|
12+ 年
経験
|
12
製品
|
40
デモバージョン
|
|
3
ジョブ
|
0
シグナル
|
0
購読者
|
Прежде, чем двигаться дальше в разработке мультивалютных советников, попробуем переключиться на создание нового проекта, использующего разработанную библиотеку. На этом примере выявим, как лучше организовать хранение исходного кода, и как нам может помочь использование нового репозитория кода от MetaQuotes.
В процессе работы над проектами в MetaEditor разработчики сталкиваются с необходимостью управления версиями кода. Несмотря на планы по переходу на GIT и запуск MQL5 Algo Forge, интеграция еще не завершена. В статье рассматриваются возможные способы повышения удобства работы с текущими инструментами.
В данной статье продолжим подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие изменения потребуется внести в советник создания проекта оптимизации и советники второго и третьего этапов.
В данной статье рассмотрим как нам подключить новую стратегию к созданной системе автоматической оптимизации. Посмотрим, какие советники нам понадобится создать и можно ли будет обойтись без изменений файлов библиотеки Advisor или свести необходимые изменения к минимуму.
Мы стремимся создать систему автоматической периодической оптимизации торговых стратегий, используемых в одном итоговом советнике. С развитием система становится всё более сложной, поэтому время от времени надо смотреть на неё в целом с целью выявления узких мест и неоптимальных решений.
Если мы взялись за автоматизацию проведения периодической оптимизации, то надо позаботиться и об автоматическом обновлении настроек советников, которые уже работают на торговом счёте. Также это должно позволять запускать советник в тестере стратегий и менять его настройки в рамках одного прохода.
Для дальнейшего продвижения хорошо было бы посмотреть, можем ли мы улучшить результаты, периодически выполняя повторную автоматическую оптимизацию и генерирование нового советника. Камнем преткновения во многих спорах об использовании оптимизации параметров является вопрос о том, насколько долго можно использовать полученные параметры для торговли в будущем периоде с сохранением основных показателей прибыльности и просадки на заданных уровнях. И можно ли вообще это делать?
Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.
Пока что мы рассматривали автоматизацию запуска последовательных процедур оптимизации советников исключительно в штатном тестере стратегий. Но что делать, если между такими запусками нам хотелось бы выполнить некоторую обработку уже полученных данных, используя другие средства? Попробуем добавить возможность создания новых этапов оптимизации, выполняемых программами, написанными на Python.
これまで手動でおこなっていた手順の自動化を引き続き進めていきましょう。今回は、第2段階の自動化、すなわち取引戦略の単一インスタンスの最適なグループ選定に立ち返り、フォワード期間におけるインスタンスの結果を考慮する機能を追加します。
現在、EAはデータベースを利用して、取引戦略の各インスタンスの初期化文字列を取得しています。しかし、データベースは非常に大容量であり、実際のEAの動作には不要な情報も多数含まれています。そこで、データベースへの接続を必須とせずにEAを機能させる方法を考えてみましょう。
開発中のエキスパートアドバイザー(EA)は、さまざまなブローカーとの取引で良好な結果を示すことが期待されていますが、現時点では、MetaQuotesデモ口座からのクォートを使用してテストを実行しています。テストや最適化に使用したクォートとは異なる価格データを持つ取引口座でも、EAが正しく機能する準備が整っているのかを確認してみましょう。
既製のエキスパートアドバイザー(EA)の完成に徐々に近づくにつれ、取引戦略のテスト段階では二次的に思える問題にも注意を払う必要があります。これらの問題は、実際の取引に移行する際に重要となります。
以前開発されたリスクマネージャーには基本的な機能のみが含まれていました。取引戦略のロジックに干渉することなく取引結果を向上させるために、どのような開発の可能性があるかを検討してみましょう。
Первый этап требовал достижения прибыли 8% от начального баланса и занял немногим менее месяца.
Второй этап требовал достижения 5%, но из-за менее удачного периода затянулся почти на два месяца.
Теперь ждем активации Funded-аккаунта, которая занимает, по словам техподдержки, 24 - 48 часов
自動最適化の第１段階はすでに実装されています。いくつかの基準に従ってさまざま銘柄と時間枠の最適化を実行し、各パスの結果に関する情報をデータベースに保存します。ここで、最初の段階で見つかったものから最適なパラメータセットのグループを選択します。
開発中のEAには、ドローダウンを制御するための特定のメカニズムがすでに備わっています。しかし、これは過去の価格データに対するテストの結果に基づいているため、本質的には確率的です。したがって、ドローダウンは最大予想値を超える場合があります (ただし、確率は小さいです)。指定されたドローダウン レベルへの準拠を保証するメカニズムを追加してみましょう。
良いEAを得るためには、取引戦略の複数のインスタンスから優れたパラメータセットを選択する必要があります。これを実現するためには、さまざまな銘柄で最適化を行い、最良の結果を選ぶという手動のプロセスがあります。しかし、この作業をプログラムに任せ、より生産的な活動に専念したほうが効率的です。
エキスパートアドバイザー(EA)の開発計画は複数の段階で構成されており、中間結果はデータベースに保存されます。しかし、これらの結果はオブジェクトとしてではなく、文字列や数値としてのみ抽出できます。したがって、データベースから読み込んだ文字列を基に、EAで目的のオブジェクトを再構築する方法が必要です。