Campionato di ottimizzazione degli algoritmi. - pagina 108
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Bene. Poiché il fitting è solo un caso speciale di problemi di ottimizzazione, allora come possono non essere necessarie velocità ed efficienza. A cosa serve trovare i massimi se cambiano più velocemente di quanto l'algoritmo li cerchi. Immaginate di avere un meccanismo per la predizione accurata delle minuzie (che sia almeno il 60% delle volte), ma il calcolo viene fatto per un periodo di più di un minuto, e a cosa serve una tale predizione. E anche se avete ragione in realtà le previsioni sono corrette. È lo stesso qui.
Nella mia comprensione, l'ottimizzazione è il miglioramento del rapporto di due o più valori/parametri o qualcos'altro (prezzo/qualità, per esempio). O in termini di trading, è portare un TS (posizione) già redditizio (positivo) fino ai migliori parametri (TS o mm), rischio/rendimento o qualcosa del genere. L'ottimizzazione in un modo o nell'altro serve solo a modificare quelle esistenti. Se non avete regole positive, cosa ottimizzate? Se si ottimizza una serie casuale, l'ottimizzazione rapida o lenta è inutile, se anche l'output è casuale. Credo che Andrey Zelinsky si riferisse a questi significati. Potrei sbagliarmi. La ricerca di un massimo ha senso quando si sa che questo massimo è significativo. Altrimenti, perché preoccuparsi di cercarlo? Ed è qui che la velocità conta. E se si sa come rilevare questo massimo significativo è già un ts con velocità. E l'ottimizzazione è solo una messa a punto. Cioè, non è primario. E qui ci viene detto che l'ottimizzazione è la prima e più la sua velocità. Probabilmente si possono usare algoritmi di ottimizzazione e aggiungere altri algoritmi per ottenere ts con Mo, ma non sarà l'ottimizzazione nella sua forma pura. Presumibilmente, Dick ha tale simbiosi, cioè un algoritmo redditizio che può essere inserito in un algoritmo di ottimizzazione comune, naturalmente, allora è interessato alle opzioni per scoprire se questi algoritmi di ottimizzazione comuni (essenzialmente solo un wrapper) sono più veloci del suo. Gli altri partecipanti gareggiano solo per la competizione. Perché non hanno questa simbiosi e pensano ingenuamente che la concorrenza darà loro qualcosa.
Esempio numero 1. Un Expert Advisor su una rete neurale (qualsiasi rete o qualsiasi altra tecnologia simile) con autoapprendimento. Un tale Expert Advisor può lavorare da solo controllando le sue statistiche di trading finali e avviare l'auto-ottimizzazione quando necessario.
Esempio #2. Trading di portafoglio. Formare un portafoglio con le caratteristiche richieste richiede di passare attraverso centinaia di strumenti di trading.
Esempio numero 3. In generale, i TS che utilizzano i segnali diretti degli indicatori devono essere spesso ottimizzati, e non garantiscono un profitto in futuro. Ma c'è un approccio in cui gli indicatori non sono una fonte diretta di segnali, ma una sorta di supporto, su cui si basa il TS, e la redditività si ottiene grazie alle caratteristiche statistiche della serie. In questo caso è necessario trovare i parametri ottimali per trasformare le caratteristiche statistiche delle serie in segnali.
Esempio numero 4. I trader spesso sostengono che l'ottimizzazione degli Expert Advisors, per esempio, per il profitto è solo un ritocco ed è stupido aspettarsi la redditività da un tale EA in futuro. E questa è un'affermazione corretta. Ma perché non cercano modi per ottimizzare non i parametri di TC ma i criteri di ottimizzazione? L'ottimizzazione dei criteri di ottimizzazione è come la prima derivata.
Posso dare infiniti esempi di uso pratico degli algoritmi di ottimizzazione, i commercianti vengono con idee ogni giorno e hanno bisogno di cercare la migliore implementazione di queste idee. Solo le persone miopi possono negare l'urgente bisogno di algoritmi di ottimizzazione accurati per i trader, e spero che tu non sia una di queste persone.
Esempio numero 1. Un Expert Advisor su una rete neurale (qualsiasi rete o qualsiasi altra tecnologia simile) con autoapprendimento. Un tale Expert Advisor può lavorare da solo controllando le sue statistiche di trading finali e avviare l'auto-ottimizzazione quando necessario.
Esempio #2. Trading di portafoglio. Formare un portafoglio con le caratteristiche richieste richiede di passare attraverso centinaia di strumenti di trading.
Esempio numero 3. In generale, i TS che utilizzano i segnali diretti degli indicatori devono essere frequentemente ottimizzati, e non garantiscono un profitto in futuro. Ma c'è un approccio in cui gli indicatori non sono una fonte diretta di segnali, ma una sorta di supporto, su cui si basa il TS, e la redditività si ottiene grazie alle caratteristiche statistiche della serie. In questo caso è necessario trovare i parametri ottimali per trasformare le caratteristiche statistiche delle serie in segnali.
Esempio numero 4. I trader spesso sostengono che l'ottimizzazione degli Expert Advisors, per esempio, per il profitto è solo un ritocco ed è stupido aspettarsi la redditività da un tale EA in futuro. E questa è un'affermazione corretta. Ma perché non cercano modi per ottimizzare non i parametri di TC ma i criteri di ottimizzazione? L'ottimizzazione dei criteri di ottimizzazione è come la prima derivata.
Posso dare infiniti esempi di uso pratico degli algoritmi di ottimizzazione, i commercianti vengono con idee ogni giorno e hanno bisogno di cercare la migliore implementazione di queste idee. Solo le persone miopi possono negare l'urgente bisogno di algoritmi di ottimizzazione accurati per i trader, e spero che tu non sia uno di loro.
Avete dato esempi interessanti.
Tuttavia, aggiustare i valori dei parametri della strategia di trading per massimizzare la redditività della strategia di trading da testare nel periodo storico selezionato con l'aspettativa di un profitto futuro usando gli stessi valori nel trade corrente non è sempre un errore.
Tutto dipende dalla strategia di trading stessa e dai parametri da ottimizzare. Se non sono "stupidi" di per sé, allora tale adattamento può davvero essere utile anche per il commercio attuale.
Per esempio, se un trader calcola il valore del salto di volume rispetto al suo valore medio per i tre mesi correnti. Dai risultati dell'ottimizzazione, il trader trova il valore di salto (in percentuale) quando è più redditizio aprire un'operazione, perché tali operazioni risultano essere le più redditizie.
Penso che si possano trovare più esempi di montaggio non "stupido".
Ultimamente, l'interesse per le reti neurali è scemato, poiché i trader trovano molto difficile trovare una strategia redditizia al di fuori del campione di allenamento. Lo stesso vale per il TS classico basato su indicatori. Ma il problema non è con le reti neurali e non con gli indicatori, il problema è con i criteri sbagliati, gli obiettivi di ottimizzazione sbagliati. Molto spesso i trader rifiutano le loro idee di TS, perché falliscono al di fuori dell'area di ottimizzazione, ma non si rendono nemmeno conto che le idee sono redditizie, ma i criteri di ottimizzazione sono selezionati in modo errato. Si scopre che anche il più semplice TS su due barre MA può essere redditizio, sì, abbiamo solo bisogno di guardarli da un'angolazione diversa, aggiungendo uno stop "intelligente", aggiungendo un trawl, fornendo un MM competente, ottimizzare il tutto correttamente e voilà! - TS di lavoro. Si può anche fare la zuppa dall'ascia, come sappiamo l'ingrediente principale - l'arguzia del cuoco.
L'algoritmo di ottimizzazione in sé è solo uno strumento, un microscopio nelle mani capaci di uno scienziato, ma se lo scienziato non ha cervello, nessun microscopio, anche il più preciso, lo aiuterà.
Cosa intende per"criteri di ottimizzazione"? Mi è sembrato che ci sia un solo criterio di ottimizzazione - è un insieme di parametri di ottimizzazione (più piccolo è il loro numero - meglio è, e idealmente uno - periodo), fornendo il valore massimo del fattore di recupero FS = rapporto tra il profitto netto e il massimo drawdown.
È possibile. Ma se cerchiamo entrate no-brake, cioè come posti dove mettere il più grande stop all'interno di una previsione, la velocità di ottenere una previsione su un piccolo timeframe (nel quadro di una previsione di prezzo alta) è anche importante. Non è pipsing e tempo lungo per fare posizioni lunghe su un grande timeframe, ma anche il tempo per entrare in una posizione è importante. Se non possiamo aumentare l'accuratezza della previsione su m5, allora perché non cercare una previsione simile su m1. E poi la precisione dipende solo dalla velocità.
Ho fatto un percorso secondo i principi di un metodo classico per trovare gli estremi di una funzione di molte variabili.
Ho preso F(x1,x2,x3)=exp(x1+x2+x3)/(x1*x2*x2*x3*x3*x3) come funzione da controllare;
Ho ottenuto questi risultati.
L'errore di ricerca specificato è 0,01.
Parametri iniziali (prima ricerca) x1=x2=x3=0,5;
Gamma di ricerca 0-100
Numero di volte che la funzione viene chiamata - 51
Minimo Fmin=3.76210
x1=1.1; x2=2.1; x3=3.1;
Qualcuno può controllare il minimo?
Non da solo. Ma senza un'ottimizzazione delle spese domestiche e non solo domestiche, per esempio, a maggior ragione.
E in generale, se non avete bisogno di ottimizzazione - questo ramo non fa per voi.
Infatti, se ... - questo thread non è per te.
Con queste parole di un "maestro" e di un grande "esperto" di sistemi di "ottimizzazione" - qualsiasi discussione finisce