Discussione sull’articolo "Sistemi di Trading Adattivi e loro utilizzo nel Client MetaTrader 5" - pagina 2

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È un problema tradurre la documentazione in inglese? Apprezzo sempre una buona documentazione. Ottimo articolo, grazie per il tuo fantastico contributo.

 
Lugner:

È un problema tradurre la documentazione in inglese? Apprezzo sempre una buona documentazione. Ottimo articolo, grazie per il tuo fantastico contributo.

Tradurremo la documentazione allegata il prima possibile.
 

Per lavorare con i parametri di input (variabili), è facile dichiararli prima della dichiarazione della classe e seguire il percorso di chiamata della classe (includes).

seguendo il percorso di chiamata della classe (include).

 
Lugner:

È un problema tradurre la documentazione in inglese? Apprezzo sempre una buona documentazione. Ottimo articolo, grazie per il tuo fantastico contributo.

Grazie. La documentazione è tradotta.
 
AM2:

Nella classe CAdaptiveStrategy cerco di operare solo con gli stocastici:

Ho disabilitato il resto, ma il grafico nel tester è ancora lo stesso. A quanto ho capito, è qui che le strategie vengono collegate e scollegate?

Sì, le strategie vengono collegate nella funzione CAdaptiveStrategy::Expert_OnInit(). Per comodità, è meglio utilizzare la versione di debug dell'Expert Advisor, che ha aggiunto il salvataggio dei risultati su file. È possibile capire quali segnali di quali strategie sono stati utilizzati nel trading reale utilizzando il file direction_res.txt.

Utilizzando una strategia adattiva composta dai 5 stocastici specificati(EURUSD H1, test dall'inizio del 2010 al 1° settembre 2010), si ottengono i seguenti risultati:




 

Questo è probabilmente l'articolo più stimolante che abbia letto sul trading programmatico/robotico da molto, molto, molto tempo. Un grande grazie!

Sulla scia di questo nuovo entusiasmo, ho adattato un po' il lavoro di Eugene. [Mi scuso - almeno anch'io condividerò le idee ;-) ]

Ho adattato un EA esistente (non ancora orientato agli oggetti, purtroppo) per:

1. Scale temporali multiple: M1, M3, M5, M10, M20, M30, H1
2. Più MA veloci: 3,5,7,9,11
3. Più MA lente: 17,5,7,9,11 Più MA lente: 17,27,37,47 ecc. 97,107, 117 ecc.

Collegato a un tick M1, in un ciclo foreach(period)-foreach(fast)-foreach(slow). Ogni tick determina se deve controllare un'operazione "virtuale" e la "esegue" se necessario, mantenendo un equilibrio logico/virtuale P/L.

I risultati sono molto sorprendenti e molto positivi...

L'ottimizzazione riguarda ora l'eliminazione dei periodi di tempo brevi (ad es. M1, M3) [dato che i periodi di tempo più elevati finiscono per 'vincere'] e anche la determinazione della frequenza con cui azzerare il contatore 'running P/L' per consentire il rilevamento di set di parametri 'in rapido miglioramento'.

Devo anche interfacciare il mio EA di trading preferito in questo lavoro (per aggiungere controlli ADX/RSI/MACD/RVI ecc.), in modo che utilizzi sempre coppie di MA veloci/lente ottimali e vincenti, e che abbia anche una buona logica di gestione del mercato, del denaro, della posizione e del trade.

Grazie ancora,

T.

 

Quantum,

ovviamente se voglio aggiungere altre condizioni di acquisto e vendita (o coppie/combinazioni di condizioni di acquisto e vendita), oltre a quelle ancora dotate 

if(buy_condition_1 && buy_condition_2) new_state=SIGNAL_OPEN_LONG;
if(sell_condition_1 && sell_condition_2) new_state=SIGNAL_OPEN_SHORT;

esempio in CStrategyMA.mqh,

per attivare altre opportunità per 

new_state=SIGNAL_CLOSE_SHORT;
// e 
new_state=SIGNAL_CLOSE_LONG;

non ha senso logico aggiungere quelle combo nel file CStrategyMA.mqh, ma per ogni nuova condizione o coppia/combinazione di condizioni

di condizioni, dovrebbe essere dedicato un altro file include/class,

è così?

Intendo rapidamente, ad esempio, se voglio aggiungere queste condizioni:

// Condizione di acquisto 3: MA nuovo 
   bool buy_condition_3=(m_values[0+5]>m_values[1+7]) && (m_values[1+5]>m_values[2+7]);
// Condizione di acquisto 4: il prezzo OPEN precedente è superiore alla MA
   bool buy_condition_4=(p_open>m_values[1]);

// Condizione di vendita 3: MA nuovo 
   bool sell_condition_3=(m_values[0+5]<m_values[1+7]) && (m_values[1+5]<m_values[2+7]);
// Condizione di acquisto 4: il prezzo OPEN precedente è inferiore alla MA
   bool sell_condition_4=(p_open<m_values[1]);

e 

  if(buy_condition_3  &&  buy_condition_4) new_state=SIGNAL_OPEN_LONG;
   if(sell_condition_3 && sell_condition_4) new_state=SIGNAL_OPEN_SHORT;

   if((GetSignalState()==SIGNAL_OPEN_SHORT) && (buy_condition_3 || buy_condition_4)) new_state=SIGNAL_CLOSE_SHORT;
   if((GetSignalState()==SIGNAL_OPEN_LONG) && (sell_condition_3 || sell_condition_4)) new_state=SIGNAL_CLOSE_LONG;

e possono essere aggiunte in sottoclassi all'interno di CStrategyMA.mqh, senza influenzare il sistema centrale del

sistema adattivo, in altre parole continuando a far interagire correttamente il file include CStrategyMA.mqh con CAdaptiveStrategy.mqh

e CSampleStrategy.mqh, tenendo conto anche delle nuove condizioni (3 e 4 dell'esempio) nel nucleo logico dell'idea di EA?

dell'idea di EA?

Oppure per le condizioni 3 e 4 dovrei riscrivere e aggiungere, ad esempio, un file CStrategyMA3e4.mqh?

E' possibile aggiungere queste condizioni all'interno dello stesso CStrategyMA.mqh e farle funzionare tutte correttamente?

Forse ho la risposta da solo e sono un po' stupido, ma voglio anche chiedere la vostra opinione....

Grazie

 
Automated-Trading:

Sì, le strategie vengono collegate nella funzione CAdaptiveStrategy::Expert_OnInit(). Per comodità, è meglio utilizzare la versione di debug dell'Expert Advisor, dove è stato aggiunto il salvataggio dei risultati su file. È possibile capire quali segnali della strategia sono stati utilizzati nel trading reale utilizzando il file direction_res.txt.

Utilizzando una strategia adattiva composta dai 5 stocastici di cui sopra (EURUSD H1, test dall'inizio del 2010 al 1° settembre 2010), si ottengono i seguenti risultati:

A giudicare dal grafico si ha di nuovo semplicemente un modello ottimizzato, anche se parte di questa ottimizzazione si è rivelata automatizzata, ma un modello adattato è un modello in cui esiste un blocco di calcolo che adatta l'entrata e l'uscita al mercato durante il funzionamento della strategia, e i parametri nell'inizializzazione non hanno alcuna importanza. In tali condizioni, solo la linea di capitale rispetto alla linea di equilibrio sarà equalizzata, perché nei casi in cui la distribuzione per la chiusura di una posizione in base al profitto è cambiata - tale sistema ricalcolerà comunque i nuovi valori e determinerà una nuova zona per il profitto, e quindi ricostruirà i parametri per il profitto e il gruppo di ordini di capitale sarà conservato:
File:
TesterGraph.gif  8 kb
 

Caro Forexistence,

Hai risposto alla tua domanda :)

Hai ragione, ci sono due modi per modificare le condizioni di trading, da un lato possiamo aggiungere nuove condizioni alla strategia CStrategyMA (ma otterremo una nuova strategia, diversa da quella iniziale), l'altro modo è quello di creare una nuova classe (ad esempio, CStrategyMA34) e aggiungere ulteriori condizioni di acquisto/vendita lì.

Naturalmente, è necessario includere il file con la nuova strategia e aggiungere queste nuove strategie alla funzione Expert_OnInit della classe CAdaptiveStrategy:

#include <CStrategyMA3and4.mqh>

int CAdaptiveStrategy::Expert_OnInit()
{
.....
--- adding new strategies
   for(int i=0; i<10; i++)
     {
      CStrategyMA34 *t_StrategyMA34;
      t_StrategyMA34=new CStrategyMA34;
      if(t_StrategyMA34==NULL)
        {
         delete m_all_strategies;
         Print("Error of creation of object of the CStrategy3and4 type");
         return(-1);
        }
      int period=3+i*10;
      t_StrategyMA34.Initialization(period,true);
      t_StrategyMA34.SetStrategyInfo(_Symbol,"[MA34_"+IntegerToString(period)+"]",period,"Moving Averages with new conditions "+IntegerToString(period));
      m_all_strategies.Add(t_StrategyMA34);
     }
.....
}

Il secondo modo è migliore: si possono aggiungere molte strategie e le loro varianti.

Non è necessario rimuovere le istanze della classe CStrategyMA (se ne avete), non guarderemo nelle loro sandbox e i loro risultati saranno negativi.

Il mercato ci aiuterà a determinare la strategia migliore nell'elenco delle strategie incluse in m_all_strategies.

 
dasmen:
A giudicare dal grafico, si tratta semplicemente di un modello ottimizzato, anche se parte di questa ottimizzazione è stata automatizzata, ma un modello adattato è un modello in cui esiste un blocco di calcolo che adatta l'entrata e l'uscita al mercato durante il funzionamento della strategia, e i parametri dell'inizializzazione non hanno alcuna importanza. In tali condizioni, solo la linea di capitale in relazione alla linea di equilibrio sarà equalizzata, perché nei casi in cui la distribuzione per la chiusura di una posizione in profitto è cambiata - tale sistema ricalcolerà comunque i nuovi valori e determinerà una nuova zona di profitto, e quindi ricostruirà i parametri per il profitto e il gruppo di ordini di capitale sarà conservato:

l'articolo utilizza il concetto e l'applicazione della strategia adattiva come in matematica, ovvero come sistema di attuazione delle scelte di gestione.

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