TSR - реанимация торговых систем - страница 11
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Так что звезды сошлись не одновременно. Хотя какая хрен разница, ведь самое главное, что результаты практически у всех (если не считать отдельных упертых нытиков, которым бесполезно что либо доказывать или демонстрировать) сошлись в профит и теперь в вопросе о (бес)перспективности ТА можно поставить жирную точку.
где профит то? Стейт с реала у тебя есть за вменяемый период? А то как обычно придумаешь, как ты называешь "ботаническую" хрень и далее по сюжету "ветку и форум можно закрывать" :) Еще раз для одаренного - как ты говно не смешивай, говно в результате и получится. И сепарировать из него что-то хорошее подобными методами не выйдет. :)
Робастность системы нужно оценивать и для этого есть ряд методов. А не подгонкой подгонку фильтровать. А когда робастные системы найдешь, то фильтровать их друг другом надобность отпадет т.к. обычно сигналы на вход/выход они дают дискретные и по времени практически не пересекающиеся. Хотя при этом позу в одну сторону могут параллельно держать достаточно продолжительное время.
... Робастность системы нужно оценивать и для этого есть ряд методов. ...
Avals, можете привести эти методы? Вот хотелось бы математически оценить робастность ТС не только на истории (неким конкретным числом), но и ее прогноз в будущее. Плюс, желательно чтобы этот прогноз совпадал, хотя бы статистически с реальностью (на OOS'ах).
в кратце - каждый элемент системы, фильтр, условие входа выхода можно оценить на робастность относительно отдельно. И каждый элемент должен проходить эту проверку успешно. Хороший фильтр например, при ужесточении условия фильтрации должен последовательно улучшать качество результатов (рост ПФ, уменьшение просадки и т.д.). Если этого не происходит - то его на помойку. Реализуется это с помощью обычного тестера и просмотром результатов оптимизации по конкретному параметру фильтра.
Есть и другие методы, но много писать лень тем более здесь оффтопить :)
... в кратце - каждый элемент системы, фильтр, условие входа выхода можно оценить на робастность относительно отдельно. ...
Если в ТС имеется N явных и неявных входных параметров. То при оптимизации всех мы получим (N + 1)-мерные поверхности различных характеристик (профита, ПФ, ФВ, просадки и т.д.).
Каждая из этих поверхностей должна быть "гладкая". Если этого нет, то, как минимум, какой-то из входных параметров - подгоночный фильтр.
Хорошо, подскажите (или дайте ссылку) как оценить робастность фильтра. ТС ведь можно целиком считать неким фильтром.
Да, большинство ТС можно считать логическим объединением набора фильтров. Т.е. набор булевых переменных и операции и,или,не с ними. Еще отдельно вычисление уровней входа/выхода. К нейронкам и фаззи-логик это не относится.
ссылки нет у меня. Обсуждалось на пауке. Если простым примером, то например вычисляем зависимость уровня IQ от роста человека. Предполагаем правило (которое нужно проверить): чем выше рост, тем ниже IQ. Имеем статистику рост-уровень IQ. На ней и вычисляем для подвыборок рост>Х - средний IQ. Если начиная с какого то уровня с каждым шагом перебора Х средней уровень IQ последовательно снижается, то шанс что это правило действительно обосновано а не случайность значительно возрастает. Если он с ростом X то растет, то падает - то скорее всего нет и его надо признать ложным или переформулировать.
Есть и другие статистические приемы, есть и нестатистические - логические.
... Обсуждалось на пауке. Если простым примером, то например вычисляем зависимость уровня IQ от роста человека. Предполагаем правило (которое нужно проверить) ... Если начиная с какого то уровня с каждым шагом перебора Х средней уровень IQ последовательно снижается, то шанс что это правило действительно обосновано а не случайность значительно возрастает. ...
Если в ТС имеется N явных и неявных входных параметров. То при оптимизации всех мы получим (N + 1)-мерные поверхности различных характеристик (профита, ПФ, ФВ, просадки и т.д.). Каждая из этих поверхностей должна быть "гладкая". Если этого нет, то, как минимум, какой-то из входных параметров - подгоночный фильтр.
Спасибо! В общем идея вроде бы понятна, но хорошо бы ее развить до практики в отношении реальных ТС. Зависимость чего от чего нужно брать в их случае на Ваш взгляд?
А вы визуализацию таких поверхностей делали? Или как то оцениваете их гладкость вообще?
Визуализация для 1-го и 2-х входных параметров встроена в MT4, как штатная. Одна из рекомендаций, при вводе нового входного параметра (фильтра), оптимизировать только его и смотреть гладкость кривой.
Гладкость поверхности (2-х и 3-х мерной) оцениваю визуально. Для более-мерных поверхностей оценку гладкостей проводить не доводилось. Всегде было достаточно все свести к двух и трех-мерному случаю.
Как вы рассчитываете свой "коэффициент гладкости"?
2. joo сообщает, что по его методе необходимо постоянно проводить дооптимизацию. У меня на OOS профит стабильно идет в рост в пределах 3 - 5 месяцев. Т.е. систематически и беспрерывно гонять комп нет никакой необходимости.
У меня пара вопросов по поводу:
1. Что вам дает стабильный рост профита на OOS за эти 3-5 месяцев?
2. Ставите ли вы на это деньги?