Avaliando a eficácia dos filtros na construção de um ATC - página 7
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Se posso dar um exemplo, não entendo imediatamente a frase " crescimento uniforme da PF com um declínio uniforme nos lucros totais é bom" crescimento em relação a qual - o último passo? Então, qual é o declínio geral dos lucros?
Se você mudar o parâmetro do filtro, o número de negócios diminui e, portanto, o lucro total, mas o parâmetro de qualidade deve melhorar (por exemplo, TF). Então, é um filtro eficaz. Por exemplo, se a volatilidade do filtro, por exemplo, em max - min por X horas>Y, então quanto maior Y, maior PF, mas quanto menos operações, é bom. Se o PF sobe e desce com Y crescente, então ou o filtro suga e precisa ser trocado, ou não há trocas suficientes na amostra quando Y sobe
No exemplo, coloquei o PF médio cresce com todos os filtros, mas isto é contrário ao método utilizado para análise por Dennis Kirichenko, segundo o qual, como eu entendo, o filtro deve aumentar uniformemente o resultado financeiro para todos os passes de otimização.
No exemplo que coloquei, o PF médio cresce com todos os filtros, mas isto contradiz o método usado por Dennis Kirichenko para analisar a situação, de acordo com o qual, como eu entendo, o filtro deve aumentar uniformemente o resultado financeiro em todos os passes de otimização.
Sou um defensor da necessidade de testar e analisar cada parte do sistema separadamente. E isto se aplica não apenas aos filtros, mas a quaisquer parâmetros. Por exemplo, nós otimizamos separadamente a volatilidade e se o PF cresce com o endurecimento da filtragem, então este filtro é presumivelmente bom. Da mesma forma, para todas as outras partes do sistema.
Há parâmetros que não diminuem o número de negócios. Por exemplo, filtro de boi para que período calcular (X dias, horas, etc.). Ao otimizar este parâmetro, se o filtro for adequado, haverá algum extremo de qualidade (por exemplo, PF) com algum valor. A uniformidade de sua realização também é importante aqui. Isto se PF: ...2.1; 2.2; 2.4; 2.7; 3.0; 2.9; 2.6; 2.2..., então estatisticamente é muito melhor que 1.0; 2.2; 0.9; 4.0; 3.1; 2.5; 6.0. Deve haver um extremo com função PF uniformemente crescente antes dela e decrescente depois. Então, tal otimização não é uma simples ultrapassagem, mas uma pesquisa de mercado e o valor do parâmetro que chega ao extremo provavelmente terá uma justificativa lógica de mercado. A presença de tal justificativa e lógica de mercado aumenta as chances de que o sistema encontrado seja robusto, além de dar a possibilidade de encontrar outras partes do mesmo.
Pessoalmente, utilizo meu próprio sistema para avaliar a qualidade do Expert Advisor, descrita através do algoritmo dentro do OnTester. Em resumo, ele analisa o lucro, a duração e o risco que você teve que assumir para obter esse lucro. Ele devolve uma certa quantidade de pontos. Então eu adiciono um filtro ao código e o testo novamente e olho para a pontuação - se for menor, eu o descarto, se for maior, eu o deixo. Na prática, revela-se muito difícil escolher tal filtro para que ele não prejudique, e eu o otimizo muitas vezes.
É interessante - não escreva em resumo - como a avaliação é feita, de preferência com um exemplo.
E este é um segredo comercial) Tenho trabalhado nele há muito tempo e ele tem 2 mil linhas de código
É assim que todo o nosso fórum é um mistério...
É um Expert Advisor de média ou um Expert Advisor regular?
É assim que todo o fórum é um mistério...
O conselheiro é um avulso ou um regular?
Um mediador? Como?) Eu escrevi o algoritmo 1 vez em um arquivo externo e apenas o incluí no código. Já o usei para vários Expert Advisors. E serve para qualquer um.
Hmm, como pode ser adequado para qualquer um? Se for um intermediário (mais de uma ordem por posição), então a análise deve ser fundamentalmente diferente - separada para grupos de ordens de lucros e perdas...