Yuriy Bykov / Perfil

Estamos buscando criar um sistema de otimização periódica e automática das estratégias de trading utilizadas em um único EA final. À medida que o sistema evolui, ele se torna mais complexo, sendo necessário, periodicamente, analisá-lo como um todo para identificar gargalos e soluções pouco eficientes.

Se decidimos automatizar a execução da otimização periódica, também precisamos cuidar da atualização automática das configurações dos EAs que já estão operando na conta de negociação. Isso também deve permitir rodar o EA no testador de estratégias e alterar suas configurações dentro de uma única execução.

Para avançar mais, seria interessante verificar se conseguimos melhorar os resultados executando periodicamente uma reotimização automática e a geração de um novo EA. Muitas discussões sobre o uso da otimização de parâmetros giram em torno da questão de por quanto tempo é possível usar os parâmetros obtidos para operar em um período futuro, mantendo os principais indicadores de lucratividade e rebaixamento dentro dos níveis estabelecidos. E será que isso é de fato possível?

Já criamos diversos componentes que facilitam o processo de otimização automática. Durante sua criação, seguimos a ciclicidade tradicional: desde a criação do código funcional mínimo até a refatoração e a obtenção de um código melhorado. Agora é hora de organizar nossa base de dados, que também é um componente-chave no sistema que estamos criando.

Até agora, analisamos a automação da execução de procedimentos sequenciais de otimização de EAs exclusivamente no testador de estratégias padrão. Mas o que fazer se, entre essas execuções, quisermos processar alguns dados já obtidos por outros meios? Vamos tentar adicionar a possibilidade de criar novas etapas de otimização, executadas por programas escritos em Python.

Continuaremos automatizando etapas que anteriormente realizávamos manualmente. Desta vez, voltaremos à automação da segunda etapa, ou seja, a escolha do grupo ideal de instâncias individuais de estratégias de negociação, complementada pela capacidade de considerar os resultados dessas instâncias no período forward.

Atualmente, nosso EA utiliza um banco de dados para obter as strings de inicialização de instâncias individuais de estratégias de trading. No entanto, o banco de dados é bastante volumoso e contém muitas informações desnecessárias para a operação real do EA. Tentaremos garantir o funcionamento do EA sem a necessidade de conexão obrigatória ao banco de dados.

O EA em desenvolvimento deve apresentar bons resultados ao operar com diferentes corretoras. Porém, até agora, os testes foram realizados com base em cotações de uma conta de demonstração da MetaQuotes. Vamos verificar se o EA está pronto para operar em contas reais com cotações diferentes das utilizadas durante os testes e otimizações.

À medida que nos aproximamos de um EA pronto, é necessário prestar atenção em questões secundárias na etapa de teste da estratégia de trading, mas que se tornam importantes ao migrar para o trading real.

O gerenciador de risco anteriormente desenvolvido continha apenas funcionalidades básicas. Vamos explorar caminhos para aprimorá-lo, buscando melhorar os resultados de negociação sem alterar a lógica das estratégias de trading.

A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.

No EA em desenvolvimento, já temos um mecanismo de controle de rebaixamento implementado. No entanto, ele tem uma natureza probabilística, pois se baseia nos resultados de testes com dados históricos de preços. Assim, o rebaixamento, embora com pequena probabilidade, às vezes pode exceder os valores máximos esperados. Vamos tentar adicionar um mecanismo que garanta a manutenção de um nível de rebaixamento predefinido.

Para obter um bom EA, precisamos selecionar muitos bons conjuntos de parâmetros para as instâncias das estratégias de trading. Isso pode ser feito manualmente, executando a otimização em diferentes símbolos e, em seguida, escolhendo os melhores resultados. Mas é melhor delegar esse trabalho para um programa e se concentrar em atividades mais produtivas.

O plano de desenvolvimento do EA prevê várias etapas com o salvamento de resultados intermediários em um banco de dados. Recuperá-los de lá é possível apenas na forma de strings ou números, não como objetos. Portanto, precisamos de uma maneira de recriar no EA os objetos necessários a partir de strings lidas do banco de dados.

Vamos delinear as principais etapas para o desenvolvimento do nosso EA. Uma das primeiras será realizar a otimização de uma instância individual da estratégia de trading desenvolvida. Tentaremos reunir em um único lugar todas as informações necessárias sobre as execuções do testador durante a otimização.

À medida que avançamos, utilizamos cada vez mais instâncias simultâneas de estratégias de negociação em um único EA. Vamos descobrir até quantas instâncias podemos utilizar antes de nos depararmos com limitações de recursos.

Anteriormente, ao selecionar grupos de estratégias de trading para melhorar os resultados combinados, avaliamos os grupos apenas no mesmo período utilizado para a otimização dos EAs individuais. Vamos agora observar o que acontece ao aplicar a seleção no período forward.