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4 mois environ qu'il fonctionne... ( comme prévu)
Pour vous donner un exemple... Graphique EA depuis 7 ans... ( profit 10 p) stop 300 mais le profit flotte avec le prix même si en perte.... Le ratio bénéfices/tirage est d'environ 25 pour sept ans... c'est peu en principe... mais il est possible de réaliser environ 200 bénéfices annuels.
En réalité, cependant, ce n'est pas le cas. C'est juste un beau mirage. Et il y en a beaucoup. Il faut toujours garder cela à l'esprit.
Quel est le bénéfice moyen en pips ? Et sur quelle période de temps ? Merci pour la réponse :)
Pour vous donner un exemple... Graphique EA depuis 7 ans... ( profit 10 p) stop 300 mais le profit flotte avec le prix même si en perte.... Le rapport bénéfice/tirage est d'environ 25 pour 7 ans... c'est peu en principe... mais c'est environ 200 par an.
En réalité, cependant, ce n'est pas le cas. C'est juste un beau mirage. Et il y en a beaucoup. Il faut toujours garder cela à l'esprit.
Quel est le bénéfice moyen en pips ? Et sur quelle période de temps ? Merci pour la réponse :)
4 mois environ de fonctionnement... ( également comme prévu)
Non, je peux vous en parler... écrivez à clin-p@inbox.ru... A mon avis, le trader n'est pas séparé des grosses sommes d'argent uniquement par l'absence d'un bon algorithme mais par autre chose :))
Pour l'instant, je n'ai les meilleurs résultats que pour les paramètres d'optimisation dont la courbe de rendement est ascendante (elle se filtre si vous désactivez les résultats inutiles) et le coefficient de corrélation linéaire de cette courbe est plus proche de 1 en valeur absolue. C'est-à-dire que le programme prend une par une les variantes données par l'optimiseur, effectue un test sur chacune d'entre elles et, en analysant les profits et les pertes, trouve celle dont le graphique est le plus proche d'une ligne droite. Évidemment, un tel graphique ne donnera jamais le meilleur équilibre du résultat de l'optimisation, dans la plupart des cas, il s'agit d'un résultat intermédiaire. Mais les courbes de rendement plus linéaires ont une très faible amplitude et ne connaissent pratiquement pas de fortes hausses non plus.
Et il ne s'agit pas seulement de réduire les risques. Je pense que l'aspect principal est la fonctionnalité du TS. L'absence de tirages importants montre l'adéquation du système, c'est-à-dire qu'il utilise les propriétés réelles du marché. Et cela signifie à son tour que les paramètres sur lesquels elle se réalise ne sont pas le résultat d'un ajustement stupide à l'histoire, mais reflètent ces mêmes propriétés.
Au fait, hélas, je ne sais pas ce qu'est le "coefficient de corrélation linéaire" et en quoi il diffère d'un simple coefficient de corrélation.
J'utiliserais RMS pour évaluer la qualité de l'approximation de la courbe de rendement par une ligne de régression linéaire. Peut-être pouvez-vous expliquer ce que c'est et en quoi l'option du coefficient de corrélation linéaire est meilleure que l'estimation RMS ?
Au fait, hélas, je ne sais pas ce qu'est un "coefficient de corrélation linéaire" et en quoi il diffère d'un simple coefficient de corrélation.
C'est la même chose. C'est juste un jeu de mots qui signifie le même concept.
PS : L'affirmation est bien sûr vraie dans ce cas, car les participants à la conversation veulent dire la même corrélation.
Au fait, hélas, je ne sais pas ce qu'est un "coefficient de corrélation linéaire" et en quoi il diffère d'un simple coefficient de corrélation.
C'est la même chose. C'est juste un jeu de mots qui signifie le même concept.
Je n'ai actuellement les meilleurs résultats que pour les paramètres d'optimisation dont la courbe de rendement est ascendante (elle se filtre si vous désactivez les résultats inutiles) et le coefficient de corrélation linéaire de cette courbe est plus proche de 1 en valeur absolue. C'est-à-dire que le programme prend une par une les variantes données par l'optimiseur, effectue un test sur chacune d'entre elles et, en analysant les profits et les pertes, trouve celle dont le graphique est le plus proche d'une ligne droite. Évidemment, un tel graphique ne donnera jamais le meilleur équilibre du résultat de l'optimisation, dans la plupart des cas, il s'agit d'un résultat intermédiaire. Mais les courbes de rendement qui sont plus linéaires ont un très faible drawdown et pratiquement pas de pics excessifs à la hausse non plus.
Et il ne s'agit pas seulement de réduire les risques. Je pense que l'aspect principal est la fonctionnalité du TS. L'absence de tirages importants montre l'adéquation du système, c'est-à-dire qu'il utilise les propriétés réelles du marché. Et cela signifie à son tour que les paramètres sur lesquels elle se réalise ne sont pas le résultat d'un ajustement stupide à l'histoire, mais reflètent ces mêmes propriétés.
Au fait, hélas, je ne sais pas ce qu'est le "coefficient de corrélation linéaire" et en quoi il diffère d'un simple coefficient de corrélation.
J'utiliserais RMS pour évaluer la qualité de l'approximation de la courbe de rendement par une ligne de régression linéaire. Peut-être pouvez-vous expliquer ce que c'est et en quoi l'option du coefficient de corrélation linéaire est meilleure que l'estimation RMS ?
" Le degré de corrélation entre deux quantités x et y (valeurs des coordonnées de points dans le plan) peut être mesuré par le coefficient de corrélation linéaire - r ". Si la valeur de r est proche de 0, alors l'affirmation selon laquelle il existe une relation linéaire entre les quantités x et y peut être rejetée. Si r est proche de (+/-)1, nous devons supposer que les points sont situés autour d'une droite y = A*x + B. Si les quantités ne sont pas corrélées, nous pouvons calculer la probabilité qu'un coefficient de corrélation modulo d'un échantillon aléatoire dépasse une certaine valeur de r0 avec une taille d'échantillon N. Si le nombre de mesures est faible, la probabilité d'obtenir une grande valeur du coefficient de corrélation |r| > 0,5 peut être élevée pour des variables non corrélées."
Les deux dernières phrases indiquent que si la courbe de rendement a été tracée avec un petit nombre de transactions (petit volume d'échantillon), il est possible que le coefficient de corrélation dépasse la valeur 0,5, c'est-à-dire qu'un ajustement aura lieu.
En fait, vous pouvez également calculer la valeur efficace, mais vous devez tenir compte du fait que la valeur efficace d'une ligne droite, mais pas d'une ligne horizontale, sera toujours supérieure à 0. Et le coefficient de corrélation linéaire de toute ligne droite, quelle que soit sa pente, sera égal à 1.
En fait, vous pouvez calculer la valeur efficace, mais notez que la valeur efficace d'une ligne droite, mais pas d'une ligne horizontale, sera toujours supérieure à 0. Et le coefficient de corrélation linéaire de toute ligne droite, quelle que soit sa pente, sera égal à 1.
Je faisais référence à l'erreur quadratique moyenne d'une régression linéaire approchant la courbe de rendement.
Dans ce cas, le RMS ne sera égal à 0 que si la ligne de rendement est une ligne droite. Dans ce cas, le résultat ne dépend pas de l'angle de pente de la droite. Dans tous les autres cas, la RMS>0. En général, je pense que l'erreur RMS est liée au coefficient de corrélation (puisqu'elle est la même que le coefficient de corrélation linéaire) et cette relation n'est pas difficile à exprimer analytiquement. Par conséquent, les variantes doivent être considérées comme équivalentes. La seule différence est que l'erreur RMS permet d'estimer le drawdown à un niveau de risque donné. Qu'en pensez-vous ?
Reshetov, je suis très heureux que vous vous adressiez à moi en m'appelant "vous". Merci beaucoup.
Mais la phrase
Si tu ne peux pas ouvrir un livre de maths et le lire...
est un chef-d'œuvre ! Je me suis beaucoup amusé. Ne pensez-vous pas qu'il y a un certain mélange de styles ? :-))En fait, vous pouvez également calculer la valeur efficace, mais notez que la valeur efficace d'une ligne droite, mais pas d'une ligne horizontale, sera toujours supérieure à 0. Et le coefficient de corrélation linéaire de toute ligne droite, quelle que soit sa pente, sera égal à 1.
Je faisais référence à la moyenne quadratique de l'erreur de la régression linéaire qui approxime la courbe de rendement.
Dans ce cas, le RMS ne sera égal à 0 que si la ligne de rendement est une ligne droite. Dans ce cas, le résultat ne dépend pas de l'angle de pente de la droite. Dans tous les autres cas, la RMS>0. En général, je pense que l'erreur RMS est liée au coefficient de corrélation (puisqu'elle est la même que le coefficient de corrélation linéaire) et cette relation n'est pas difficile à exprimer analytiquement. Par conséquent, les variantes doivent être considérées comme équivalentes. La seule différence est que l'erreur RMS permet d'estimer le drawdown à un niveau de risque donné. Qu'en pensez-vous ?
Reshetov, je suis très heureux que vous m'appeliez "vous". Merci beaucoup.
Mais la phrase
Si vous n'avez pas le courage d'ouvrir un manuel de mathématiques et de lire ...
est un chef-d'œuvre ! Je me suis beaucoup amusé. Ne pensez-vous pas qu'il y a un peu de mélange de styles ? :-))J'aimerais savoir comment vous faites une approximation de la courbe de rendement sans calculer le coefficient de corrélation linéaire ?