Critère de sélection automatique des résultats d'optimisation.
Nous luttons, nous écrivons des stratégies, et pratiquement n'importe quel expert est capable de générer des profits avec certains paramètres sur l'intervalle de négociation final. Entre-temps, relativement peu d'attention a été accordée au sujet de la sélection des paramètres.
On fait de la magie ?
Le sujet semble toujours d'actualité. Nous pouvons donc commencer.
Commençons, et commençons par le fait qu'il est temps de déboulonner quelques thèses qui rendent en partie ce fil de discussion sans intérêt.
1) "Le profit est intégré au système au stade de la construction, et non au stade de l'optimisation". Ce qui, en général, rend l'étape d'optimisation sans importance. Je l'ai moi-même pensé pendant longtemps. Comme j'avais tort... Il existe un certain nombre de systèmes pour lesquels ce n'est pas le cas, ou plutôt pas tout à fait. Divers NS et simplement des systèmes très complexes (j'ai vu récemment un pipswitch avec environ 100 ! paramètres à "régler", d'ailleurs assez rentable, bizarrement), qui, quoi que vous y mettiez au stade de la conception, sans optimisation/formation peuvent facilement aller à la poubelle....
2) "Trop de paramètres externes - l'expert est nul". Je l'ai souvent entendu. La pratique montre qu'une telle corrélation n'existe pas. Ces EA sont difficiles à former et donc difficiles à utiliser, mais c'est parce que personne ne peut dire clairement ce qui doit être enseigné. Par conséquent, le résultat le plus probable de l'optimisation sera un "mauvais ajustement" et, par conséquent, un échec.
Mes 5 cents d'expérience - pour moi-même, j'ai déduit une certaine formule : le nombre de transactions est directement proportionnel à la stabilité et inversement proportionnel à la rentabilité.
C'est très bien que vous ayez remarqué ce sujet. Je pense qu'en travaillant avec et sur l'auto-optimiseur, vous avez acquis une expérience qui vaut plus que beaucoup de roubles, et vous pourrez encore la partager).
Dans ce cas particulier, j'ai une double vision du nombre de transactions :
La première option - coïncide avec vos observations, mais je l'abandonne progressivement, je dois restreindre la recherche.
Le second est le cas où le nombre de métiers est fixé au moment de la conception, c'est-à-dire que pour chaque système, il y a son activité, et il y a ce qu'il a été "forcé" d'apprendre au prix d'une mutation vers un autre système. Supposons, par exemple, que le nombre estimé (en regardant un graphique) de transactions est de 5 par jour (nous pouvons avoir 1 transaction par 20 barres ou 2 par heure, ou autre), le nombre moyen de transactions devrait donc se situer dans une fourchette d'environ 5, c'est-à-dire 3<=WordStop<=7. Ce qui est au-delà de la fourchette est impitoyablement écarté, ce qui permet de ne pas perdre le sens du système, mais en même temps élimine la possibilité de trouver accidentellement une variante connexe de l'utilisation du TS, ou simplement un autre motif.
Очень хорошо, что Вы заметили эту тему. Я думаю, работая с автооптимизатором и над ним, опыта Вы набрали более чем на много рублей, и еще сможете им поделиться)
В этом конкретном случае, с колличеством сделок, у меня двоякое видение:
Первый вариант - совпадает с Вашими наблюдениями, но постепенно от него отказываюсь, приходится сжимать круг поиска.
Второй - это тот случай когда колличество сделок закладывается на этапе проектирования, т.е. для каждой системы есть ее активность, а есть то, чему ее "заставили" научиться ценой мутации в другую систему. И последнее время я использую колличество сделок примерно так: Допустим, расчетно-визуальное (глядя на график) колличество сделок 5 в день (можно 1 на 20 баров, 2 в час или что угодно), соответственно среднее колличество сделок (СКС) должно укладываться в диапазон около 5, т.е. например 3<=CКC<=7. То что за диапазоном - безжалостно отбрасывается, позволяя не потерять смысл системы, правда заодно перечеркивая возможность случайно найти сопутствующий вариант использования ТС, или просто другую закономерность.
Cela dépend certainement du type de véhicule.
Un autre paramètre intéressant à mon avis (calculé) est le "coefficient de Sharp", mais je n'ai pas encore travaillé avec lui :-)
Bien sûr, tout dépend du type de TS.
Un autre paramètre intéressant à mon avis (calculé) est le "ratio de Sharpe", mais je n'ai pas encore travaillé avec lui :-)
Sharps, Sortino et autres - c'est presque une langue d'oiseau :) Tout le monde dit que c'est cool, mais je n'ai pas essayé non plus, si quelqu'un sait comment le calculer à partir de données brutes pour une utilisation pratique, je vais essayer et vous dire le résultat. Nous devons redéfinir les données brutes pour les formuler.
-Bénéfice brut = GP ,
-La perte brute = GL,
-MaxDrawdown (Drawdown) = MD ,
-Nombre de trades rentables = PD, trades perdants = LD, Nombre total de trades = AD,
-Nombre de barres (ticks) de test = TEMPS,
-Max Profit trade = MPD, max loss trade = MLD
-Série de transactions rentables = SPD (en unités), = SPD$ (en monnaie de dépôt), série de transactions perdantes =SLD, =SLD$.
J'ai raté quelque chose ? Il est possible de dessiner des formules ?
Z.U. Je vais prendre quelques heures pour réfléchir, et soutenir moralement nos olympiens, le ski) et sans mon soutien) ils ne sont pas si loin....(
Qui est avec moi ? :)
Méthodologie de calcul du ratio de Sharpe
Aide pour le ratio de Sharpe :
Le ratio Sharp, également connu sous le nom de ratio récompense/variabilité, caractérise les performances de la direction. Il mesure le rendement par rapport au risque global du portefeuille. Où le risque global est l'écart-type des rendements du portefeuille.Le ratio de Sharpe à une profondeur et un horizon temporel donnés est calculé à l'aide de la formule suivante :
où
-le rendement moyen du portefeuille (rendement moyen du portefeuille) ;
-taux moyen sans risque ;
Écart-type des rendements du portefeuille, le calcul détaillé peut être trouvé dans la documentation du service de calcul de la volatilité.
Le rendement est géométrique, défini comme le logarithme naturel du rapport des prix (rendement logarithmique) :
où
- les prix mesurés à la fin de la période précédente ;
-les prix mesurés à la fin de la période en cours ;
Plus le ratio de Sharpe est élevé, plus l'investissement est efficace. Une faible valeur du ratio de Sharpe signifie que le retour sur investissement ne justifie pas le niveau de risque pris. Un ratio de Sharpe négatif indique que des investissements dans des actifs sans risque produiraient des rendements plus élevés.
Aide du coefficient de Sortino et du coefficient de Sortino modifié :
Le ratio de Sortino est une autre mesure du rendement et du risque d'un instrument d'investissement. Mathématiquement, il est calculé de la même manière que le ratio de Sharpe, mais au lieu de la volatilité du portefeuille, c'est la "volatilité en baisse" qui est utilisée. Dans ce cas, la volatilité est calculée sur les rendements inférieurs au rendement minimum acceptable du portefeuille (MAR).Le coefficient de Sortino à la profondeur et à la période données est calculé à l'aide de la formule suivante
où
- rendement moyen du portefeuille (rendement moyen du portefeuille) ;
MAR- Rendement minimum acceptable du portefeuille
L'écart-type des rendements du portefeuille, calculé pour les rendements inférieurs au rendement minimum acceptable du portefeuille. Le calcul détaillé peut être trouvé dans la documentation du service de calcul de la volatilité.
Le coefficient de Sortino modifié à la profondeur et à la période données est calculé à l'aide de la formule suivante
où
-le rendement moyen du portefeuille (rendement moyen du portefeuille) ;
-taux moyen sans risque ;
L'écart-type des rendements du portefeuille calculé pour les rendements inférieurs au rendement minimum acceptable du portefeuille. Le calcul détaillé peut être trouvé dans la documentation du service de calcul de la volatilité.
Le rendement est géométrique et est défini comme le logarithme naturel du rapport des prix (rendement logarithmique) :
où
- les prix mesurés à la fin de la période précédente ;
-les prix mesurés à la fin de la période en cours ;
Référence des coefficients alpha et bêta :
Les coefficients alpha et bêta sont destinés à révéler la relation statistique entre l'instrument et l'indice. En représentation graphique, il s'agira d'un graphique ponctuel des relations entre le rendement de l'instrument et le rendement de l'indice. (voir le dessin d'une ellipse). A travers l'ensemble des points obtenus, traçons une ligne droite, aussi proche que possible de la carte des points. La procédure statistique permettant de tracer une telle ligne est connue - elle est appelée "régression linéaire simple ou méthode des moindres carrés". Selon cette méthode, on trouve l'équation de la ligne droite minimisant la somme des carrés des distances de chaque point du graphique à la ligne droite. L'équation de la ligne droite (régression) qui en résulte sera de la forme :,
où est le rendement de l'instrument ;
-coefficient de décalage vertical de la ligne droite ;
-coefficient de pente de la droite ;
-index retour
Selon la méthode des moindres carrés, les coefficients et sont trouvés par des formules :
,
où Cov(,)-covariance du rendement de l'instrument et du rendement de l'indice
écart-type du rendement de l'indice
où
-le rendement moyen d'un instrument
-Rendement moyen de l'indice
Dans le cas où l'indice est l'indice du marché
" Coefficient bêta - détermine l'influence de la situation générale du marché sur le sort de l'instrument particulier. Si >0, l'efficacité de l'instrument est similaire à celle du marché. Si < 0, l'efficacité de l'instrument en question diminuera à mesure que l'efficacité du marché augmentera. Le ratio est également considéré comme une mesure du risque d'investissement dans ces titres. A >1, le risque d'investissement est plus élevé que la moyenne du marché, alors qu'à <1, c'est l'inverse.
Le coefficient "Alpha" caractérise la corrélation entre le taux de croissance du marché et le taux de croissance de l'instrument spécifique. Si un instrument est positif, cela signifie que son taux de croissance est supérieur à la moyenne du marché, c'est-à-dire que nous pouvons dire qu'il est "sous-évalué" par le marché en ce moment.
Coefficient de référence
La précision de la description des fluctuations de rendement par l'équation de régression est caractérisée par la dispersion (spread) des valeurs de rendement. Afin d'estimer le pouvoir explicatif de l'équation de régression, nous introduisons le coefficient montrant dans quelle mesure la variation du prix de l'instrument est expliquée par le rapport spécifié avec la variation de la valeur de l'indice et il est défini selon la formule suivanteR = ,
où est le coefficient bêta
écart-type du rendement de l'indice
écart-type du rendement de l'instrument
Dans le cas où l'indice du marché est sélectionné comme indice :
Le coefficient "" ou coefficient de détermination- caractérise la part du risque d'investir dans un instrument donné apportée par l'incertitude du marché dans son ensemble. Plus est proche de zéro, plus le comportement de l'instrument est indépendant de la tendance générale du marché. Lorsqu'un instrument arbitraire ou le portefeuille d'un utilisateur est sélectionné comme indice : le coefficient "" caractérise l'étroitesse de la relation entre l'instrument et l'indice. Plus cette valeur est proche de 1, plus la relation est forte.
Valeur du test t par le critère t de Student
Le calcul du test t de Student est appliqué pour tester la signification des coefficients de régression, c'est-à-dire les coefficients alpha et bêta. La valeur du test t de Student pour le coefficient bêta est calculée à l'aide de la formule :,
où est le coefficient bêta
-est l'erreur standard, qui est calculée par la formule :
,
où -rentabilité de l'instrument ;
-profitabilité de l'instrument, calculée selon la formule : ;
-Rendement de l'indice ; -Rendement de l'indice calculé par la formule : ; ;
-Rendement moyen de l'indice
n-nombre de valeurs de retour participant au calcul.
La valeur du test t de Student pour le coefficient alpha est calculée par la formule suivante : ,
où - coefficient alpha ;
-est la valeur de l'erreur standard, qui est calculée par la formule suivante
,
où - retour de l'instrument ;
-profitabilité de l'instrument, calculée par la formule : ;
-Rendement de l'indice ; -Rendement de l'indice calculé par la formule : ; ;
-Rendement moyen de l'indice
n-nombre de valeurs de rendement impliquées dans le calcul.
Valeur du critère de Fisher
La valeur du critère de Fisher est calculée selon la formule :Comme pour le critère t de Student, la valeur calculée du critère de Fisher est comparée à la valeur du tableau (voir valeurs du tableau). Si la valeur calculée du critère de Fisher dépasse la valeur tabulée, l'hypothèse nulle d'absence de relation entre l'instrument et l'indice est rejetée et la conclusion sur l'existence de la relation et la signification statistique de l'équation de régression est faite. Mais si la valeur calculée du critère de Fisher est inférieure à la valeur de la table, alors la probabilité de l'hypothèse nulle est supérieure au niveau spécifié et elle ne peut être rejetée sans risque sérieux de tirer une conclusion incorrecte sur la relation. Dans ce cas, l'équation de régression est considérée comme statistiquement non significative.
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Nous luttons, nous écrivons des stratégies, et pratiquement n'importe quel expert est capable de générer des profits avec certains paramètres sur l'intervalle de négociation final. Dans le même temps, une attention relativement faible est accordée à la sélection des paramètres.
Pour être franc, je me suis intéressé à ce sujet à l'adresse pour une autre raison, à savoir la recherche du critère d'optimisation dans mon propre optimiseur à l'aide de ma propre AG, car j'ai compris que les critères d'optimisation de MT4 ne donnent pas le résultat souhaité. Mais j'ai réalisé que je devais commencer à danser à partir du code source. C'est pourquoi "Recherche de critères de sélection des résultats de l'optimisation".
Bien sûr, je n'ai pas encore pris connaissance des articles disponibles sur le site (merci aux auteurs), ni regardé les discussions disponibles, ni même feuilleté quelques livres), mais je n'y ai pas trouvé ce que je souhaitais. Peut-être qu'il ya quelque chose, mais dans le langage des oiseaux, je ne suis pas très bon à elle, tout le praticien même primitiviste (peut-être quelqu'un va traduire en "humain"), mais peut-être tout simplement pas vu. À la suite de ce fil de discussion et, espérons-le, d'une discussion constructive, aimerait obtenir une formule spécifique, une certaine fonction des résultats des tests, dont le maximum, avec une forte probabilité, indiquerait un ensemble viable de paramètres.
Sans fausse modestie), je noterai que j'ai obtenu un certain succès en sélectionnant à la main le résultat de l'optimisation . Cependant, je ne peux pas automatiser ce processus de quelque manière que ce soit. Peut-être s'agit-il simplement d'une expérience peu formalisable.
Bien entendu, il existe une méthode simple et efficace de sélection des paramètres - le test OOS . Mais malheureusement, ce n'est pas toujours acceptable. Par exemple, pour mes béliers, si nous faisons un critère derésultat OOS, un critère de sélection des spécimens en GA, il ne sera plus OOS.
Donc, les données initiales en termes de MT4 :
-GrossProfit ,
-Perte brute,
-MaxDrawdown (Drawdown) ,
-Nombre de transactions rentables, de transactions perdantes, -Nombre total de transactions,
-Nombre de barres (ticks) de test,
Commerce à profit maximum, commerce à perte maximum
-série de trades rentables, série de trades perdants
Il ne semble rien manquer (corrigez si j'ai manqué quelque chose), toutes sortes de MO, RFP, etc. sont omis intentionnellement, car ils sont calculés et peuvent être obtenus à partir de ce qui précède.
On fait de la magie ?