O que Significa os Números no Relatório de Teste do Expert
Introdução
Qualquer Expert pode ser testado no histórico de dados. Após realizar o teste do Expert, são exibidos na guia "Relatório" o resumo dos resultados do teste do Expert e algumas características-chave. Os relatórios permitem comparar uns aos outros vários Experts e os resultados de execução do mesmo Expert, porém, com parâmetros de entradas diferentes. Este artigo explica como ler os relatórios e interpretar corretamente os resultados obtidos.
Relatório exemplar sobre os Resultados do Teste
Vamos estudar como exemplo o seguinte relatório sobre os resultados do teste:
O campo "Barras em teste" exibe a profundidade do histórico em que a modelagem foi baseada.
O campo 'Ticks modelados' exibe o tamanho da sequência modelada. Cada registro da sequência representa o estado da barra (OHLCV) em um ou outro momento. Diferentes estados de barras podem ser modelados de acordo com o tempo gráfico, método de modelagem e a presença de dados do histórico de tempos gráficos menores dentro de uma barra.
A "Qualidade do Modelamento' é calculada de acordo com a seguinte fórmula:
ModellingQuality = ((0.25*(StartGen-StartBar) + 0.5*(StartGenM1-StartGen) + 0.9*(HistoryTotal-StartGenM1)) / (HistoryTotal-StartBar))*100%;
onde:
HistoryTotal - a quantidade total de barras no histórico;
StartBar - o número da barra com a qual o teste foi iniciado. A modelagem começa em, pelo menos, pela barra 101 ou a barra correspondente com a data inicial dos limites do teste;
StartGen - o número da barra com o qual a modelagem no tempo gráfico mais próximo foi iniciado;
StartGenM1 - o número da barra com o qual a modelagem em minutos foi inicada;
em que:
a distância entre o começo da modelagem das bases de dados para o período de tempo mais próximo e o começo da modelagem com os dados do tempo gráfico mais próximo tem um fator de ponderação de 0.25;
a distância entre o começo da modelagem com os dados do período de tempo mais próximo e o começo da modelagem em minutos tem um fator de ponderação de 0.5;
a distância entre o começo da modelagem em minutos e o fim dos dados do histórico tem um fator de ponderação de 0.9;
Lucro bruto, a soma do lucro para todas as operações rentáveis;
Perda bruta, a soma da perda para todas as operações com prejuízo;
Lucro líquido total, mostra a diferença entre o lucro bruto e a perda bruta:
TotalNetProfit = GrossProfit - GrossLoss
Fator de lucro, mostra a relação entre o lucro bruto e a perda bruta:
ProfitFactor = GrossProfit / GrossLoss
Retorno esperado, é calculado da seguinte forma:
Expected Payoff = (ProfitTrades / TotalTrades) * (GrossProfit / ProfitTrades) - (LossTrades / TotalTrades) * (GrossLoss / LossTrades)
onde:
TotalTrades - quantidade total de negócios;
ProfitTrades - o montante das operações rentáveis;
LossTrades - o montante das operações de perda;
GrossProfit - a soma do lucro;
GrossLoss - a soma da perda.
Rebaixamento absoluto é a diferença entre o depósito inicial e o valor do saldo mínimo;
AbsoluteDrawDown = InitialDeposit - MinimalBalance
Rebaixamento máximo é a diferença entre o extremo superior local do saldo com o seguinte extremo mínimo:
MaximalDrawDown = Max of (Maximal Peak - next Minimal Peak)
As etapas básicas de alteração do valor de rebaixamento máximo dentro dos testes são dados na figura abaixo. O valor total do rebaixamento máximo está nas setas grossas.
O percentual de rebaixamento máximo mostra a relação entre o rebaixamento máximo e o valor do respectivo extremo superior local:
MaxDrawDown % = MaxDrawDown / its MaxPeak * 100%
Outros resultados mostrados na guia "Relatório" são obtidos utilizando os mais simples cálculos matemáticos.
Negócios totais - quantidade total de negociações feitas pelo Expert no intervalo de teste;
Posições vendidas (ganhos %) - montante total das posições vendidas e a percentagem das que foram rentáveis (posições vendidas rentáveis / montante total das posições vendidas * 100%);
Posições compradas (ganhos %) - montante total das posições compradas e a percentagem das que foram rentáveis (posições compradas rentáveis / montante total das posições compradas * 100%);
Negociações com lucro (% do total) - valor total das operações rentáveis e a percentagem do montante total das operações (ProfitTrades / TotalTrades * 100%);
Negociações com perda (% do total) - valor total das operações de perda e a percentagem do montante total das operações (LossTrades / TotalTrades * 100%);
Maior negociação com lucro - a maior negociação lucrativa entre os negócios rentáveis;
Maior negociação de perda - a maior negociação de perda entre os negócios com prejuízo;
Média das negociações com lucro - o tamanho médio das negociações com lucro (GrossProfit / ProfitTrades);
Média das negociações com perda - o tamanho médio das negociações com perda (GrossLoss / LossTrades);
Ganho máximo consecutivo (de lucro em dinheiro) - quantidade máxima de vitórias consecutivas entre as séries lucrativas de negócios e da soma do lucro dentro desta série;
Perda máxima consecutiva (de perda em dinheiro) - quantidade máxima de perdas consecutivas entre as séries perdedoras de negócios e da soma da perda dentro desta série;
Ganho máximo consecutivo (contagem de vitórias) - quantidade máxima de lucro de uma série consecutiva de negócios rentáveis e a quantidade de negociações desta série;
Perda máxima consecutiva (contagem de perdas) - quantidade máxima de perda de uma série consecutiva de perdas de negócios e da quantidade de negociação desta série;
Média de ganhos consecutivos - uma média da quantidade de negócios em uma série consecutiva de lucro.
Média de perdas consecutivas - uma média da quantidade de negócios em uma série consecutiva de perdas.
Cores usadas para o diagrama de qualidade da modelagem
Os seguintes cores são utilizadas no diagrama de cores:
Limão - modelagem em minutos, marcados como 7 na imagem abaixo.
Cores mais profundas mostram a modelagem em períodos de tempo maiores, de M5 até H4.
Cor rosa - modelagem de puro fractal, sem dados de um período de tempo menor, marcado como 2 na imagem.
Cor cinza - modelagem limitada pela data, marcada como 1 na imagem.
O diagrama de cores na imagem acima é desenhado de acordo com os seguintes dados iniciais do cálculo de qualidade da modelagem:
Barras em teste = 4190;
StartBar = 2371;
StartGen (H4) = 3042 (marcado como 3 na foto acima);
Start H1 = 3355 (marcado como 4);
Start M30 = 3841 (marcado como 5);
Start M15 = 3891 (marcado como 6);
Start M5 = 0 (sem marcação na imagem pois os dados de minutos começou mais cedo);
Start M1 = 3917.
Tendo substituído estes valores na fórmula de cálculo da qualidade de modelagem, obtém-se:
((0.25*(3042-2371) + 0.5*(3917-3042) + 0.9*(4190-3917)) / (4190-2371))*100% = ((0.25*671 + 0.5*875 + 0.9*273) / 1819)*100% = 46.78%
Traduzido do russo pela MetaQuotes Ltd.
Artigo original: https://www.mql5.com/ru/articles/1486
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Quanto teremos uma qualidade de dados superior a 99% de modelagem? Existe muitos ativos com baixos dados históricos ou quase inexistente, com isso dificultando a nós testarmos os nossos EAs e fazendo com que procuremos fontes externas de dados, que a cada atualização da plataforma MT4 fica difícil de aproveitar estes dados, e grandes dados.
Já no MT5 temos essa facilidade, com qualidade de dados histórico de 98%, mais rápido download e testes, mas mesmo assim sem dados suficientes de vários anos de ativos.
Será possível adicionar manualmente dados históricos em MT5?
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