Precisa de ajuda para otimizar o resultado - página 3
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Acho difícil decidir um ajuste otimizado a partir do resultado de uma otimização.
Alguém poderia me dizer qual é o melhor para escolher entre um resultado de otimização, o menor drawdown, o fator de lucro ou qualquer outra coisa que eu deveria considerar?
Obrigado!
Apenas para compartilhar minhas experiências com isto, fiz uma análise discriminante nestas 6 colunas para ver se eu poderia adivinhar quais configurações seriam as melhores em comparação com uma escolha aleatória e minha conclusão é que ela não é utilizável: É escolher as melhores quando o agente está adaptado ao mercado e escolher as piores quando não está, sem poder saber se está adaptado no momento atual.
Com o agente que usei, a coluna mais dicriminante foi o número de negócios, e a melhor escolha foi uma espécie de equilíbrio sutil com número de negócios, lucro e drawdown, mas eu não consegui expressar uma regra clara.
Agora estou tentando o que o zzuegg está sugerindo: Eu pego cada cenário lucrativo da otimização e o testo no passado para manter os melhores. A idéia é ter cenários que sejam ao mesmo tempo adaptados ao mercado de curto e longo prazo. Como você pode imaginar, o objetivo é fazer a otimização automática.
Apenas para compartilhar minhas experiências com isto, fiz uma análise discriminante nestas 6 colunas para ver se eu poderia adivinhar quais configurações fariam melhor em comparação com uma escolha aleatória e minha conclusão é que não é utilizável: É escolher as melhores quando o agente está adaptado ao mercado e escolher as piores quando não está, sem poder saber se está adaptado no momento atual.
Com o agente que usei, a coluna mais dicriminante foi o número de negócios, e a melhor escolha foi uma espécie de equilíbrio sutil com número de negócios, lucro e drawdown, mas eu não consegui expressar uma regra clara.
Agora estou tentando o que o zzuegg está sugerindo: Eu pego cada cenário lucrativo da otimização e o testo no passado para manter os melhores. A idéia é ter cenários que sejam ao mesmo tempo adaptados ao mercado de curto e longo prazo. Como você pode imaginar, o objetivo é fazer a otimização automática.
IMO, Usar o otimizador como um gerador de esperança pode ser um negócio complicado. Como a Phillips sempre diz, "é como esperar que o mercado se comporte exatamente como o fez durante os períodos de otimização". O otimizador é um # cruncher que ajusta resultados de acordo com (geralmente em) sl_tp ou period_time. Tendo passado por isso eu mesmo, suspeito que uma série de parâmetros promissores tem um desempenho ruim fora dos períodos otimizados ou em testes futuros.
IMO, Deve-se criar estratégias independentes do Otimizador, testá-lo nos dados de 2010 e se mostrar promissor, passar para 2009, 2008, 2007... etc. Mesmo com os melhores resultados dos últimos 10 anos, você ainda tem que manter a calma e não pensar que tem um Santo Graal porque não existe nenhum. IMO, Qualquer estratégia que se emprega no mercado traz riscos, como riscos incontroláveis, por exemplo.
IMO, o melhor uso para ferramentas como as fornecidas por Phillip, Gordon, WHRoeder, BB e todos os outros analistas/programadores talentosos neste site, é ajudar a comparar se o Sistema-A < é melhor que> Sistema-B. Então, eu criei algum sistema que passe 10 anos atrás no teste da primeira corrida? ... não. Mas, ultimamente, tenho programado mais sistemas que se saem bem em 2010->2008 e se quebram em algum ponto do caminho. Isto é um progresso em comparação com os programas de livros didáticos para iniciantes que pareciam se RSI>80 && MA-1 cruzasse MA-2 então Vender. Disparar um sistema como esse através do testador de trás para frente falharia 99% do tempo. Então, a maioria cai na armadilha de colocá-lo através do Otimizador.
Com meus sistemas recém-formados, ainda estou tentado a olhar apenas para os curtos períodos em que não funcionou bem e encontrar maneiras de excluir isso do sistema. Mas meu receio é que isso seja apenas outra forma de ajuste de curvas. Não estou falando apenas de codificação dura (Segunda-feira 1-5-2003=não negociar) que seria simplesmente errado rs. Refiro-me ao uso de qualquer tipo de Indicador ou Oscilador. Quando um sistema falha assim, a melhor abordagem para mim é registrar o que funciona na memória e arquivar o EA, depois começar a programar do zero.
De qualquer forma, bom tipo de linha. Estou realmente gostando de seguir esta.
Com meus sistemas recém-formados, ainda me sinto tentado a olhar apenas para os curtos períodos em que não funcionou bem e encontrar maneiras de excluir isso do sistema. Mas meu receio é que isso seja apenas outra forma de ajuste de curvas. Não estou falando apenas de codificação dura (Segunda-feira 1-5-2003=não negociar) que seria simplesmente errado rs. Refiro-me ao uso de qualquer tipo de Indicador ou Oscilador. Quando um sistema falha assim, a melhor abordagem para mim é registrar o que funciona na memória e arquivar o EA, depois começar a programar do zero.
Sim, e também tentei cortar o histórico em vários períodos distintos de acordo com diferentes níveis de inclinação ou ATR, mas otimizar em períodos descontinuados é mais ou menos como otimizar nos últimos três meses, o risco de ajuste da curva ainda está lá como no primeiro dia.
O mais difícil de entender é que mesmo quando você chega a um agente que é rentável nos últimos 10 anos quando otimizado nos últimos meses com grandes valores de faixa, você ainda não tem certeza de quanto está otimizando demais nos dados históricos, porque para chegar lá você estava jogando fora centenas de boas idéias, que é exatamente o que o algo genético do otimizador faz.
Não, na verdade, temos um trabalho difícil.
A maneira como você utiliza o risco de calcs de ruína é você definir um período de tempo (mensal, semanal, anual, etc.), ou um incremento de algum tipo (por comércio, por 10 negócios, etc.), e então você monta as estatísticas para esses períodos. É importante em termos do que o resultado do risco de calcário de ruína realmente significa (suas unidades).
s vezes, ajuda a se concentrar em primeiro lugar em ter certeza de que você está fazendo a pergunta correta (em outras palavras, certifique-se de que a resposta que você está tentando computar vai realmente responder a pergunta que você precisa/quer resposta).
Por exemplo, meus clientes operam em uma linha de tempo mensal. Eles não se importam com as coisas diárias ou semanais, para eles é tudo sobre os resultados mensais. Portanto, no meu caso, não me serve de nada calcular o risco de ruína para os resultados semanais ou numa base per-trade.
Como tal, o que devo fazer no backtest é capturar a taxa média de retorno (lucros, perdas, ROR, etc.) mensalmente. Algo como o seguinte:
Para calcular a métrica de risco de ruína, você deve primeiro reunir os dados para seu período de tempo. No meu caso neste exemplo, eu precisava montar os resultados da taxa mensal de retorno, calcular a ROR média mensal e depois calcular o desvio padrão dessas taxas mensais de retorno.
Neste exemplo, a ROR média mensal foi de 12% com um desvio padrão de 8%... dos resultados do backtesting que deveria ter sido dourado para frente, só que não foi (como você pode ver). Nota: eu me refiro ao risco de ruína como risco de perda (ROL), pois não estou interessado em saber quando minha conta será arruinada (essa é a questão trivial), mas estou mais interessado em saber com que freqüência devo esperar que a conta fique submersa em algum montante fixo, digamos 20%.
Portanto, uma ROR de 12% mesesyl com um desvio padrão de 8% significa que posso esperar que minha conta sofra uma perda de 7,4% no valor da conta em torno de 6,5% do tempo (6,5% dos eventos de fim de mês, ou cerca de uma vez a cada 15 meses).
Assim, enquanto inicialmente fui pego desprevenido pelo resultado aparentemente inexplicável do teste de avanço, era perfeitamente razoável esperar tal resultado mensal com base nos resultados dos testes de retaguarda, uma vez que eu posso esperar tal resultado negativo na marca de água alta da minha conta.
Portanto, para que você possa calcular uma avaliação significativa do risco de perda, você deve primeiro decidir que período de tempo é pertinente para você e então você deve montar os resultados de uma forma que seja passível de calcular a média e o desvio padrão do RoR nesse período de tempo.
Uma vez que você tenha esses dados do backtest, você pode então realizar uma miríade de análises baseadas em estatísticas usando risco de ruína (ou risco de perda como eu gosto de me referir a ele).
estes são meus resultados para 30 grupos de 50 ofícios ( de 18/03/2001 - 21/12/2010 )
com depósito inicial de $700
para o cálculo do fllowing I have computed the:
ROR médio de => 2,9%
stdev de => 6,5%
(o que é bastante ruim.... certo ? )
agora para cada grupo de 50 negociações... a % máxima de perda que posso esperar é: $0,1 X 50 X (20pips+3pip spread ) = $115
115/700 = 16.5%
Não posso perder mais do que isso por 50 sessões comerciais
Existe alguma maneira de levar isso em consideração ao calcular o risco de perda?
para o cálculo do fllowing I have computed the:
ROR médio de => 2,9%
stdev de => 6,5%
(o que é bastante ruim.... certo ? )
Sim, você quer que sua relação μ/σ seja >1, de preferência 2 a um mínimo.
E o Sharpe não é suficiente, o próprio valor σ importa na determinação do ROL a qualquer valor Sharpe (este é um fato não tão conhecido, mas é a razão fundamental que a alavancagem é problemática e é por isso que o CFTC está reduzindo a alavancagem máxima nos EUA).
É por isso que existe o mantra que "Beta mata". O melhor μ do mundo não vai salvar sua conta do eventual risco de ruína do σ é grande. A alavancagem torna o σ grande, o tamanho excessivo da posição torna o σ enquanto as pessoas estão procurando um grande μ.
Mas se a única maneira de se conseguir um grande μ é tornando σ grande, então você está predestinado à ruína. Uma certeza matemática de que muitos não estão preparados para compreender ou investigar, então o CFTC vai fazer isso por eles forçando um limite de quão grande o σ pode se tornar, tirando a capacidade do novato de discar os tamanhos de posição grandes.
Há muito ultraje dirigido ao CFTC sobre seus controles de alavancagem em forex, mas o CFTC está realmente tentando salvar as pessoas de seus próprios piores inimigos.
agora para cada grupo de 50 negociações... a % máxima de perda que posso esperar é: $0,1 X 50 X (20pips+3pip spread ) = $115
115/700 = 16.5%
Não posso perder mais do que isso por 50 sessões comerciais
Existe alguma maneira de levar isso em consideração ao calcular o risco de perda?
O risco de perda em si é uma distribuição de probabilidade, o valor máximo que se pode perder ($115) é apenas um ponto nessa distribuição. O que provavelmente lhe interessa é saber com que freqüência tal cenário é provável de ocorrer. Você sofrerá uma perda de $115 a cada 5 anos ou uma vez a cada 5 meses?
Essas são as perguntas que você usa RoL para responder: "Com que freqüência devo esperar perder XYZ?" Você está perguntando com que probabilidade você perderá $115, o máximo permitido RoL baseado em seus passos, e a resposta é 9%.
Oh ...
Há uma coisa que eu ainda não entendo.... não há outros fatores que influenciam este cálculo ??
Vamos tomar seus resultados ROR computados mensalmente
Vamos supor (por uma questão de argumentação) que quanto mais negócios houver em um mês, maior será a ROR que você receberá
por exemplo : para 0 negócios você ganha 0%
para 10 negócios você faz 5% (em média)
para 20 negócios você faz 10% (em média)
e assim por diante...
vamos assumir que durante esse período de 30 meses houve uma alta dispersão de valores na distribuição ROR ( para cada mês havia um número completamente diferente de negócios realizados )
para que o retorno médio seja de 10% e o desvio padrão seja de 20% e não haja ROR negativo ( você não pode ter um número de negócios negativo... )
agora o cálculo do risco de perda de um desvio padrão que é de 20% nos dará aproximadamente 37% ... o que não faz realmente nenhum sentido...
Você vê onde estou indo aqui?
Não estou realmente tentando ser idiota, mas não estou seguindo. Não compreendo o argumento que você está postando aqui. Atire uma moeda ao ar 10 vezes por mês, ou 20 vezes por mês, a probabilidade de ficar com a cabeça sempre é de 50/50 em cada tentativa, independentemente do histórico de lançamentos de moedas até o momento. Que a realidade dos lançamentos de moedas difere das estatísticas às vezes não invalida as estatísticas, apenas as torna de utilidade limitada.
A finalidade do cálculo de RoL é que é algo que é matematicamente válido, mas que não é garantido. É meramente um guia, uma forma de avaliar os resultados, que é melhor para capturar e apresentar o risco indicativo (sistemático) em sua estratégia comercial. Mas o acaso é apenas isso, o acaso. Há uma chance de você nunca experimentar uma perda, e há uma chance de você experimentar uma perda total.
RoL o ajuda a calcular essa chance de uma maneira que se presta a classificar e a desqualificar as estratégias comerciais e os parâmetros otimizados. Não é um santo graal porque não pode prever o futuro, mas se o futuro for estatisticamente comparável ao passado, então você tem a legítima pretensão de tentar mapear as estatísticas do passado para as do futuro (isto é o que os modeladores do tempo fazem ao preparar suas previsões com conjuntos de modelos) num esforço para não prever o mercado futuro, mas meramente prever o caráter estatístico do mercado futuro.
Trata-se do melhor que se pode esperar, realmente.
Muito obrigado por seu tempo!! Agradeço muito por isso
então pelos seguintes resultados de teste eu tive muita sorte ??
a quantidade máxima de negócios perdidos consecutivos para todo este período (de aproximadamente 23 grupos de 50 negócios - não consegui espremer tudo em um teste) foi de 41 (o que pode dividir em dois grupos de 50 negócios)
Eu deveria ter visto esse tipo de drawdown com mais freqüência ?
eventualmente, se eu continuar "jogando" este jogo, eu terei 9% do tempo que esse tipo de greve perdida ?
Agora mais uma coisa
de acordo com este relatório
a chance média para mim de ter um comércio lucrativo é de 8,85% e um comércio perdedor é de 91,15%.
portanto, de acordo com isto a chance de ter 50 perdas consecutivas é: 0,9115^50 = 0,97% ...
que está bem longe dos 9% ... como isso pode ser ??
Se eu perdesse por 95,3% do tempo seria correto, e com tal porcentagem minha expectativa seria negativa O_O
Ex= 0,953*(-23)+0,047*(247) = -10,31 pips lucro por comércio
Uma coisa que vejo aqui é que você está atribuindo às distribuições a forma funcional de uma distribuição gaussiana, enquanto meu entendimento é que o risco de cálculos de ruína foi derivado com base nas expectativas do processo poisson/stochastic.
Se você quiser entender a derivação das equações, recomendo que continue lendo o seguinte livro: The Theory of Stochastic Processes de Cox e Miller
Eles são os autores citados das equações de risco de ruína.
No curso de meu próprio trabalho para implementar a avaliação de risco de perda em minhas caracterizações de teste de retrocesso/avançado tomei as equações de Cox e Miller assim como Chamness, fiz algumas substituições simples de variáveis e (IMO) um passo de integração útil e a equação resultante me ajuda a classificar os parâmetros da estratégia comercial com base em um risco de perda com base em ROR normalizado. (semelhante a 1 sobre a RAROC)
Uma coisa que vejo aqui é que você está atribuindo às distribuições a forma funcional de uma distribuição gaussiana, enquanto meu entendimento é que o risco de cálculos de ruína foi derivado com base nas expectativas do processo poisson/stochastic.
Se você quiser entender a derivação das equações, recomendo que continue lendo o seguinte livro: The Theory of Stochastic Processes de Cox e Miller
Eles são os autores citados das equações de risco de ruína.
No curso de meu próprio trabalho para implementar a avaliação de risco de perda em minhas caracterizações de teste de retrocesso/avançado tomei as equações de Cox e Miller assim como Chamness, fiz algumas substituições simples de variáveis e (IMO) um passo de integração útil e a equação resultante me ajuda a classificar os parâmetros da estratégia comercial com base em um risco de perda com base em ROR normalizado. (semelhante a 1 sobre a RAROC)
é errado tratá-lo como eu faço (como uma distribuição guassiana) ?
parece ser um livro pesado
mas comprado de qualquer forma... tentará escavar e entender
obrigado !
Não é errado, só não vai lhe dar os resultados que você pensa que está calculando.
Por exemplo, não é errado dizer "1+1 = 2"... pois a matemática está obviamente correta.
Mas você estaria errado em dizer "1+1=2, isto significa que posso esperar dobrar minha conta em 6 meses porque o número da minha matemática é um 2".
De qualquer forma, você vai querer direcionar sua atenção para as derivações que levam até a equação 91 na página 61.