O auto-engano do comerciante: desconfiança em relação aos atacantes. - página 11
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É chamado de baratas na cabeça. Portanto, fale por si mesmo, não fale por todos os outros. Se você nem sequer sabe de algo, não significa que outros não tirem proveito disso. Veja, por exemplo, o Consultor Especialista do RNN.
Se um EA não for rentável em 1/2 para a frente (metade para trás, metade para a frente), então você deve jogá-lo fora. Qualquer tolo terá lucro nos testes de retaguarda usando o testador GA.
Youri Tarshecki:
Quase nunca vejo nenhuma análise da eficácia de estratégias e sistemas baseados no futuro.
O que é isso? Falta de tradição ou evitação de emoções desagradáveis?
...
Eu não entendo o que não estou adivinhando? Qual é o objetivo de seu posto?
Ver Robert Pardo em PDF
Se você está falando de análise prospectiva, a imagem no link é apenas uma.
CodeBase não é o Hermitage ou mesmo o Louvre para organizar a exposição de Pinóquio lá.
Estou testando todas as opções. Agora, eu executo 12 segmentos com 12 forward e vejo o resultado geral. Se a maioria dos forward não é satisfatória, esta EA não deve ser usada, ela precisa ser retrabalhada. Ao refazer sua EA e obter informações sobre avanços, você pode entender se está indo na direção certa.
Dividir aleatoriamente a história em avanço e retrocesso não servirá de nada.
Valores aleatórios e até mesmo aglomerados podem se revelar os melhores em alguns pedaços de backtest. Isto é, uma boa EA, mas no primeiro backtest, um conjunto aleatório de opções acabou sendo o melhor e você o escolheu para a frente. Correspondentemente, morreu no futuro)). Da mesma forma com outros - quanto mais você se divide, menos corretos estatisticamente os resultados. Por isso, deve haver o suficiente em cada backtest e forward para a validade estatística. Na verdade, para a maioria dos sistemas intraday, isto significa que eles precisarão de pelo menos 20 anos de testes com suas divisões)). E eles não costumam viver tanto tempo. E assim, você foi corretamente escrito que a melhor solução seria combinar as zonas traseiras em uma só e você obtém um conjunto médio, mas mais confiável, de atacado. E, mais precisamente, as zonas ideais para cada parâmetro otimizado.
Você não tem o luxo de dividir a história em 12 setores com negócios suficientes para obter resultados estatísticos confiáveis em cada um deles. E fazer algo com resultados não confiáveis é um acaso, como resultado
Dividir aleatoriamente a história em avanço e recuo não servirá de nada.
Valores aleatórios e até mesmo aglomerados podem se revelar os melhores em alguns pedaços de backtest. Isto é, uma boa EA, mas no primeiro backtest, um conjunto aleatório de opções acabou sendo o melhor e você o escolheu para a frente. Correspondentemente, morreu no futuro))). Da mesma forma com outros - quanto mais você se divide, menos corretos estatisticamente os resultados. Por isso, deve haver o suficiente em cada backtest e forward para a validade estatística. Na verdade, para a maioria dos sistemas intraday, isto significa que eles precisarão de pelo menos 20 anos de testes com suas divisões)). E eles não costumam viver tanto tempo. E assim, você foi corretamente escrito que a melhor solução seria combinar as zonas traseiras em uma só e você obtém um conjunto médio, mas mais confiável, de atacado. E, mais precisamente, as zonas ideais para cada parâmetro otimizado.
Você não tem o luxo de dividir a história em 12 segmentos, onde os negócios serão suficientes para que os resultados sejam estatisticamente corretos em cada um deles. E fazer algo com resultados estatisticamente não confiáveis é aleatoriedade como resultado
E vamos entender o que é a validade da lei. Se você acredita que quanto maior a média, maior a validade, então por que você não testa em TODO o histórico disponível - a média será absoluta. Mas seria confiável? Improvável. Exatamente porque o mercado muda estatisticamente de forma confiável e nunca se pode prever se este cluster em particular é uma anomalia ou o início de uma nova tendência. Estas duas propriedades do mercado são diametralmente opostas e exigem uma solução dialética, já que uma exige um aumento no segmento e a outra uma diminuição.
Eu resolvo este problema experimentalmente. No meu caso particular, verificou-se que a soma de 12 adiantamentos mensais é maior do que a soma de 4 adiantamentos de três meses, e aqueles, por sua vez, são maiores do que os de um ano, sendo o número de perdas contínuas também melhor.
Você já testou experimentalmente suas proporções retrógradas? Em que base você acha que seu corte é o mais otimizado?
Dividir aleatoriamente a história em avanço e recuo não servirá de nada.
Valores aleatórios e até mesmo aglomerados podem se revelar os melhores em alguns pedaços de backtest. Isto é, uma boa EA, mas no primeiro backtest, um conjunto aleatório de opções acabou sendo o melhor e você o escolheu para a frente. Correspondentemente, morreu no futuro))). Da mesma forma com outros - quanto mais você se divide, menos corretos estatisticamente os resultados. Por isso, deve haver o suficiente em cada backtest e forward para a validade estatística. Na verdade, para a maioria dos sistemas intraday, isto significa que eles precisarão de pelo menos 20 anos de testes com suas divisões)). E eles não costumam viver tanto tempo. E assim, você foi corretamente escrito que a melhor solução seria combinar as zonas traseiras em uma só e você obtém um conjunto médio, mas mais confiável, de atacado. Ou, mais precisamente, zonas ideais para cada parâmetro otimizado.
Não há nenhum luxo em dividir a história em 12 zonas com o comércio suficiente para que os resultados sejam estatisticamente corretos para cada uma delas. E fazer algo com resultados não confiáveis é um acaso, como resultado
E vamos entender o que é validade estatística. Se você acha que quanto maior a média, maior a validade, então por que não testar em TODO o histórico disponível - a média será absoluta. Mas seria confiável? Improvável. Exatamente porque o mercado muda estatisticamente de forma confiável e nunca se pode prever se este cluster em particular é uma anomalia ou o início de uma nova tendência. Estas duas propriedades do mercado são diametralmente opostas e exigem uma solução dialética, já que uma exige um aumento no segmento e a outra uma diminuição.
O Expert Advisor trabalha por um certo período de tempo - sua fase favorável, para dizer de forma grosseira. Portanto, é insensato levar demasiada história ou de forma alguma ao acaso. E seu método requer muitas vezes mais estatísticas e período de testes. Assim, a tarefa é encontrar um tema de trabalho o mais rápido possível e, ao mesmo tempo, eliminar o ajuste, e dividir a história em fragmentos separados, sobre os quais as decisões são tomadas, leva ao fato de que a história na qual o sistema já funcionou seria muito longa (argumentos sobre a validade estatística no posto anterior).
Eu resolvo este problema experimentalmente. No meu caso particular, verificou-se que a soma de 12 adiantamentos mensais é maior do que a soma de 4 adiantamentos de três meses, e aqueles, por sua vez, são maiores do que um ano, enquanto o número de perdas contínuas também é melhor.
Você já testou experimentalmente suas proporções retrógradas? Em que base você acha que seu trecho é o mais ideal?
Eu me aproximo de forma diferente) Eu não tomo nenhuma proporção e não uso um teste prévio. Eu analiso a qualidade do sistema pela qualidade da equidade.
O sistema ideal é o Equity upwards). Isto é, Mo=const e Dispersão(dispersão)=0. Na realidade, o fosso flutua e a variação também não é zero. Aproximadamente a oscilação é em torno de uma linha reta perfeita. Um bom sistema é aquele que tem pequena variação e inclinação positiva quando testado de forma confiável (número de operações como um critério). Por exemplo, a PF o considera. Isto é, um sistema com um bom PF (e algumas outras características numéricas de equidade) será examinado mais detalhadamente quanto à estabilidade quando testado de forma confiável. Isto já é suficiente para que passe e seus indicadores - decomponha-o e eles também serão de qualidade))
E em geral, você precisa entender o que o sistema ganha e olhar cada parte do sistema separadamente para a sustentabilidade. Cada opção deve se tornar um estudo de estabilidade separado.
E você precisa ter um critério suficientemente não atrasado para o desligamento do sistema, que também se baseia na compreensão dos componentes do sistema e que é decisivo em seu desempenho
Eu concordo com cada palavra. Gostaria de acrescentar que para identificar as áreas mais estáveis dos parâmetros TS, utilizo o indicador R^2 calculado sobre a estratégia de equidade obtida. Do meu ponto de vista, a melhor corrida é um resultado positivo, bom R^2 (maior que 0,8, 0,9) e um número estatisticamente significativo de negociações. Neste caso, o lucro absoluto não é tão importante quanto se houve ou não períodos de perda. Todas as boas estratégias falham durante certos períodos. É só que estas perdas devem estar dentro da tendência positiva geral. Também é importante ter em mãos uma dúzia, embora média, mas estável (em termos de R^2) de estratégias, cujos momentos desfavoráveis não se sobrepõem uns aos outros com precisão absoluta (é difícil conseguir uma correlação completa).
... Flutuando aproximadamente em torno de uma linha reta perfeita. Um bom sistema é aquele que, quando testado de forma confiável (número de operações como um critério), tem uma pequena variação e um declive positivo. Por exemplo, a PF o considera.
Eu tentei usar PF na época, mas o problema é que ele depende inversamente (e muito claramente) do número de negócios, quanto mais deles, menos de PF. R^2 baseado na mudança líquida do patrimônio (os períodos de tempo ocioso do sistema comercial não são levados em conta) não tem tal característica.
Isto é, um sistema com um bom PF (e algumas outras características numéricas de equidade) será mais testado quanto à estabilidade quando testado de forma confiável. Isto já é suficiente para que passe e seus indicadores - decomponha-o e eles também serão de qualidade))
Exatamente. Podemos provar formalmente esta afirmação: se a TS tem uma linha reta de equidade quase perfeita dirigida para cima, então o segmento arbitrário (para frente) desta equidade também passará pela validação, porque também terá um resultado positivo. Por outro lado, os testes prospectivos encontrarão o conjunto de parâmetros que serão lucrativos em todas as partes da história, portanto, ele encontrará o conjunto de parâmetros, nos quais o TS rodando em toda a história dará o resultado positivo mais estável e estável. Mas como o mesmo conjunto de parâmetros será obtido durante a otimização sobre toda a amostra, não há necessidade de dividir a amostra em N partes arbitrárias.
Em geral, precisamos entender o que o sistema ganha e considerar cada parte do sistema para a estabilidade separadamente. Cada opção deve se tornar um estudo de estabilidade separado.
Isto é difícil. Este é provavelmente o Santo Graal do comércio. Trocamos a conseqüência da causa, que quase sempre permanece nos bastidores. Por exemplo, nem todo TS que segue tendências funciona em um mercado de tendências. Alguns TS podem mostrar grandes resultados em alguns mercados e em outros - exceto que não perde dinheiro. Embora não haja diferenças óbvias entre esses mercados, mesmo em termos de sua tendência ou qualquer outra estatística.
E é necessário ter um critério de desconexão do sistema suficientemente amplo, que se baseie também na compreensão dos componentes do sistema e que seja decisivo em sua capacidade de trabalho.
Sim. É mais fácil aqui, porque você pode formular com precisão o que queremos ver: uma linha reta com uma inclinação positiva. Se a TS deixou de ganhar, seu patrimônio líquido, mais cedo ou mais tarde, excederá nosso modelo de expectativa e terá que ser desativado.
Mas, o fator principal aqui é um fator psicológico - aceitar o inevitável estriamento e até mesmo uma certa perda como o comportamento padrão do TS dentro do modelo selecionado.
Essa é a parte complicada. Este é provavelmente o Santo Graal do comércio. Negociamos como conseqüência de uma causa que quase sempre permanece nos bastidores. Por exemplo, nem todo TS que segue tendências funciona em um mercado de tendências. Alguns TS podem mostrar grandes resultados em alguns mercados e em outros - exceto que não perde dinheiro. Embora não haja diferença óbvia entre estes mercados, mesmo em termos de sua tendência ou qualquer outra estatística.
Um pouco mais sobre R^2.
Para mim, este é um indicador muito poderoso, mas não o suficiente. Na prática, descobri que alguns TSs, podem produzir muito bons e suaves títulos patrimoniais para cima. R^2 é muito alto e seu conjunto de parâmetros pode rachar até mesmo os mais sofisticados para a frente. Aqui está um exemplo de um desses TS:
Seu capital próprio faz com que se faça uma posição no mercado, mas não é tão simples assim. O TS adaptado tem uma característica notável: seu conjunto de parâmetros é quase sempre instável e qualquer leve mudança nos valores desses parâmetros pode alterar drasticamente o resultado. Por exemplo, uma pequena mudança nas regras de fechamento deste TS leva aos seguintes resultados:
Você pode ver que uma pequena mudança levou a resultados desastrosos. É digno de nota que existem apenas 2 parâmetros de otimização neste TS. Isto é a tal ponto que, de fato, pode-se obter facilmente o ajuste aproximando-se apenas de dois pontos, e o pequeno número de prametros do TS não indica sua incapacidade de ajuste. Portanto, uma vez determinado o conjunto ótimo de parâmetros, é necessário deslocar os parâmetros por algum valor no espaço de otimização multidimensional e ver os resultados das corridas nas proximidades do ponto ótimo:
Se estivermos em um ponto de parâmetro estável, seu deslocamento não mudará drasticamente o comportamento do TS. É importante entender que, na real comercialização, esta mesma mudança acontecerá. Na história, estamos movendo os parâmetros TS em torno de um mercado estático. No mercado real, o mercado irá mover suas características em torno dos parâmetros previamente encontrados e fixados por nós.