Закон Средних Чисел
Вау, новый закон. Юру в Думу !
Всё. Молчу.
На самом деле в этом что то есть. Давно кумекую в этом направлении, но мысли что то не ложатся в нечто сформировавшееся.
Юрий, продолжайте развивать мысль, пожалуйста, очень интересно.
Reshetov:
Советник подбирает с помощью генетического алгоритма разные стратегии входа в рынок по трем скользящим средним (всего 6561 различных вариантов входов).
Всё. Скоро нас будут бить. Больно.
откуда такой пессимизм?
Так было всегда. Ты Надя лучше отойди, а то и тебе достанется.
можно протестировать систему только лонг на длительном бычьем тренде и всё в шеколаде и будет так продолжаться пока будет бычий тренд. Период или кол-во сделок пока система работает так же нестационарны как и сами котировки. Поэтому и нет "хорошего" среднего числа сделок для тестов.
Это понятно, что подогнав систему только под лонги и только на бычьих трендах, мы получим успешный слив на медвежьих трендах и в боковиках. Речь идет не о том, как грубо подогнать ТС под частные случаи исторических данных, а как добиться успехов на форвардах, оптимизируя на различных по характеру исторических данных.
что для каждой торговой стратегии существует некое среднее количество сделок в оптимизационной выборке при котором результаты будут действительны и вне выборки - успешные форвардные тесты.
В условиях стационарности известен Закон Больших Чисел, который гласит о том, что чем больше испытаний, тем выше достоверность статистических данных. В разных интерпретациях он гласит по разному, но суть сводится к вышеуказанному.
А что если испытания проводятся в нестационарной среде? Оказывается, здесь действует Закон Средних Чисел. Т.е. если взять некий участок исторических данных и проводить на нем оптимизацию, то выясняется, что большое количество сделок приводит к подгонке - Закон Больших Чисел работает, но только локально для заданного участка и не работает за пределами этого самого участка. Малое количество сделок тоже приводит к подгонке - статистические данные недостоверны. Истина где-то посредине, т.е. действует Закон Средних Чисел, который гласит, что для каждой торговой стратегии существует некое среднее количество сделок в оптимизационной выборке при котором результаты будут действительны и вне выборки - успешные форвардные тесты.
Чтобы не быть голословным, любой желающий может взять и проверить действие Закона Средних Чисел на прикрепленном советнике. Советник подбирает с помощью генетического алгоритма разные стратегии входа в рынок по трем скользящим средним (всего 6561 различных вариантов входов). Благодаря тому, что у него выход из рынка осуществляется по оптимизируемым тейкпрофиту и стоплоссу, а также по причине того, что он фильтрует некоторые нежелательные варианты входов в рынок, количество сделок на одном и том же участке исторических данных в оптимизационных проходах может существенно различаться.
Любой желающий выполнив оптимизацию и прогнав форвардные тесты вне оптимизационной выборки, может убедиться, что успешные форвардные тесты, как при большом, так и при малом количестве сделок в результатах оптимизации маловероятны.
Все это приводит к выводу о том, что подгоночный грааль также маловероятен. Т.е. в условиях нестационарных исторических данных любая ТС имеет лишь некий предел по количеству сделок в котором статистические данные достоверны, а ТС стабильна. При превышении этого самого предела, стабильность ТС становится менее вероятна. Это и есть Закон Средних Чисел.
Конечно же есть и другие параметры ТС, которые влияют на ее стабильность, но оптимальное количество сделок - это краеугольный камень в нестационарных средах.
Код советника в прикрепленном файле. В прикрепленном ZIP архиве настройки советника для оптимизации: все входные параметры, кроме lots и mn оптимизируемы, т.е. на них должны стоять галочки. set файл для 5-ти значных котировок. Для 4-x значных необходимо все числа для sl и tp уменьшить в 10 раз.
Оптимизации лучше всего прогонять по балансу - выше вероятность успешных форвардных тестов.