Gamma di ottimizzazione - pagina 6
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Ciao a tutti!
Vorrei fare una domanda sull'intervallo di dati utilizzato per ottimizzare gli EA. Cioè su quali timeframes quali intervalli scegliere. Ad esempio, per H1, è sufficiente ottimizzare un EA su un mese, tre mesi o un anno di dati? Mi piacerebbe vedere questi valori per diversi orizzonti temporali e almeno una breve giustificazione della scelta. Grazie mille.
Mi sento come se non stessi parlando della stessa cosa :(((
... Significa che i suoi parametri ottimali dovrebbero cambiare lentamente e in modo abbastanza uniforme da permettervi di guadagnare denaro, utilizzando i parametri regolati alla storia più vicina. O anche per fermare il trading in tempo, se il mercato non si adatta al tuo sistema. Per fare questo, è necessario sapere quali parametri hanno senso ottimizzare ed entro quali limiti, così come i criteri di abbandono del sistema (per esempio, se non ci sono valori ottimali all'interno delle zone predeterminate durante il periodo di ottimizzazione).
È proprio questo il punto, NON funzionerà - i parametri ottimali dovrebbero cambiare lentamente, il mercato NON è stazionario, e in qualsiasi momento
Questi parametri e i loro limiti possono cambiare drasticamente).
È proprio questo il punto, NON funzionerà - i parametri ottimali dovrebbero cambiare lentamente, il mercato NON è stazionario, e in qualsiasi momento
Questi parametri e i loro limiti possono cambiare drasticamente).
questo è il punto :)))
È proprio questo il punto, NON funzionerà - i parametri ottimali dovrebbero cambiare lentamente, il mercato NON è stazionario, e in qualsiasi momento
questi parametri e i loro limiti possono cambiare drasticamente :-o)
A questo scopo, ci sono criteri di abbandono del sistema, e nella maggior parte dei casi questo può essere fatto prima che sia espresso in azioni. Inoltre, nessuno vieta di negoziare solo long se gli short non funzionano e viceversa ;) Tutto questo può essere fatto a tempo debito se non si prendono decisioni basate solo sul cambio di equity sui parametri scambiati.
Ultimamente ho cercato di utilizzare una sorta di coefficiente di stabilità.
Per esempio - ottimizzazione per un anno, poi per ogni mese si conta il coefficiente di crescita (aumento di DEPO al mese). Si calcola il coefficiente massimo e minimo. Il loro rapporto è chiamato coefficiente di stabilità. Se tende a uno, allora è la variante ideale. Anche il coefficiente minimo dovrebbe essere maggiore di uno. Tutti i parametri sono salvati nel file. Non ho il tempo di fare tutto questo in una forma decente. Voglio pubblicarlo sul mio forum.
Ultimamente ho cercato di utilizzare una sorta di coefficiente di stabilità.
Per esempio - ottimizzazione per un anno, poi per ogni mese si conta il coefficiente di crescita (aumento del DEPO al mese). Si calcola il coefficiente massimo e minimo. Il loro rapporto è chiamato coefficiente di stabilità. Se tende a uno, allora è la variante ideale. Anche il coefficiente minimo dovrebbe essere maggiore di uno. Tutti i parametri sono salvati nel file. Non ho il tempo di fare tutto questo in una forma decente. Voglio pubblicarlo sul mio forum.
IMHO lo svantaggio è negli intervalli di tempo fissi: mese, anno. Per questo motivo sono d'accordo con Neutron - per confrontare i parametri dovremmo usare un numero fisso di trade e poi si può calcolare non solo l'aumento del DEPO (profitto) ma anche il profitto/rischio confrontando, per esempio, il fattore di profitto.
IMHO lo svantaggio è nei tempi fissi: mese, anno. A questo proposito sono d'accordo con Neutron - per confrontare gli indici su un numero fisso di scambi e poi si può contare non solo l'aumento di DEPO (profitto), ma anche il profitto / rischio, confrontando per esempio il fattore di profitto.
Il sistema può sempre essere migliorato. Se solo avessimo dei criteri.
........Quando ci sono dei criteri.
Questo è il punto :), che ognuno regola i propri criteri per se stesso, anche dopo aver letto un "grande libro sull'ottimizzazione"......... NESSUNA RISPOSTA A TUTTE LE DOMANDE..... da qualche parte e qualcuno funziona, da qualche parte no..... etc. etc.....
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Purtroppo non ho un apparato statistico-matematico che mi permetta di calcolare tutto questo, ma non credo nemmeno che servirebbe - ci sono troppe opzioni.....
In generale, se si prende una visione a volo d'uccello dell'ottimizzatore Strategy Tester, è chiaro che non differisce dalla Rete Neurale. Infatti, abbiamo una certa quantità di parametri personalizzabili, un certo numero di indicatori utilizzati e un'uscita che ci segnala di aprire una posizione Long o Short. Di regola, il numero di parametri regolabili è uguale al numero di indicatori (ingressi), è una variante del classico perseptron a strato singolo. Ma noi non lo sappiamo, eppure lo usiamo attivamente nel trading. E sarebbe utile conoscere meglio l'apparato che viene utilizzato quando si lavora con NS, che permetterebbe di evitare errori standard e comportamenti subottimali nell'ottimizzazione dei parametri. Per esempio da questo segue immediatamente la limitazione di strategy tester, perché il persepron a strato singolo non è un approssimatore ottimale e come conseguenza, in linea di principio è impossibile ottenere il miglior risultato possibile per MTS in termini di redditività di TS su di esso in questa formulazione.
Per la NS si ottiene il numero ottimale di parametri di adattamento per una lunghezza di storia predeterminata, non tenerne conto porta all'effetto di sovraottimizzazione dei parametri (ne ho già parlato sopra). È da qui che derivano tutti i problemi con il tester che memorizza la storia e perde i depositi durante i test in avanti. Inoltre, se teniamo conto che il perseptron a due strati è un approssimatore universale, allora qualsiasi TS con qualsiasi collegamento astuto tra gli indicatori utilizzati (uno con moltiplicazione, divisione, ecc.) può essere ridotto alla somma pesata degli stessi indicatori senza perdere potenza, e questa è l'architettura classica NS e possiamo usare il metodo di ottimizzazione dei parametri più efficace al mondo - il metodo della propagazione dell'errore all'indietro. È ovviamente ordini di grandezza più veloce di una semplice forza bruta e anche dell'algoritmo genetico usato nel tester. Inoltre, non c'è niente di difficile in un tale trasferimento ad una nuova architettura, basta prendere la somma dei segnali indicatori e trovare i pesi ottimali.
Quello che voglio dire è il seguente: siamo tutti molto scettici nei confronti dell'Intelligenza Artificiale e di tutto ciò che la riguarda, specialmente dei NS. Ma non ci accorgiamo che sfruttiamo questa area di conoscenza implicitamente ad ogni passo - ottimizzazione in uno strategy tester! Sfruttiamo quest'area nel modo più subottimale: a tentoni. Quindi c'è spesso il desiderio di scartare i passaggi "cattivi" in una serie di test, ecc. In realtà, il mondo è più semplice e non c'è niente da fare, ma bisogna solo conoscere l'area di applicabilità del metodo e i suoi limiti.