Библиотеки: Virtual - страница 16
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
Предварительные выводы
2. Если ТС рабочая, то лучшие результаты дает редкая автооптимизация на больших интервалах. Например, каждую неделю автооптимизируем ТС за предыдущую неделю. КПД результата замерял так: какая часть профита получается от лучшего прохода обычного режима ТС. Так вот поднять КПД выше 60% у меня не получилось пока. Еще раз уточню: 60% честной торговли от результата подгонки задним числом. Пока не решил, хорошо это или нет.
переформулирую - частая оптимизация дает очень незначительно лучшие результаты чем редкая, правда есть порог реже которого результаты могут сильно ухудшаться.
Насчет КПД - как по мне невозможно реализовать идеальную ТС, которая кроме закономерности не цепляет случайные входы. КПД просто показывает отношение закономерных к случайным. И 60% это очень и очень хороший показатель. И логично что на случайных ТС получаем 0% КПД на автооптимизаторе.
3. Колоссально все зависит от ФФ для оптимизации. Пробовал разные варианты. Не продвинулся к чему-то ценному.
Наоборот - сугубо практик и прагматик, предпочитающий истину, а не всяческие вымыслы, домыслы и идиотские аналогии.
А практика не затрудит продемонстрировать "реально достижимый при правильной постановке задачи" результат? Знаю, что затруднит. Ибо такие "практики" только "ля-ля" и умеют.
А практика не затрудит продемонстрировать "реально достижимый при правильной постановке задачи" результат? Знаю, что затруднит. Ибо такие "практики" только "ля-ля" и умеют.
Не затруднит. Вопрос в другом - надо ли, и кому это надо, и как.
что пробовали?
Full и Half Train по MaxProfit.
Автооптимизация же по всяким вариантам. Сохранились эти.
Понятно, что с/без BestInterval.
ЗЫ Анализировал, какого критерия оптимизации придерживается человек, когда выбирает нужные себе входные параметры. Оказалось, что этот критерий не запихнуть в OnTester.
Например, пользователь берет список полученных результатов и сортирует их по какому-то критерию. Затем оставляет сотню лучших и выбирает среди них наилучший по другому критерию.
Например, оптимизировал по профиту. Взял 100 лучших и выбрал тот, который с наибольшим ПФ.
Понятно, что такой критерий в OnTester не задать. Но в автоптимизатор его запихнуть можно, если должным образом постараться.
Не будет никакой разницы между частой и редкой переоптимизацией.
Намного интереснее другой вопрос: "когда нужно делать переоптизацию?".
А чтобы повысить КПД алгоритма, можно еще задаться таким вопросом: "на каком участке (размер и место) нужно проводить переоптимизацию?".
Не будет никакой разницы между частой и редкой переоптимизацией.
Намного интереснее другой вопрос: "когда нужно делать переоптизацию?".
Из первого предложения следует ответ на вопрос во втором.
А чтобы повысить КПД алгоритма, можно еще задаться таким вопросом: "на каком участке (размер и место) нужно проводить переоптимизацию?".
На этот вопрос очень легко ответить - оптимизация автооптимизатора все показывает. Там всего два входных параметра: как часто и длина интервала.
Из первого предложения следует ответ на вопрос во втором.
Хорошо.
Если отбросить контекст, тогда да, это выглядит именно так.
Но в моем случае, контекст подразумевает про периодическую (с четким периодом времени) переоптимизацию нелинейной функции на хаотические данных - котировках. Такие данные подразумевают отсутствие четкой классификации признаков в данных. Иными словами, мы работает с нестационарными данными.
Вы ведь об этом подразумевали в обсуждениях выше, верно?
Если делать переоптимизацию, скажем, каждую секунду, тогда в результате мы будем иметь такое же математическое ожидание в форвард тестировании, как если бы мы делали переоптимизацию каждые 10 секунд, или каждый час, или каждый день, каждую неделю и т.д. и т.п. Такой подход сработает лишь на стационарных данных. Поэтому нет разницы от периода времени для переоптимизации.
По большей части дело не в алгоритме, а в данных...
Поэтому куда важнее правильная работа с данными на которых нужно произвести переоптимизацию. В хаотических данных закономерности распределены неравномерно по времени, по сути, в этих данных много флуктуаций. Очень важно знать когда и на каких участках данных нужно производить аппроксимацию функции.
Это лишь мое мнение. Я хотел поделиться им и если повезет, то услышать что-то интересное по этому поводу.
Это лишь мое мнение. Я хотел поделиться им и если повезет, то услышать что-то интересное по этому поводу.
Эта ветка очень приземленная, где обсуждается с практической стороны что-то конкретное по теме применения виртуализации.
Из первого предложения следует ответ на вопрос во втором.
На этот вопрос очень легко ответить - оптимизация автооптимизатора все показывает. Там всего два входных параметра: как часто и длина интервала.
Так мы лишь подгоним гиперпараметры эвристического алгоритма под данные.
Во-первых, далеко не факт, что это ответит на вопрос будут ли оптимальные гиперпараметры оптимизатора также оптимально работать на новых данных. Скорее нет чем да, т.к. это нисколько не исключает переоптимизацию.
Во-вторых, это не исключает того, что я написал в прошлом посте. Поясню: "как часто и длина интервала" - это предполагает работу системы на стационарных данных, ну или данные в которые мы преобразовали в стационарный вид.
Для котировок это может сработать только в одном случае - когда алгоритм способен достаточно хорошо классифицировать данные, причем система не будет ломаться при анализе данных которые она ранее не встречала. В этом случае речь идет о сложной системе и тогда встает другой вопрос: "что и зачем оптимизировать в этой системе?".