du filtre ne doivent pas être optimisés, mais doivent être fixés).
Non. Les valeurs aberrantes sont prises en compte. Et ils peuvent grandement affecter la moyenne. Et c'est fondamentalement faux.
Et si les émissions ne sont pas accidentelles ?
Oui, vous pouvez voir.
Alex, vous avez d'abord besoin de 2 échantillons(résultats d'optimisation) :
1) ce sont des passes sans filtre ;
2) ce sont des passes avec filtre (seulement ici les paramètres du filtre ne doivent pas être optimisés, mais doivent être fixés).
Le fichier contient les résultats de l'optimisation sans filtre et avec filtre 7 positions de variables de filtre - divisé en feuilles séparées, donc il ne devrait pas y avoir de problèmes avec leur analyse, et les différents paramètres donneront une réponse à la question combien filtrer aussi bien.
J'ai choisi la pire option - paire EURUSD M15 pour 2013-2015 - achat uniquement.
Sans filtrage :
Avec filtre - les limites du commutateur de filtre dans 7 positions sont distinguables sur le graphique :
Dennis Kirichenko, y a-t-il suffisamment de données ou votre intérêt s'est-il émoussé ?
Dennis Kirichenko, y a-t-il suffisamment de données ou votre intérêt s'est-il émoussé ?
J'y jetterai un coup d'oeil l'autre jour, désolé, j'ai été très occupé...
Bien, je pense que ce sera intéressant et instructif !
Calculons d'abord les statistiques descriptives. En particulier, je veux savoir s'il existe des valeurs aberrantes.
Il y a des aberrations. Il s'agit des transactions les plus déficitaires avec une perte dépassant 58 351,76.
Histogramme.
L'idée est de retirer les émissions et de les analyser plus en détail. Mais il y a pas mal d'aberrations ici. Et les supprimer relève plutôt d'une astuce méthodologique. Selon la forme actuelle, la distribution avec les valeurs aberrantes ne semble pas être normale, ce qui signifie qu'il existe un facteur qui influence le résultat plus que d'autres.