Criterio per la selezione automatica dei risultati dell'ottimizzazione. - pagina 3
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ivandurak писал(а) >>
А как же распределение результатов сделок . Львиная доля прибыли может быть и в начале исследуемого периода . Имхо для начала необходимо договорится о критерии по которому будем отбирать варианты оптимизации, а иначе флуд и опять плевки на спину .Лично мне импонирует - близость результатов торговли к прямой линии на постоянном лоте, но не настаиваю .
Sono d'accordo con il blu evidenziato.
Con il rosso evidenziato, no. Una linea di bilancio dritta non è un'indicazione di risultati stabili, specialmente se negoziata con un lotto fisso. Una linea di bilancio diritta può anche essere ottenuta da un SL variabile dipendente dalla dimensione del lotto, espresso come una percentuale di un importo di capitale iniziale concordato (non come una percentuale del saldo corrente)
Cercherò di dare alcuni pensieri sull'argomento del ramo un po' più tardi.
Non credo che ci sia abbastanza da fare con un solo "criterio", ci deve essere un equilibrio di criteri.
Forse è così. Probabilmente un insieme di criteri è meglio di uno. Ma dal punto di vista pratico, sarebbe auspicabile avere un criterio il più capiente possibile. Non ci sono ostacoli ad analizzarlo in combinazione con qualcos'altro, vero?
Ecco la variante più semplice che funziona bene (molto meglio delle varianti standard, in termini di velocità e risultati) nel mio ottimizzatore:
Prima, filtrare per numero di accordi, poi semplicemente massimo GP * P * PD/(GL+MD); // è stato derivato dal nulla, solo intuitivamente, dopo di che ho iniziato a pensare a un ramo
-Profitto = P,
-GrossProfit = GP ,
-GrossLoss = GL,
-MaxDrawdown (Drawdown) = MD ,
-Numero di operazioni redditizie = PD, operazioni perdenti = LD, Numero totale di operazioni = AD,
-Numero di barre (tick) di test = TIME,
-Max Profit trade = MPD, max loss trade = MLD
-serie di operazioni redditizie = SPD (in unità), = SPD$ (in valuta di deposito), serie di operazioni perdenti =SLD, =SLD$
Profitto, MO, fattore di profitto. drawdown relativo - queste caratteristiche sono calcolate alla fine dell'ottimizzazione, quando la posizione è forzatamente chiusa.
Drawdown massimo - una caratteristica che possiamo usare come estremo del rischio. L'ottimizzazione può terminare quando la linea di bilancio si trova nel canale orizzontale formato dal massimo profitto (purtroppo questa caratteristica manca nel rapporto) e dal massimo profitto meno il massimo drawdown. Ho il meccanismo di adattamento dell'Expert Advisor di cui sopra.
Lo scopo dell'ottimizzazione è calcolare i rischi. La conoscenza dei possibili rischi ci permette di applicare la MM.
1. Out Of Sample- cioè dati (citazioni) che il TS non ha visto e i risultati del lavoro su quei dati;
2. Expectation - profitto medio da un trade in pip o in valuta selezionata;
3. Serie temporali (leggi - citazioni).
Cotier può essere decomposto nelle sue onde costituenti con diverse frequenze e ampiezze (lo dico per chiarezza, non alludendo a una decomposizione pratica con trasformate di Fourier ecc.) Questo si può vedere a occhio nudo (onde, Eliot non c'entra niente). Ogni TS, scritto o da scrivere da chiunque, è un tentativo di descrivere il comportamento di una specifica onda individuale. E poiché la frequenza delle onde è diversa, il numero di accordi in diversi TS sarà diverso, può essere molto, può essere poco.
Mi sembra che un solo "criterio" non sia sufficiente, abbiamo bisogno di un certo equilibrio di criteri.
Mi sembra che non ci sia solo un "criterio", ma anche un ipotetico equilibrio di criteri.
Farò un'analogia con il mondo animale (scusatemi, ma il mio cervello opera con immagini "biologiche" più facilmente) :)
Ogni onda kotir costituente è l'habitat naturale di una certa specie. Alcuni vivono in un deserto piatto e scarsamente vegetato e altri in una fitta giungla. Queste specie hanno modi completamente diversi di guadagnarsi da vivere e l'uso razionale dell'energia che estraggono.
Torniamo di nuovo al TC. Come possiamo determinare quali sono degni di lavorare con il nostro sangue e quali no? Sulla base di un criterio, anche se universale?
Sono sempre più incline all'idea di utilizzare l'ottimizzazione multi-criteri, ogni criterio è una descrizione di una certa popolazione, in termini di GA. Così, diverse popolazioni di diverse specie di individui esisteranno pienamente, dando l'opportunità di incrociarsi con individui di diverse popolazioni, è possibile rafforzare le migliori qualità dei rappresentanti di diverse specie per mezzo della GA.
PS Resta da descrivere le singole specie di TC nei termini suggeriti da FigarO. La cosa più difficile per me è che non ho familiarità con la matematica. Ho fatto una richiesta simile a uno dei membri del forum, ma o non sono riuscito a interessarlo, o l'ho fatta nel momento sbagliato.
PPS La formulazione della funzione di fitness è quasi più importante che trovare un set di dati di input per il NS, questo vale anche per qualsiasi TS.
Aggiungerò la mia opinione sulla questione.
1) Non c'è modo di fare a meno del set di parametri, questi parametri sono presi dal tester, è possibile aggiungerne alcuni, ma quelli inutili dovranno anche essere eliminati, come gli ingressi inutili nelle reti neurali(analogia).
2) L'uscita del coefficiente generale per mezzo della moltiplicazione molto probabilmente apparirà nuovi insiemi di minimi locali, o questi criteri guideranno essenzialmente GA a falsi (non necessari per noi) minimi/massimi (non c'è differenza). Quindi vi consiglio di dimenticare la moltiplicazione fatta dall'autore del ramo qualche post sopra. Ho sperimentato con loro, non funziona bene.
3) Essenzialmente, il compito è "ottimizzazione multi-criteri" o ottimizzazione secondo molti criteri simultaneamente. Tutto quello che ho letto su questo argomento: tutto si riduce a dare ad ogni criterio un certo peso[0;1] e usando una semplice equazione lineare posso dedurre questo criterio generale (Y = a1*x1 + a2*x2+...an*xn) - questo porterà anche a falsi minimi nel nostro caso, o dovremo condurre un'indagine separata (per ogni strategia) della superficie prima, guardare come i pesi influenzano i minimi/massimi, se GA va ad un falso estremo (falso dal nostro punto di vista) - in generale, anche questo non è il modo.
Ecco perché voi (mi rivolgo a coloro che sono interessati al ramo) dovrete inventare un nuovo metodo che non sarà nei libri.
Problema: la prima cosa da fare è sbarazzarsi delle dimensioni, per esempio la percentuale di operazioni redditizie nell'intervallo [0;100] mentre il vostro profitto è teoricamente illimitato, ecc. Lasciate che vi dica subito che il ridimensionamento non funzionerà (è lo stesso che assegnare pesi agli indicatori), ci saranno molti outlier che scaricheranno GA in un falso minimo.
Можно критерий оптимизации получить методами генетического программирования, но боюсь, пока вычислительных ресурсов писишек не хватет, хотя разрабы обещают облачные вычисления...
Tutto ciò che è brillante è semplice... quindi non credo sia necessario mettere dei superlativi...
Tutto ciò che è brillante è semplice... quindi non credo che ci sia bisogno di mettere dei superlativi...
Sono d'accordo. Complicare le cose non garantisce risultati migliori.