Métodos de realizar um rolamento para frente - página 6
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Acho que o melhor é fazer uma análise WF usando ferramentas de terceiros, depois mostrar a MQ e pedir-lhes que a incorporem no testador.
Mas algo me diz que vai ser difícil. Eu, por exemplo, sem um BD, ainda não me decidi. Um cálculo simples:
1 passo de otimização rende mais de 10000 cordas
+ 1 passagem de encaminhamento - outras 10000+ linhas...
Eu tenho uma resposta, não há necessidade de coletar nada.
Se um testador interno que faz a otimização das costas para uma etapa de caminhada usa alguma função critério/ajuste, então economizamos um conjunto com seu valor máximo. Vem à frente para construir um bom critério - SIM, que também pode olhar para todos os ofícios a partir do quadro. O resultado da corrida com um alto valor de critério é calculado - nós o armazenamos. Ou seja, após a otimização do passo atrás, temos apenas 1 conjunto vencedor no qual o passo à frente será dado.
Isto é, para 12 passos, 12 conjuntos serão combinados
Eu tenho minha resposta, não há necessidade de coletar nada.
Se um testador interno que faz a otimização das costas para uma etapa de caminhada usa alguma função critério/ajuste, então mantemos um conjunto com seu valor máximo. Vem à frente para construir um bom critério - SIM, que também pode olhar para todos os ofícios a partir do quadro. O resultado da corrida com um alto valor de critério é calculado - nós o armazenamos. Ou seja, após a otimização do passo atrás, temos apenas 1 conjunto vencedor no qual o passo à frente será dado.
Isto é, para 12 passos, 12 conjuntos serão combinados
E se a sua função de aptidão física fizer sobressair a melhor opção no topo?
Eu, por exemplo, decidi por mim mesmo analisar todos os 10000+ para que, alterando os critérios de seleção, eu possa chegar àquele que produzirá resultados consistentes durante todo o período do WF. Em minha experiência anterior com <20% de drawdown em um período anual, eu tive 2 meses de drawdown e drawdown.
Agora eu quero apertar os critérios de seleção unificados e tentar ter um drawdown <15% <10%. Acrescentar outros parâmetros ao critério de seleção - número de negócios, recuperação, Sharpe, etc. Mas como temos apenas 12 arquivos armazenados, teremos que reoptimizar todos os 12 meses + todos os adiantamentos. Toda vez que tenho que re-optimizar cada vez que mudo um critério de seleção - esta é a única coisa que tenho que fazer)) Foi por isso que decidi armazenar todos os dados e depois reabri-los.
E se sua característica de aptidão não for a melhor opção?
Refiro-me aos testes avançados incorporados no equipamento de teste terminal. Talvez devesse ser incluído para completar o quadro? Manualmente só posso ver alguns resultados de otimização e o testador calculará todos eles... mas não tenho certeza se há sentido em desperdiçar tempo com isso.
Talvez, ao ver todos os atacantes, possamos escolher algo mais, não um drawdown de <20%, como um único critério de seleção?
Eu faço isso:
1. Na TF D1, seleciono todo o histórico disponível (para o euro/dólar levei desde o início de 1973 até a atualidade);
2. Eu otimizo toda a faixa (mais de 10 000 barras) do Expert Advisor para determinar o maior valor do fator de recuperação (RR) como a relação entre o lucro líquido (NPL) e o drawdown máximo (MP) - RR=58935/4657=12,66; Número de negócios = 10730; Pagamento previsto (EPC)=58935/10730=5,49 pontos; Perda prevista (ELO) =4657/10730=0,434 pontos; Critério de desempenho da estratégia (SEC)=EPC/ELO=5,49/0,437=12,66;
3. Em seguida, eu dirijo o Expert Advisor de qualquer período da história com parâmetros constantes - neste caso desde o início de 1974, 75, ....., 2012 e determino os valores atuais (KEST) = corrente de payoff esperada (EPC)/ payoff esperada final (EPC)= corrente de payoff esperada (EPC)/0,434, que mostra a estabilidade ou instabilidade do TS ao longo do tempo. Este critério indica quantas vezes a probabilidade de ganhar excede a probabilidade de perder.
Aqui está o que temos há 41 anos, de 1973 a 2013:
Eu faço isso:
2. Eu otimizo toda a gama (
Descobri como implementar o walk-forward em MQL puro usando o otimizador nativo MT5 em uma otimização com período completo.
Darei os detalhes mais tarde.
Descobri como implementar o walk-forward em MQL puro usando o otimizador nativo MT5 em uma otimização com período completo.
Darei os detalhes mais tarde.
Descobri como implementar o walk-forward em MQL puro usando o otimizador MT5 em uma otimização com período completo.
Darei os detalhes mais tarde.
É que há tantas nuances, não apenas com a amostragem. Isto é apenas a ponta do iceberg.
Pergunta número um, o que o volkin forward vai dar?, para aqueles que querem testar seus sistemas e assim podem verificá-lo - com as condições que seu coração desejar. A razão é que a estratégia pode ser pré-determinada.
Embora o desenvolvimento seja provavelmente uma coisa boa.
Isto não é um volking-forward. Primeiro você otimiza o lote inteiro, e depois tira algumas medidas no mesmo lote. Durante o processo de volking-forward, as áreas otimizadas são mais antigas do que as de cheque, e as mais novas que não são otimizadas são verificadas, então elas são deslocadas pelo tamanho do cheque e tudo é repetido.
Deixe-me discordar.