Gamma di ottimizzazione - pagina 5
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Per quanto riguarda il criterio di ottimizzazione?
Ho appena calcolato un fattore di stima per me stesso... Può tornare utile...
Dopo l'ottimizzazione otteniamo un campione di varianti... Tutte le varianti differiscono l'una dall'altra, per esempio, per il numero di offerte sul periodo ottimizzato...
L'idea è di portare il numero totale di accordi per tutte le corse al numero ottimale di accordi secondo il criterio di Neutron, per esempio...
N(i) / N(op)
Moltiplichiamo il valore ottenuto per il corrispondente payoff atteso per la corsa i-esima...
N(i) / N(op) * Payoff atteso (i)
Così, otterremo un profitto ad ogni corsa. Questo valore può già essere confrontato con altre varianti di campionamento...
Manca qualcosa in questa formula? E come si tiene conto dei rischi? Molto semplicemente...
Determinare il valore del massimo drawdown possibile e dividerlo per il massimo drawdown della corsa...
Questo è il coefficiente dell'aumento costante del lotto...
DropDown(max) / DropDown(i)
Formula finale del coefficiente
K(op) = N(i) / N(op) * Payoff atteso (i) * DropDown(max) / DropDown(i)
Se N(op) = 1, allora N(i) * Expected payoff (i) è il profitto sull'i-esimo run.... Penso che N(op) dovrebbe essere uguale al valore massimo del numero di trade del campione di corse dopo l'ottimizzazione...
Tu sostieni che c'è un certo numero ottimale di scambi, a seconda del numero di parametri di adattamento...
Semplifichiamo il problema.... Lasciamo un intervallo di tempo costante...
Conclusione: il metodo di ottimizzazione proposto è un'utopia.
kharko , quello che hai ottenuto non è pertinente al problema nella formulazione a cui la risposta è stata data sopra.
Il punto centrale è l'affermazione sull'esistenza di un optimum vuoto sul numero di transazioni per il numero di parametri di adattamento dati in anticipo nel tester. Si dimostra che ottimizzato esattamente su una corsa di tale lunghezza (e dove l'ultima transazione è agganciata al tempo corrente), darà statisticamente il miglior effetto di ottimizzazione. Naturalmente, questo non significa che dopo essere entrati nel mercato diventerete ricchi - forse si verificherà una serie di perdite e perderete tutto! Ma significa che facendolo ogni volta prima di entrare nel mercato, molte volte si otterrà il maggior profitto possibile.
La strategia è la seguente: lo Strategy Tester deve avere un emulatore virtuale di trade identico a quello sulla base del quale viene creato il TS. Questo emulatore mantiene nella sua memoria una storia di trading uguale a quella ottimale, e dopo ogni scambio reale ottimizza i suoi parametri per massimizzare il capitale virtuale. Poi i parametri trovati vengono inviati al vero MTS e questo entra nel mercato. Si ripete l'operazione con l'ottimizzazione virtuale. Ciclo.
Un'altra osservazione riguardo al numero di operazioni: il mio Expert Advisor ha un parametro come il numero massimo di ordini e, se i parametri sono selezionati correttamente, l'aumento del numero di operazioni simultanee eseguite dall'Expert Advisor aumenta il profitto ottenuto ma, d'altra parte, abbiamo un numero non ottimale di operazioni in relazione al numero di parametri di input dell'EA, cosa fare con esso?
ITeXPert, i risultati ottenuti sono veri solo per lavorare su un singolo strumento, e solo una posizione può essere aperta in qualsiasi momento. Come generalizzare al caso generale, dobbiamo pensare.
L'idea è di generalizzare il numero di accordi per tutte le corse, per esempio, al numero ottimale di accordi secondo il criterio di Neutron
N(i) / N(op)
Moltiplichiamo il valore ottenuto per il corrispondente payoff atteso per la corsa i-esima...
N(i) / N(op) * Payoff atteso (i)
Mente sofisticata!
kharko, temo che un tale trucco militare possa non funzionare... Ed ecco perché. Il punto è che l'errore di generalizzazione del tester non si basa sull'Expected payoff, cioè non considera il rendimento come il parametro alla cui massimizzazione è stata derivata la stima. Si basa su un classificatore bayesiano e la normalizzazione dei rendimenti non fa parte del compito. Leggete il paragrafo dell'articolo qui sopra (p.56).
kharko , quello che hai ottenuto non ha nulla a che fare con il problema nella formulazione a cui è stata data la risposta sopra.
Il punto centrale è l'affermazione sull'esistenza di un optimum vuoto nel numero di transazioni per il numero di parametri di adattamento dati nel tester in anticipo. Si dimostra che ottimizzato esattamente su una corsa di quella lunghezza (e dove l'ultima transazione è agganciata al tempo corrente), darà statisticamente il miglior effetto di ottimizzazione. Naturalmente, questo non significa che entrando nel mercato diventerete ricchi, è possibile che si verifichi una serie di perdite e perderete tutto! Ma questo significa che facendolo ogni volta prima di entrare nel mercato si otterrà il maggior profitto possibile.
La strategia è la seguente: lo Strategy Tester deve avere un emulatore virtuale di trade identico a quello sulla base del quale viene creato il TS. Questo emulatore mantiene nella sua memoria la storia di trading del lungo uguale a quello ottimale, e dopo ogni trade reale ottimizza i suoi parametri per massimizzare il capitale virtuale. Poi, i parametri trovati sono inviati al vero MTS e questo entra nel mercato. Si ripete l'operazione con l'ottimizzazione virtuale. Il ciclo.
Kharko, temo che un tale trucco militare possa non funzionare. ed ecco perché. Il punto è che l'errore di generalizzazione del tester non si basa sull'Expected payoff, cioè non considera il rendimento come un parametro alla minimizzazione del quale è stata ottenuta la stima. Si basa su un classificatore bayesiano e la normalizzazione dei rendimenti non fa parte del compito. Leggete il paragrafo dell'articolo che ho postato sopra (p.56).
Spiegare qual è il miglior effetto statistico dell'ottimizzazione? Come lo capite?
Ho dato la mia comprensione della migliore variante ottimizzata sopra... Prima di confrontare qualcosa e dire che questo è meglio e questo è peggio, bisogna ridurre i valori confrontati a un denominatore comune... In questo caso, il denominatore comune è un numero generalizzato di accordi... Il criterio è suggerito in modo isolato dal vostro... Solo un pensiero passeggero... )))
Prendiamo, per esempio, il fattore di recupero come criterio per la migliore opzione ottimale... Quale opzione è preferibile se il fattore di recupero è approssimativamente uguale, ma il numero di affari differisce di un ordine di grandezza.
Sceglierò quello con il numero più alto. Perché? Perché questa variante mostra una migliore stabilità durante il periodo di ottimizzazione... La variante con un numero minore di accordi è più incline alla casualità... In altre parole, la variante con un numero maggiore di scambi avrà bisogno di una serie più lunga di fallimenti rispetto alla variante con un numero minore di scambi per diminuire significativamente il valore del criterio del fattore di recupero in futuro...
Non ho ancora letto l'articolo...
Devo chiamare Mathemat per chiedere aiuto.
Nessuno può spiegare cosa significa "effetto statisticamente migliore" meglio e più competente di lui. Ma per definizione la intendo così: su serie sufficientemente grandi (n>100) sono possibili diversi esiti per qualche processo, nel nostro caso consideriamo l'esito del prossimo affare dopo l'ottimizzazione. Così, anche se i risultati sono diversi, possiamo trovare quello più probabile (la procedura di ricerca è descritta in un libro di testo di matstatistica) e stimare una dispersione caratteristica per le altre varianti. Questo, il più probabile, sarà il massimo possibile nel tester secondo questo metodo di ottimizzazione dei parametri.
Per quanto riguarda il criterio di ottimizzazione?
Ho appena calcolato un fattore di stima per me stesso... Può tornare utile...
Dopo l'ottimizzazione otteniamo un campione di varianti... Tutte le varianti differiscono l'una dall'altra, per esempio, per il numero di offerte sul periodo ottimizzato...
L'idea è di portare il numero totale di accordi per tutte le corse al numero ottimale di accordi secondo il criterio di Neutron, per esempio...
N(i) / N(op)
Moltiplichiamo il valore ottenuto per il corrispondente payoff atteso per la corsa i-esima...
N(i) / N(op) * Payoff atteso (i)
Così, otterremo un profitto ad ogni corsa. Questo valore può già essere confrontato con altre varianti di campionamento...
Manca qualcosa in questa formula? E come si tiene conto dei rischi? Molto semplicemente...
Determinare il valore del massimo drawdown possibile e dividerlo per il massimo drawdown della corsa...
Questo è il coefficiente dell'aumento costante del lotto...
DropDown(max) / DropDown(i)
Formula finale del coefficiente
K(op) = N(i) / N(op) * Payoff atteso (i) * DropDown(max) / DropDown(i)
Se N(op) = 1, allora N(i) * Expected payoff (i) è il profitto sull'i-esimo run.... Penso che N(op) dovrebbe essere uguale al valore massimo del numero di trade del campione di corse dopo l'ottimizzazione...
c'è un'opzione leggermente diversa...... partiamo dalla linea di base - la curva di equilibrio dovrebbe tendere costantemente verso l'alto (a priori).... più è piatta, meglio è.... quindi (questa non è una novità - è stato detto da qualche parte qui in numerosi post):
- fare un'ottimizzazione del montaggio su un periodo di un anno o due o tre.....
- utilizzare questi parametri per 2-3-4 avanti di ogni semestre, per esempio,
- quelli negativi li scartiamo
- con gli altri - come con i nemici: non si adattano all'algoritmo (numero di operazioni, profitto, drawdown, ecc. non sono proporzionali) - li buttiamo via
- rimangono 1-2-3 varianti di parametri - li ottimizziamo, li incasiniamo al massimo )))).....
- scegliere il migliore (i migliori 1-2) - impostarlo per una demo - un mese o due (è la mia variante - quando non si fa pipsing, difficilmente si otterrà un risultato sensato, che può essere stimato, in un periodo più breve) ...... e solo dopo si fa trading
......
c'è una questione con il periodo di sovraottimizzazione .......
Se dici che è routine - sono d'accordo, l'automazione obbedisce solo parzialmente... Oppure non ho abbastanza "trazione" )))).... questo è quello che ho detto all'inizio - è facile scrivere un Expert Advisor, con qualsiasi algoritmo per l'elaborazione delle operazioni, ma non servono solo risorse della macchina, ma anche la volontà di lavorare con le mani e il cervello (che è più importante) )))
Cosa fareste se scartaste tutte le vostre opzioni? CU all'inferno... Ma il TS funziona su un certo intervallo di tempo con alcuni parametri, e sull'altro con altri parametri...
La variante di Neutron, per sostituire dopo ogni scambio i parametri più ottimali, è ideale, ma difficile da implementare.
Una più semplice e più facile da implementare - per esempio, quando un certo criterio è soddisfatto (per esempio, il drawdown è maggiore di un valore critico), fermiamo il trading (non si aprono nuove posizioni, e quelle vecchie sono tenute dall'Expert Advisor fino alla loro chiusura) per fare una nuova ottimizzazione, e poi, avviare l'EA con nuovi parametri... Questo processo può essere automatizzato...
C'è un articolo sull'auto-ottimizzazione qui - 'Articolo 'Ottimizzazione automatica dei robot di trading nel trading reale'
Cosa fareste se scartaste tutte le opzioni? CU all'inferno... Ma il TS funziona su un certo intervallo di tempo con alcuni parametri, e sull'altro con altri parametri...
La variante di Neutron, per sostituire dopo ogni scambio i parametri più ottimali, è ideale, ma difficile da implementare.
Una più semplice e facile da implementare - per esempio, quando un certo criterio è soddisfatto (per esempio, il drawdown è maggiore di un valore critico), fermiamo il trading (non si aprono nuove posizioni, e quelle vecchie sono tenute dall'Expert Advisor fino a quando non vengono chiuse) per fare una nuova ottimizzazione, e poi, avviare l'EA con nuovi parametri... Questo processo può essere automatizzato...
Fanculo :))))....... una cosa che dovreste prendere in considerazione è che TS è ottimizzato su ogni (accettabile per lui, ovviamente) intervallo di tempo e strumento di conseguenza. Inoltre, concordate che la combinazione "Expert-TF-Instrument" è un esperto completamente diverso...... variazioni - "embrace the immensity" risulterà........
Una più semplice e più facile da implementare - per esempio, quando un certo criterio è soddisfatto (per esempio, il drawdown supera un valore critico), fermiamo il trading (le nuove posizioni non sono aperte, e quelle vecchie sono tenute dall'advisor fino alla loro chiusura) per fare una nuova ottimizzazione, e poi avviare l'advisor con nuovi parametri... Questo processo può essere automatizzato...
Stiamo parlando di ottimizzazione, non di trading - giusto? ...... nel trading, ognuno ha le sue regole, e l'auto-ottimizzazione qui è di poco aiuto...... dissuadermi, per favore - sarei solo grato)
Stiamo parlando di ottimizzazione, non di trading - giusto? ...... nel trading abbiamo le nostre regole, ognuno ha le sue regole, e l'auto-ottimizzazione è di poco aiuto qui...... per favore dissuadetemi - ve ne sarei solo grato)
Take profit, stop loss o trailing arm - quasi ogni trader usa questi metodi nel trading... Perché non fare lo stesso per i parametri TS? ....
Naturalmente, puoi sederti, aspettare un drawdown, e poi mostrare il tuo GRAILS... Sperando nel tempo...