75 000 options - 4 Go de RAM et 4 Go de cache disque ne suffisent pas ??? - page 7
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Voici les premiers résultats :
- J'ai pris les meilleurs résultats de 401 et j'ai effectué le test dans MT4 avec les mêmes paramètres
- J'ai ensuite lancé l'énumération des paramètres avec la génétique dans MT4 et obtenu les résultats suivants :
- pourquoi mt4 a fait un profit de 3600 et TSGO est à la moitié de 1800 ?
Conclusions :Ce que j'ai obtenu (rapports complets dans le StrategyTester_Mak. zip ci-joint) :
Il y a de sérieuses différences dans les transactions - c'est un sujet distinct. Mais le bénéfice net de 1664 $ dans MT4 est plus ou moins similaire au bénéfice net de 1884 $ dans Omega.
Voici la liste des résultats (rapport archivé dans OptimizationReport.zip) :
MT4 recalculé en 3 min 34 sec, récupérant 15 616 variantes sur 35 milliards possibles :
Je dois préciser que sur 15616 variantes, il y avait 9291 séquences qui se répétaient (en croisant, on obtient des répétitions) et que sur les 6325 restantes, 1027 passages ont été rejetés comme inutiles. Les séquences répétitives ne consomment pas de ressources et ne nécessitent pas de recalculs, puisqu'elles sont extraites du cache temporaire. Dernières entrées du journal :
2006.10.16 23:40:12 6325 passages ont été effectués pendant l'optimisation, 1027 résultats ont été rejetés car non significatifs
2006.10.16 23:40:12 MACD Sample : optimisation arrêtée, 9291 enregistrements de cache ont été utilisés, 9291 enregistrements de cache rejetés
Je pense que c'est une conséquence directe de l'approche super économique de l'optimisation dans TSGO où l'accent est mis sur la réduction des passes. C'est très simple - TSGO a fait 1000 passes, tandis que MT4 en a fait 6000 en net (9000 sur 15000 étaient répétitives et ont été manquées). Par ailleurs, je suis très intéressé par le rapport de TSGO - paramètre MATrendPeriod optimisé, où ce paramètre est fixé à 100 (il glisse quelques fois à 97, mais ce n'est rien de grave). Nous pouvons voir que l'optimiseur génétique a atteint un extremum local et qu'il n'a pas réussi à en sortir. C'est une situation habituelle dans l'énumération génétique et une conséquence directe de la surcharge de la zone de recherche.
MT4 s'est-il rendu dans les régions où se trouvent ces valeurs ? Oui, j'y suis allé plusieurs fois et je n'y ai rien trouvé de spécial :
. En dehors des résultats et des rapports mathématiques, on veut toujours voir de ses propres yeux l'image de la répartition des meilleurs résultats. MetaTrader le montre facilement dans le mode de visualisation "Surface bidimensionnelle" où vous pouvez sélectionner tous les paramètres à optimiser le long des axes. Par exemple, nous pouvons voir ici que la valeur de MATrendPeriod dans la zone de 100 est clairement pire que les valeurs de 12-14.
- Il faut penser aux extrema locaux et ne pas faire de recherches trop approximatives. Surtout lorsqu'il s'agit de fournir l'outil à des utilisateurs inexpérimentés qui ne peuvent pas comprendre les processus en détail et pourraient prendre les résultats du testeur génétique pour argent comptant.
- Dans le contexte de l'effondrement démontré en extrémum local à 1000 passages, l'idée de 100-200 passages d'évaluation ne peut en aucun cas être prise au sérieux.
- Lorsque nous avons choisi un mécanisme de dépassement suffisant pour notre génétique, nous avons fait quelques recherches et nous avons opté pour cette formule simple : Nous effectuons toujours 30 passages complets de la population, puis pour les 10 passages complets suivants, nous attendons que l'incrément de la fonction cible soit garanti décroissant. En d'autres termes, si la population initiale est de 256, la première étape est de 256 * 30 = 7680 passages, puis au moins 256 * 10 = 2560 raffinements supplémentaires, et enfin avant le fading. Ce mécanisme redondant nous permet de sortir des extrema locaux dans la plupart des cas.
Nous exagérons peut-être un peu plus que nécessaire, mais pour les utilisateurs normaux, c'est plus ou moins une façon garantie de travailler.Merci à Yury (Mak) d'avoir soulevé le sujet - c'est très intéressant d'en discuter + nous avons corrigé nos erreurs.
Veuillez le commenter.
Faites-les remonter et je vérifierai en Oméga les résultats obtenus là-bas.
Je soupçonne qu'il y a une grande différence dans ce que l'on obtient lors des tests dans les deux plateformes.
En attendant, je vais faire un test dans Omega pour beaucoup plus que 1000 passages.
Désolé, je n'ai pas précisé les paramètres. Les voici :
TakeProfit=819 ; Lots=0.6 ; TrailingStop=248 ; MACDOpenLevel=8 ; MACDCloseLevel=8 ; MATrendPeriod=12 ;
Les paramètres peuvent être vus dans l'infobulle à côté du numéro de passage dans le rapport du testeur:J'ai fait 7000 tours dans TSGO.
La photo ci-dessous.
Notez les numéros des séries qui sont au sommet de la population.
Le meilleur résultat pour 7000 runs était le run numéro 618 (c'est-à-dire qu'après 700 runs, il n'y a pas eu d'amélioration).
J'ai analysé vos paramètres les mieux trouvés dans Omega.
C'est devenu comme ça :((
Apparemment, il y a une différence significative dans les performances des systèmes ou des testeurs ou dans les données.
Peut-être que je n'ai pas transféré le système vers Omega correctement ...
Vous ne pouvez pas transférer un à un ici, Omega fonctionne différemment.
Mais en tout cas, vos conclusions sont que
que TSGO n'a pas trouvé une solution deux fois meilleure et est resté coincé dans le haut local est faux.
TSGO et je n'ai pas pu trouver un tel système car il n'est pas rentable dans mon test avec Omega.
J'ai eu IBM sur Yahoo, j'ai dû diviser l'action 4 ou 5 fois moi-même pour obtenir les données normalisées. Ça correspondait complètement à ton histoire.
Apparemment, vous devez recommencer.
Oui, j'ai remarqué que vous avez des postes qui s'ouvrent là où ils ne devraient pas. Vérifiez manuellement les cinq premières transactions - vous le remarquerez tout de suite.
J'ai eu IBM sur Yahoo, j'ai dû diviser l'action 4 ou 5 fois moi-même pour obtenir les données normalisées. Ça correspondait complètement à ton histoire.
Apparemment, vous devez recommencer.
Des testeurs différents et des systèmes généralement différents ...
Tout algorithme génétique est une recherche aléatoire.
La génétique diffère d'une simple recherche aléatoire en ce que
que la fonction de distribution des paramètres est uniforme dans une simple recherche aléatoire
en génétique n'est pas uniforme et varie en fonction de la recherche.
Cela permet d'augmenter considérablement la vitesse de recherche en génétique par rapport à une simple recherche aléatoire.
En ce sens, tous les optimiseurs génétiques sont les mêmes.
Je m'excuse pour le hors-sujet, mais les termes incompréhensibles me donnent un gros bâillement et un mal de tête. Pourriez-vous, Renat, expliquer en quelques mots ce qu'est un cheval dans un vide sphérique et dans quel but il y est placé ?
Le sujet est très intéressant pour moi, car j'ai moi-même commencé récemment à utiliser GO pour optimiser mon propre conseiller expert et je veux comprendre les limites de l'application GO. Seulement je n'ai pas exactement de MACD, mais deux muwings basés sur le Zero Lag MA et avec deux hystérésis ("backlashes" selon l'article "Genetic Algorithms in MetaTrader 4. Comparaison avec le "dépassement direct" de l'optimiseur) lors de l'entrée et de la sortie d'une position. Je ne suis pas très satisfait des résultats obtenus jusqu'à présent, mais j'ai de l'espoir. Je pense que je vais bientôt ajouter de nouveaux filtres à mon conseiller expert. Eh bien, j'aime l'optimiseur jusqu'à présent.
... qu'est-ce qu'un cheval dans un vide sphérique et pourquoi a-t-il été placé là ?
Oui, il ne faut pas oublier que le cheval meurt naturellement à la suite de l'expérience. Hélas, rien n'est parfait dans ce monde. :)
P.S. Le cheval est naturellement planté pour les besoins de l'expérience. Le but de l'expérience n'est pas divulgué, pour ainsi dire le savoir-faire. :)
"Un cheval sphérique dans le vide" est une idiome qui trouve son origine sur le réseau FIDO dans les années 1990. Il désigne les conditions idéales insaisissables d'une expérience ou d'une opération.
Une vieille anecdote raconte qu'un physicien avait été chargé de développer un modèle de course de chevaux afin de pouvoir prédire la victoire de tel ou tel cheval.
Saviez-vous que...