Скачать MetaTrader 5

Автоматическая оптимизация торгового робота в процессе реальной торговли

16 апреля 2007, 16:48
Igor Malcev
139
4 865

Введение

Есть предположение, что эксперт с подогнанными под историю параметрами будет первое время, пусть и достаточно недолгое, прибыльно торговать. Косвенные свидетельства в пользу этого предположения появились после наблюдений за чемпионатом по автотрейдингу в разделе Automated Trading Championship 2006 текущего сайта. В начале работы чемпионата прибыльных советников было значительно больше, а по прошествии небольшого промежутка времени многие из них отсеялись. Отсюда и появилось предположение о том, что большинство из отсеявшихся советников были просто подогнаны под историю.

Идея проверить это предположение на практике родилась на форуме в разделе Идеальная механическая торговая система. Основной принцип идеи заключается в том, чтобы один раз в сутки в указанное время автоматически запускалась оптимизация советника и полученные после оптимизации значения анализировались и записывались в переменные советника.

Для реализации этой идеи решено было взять готовый советник MACD Sample из клиентского терминала MetaTrader 4 и вставить в него свою функцию автоматической оптимизации. Через некоторое время код автооптимизатора был готов и выложен на форуме в разделе автооптимизатор. По прошествии еще некоторого времени в ветке автооптимизатор появились и первые подтверждения идеи. В дальнейшем, после внесения некоторых изменений для более удобного использования, автооптимизатор был переделан в mqh-библиотеку.


Установка автооптимизатора

Для выполнения задачи нужно:

  • скопировать MACD Sample_1.mq4 в папку expert установленного и подключенного к интернету терминала MetaTrader.
  • сделать копию папки с установленным в ней терминалом MetaTrader в новое место.

Для удобства оригинал будем называть - Терминалом, а копию - Терминал-тестером. Проверочный тест будем проводить на инструменте EURUSD с периодом H1 с помощью входящего в комплект поставки MT4, но слегка измененного советника MACD Sample_1.mq4.


Подготовка Терминал-тестера

Не забудьте в Терминал-Тестере откомпилировать советник MACD Sample_1.mq4. Для начала запустим клиентский терминал, затем - тестер стратегий и выполним настройку, как показано на скриншоте.

Оптимизацию будем проводить за трое суток. Этого для проверки автооптимизатора вполне достаточно. Дату начала оптимизации выберем по формуле - текущая дата минус три дня назад. За период оптимизации должна быть закачана необходимая история по выбранному инструменту, в данном случае по EURUSD.

Для тех, кто выполняет оптимизацию эксперта впервые, порядок подготовки и проведения оптимизации можно прочитать в меню справки клиентского терминала MetaTrader 4 <Справка - Вызов справки F1 - Автотрейдинг - Оптимизация советников - Настройка>, а также можно почитать статью Тестирование экспертов в клиентском терминале MetaTrader 4. Взгляд изнутри.

Далее отметим галочками переменные, которые будем оптимизировать, как показано на скриншоте.

Автооптимизация ограничена четырьмя переменными, но нам для проверки в целях сокращения времени оптимизации достаточно и трех. После того как переменные выбраны, сохраним установленные настройки оптимизации в set-файл с именем MACD Sample_1.set. Этот файл должен быть сохранен в папку tester Терминал-Тестера. Далее запустим предварительную оптимизацию и запомним время старта. Это нужно, чтобы можно было вычислить время, необходимое для автооптимизации с установленными параметрами. После окончания оптимизации вычислим необходимое время ожидания. Затем этот терминал нужно закрыть, так как иначе мы не сможем запустить его программно.


Подготовка эксперта, находящегося в Терминале

Для этого откроем в редакторе MetaEditor проверочный эксперт MACD Sample_1.mq4 и выполним соответствующие настройки.

- установим время запуска автооптимизации, например в 00:01 каждые сутки.

datetime SetHour    = 0;  // Час старта оптимизации; 
        datetime SetMinute  = 1;  // Минута старта оптимизации.

- установим количество дней для оптимизации (должно совпадать с количеством дней предварительной оптимизации):

int TestDay = 3;

- установим время ожидания окончания оптимизации в минутах, которое мы вычислили ранее, например 4 минуты.

int TimeOut = 4;

- впишем имя советника:

string NameMTS = "MACD Sample_1";  // Имя советника

- впишем имя set-файла с настройками:

// Имя Set файла с установками
        string NameFileSet = "MACD Sample_1.set";

- впишем путь к папке с установленным "терминал-тестером", например:

// Путь к тестеру        
        string PuthTester = "D:\Program Files\Forex Best Trade Station";

- установим очередность фильтрации:

// Сортировка по Максимальной прибыли
        int Gross_Profit = 1;                      
        // Сортировка по Максимальной прибыльности        
        int Profit_Factor = 2;     
        // Сортировка по Максимальному матожиданию
        int Expected_Payoff = 3;

- запишем имена переменных для оптимизации:

string Per1 = "FastEMA";
        string Per2 = "SlowEMA";
        string Per3 = "SignalSMA";
        string Per4 = "";

- далее скопируем приложенный файл auto_optimization.mqh в папку "include";

- подключим файл библиотеки в эксперте:

//--- Подключение библиотеки автооптимизатора
#include <auto_optimization.mqh>

- осталось скопировать указанный ниже код в начало функции start() вашего эксперта. В MACD Sample_1.mq4 он уже есть.

// При тестировании и оптимизации не запускать   
  if(!IsTesting() && !IsOptimization())
    {                
      // Сравнение текущего часа с установленным для запуска
      if(TimeHour(TimeLocal()) == SetHour)
        {
          // Защита от повторного запуска
          if(!StartTest)
            {
              // Сравнение диапазона минут с установленной для запуска
              // минутой
              if(TimeMinute(TimeLocal()) > SetMinute - 1)
                {     
                  // диапазон нужен в случае если по каким-то причинам 
                  // долго нет нового тика
                  if(TimeMinute(TimeLocal()) < SetMinute + 1)
                    {  
                      // Флаг запуска тестера
                      StartTest    = true;
                      TimeStart    = TimeLocal();
                      Tester(TestDay, NameMTS, NameFileSet, PuthTester, 
                             TimeOut, Gross_Profit, Profit_Factor, 
                             Expected_Payoff, Per1, Per2, Per3, Per4);
                    
                    }
                }
            }
        }
    }
    
                        
   FastEMA      = GlobalVariableGet(Per1);
   SlowEMA      = GlobalVariableGet(Per2);
   SignalSMA    = GlobalVariableGet(Per3);
   TrailingStop = GlobalVariableGet(Per4);  
// Если флаг запуска тестера установлен  
  if(StartTest)
    {                                        
      // Если с момента запуска прошло больше установленного времени 
      // ожидания тестирования
      if(TimeLocal() - TimeStart > TimeOut*60)
        {            
          // Обнулим флаг
          StartTest = false;                              
        }
    }

Вот и все. После перекомпиляции автооптимизатор можно запускать, причем запускать нужно на том же инструменте и на том же периоде, на котором проводилась предварительная оптимизация, в данном случае на EURUSD периода H1. Для проверки автооптимизатора можно вставить указанный ниже код в функцию int init (), тогда автооптимизатор запустится сразу в момент старта советника.

Tester(TestDay,NameMTS,NameFileSet,PuthTester,TimeOut, Gross_Profit,Profit_Factor, 
       Expected_Payoff, Per1,Per2,Per3,Per4);


Принцип работы автооптимизатора

Принцип работы автооптимизатора заключается в использовании Терминал-тестера для оптимизации параметров советника, установленного на график в Терминале. Для этого программа пересылает в Терминал-Тестер файл с параметрами оптимизации (optimise.ini) и запускает Терминал-Тестер в режиме оптимизации. Потом копирует полученные результаты "FileReport........htm" обратно в Терминал и отфильтровывает из полученных результатов лучшие значения.


Подробнее о работе автооптимизатора.

В установленное время, например, в 00.01, запускается автооптимизатор. Переменные заполняются значениями.

// Путь к терминалу 
string PuthTerminal = TerminalPath() + "\experts\files";
// Имя ini файла для тестера
string FileOptim    = "optimise.ini";
string FileOptim1   = "\optimise.ini";                                  
// Расчет даты старта
datetime DayStart   = TimeLocal()-86400*TestDay;
// Дата начала оптимизации
string DateStart    = TimeToStr(DayStart,TIME_DATE);
// Дата окончания оптимизации
string DateStop     = TimeToStr(TimeLocal(),TIME_DATE);
// Имя файла отчета тестера
string FileReport   = "FileReport_" + Symbol() + "_" + DateStop + ".htm";
string FileReport1  = "\FileReport_" + Symbol() + "_" + DateStop + ".htm";
// Ограничение на минимальное количество сделок в день
double MinTr        = TestDay - 2;
// Ограничение на максимальное количество сделок в день
double MaxTr        = (60 / Period()*TestDay) + 2;
// Количество попыток скопировать файл отчета
int    KvoPptk      = 10;
// Количество строк для сортировки
int    StepRes      = 12;

Далее в строковый массив записываются параметры ini-файла.

// Подготовим ini-файл для оптимизации
ArrayOpttim[0] = ";optimise strategy tester";             
// Вкл/Выкл эксперты
ArrayOpttim[1] = "ExpertsEnable = false";
// Наименование файла эксперта
ArrayOpttim[2] = "TestExpert=" + NameMTS;
// Наименование файла с параметрами
ArrayOpttim[3] = "TestExpertParameters=" + NameFileSet;
// Инструмент
ArrayOpttim[4] = "TestSymbol=" + Symbol();
// Период
ArrayOpttim[5] = "TestPeriod=" + Period();
// Режим моделирования
ArrayOpttim[6] = "TestModel=" + 0;
// Пересчитать
ArrayOpttim[7] = "TestRecalculate=false";
// Оптимизация
ArrayOpttim[8] = "TestOptimization=true";
// Использовать дату
ArrayOpttim[9] = "TestDateEnable=true";
// Дата начала тестирования
ArrayOpttim[10] = "TestFromDate=" + DateStart;
// Дата окончания тестирования
ArrayOpttim[11] = "TestToDate=" + DateStop;
// Имя файла отчета
ArrayOpttim[12] = "TestReport=" + FileReport;
// Перезапись файла отчета
ArrayOpttim[13] = "TestReplaceReport=true";
// Закрыть терминал по завершению
ArrayOpttim[14] = "TestShutdownTerminal=true";

Из массива параметры оптимизации переписываются в ini-файл. О формировании ini-файла также можно прочитать в справке клиентского терминала MetaTrader 4 в разделе <Справка - Вызов справки F1 - Сервис - Конфигурация при старте>.

// Запишем данные в ini-файл                
// Выясним размер массива
OptimArraySize = ArraySize(ArrayOpttim);
// Откроем фал для записи
opttim = FileOpen(FileOptim, FILE_CSV|FILE_WRITE, 0x7F);
if(opttim > 0)
  {
    for(int i = 0; i < OptimArraySize; i++)
      {
        // из массива в переменную
        ini = ArrayOpttim[i];                                     
        // из переменной в файл
        FileWrite(opttim, ini);
      } 
    // закроем файл
    FileClose(opttim);
  }
else
  {
    Print("Не удалось записать данные в ini-файл. Ошибка № ", 
          GetLastError());
    return(0);
  }

После записи параметров в ini-файл подключается входящая в состав Windows библиотека shell32.dll и запускается функция ShellExecuteA.

#import  "shell32.dll"               //Подключим dll (входит в состав windows)       
  int ShellExecuteA(int hwnd,string Operation,string 
                    File,string Parameters,string Directory,int ShowCmd); 
#import

Файл с параметрами пересылается в папку Терминал-тестера.

// скопируем ini-файл в песочницу тестера 
copyini = ShellExecuteA(0,"Open","xcopy", "\"" + PuthTerminal + 
                        FileOptim1 + "\" \"" + PuthTester + "\" /y", 
                        "", 3);
// подождем, пока скопируется файл
Sleep(1200);                                                    
if(copyini < 0)
  {
    Print("Не удалось скопировать ini-файл");
    return(0);
  }

Далее запускается тестер и начинает оптимизацию заданных переменных. Пока идет оптимизация, эксперт находится в состоянии ожидания.

// Запустим Тестер 
start = ShellExecuteA(0, "Open", "terminal.exe", FileOptim,
                      PuthTester, 3);
if(start < 0)
  {
    Print("Не удалось запустить тестер");
    return(0);
  }
Comment("Ожидаем окончания оптимизации");
// подождем окончания оптимизации
Sleep(60000*TimeOut);

После завершения оптимизации тестер автоматически записывает результаты в файл отчета. Этот файл копируется в папку с терминалом.

for(Pptk = 0; Pptk < KvoPptk; Pptk++)
  {                    
    //Запустим цикл попыток копирования файла отчета
    Comment("Попытка № " + Pptk + " скопировать файл отчета");
    ShellExecuteA(0, "Open", "xcopy", "\"" + PuthTester + FileReport1 + 
                  "\" \"" + PuthTerminal + "\" /y", "", 3);
    // подождем, пока скопируется файл
    Sleep(1200);
    // Попытаемся открыть файл отчета
    file = FileOpen(FileReport, FILE_READ, 0x7F);
    if(file < 0)
      {
        // если не удалось, ещё подождем и попробуем снова
        Sleep(60000);
      }                    
    else 
        break;             
  }
if(file < 0)
  {
    Print("Не удалось скопировать файл отчета");
    return(0);
  }

Затем данные из файла отчета заносятся в строковый массив для дальнейшей обработки.

// Чтение из файла в массив
// Пока не наступил конец файла - цикл
while(FileIsEnding(file) == false)
  {                 
    // Прочитаем строку из файла отчета
    FileLine = FileReadString(file);
    // Найдем нужную строку и установим точку отсчета
    index = StringFind(FileLine, "title", 20);
    if(index > 0)
      {
        // Увеличиваем размер массива
        ArrayResize(ArrayStrg, NumStr + 1);
        // Записываем в массив строки из файла
        ArrayStrg[NumStr] = FileLine;
        NumStr++;
      }
  }
// Закроем файл
FileClose(file);
// Удалим файл, чтоб не плодить копии
FileDelete(FileReport);
// Установим размер массива по количеству считанных из файла строк
ArrayResize(ArrayData, NumStr);

Далее происходит выборка нужных значений из массива

for(text = 0; text < NumStr; text++)
     {
      select = ArrayStrg[text]; 
    //-------------------------------------------------------------------------
    //   Обработка текста отчета  (Отделяем мух от котлет)                    | 
    //-------------------------------------------------------------------------
    // Позиция Проход 
    ClStep=StringFind(select, "; \">",20)+4;
    // Найдем конец позиции
    ClStepRazm = StringFind(select, "td>", ClStep);
    // Считаем значение
    CycleStep = StringSubstr(select, ClStep, ClStepRazm - ClStep);
    // Позиция Прибыль 
    // Найдем начало позиции
    GrProf = StringFind(select, "", ClStepRazm);
    // Найдем конец позиции
    GrProfRazm = StringFind(select, "td>", GrProf);
    // Считаем значение
    GrossProfit = StringSubstr(select, GrProf+4, GrProfRazm - (GrProf + 4));
    // Позиция Всего Сделок
    // Найдем начало позиции
    TotTrad = StringFind(select, "", GrProfRazm);
    // Найдем конец позиции
    TotTradRazm = StringFind(select, "td>", TotTrad);
    // Считаем значение
    TotalTrades = StringSubstr(select, TotTrad+4, TotTradRazm - 
                               (TotTrad + 4));
    // Позиция Прибыльность
    // Найдем начало позиции
    ProfFact = StringFind(select, "", TotTradRazm);
    // Найдем конец позиции
    ProfFactRazm = StringFind(select, "td>", ProfFact);
    // Считаем значение
    ProfitFactor = StringSubstr(select, ProfFact + 4, ProfFactRazm - 
                                (ProfFact + 4));
    // Позиция Мат Ожидание 
    // Найдем начало позиции
    ExpPay = StringFind(select, "", ProfFactRazm);
    // Найдем конец позиции
    ExpPayRazm=StringFind(select, "td>", ExpPay);
    // Считаем значение
    ExpectedPayoff = StringSubstr(select, ExpPay+4, ExpPayRazm - 
                                  (ExpPay + 4));
    // Позиции переменных-начиная со второй
    // Найдем начало позиции
    P1 = StringFind(select, Per1, 20);
    // Найдем конец позиции
    P1k = StringFind(select, ";", P1);
    // Считаем Переменную
    Perem1 = StringSubstr(select, P1 + StringLen(Per1) + 1, P1k - 
                          (P1 + 1 + StringLen(Per1)));
    // Найдем начало позиции
    P2 = StringFind(select, Per2, 20);
    // Найдем конец позиции
    P2k = StringFind(select, ";", P2); 
    // Считаем Переменную
    Perem2 = StringSubstr(select, P2 + StringLen(Per2) + 1, P2k - 
                          (P2 + 1 + StringLen(Per2)));
    // Найдем начало позиции
    P3 = StringFind(select, Per3, 20);
    // Найдем конец позиции
    P3k = StringFind(select, ";", P3);
    // Считаем Переменную
    Perem3 = StringSubstr(select, P3 + StringLen(Per3) + 1, P3k - 
                          (P3 + 1 + StringLen(Per3)));
    // Найдем начало позиции
    P4 = StringFind(select, Per4, 20);
    // Найдем конец позиции
    P4k = StringFind(select, ";", P4);
    // Считаем Переменную 
    Perem4 = StringSubstr(select, P4 + StringLen(Per4) + 1, P4k - 
                          (P4 + 1 + StringLen(Per4)));
    Comment("Идет анализ полученных результатов");

После этого полученные значения перед переводом их в числовой формат фильтруются по минимальному и максимальному количеству сделок. Ноль в значениях прибыльности (Profit_Factor) заменяется на 1000 для правильной сортировки и последующего отсеивания.

// Переведем в числовой формат
TotalTradesTransit = StrToDouble(TotalTrades);
GrossProfitTransit = StrToDouble(GrossProfit);
ExpectedPayoffTran = StrToDouble(ExpectedPayoff);
nodubl = true;
if(MinTr < TotalTradesTransit && MaxTr > TotalTradesTransit)
  {                    
    // Отфильтруем по количеству сделок
    PrFactDouble = StrToDouble(ProfitFactor);
    // Убираем 0 в прибыльности для правильного анализа
    if(PrFactDouble == 0)
      {
        PrFactDouble = 1000;
      }

Далее значения фильтруются на наличие дубликатов.

// Отфильтруем данные с одинаковыми значениями
for(Dubl = 0; Dubl <= ResizeArayNew; Dubl++)
  {                    
    // Запустим цикл поиска одинаковых значений
    if(GrossProfitTransit == ArrayData[Dubl][1])
      {          
        // проверим совпадения результатов по максимальной прибыли
        if(TotalTradesTransit == ArrayData[Dubl][2])
          {       
            // проверим совпадения результатов по количеству сделок
            if(PrFactDouble == ArrayData[Dubl][3])
              {          
                // проверим совпадения результатов по прибыльности
                if(ExpectedPayoffTran == ArrayData[Dubl][4])
                  { 
                    // проверим совпадения результатов по матожиданию
                    nodubl=false;                              
                    // Если все совпало, то поставим флаг совпадения
                  }
              }
          }
      }
  }

Далее подготовленные для сортировки значения записываются в массив.

// Запишем отфильтрованные данные в массив
if(nodubl)
  {
    ArrayData[text][1] = GrossProfitTransit;                                
    ArrayData[text][2] = TotalTradesTransit;
    ArrayData[text][3] = PrFactDouble;
    ArrayData[text][4] = ExpectedPayoffTran;
    ArrayData[text][5] = StrToDouble(Perem1);
    ArrayData[text][6] = StrToDouble(Perem2);
    ArrayData[text][7] = StrToDouble(Perem3);
    ArrayData[text][8] = StrToDouble(Perem4);
    ResizeArayNew++; 
  }

Далее начинается анализ данных в порядке очередности, установленной ранее. Анализ происходит так:

  • запускается цикл, и при первом проходе выполняется сортировка значений по первому параметру, например, по максимальной прибыли; выбирается несколько лучших значений (по умолчанию 12), остальные отсекаются;
  • при втором проходе происходит сортировка по второму параметру, например, по прибыльности; также выбираются несколько лучших значений, половина после первой сортировки, остальные отсекаются;
  • при третьем проходе происходит последняя сортировка по третьему параметру, например, по матожиданию; так же выбирается половина значений, но уже после второй сортировки, остальные отсекаются.
// Анализатор
// Принцип анализа - последовательная проверка максимальных 
// значений согласно заданному приоритету фильтрации   
ArrayResize(ArrayTrans, ResizeArayNew - 1);
for(int PrioStep = 1; PrioStep < 4; PrioStep++)
  {
    for(PrCycle = 0; PrCycle < ResizeArayNew; PrCycle++)
      {
        Sort     = ArrayData[PrCycle][0];
        Prior1   = ArrayData[PrCycle][1];             
        transit  = ArrayData[PrCycle][2];
        Prior2   = ArrayData[PrCycle][3];             
        Prior3   = ArrayData[PrCycle][4];             
        transit1 = ArrayData[PrCycle][5];
        transit2 = ArrayData[PrCycle][6];
        transit3 = ArrayData[PrCycle][7];
        transit4 = ArrayData[PrCycle][8]; 
           
        if(PrioStep == 1)
          {
            //Подготовимся к 1 сортировке
            if(Gross_Profit ==1)
              {
                SortTrans = Prior1;
              }
            if(Profit_Factor == 1)
              {
                SortTrans = Prior2;
              }
            if(Expected_Payoff == 1)
              {
                SortTrans = Prior3;
              }
          }
        if(PrioStep == 2)
          {
            // Восстановимся
            if(Gross_Profit ==1)
              {
                Prior1 = Sort;
              }
            if(Profit_Factor == 1)
              {
                Prior2 = Sort;
              }
            if(Expected_Payoff == 1)
              {
                Prior3 = Sort;
              } 
            //Подготовимся ко 2 сортировке
            if(Gross_Profit == 2)
              {
                SortTrans = Prior1;
              }
            if(Profit_Factor == 2)
              {
                SortTrans = Prior2;
              }
            if(Expected_Payoff == 2)
              {
                SortTrans = Prior3;
              }
          }
        if(PrioStep == 3)
          {
            // Восстановимся
            if(Gross_Profit == 2)
              {
                Prior1 = Sort;
              }
            if(Profit_Factor == 2)
              {
                Prior2 = Sort;
              }
            if(Expected_Payoff == 2)
              {
                Prior3 = Sort;
              } 
            //Подготовимся к 3 сортировке
            if(Gross_Profit ==3)
              {
                SortTrans = Prior1;
              }
            if(Profit_Factor == 3)
              {
                SortTrans = Prior2;
              }
            if(Expected_Payoff == 3)
              {
                SortTrans = Prior3;
              }
          }          
        ArrayTrans[PrCycle][0] = SortTrans;
        ArrayTrans[PrCycle][1] = Prior1;
        ArrayTrans[PrCycle][2] = transit;
        ArrayTrans[PrCycle][3] = Prior2;
        ArrayTrans[PrCycle][4] = Prior3;
        ArrayTrans[PrCycle][5] = transit1;
        ArrayTrans[PrCycle][6] = transit2;
        ArrayTrans[PrCycle][7] = transit3;
        ArrayTrans[PrCycle][8] = transit4;
      }
    ArraySort(ArrayTrans,StepRes, 0, MODE_DESCEND); // Отсортируем массив
    ArrayResize(ArrayTrans, StepRes);               // Обрежем лишнее
    for(int CopyAr = 0; CopyAr < StepRes; CopyAr++)
      {
        ArrayData[CopyAr][0] = ArrayTrans[CopyAr][0];
        ArrayData[CopyAr][1] = ArrayTrans[CopyAr][1];
        ArrayData[CopyAr][2] = ArrayTrans[CopyAr][2];
        ArrayData[CopyAr][3] = ArrayTrans[CopyAr][3];
        ArrayData[CopyAr][4] = ArrayTrans[CopyAr][4];             
        // Per1    Переменная 1
        ArrayData[CopyAr][5] = ArrayTrans[CopyAr][5];              
        // Per2    Переменная 2
        ArrayData[CopyAr][6] = ArrayTrans[CopyAr][6];
        // Per3    Переменная 3
        ArrayData[CopyAr][7] = ArrayTrans[CopyAr][7];
        // Per4    Переменная 4
        ArrayData[CopyAr][8] = ArrayTrans[CopyAr][8];
      }
   StepRes = StepRes / 2;
  }

Отфильтрованные таким образом значения записываются в глобальные переменные. Из глобальных переменных значения подставляются в советник.

// Запишем полученные данные в переменные
   double Peremen1 = ArrayTrans[0][5];                         
   double Peremen2 = ArrayTrans[0][6];
   double Peremen3 = ArrayTrans[0][7];
   double Peremen4 = ArrayTrans[0][8];
   // Если имя переменной указано, то запишем результат в 
   // глобальные переменные
   if(Per1 != "")
     {
       GlobalVariableSet(Per1, Peremen1);
     }             
   if(Per2 != "")
     {
       GlobalVariableSet(Per2,Peremen2);
     }
   if(Per3 != "")
     {
       GlobalVariableSet(Per3,Peremen3);
     }
   if(Per4 != "")
     {
       GlobalVariableSet(Per4,Peremen4);
     }
   Comment(Per1, " ", Peremen1, "  | ", Per2, " ", Peremen2, "  | ", Per3, 
           " ", Peremen3, "  | ", Per4, " ", Peremen4);
   Print(Per1, " ", Peremen1, "  | ", Per2, " ", Peremen2, "  | ", Per3, 
         " ", Peremen3,"  | ",Per4," ",Peremen4);
  }  // Конец функции Все, на этом автооптимизация завершена.


Результат работы автооптимизатора

Результат работы автооптимизатора можно отслеживать по сообщениям появляющимся в верхнем левом углу графика, как показано на скриншоте:

Расчетное время окончания оптимизации.

Анализ полученных после оптимизации значений.

Итоговые значения переменных.

Появление результатов оптимизации в сообщении говорит о том, что оптимизация завершена и данные получены.

Для самостоятельной оценки работы автооптимизатора можно посмотреть сохраненные в процессе работы файлы с промежуточными данными. Тестер сохраняет данные в файл с названием "FileReport_EURUSD_2007.03.12.htm", где символ инструмента и дата подставляются в название файла в зависимости от выбранного инструмента и текущей даты оптимизации. Находится этот файл в папке Терминал-тестера. Эти файлы с отчетами автоматически не удаляются и по ним можно отслеживать изменение параметров.

Следующий файл FileTest1.csv сохраняется после фильтрации значений по количеству сделок и удалению дубликатов. Файл сохраняется в папку: D:\Program Files\имя папки терминала\experts\files

Далее в файл FileTest2.csv сохраняются значения после каждого шага отсеивания. Файл также сохраняется в папку: D:\Program Files\имя папки терминала\experts\files

Из вышеприведенных таблиц видно, как происходит фильтрация полученных значений. Порядок фильтрации был установлен по умолчанию: 1- Gross_Profit, 2- Profit_Factor, 3- Expected_Payoff.

В коде автооптимизатора даны подробные комментарии и при необходимости вы можете сами подобрать подходящие для вас параметры переменных. Например, вы хотите оптимизировать не за последние дни, а за какой то другой промежуток времени, или предполагаете увеличить или уменьшить количество сделок за период оптимизации. Для этого вам достаточно изменить соответствующие переменные непосредственно в библиотеке auto_optimization.mqh.

// Ограничение на минимальное количество сделок в день
double MinTr   = TestDay - 2; 
// Ограничение на максимальное количество сделок в день
double MaxTr   = (60 / Period()*TestDay) + 2;
// Количество попыток скопировать файл отчета
int    KvoPptk = 10;
// Количество строк для сортировки
int    StepRes = 12;


Заключение

Целью статьи не является обучение новичков азам оптимизации, поэтому настоятельно рекомендуется, прежде чем настраивать автоматическую оптимизацию вашего эксперта, изначально научится оптимизировать обычным способом. Использовать автооптимизатор лучше после того, как вы уже определились с основными переменными, влияющими на работу вашего эксперта по разному в разное время. То есть при помощи этого автооптимизатора лучше подстраивать параметры именно тех переменных, изменение которые сильнее других влияют на работу советника в зависимости от изменчивости рынка.

Кроме того, желательно не устанавливать период автооптимизации слишком большим. Предположим, эксперт будет каждые сутки оптимизироваться по 6 - 12 часов. Тогда возникает вопрос, а когда он будет торговать? Иначе говоря, оптимизация не должна быть ради самой оптимизации. Устанавливать периодичность (имеется в виду периодичность запуска автооптимизатора) проведения оптимизации желательно с учетом периода, на котором предполагается торговля советника. То есть, нужно учитывать, что во время запуска Терминал-Тестера происходит подкачка исторических данных и у брокера может просто не быть нужных исторических данных за установленный период. Для проверки описанной в начале статьи гипотезы необходимо наличие круглосуточно подключенного к интернету компьютера и стабильного интернета.

Разработанные программы автоматической оптимизации расположены в прикрепленных файлах: auto_optimization.mqh - непосредственно сама библиотека, MACD Sample_1.mq4 - слегка измененный советник, входящий в состав клиентского терминала MetaTrader 4.

Прикрепленные файлы |
MACD_Sample_1.mq4 (8.01 KB)
Последние комментарии | Перейти к обсуждению на форуме трейдеров (139)
Sheer
Sheer | 20 сен 2015 в 12:52

Какой наиболее актуальный на данный момент способ автооптимизации?

И способ который описан в статье вообще рабочий?


Youri Tarshecki
Youri Tarshecki | 21 сен 2015 в 10:24
Sheer:

Какой наиболее актуальный на данный момент способ автооптимизации?

И способ который описан в статье вообще рабочий?


Я сделал себе автооптимизатор из обычного кликера и не парюсь. Правда, пришлось отдать под эти цели старенький ноут целиком, т.е. ничего другого одновременно он делать не может. Зато, поскольку управление процессом автооптимизации внешнее, то я могу делать, если надо, волкинг-форвард с сохранением картинок после каждйо ступени, могу волкинг-форвард последовательно с разными вариантами советника с выводом результата по каждому варианту в файл, могу последовательно  разные, предварительно записанные,  соотношения бэка и форварда, могу применять разные отрезки истории для разных переменных в пределах одного прогона волкин-форварда, могу устроить волкинг-форвард только для одной переменной или группы,   и тд и тп. При этом я тестирую каждую пеерменную отдельно по очереди, а не все вменсте, что важно при большом их количестве.Т.е. все то, что метаквоты еще не скоро сделают, если сделают вообще. В планах же сделать не только отсев вариантов автоматическим, но и генеарицию вариантов советника тоже автоматизировать.
Sergiy Podolyak
Sergiy Podolyak | 22 сен 2015 в 09:04
Youri Tarshecki:
Я сделал себе автооптимизатор из обычного кликера и не парюсь. Правда, пришлось отдать под эти цели старенький ноут целиком, т.е. ничего другого одновременно он делать не может. Зато, поскольку управление процессом автооптимизации внешнее, то я могу делать, если надо, волкинг-форвард с сохранением картинок после каждйо ступени, могу волкинг-форвард последовательно с разными вариантами советника с выводом результата по каждому варианту в файл, могу последовательно  разные, предварительно записанные,  соотношения бэка и форварда, могу применять разные отрезки истории для разных переменных в пределах одного прогона волкин-форварда, могу устроить волкинг-форвард только для одной переменной или группы,   и тд и тп. При этом я тестирую каждую пеерменную отдельно по очереди, а не все вменсте, что важно при большом их количестве.Т.е. все то, что метаквоты еще не скоро сделают, если сделают вообще. В планах же сделать не только отсев вариантов автоматическим, но и генеарицию вариантов советника тоже автоматизировать.

Вас не затруднит написать поподробнее - например какая прога "кликер", Ваша обычная последовательность задания её параметров и т.п.?

Думаю, это будет интересно многим.

Заранее спасибо.

Youri Tarshecki
Youri Tarshecki | 23 сен 2015 в 04:50
Sergiy Podolyak:

Вас не затруднит написать поподробнее - например какая прога "кликер", Ваша обычная последовательность задания её параметров и т.п.?

Думаю, это будет интересно многим.

Заранее спасибо.

Кликеров много. Я использую Clickermann. Делает он то же, что и человек  -нажимает кнопки и ставит галочки. Плюс работа с файлами и картинками. Скриптом создаю список дат для бэков и форвардов, обычно автооптимизация приводит к  схеме 2мес бэк+ 1 мес форвард  12 раз, т.е. на историю в год надо 36 дат. Создаю список тестируемых параметров. Создаю список экспертов, которые тестируются, создаю общий для всех советников стартовый сет, чтобы все было по-честному - обычно это обобщенный сет по предыдущему году, жму старт и иду спать. В итоге получаю 36 скринов -бэк, форвард, график баланса на каждый проход и файл результатов форварда со строчкой Итого, где суммируются 12 форвардов. Сравниваю строчки Итого и смотрю, какой советник победил. Если надо, смотрю картинки. Иногда провожу проверочную оптимизацию по соотношению бэка к форварду для победителя. Иногда делаю соревнование для вариантов отдельных элементов советника только по их переменным для ускорения процесса. В общем, все просто.

Experts\Advisors\Test-Ind (1).ex5

 58,10

 291,20

 151,30

- 91,20

 3,50

 19,70

 431,40

 100,70

 792,60

 80,50

 139,00

 240,00

Итого:

2216.800000000000

СанСаныч Фоменко
СанСаныч Фоменко | 19 окт 2015 в 10:01

Статье восемь лет, а она все еще актуальна. Завидую автору на его чуйку актуальности.

По мне - все очень сложно. Просьба к автору выложить здесь полу ручной и очень примитивный вариант.

1. Прогоняем советник в тестере. В случае режима тестирования запоминаем из СОВЕТНИКА (вероятно в секции OnTester) результаты оптимизации.

2. Запускаем советник в рабочем режиме. В секции OnInit советника читаем результат оптимизации, сортируем и отбираем оптимальный. Я выбираю не самый оптимальный, а самый оптимальный, среди имеющих одинаковое количество сделок.

Простенько и со вкусом для периодов >М30. Можно будет обойтись оптимизацией раз в неделю без существенных ограничений на количество параметров и время на оптимизацию.

 

Заранее признателен.  

Советник на заказ. Инструкция для трейдера. Советник на заказ. Инструкция для трейдера.

Далеко не все трейдеры - программисты. А из них далеко не все - хорошие программисты. Что делать, если надо автоматизировать свою систему, а времени и желания учить язык MQL 4 нет?

Теоретические основы построения кластерных индикаторов для рынка FOREX Теоретические основы построения кластерных индикаторов для рынка FOREX

Кластерные индикаторы – это набор индикаторов, разделяющих валютные пары на отдельные валюты. Индикаторы позволяют следить за колебаниями валют относительно друг друга, определять потенциал зарождения новых валютных трендов, получать торговые сигналы и сопровождать среднесрочные и долгосрочные позиции.

ZUP - зигзаг универсальный с паттернами Песавенто. Часть 1 ZUP - зигзаг универсальный с паттернами Песавенто. Часть 1

В статье кратко описаны идеи, положенные в основу индикатора ZUP - зигзаг универсальный с паттернами Песавенто, и приведено описание индикаторов ZigZag, встроенных в ZUP.

Строки: таблица символов ASCII и её использование Строки: таблица символов ASCII и её использование

В этой статье мы детально рассмотрим таблицу символов ASCII и как её можно использовать. Также мы рассмотрим несколько новых функций, принцип работы которых основан на специфике строения таблицы ASCII, и в конце создадим новую библиотеку, в которую включим эти функции. Они достаточно популярны в других языках программирования, но их нет среди встроенных функций. Кроме того мы очень детально разберём основы работы со строками, так что, я думаю, вы обязательно узнаете что-нибудь новое про этот полезный тип данных.