Otimização! Compartilhe suas experiências, por favor. - página 6

 


Para lhe dar um exemplo ... Gráfico da EA durante 7 anos... ( lucro de 10 p) para 300, mas o lucro flutua com o preço mesmo que em prejuízo... O lucro para a relação de saque é cerca de 25 por sete anos... não é muito em princípio... ...mas em torno de 200 por ano podem ser tiradas.
 
AndyGri:
Isso é ótimo! Eu concordo. A curva de rendimento deve ser reta. Obrigado pela idéia. Quero fazer o mesmo, mas receio não ter experiência suficiente para programá-lo :(
Não pode ser direto (a menos que houvesse apenas 1 transação na história). Na verdade, a curva de juros é uma linha quebrada. É por isso que descobri que para isso deveria ser calculado o coeficiente de correlação linear. Quanto mais próximo deste coeficiente estiver de 1 em valor absoluto, mais linear será a curva de juros.

Quanto à forma de construí-lo, seria mais fácil se eu o fizesse e o afixasse. O princípio é universal e não depende do sistema comercial, pois a curva é retirada da história comercial. Todo o algoritmo é estabelecido no evento deinit() do Expert Advisor e os resultados são escritos no arquivo csv durante a otimização. Só precisamos pegar este mesmo arquivo, classificar por coeficiente de correlação linear, ou seja, encontrar o maior valor (o valor absoluto do coeficiente não pode exceder 1) e definir o Expert Advisor com parâmetros externos apropriados. O formato csv também pode ser classificado em Exel.
 
Reshetov:
É por isso que descobri que é necessário um coeficiente de regressão linear. Quanto mais próximo deste coeficiente estiver de 1 em valor absoluto, mais linear será a curva de juros.
Eu gostaria (para aqueles que estudaram aritmética na escola paroquial) de entender que coeficiente de regressão linear de 1 estamos falando? A equação de regressão linear é a equação da linha reta y=a*x+c. No eixo X, acho que são números de negócios (1,2,3.....N), no eixo Y, colocamos o saldo na moeda do depósito (1000USD, 10000USD, 100000USD....., etc.). Que fórmula é usada para dizer que a=1, ou ela tende a ela? Qual é o princípio de normalização utilizado neste processo?
 
Na verdade, há dois parâmetros a serem considerados aqui:
  • o fator de inclinação (parâmetro a na equação y=a*x+c.) , vamos chamá-lo MO , somente aqueles em que MO>0 são de interesse
  • O desvio padrão da regressão linear, vamos chamá-lo S, estamos interessados naqueles que estão o mais próximo possível de zero.
No arquivo de saída, obtemos uma matriz bidimensional na qual procuramos essas regiões.
 
Rosh:
Na verdade, há dois parâmetros a serem considerados:
  • o coeficiente de inclinação (parâmetro a na equação y=a*x+c.) , vamos chamá-lo MO , somente aqueles em que MO>0
  • o desvio padrão da regressão linear , vamos chamá-lo S , aqueles mais próximos de zero possível são de interesse
  • .

Na saída, obtemos uma matriz bidimensional que usamos para procurar essas áreas.

Não muito claro. Você poderia publicar um exemplo mais detalhado?
Temos uma série de valores pares de a e S para cada uma das execuções de otimização. Podemos traçar estes pontos no gráfico tomando os eixos do gráfico bidimensional como dados a e S. Suponho que obteremos alguma área manchada de amostras (alternativamente, apenas alguma curvatura curvilínea com extremos). Então como podemos obter um coeficiente igual a 1 se os eixos são bem diferentes? Como isso se revela? E o que podemos dizer exatamente desta curvatura de resultados, exceto que ela tem extrema? Extrema pode ser vista nos relatórios do testador sem fazer um gráfico adicional - basta pressionar o botão para classificar os resultados da otimização.
 
Eu não disse nada sobre um fator de 1. Eu acabei de descrever como eu o vejo - usando uma aproximação de regressão linear dos resultados dos testes. Só posso ilustrar isso com a figura do artigo 20. Matrizes e indicadores técnicos sobre elas


 

A figura mostra apenas a fase inicial de sua proposta (obter os valores de a e S). Ou seja, a figura mostra o resultado de uma corrida no testador. Não é difícil obter parâmetros a - coeficiente de regressão linear e RMS para este gráfico. Suponha que tenhamos 1000 gráficos desse tipo com base nos resultados da otimização. Como resultado, temos uma matriz de valores 1000x2, onde o primeiro índice é o número de execução e o segundo índice são os valores de a e S, respectivamente. Além disso, o que pode ser mostrado em um gráfico bidimensional ao longo dos eixos, além dos valores extremos que podem ser vários? Eu gostaria apenas de entender o que você quer dizer?

 
solandr:
Reshetov:
É por isso que adivinhei que é necessário um coeficiente de REGRESSO linear. Quanto mais próximo deste coeficiente estiver de 1 em valor absoluto, mais linear será a curva de juros.
Eu gostaria (para aqueles que estudaram aritmética na escola paroquial) de entender que coeficiente de regressão linear de 1 estamos falando? A equação da regressão linear é a equação da linha reta y=a*x+c. No eixo X, como eu entendo, são números de transações (1, 2,3.....N), no eixo Y, colocamos o saldo na moeda de depósito (1000USD, 10000USD, 100000USD....., etc.). Que fórmula é usada para dizer que a=1, ou tende a ela? Qual é o princípio de normalização utilizado neste processo?
Desculpe, estamos falando sobre o coeficiente de correlação linear. Peço desculpas pela declaração incorreta.
 
Reshetov:
AndyGri:
Ótimo! Eu concordo. A curva de rendimento deve ser reta. Obrigado pela idéia. Eu também quero fazê-lo, mas receio não ter experiência suficiente para programá-lo :(
Na verdade, a curva de rendimento é uma polilinha. É por isso que acho que devemos calcular o coeficiente de correlação linear. Quanto mais próximo de 1 coeficiente em valor absoluto, mais linear é a curva de juros.

Quanto a como construí-lo, seria mais fácil se eu o fizesse e o afixasse. O princípio é universal e não depende do sistema de negociação, pois a curva é retirada da história das negociações. Todo o algoritmo é estabelecido no evento deinit() do Expert Advisor e os resultados são escritos no arquivo csv durante a otimização. Só precisamos pegar este mesmo arquivo, classificar por coeficiente de correlação linear, ou seja, encontrar o maior valor (o valor absoluto do coeficiente não pode exceder 1) e definir o Expert Advisor com parâmetros externos apropriados. O formato csv também pode ser classificado em Exel.

Eu gostaria muito disso!!! :) Estou cansado de analisar os resultados da otimização com meus olhos e selecioná-los por curva de rendimento através da corrida do Expert Advisor. É muito longo... É confuso para sempre...
 
nchnch:


Para lhe dar um exemplo ... Gráfico da EA por 7 anos... ( lucro 10 p) parar 300 mas o lucro flutua com o preço mesmo que com prejuízo.... ... A relação lucro/benefício é de cerca de 25 em sete anos... não é muito em princípio... mas cerca de 200 por ano podem ser ganhos.

O lucro é flutuante, como é isso? E como se segue o preço? Eles devem estar escondendo algo de mim! :)