記事"連続ウォークフォワード最適化(パート4):最適化マネージャ(オートオプティマイザ)"についてのディスカッション

 

新しい記事 連続ウォークフォワード最適化(パート4):最適化マネージャ(オートオプティマイザ) はパブリッシュされました:

この記事の主な目的は、アプリケーションとその機能を操作するメカニズムについて説明することです。 したがって、この記事は、アプリケーションの使用方法に関する説明書としても使うことができます。 アプリケーションの使用法においてありがちな落とし穴と詳細を扱っています。

作成したプログラムの分析を進めるには、まずこのプロジェクトの目的を定義する必要があります。 トレードに科学的なアプローチを使用することを決定し、明確にプログラムされたトレードアルゴリズムを作成し始めました(インジケータベースのロボットを扱うか、ファジーロジックとニューラルネットワークを使用している人を扱うかどうかにかかわらず、すべては特定のタスクを実行するプログラムアルゴリズムです)。 したがって、最適化結果の選択に対するアプローチも形式化する必要があります。 言い換えれば、トレードプロセスでランダム性を適用することを拒否している間に、トレードの準備プロセスも自動化されるべきです。 それ以外の場合は、システムトレードよりも直感に近いランダムに好きな結果を選択できます。 このアイデアは、このアプリケーションを作成することを奨励した最初の動機です。 次の例は、アルゴリズムを最適化してテストします 。   


連続的なウォークフォワード最適化は、特定の時間間隔でのヒストリー(黄色)と前方(緑)最適化パスの間で交互に行われます。 例えば、10年分のヒストリーがあるとします。 最適化期間は、1 年に等しい間隔と 1 4半期 (または 3 か月) の順方向の間隔で構成する必要があります。 その結果、1つの最適化合格+フォワードテストの1.25年(1年+14半期)に等しい間隔があります。 図では、各行がこの時間間隔を特徴付けます。

作者: Andrey Azatskiy

理由: