Обсуждение статьи "Использование алгоритмов оптимизации для настройки параметров советника "на лету""
input string InpKPeriod_P = "18|9|3|24"; //STO K period: it is necessary to optimize
input string InpUpperLevel_P = "96|88|2|98"; //STO upper level: it is necessary to optimize
Заметим, что параметры объявлены со строковым типом, параметры составные и включают в себя значения по умолчанию, стартовое значение оптимизации, шаг и конечное значение оптимизации.
input string InpKPeriod_P = "18||9||3||24||N"; //STO K period: it is necessary to optimize input string InpUpperLevel_P = "96||88||2||98||Y"; //STO upper level: it is necessary to optimize
Видится неправильным наличие двух разных реализаций торговли - в реале и в виртуале - легко допустить неидентичность. По идее это должен быть один и тот же метод, вызываемый из OnTick напрямую с реальным окружением или из оптимизатора с виртуальным окружением.
И параллельности оптимизации все еще не хватает. Логично каждую группу/рой/и-прочую-аналогию-независимых-агентов запускать в отдельной копии эксперта, то есть выделенным потоком (для примера).
Видится неправильным наличие двух разных реализаций торговли - в реале и в виртуале - легко допустить неидентичность. По идее это должен быть один и тот же метод, вызываемый из OnTick напрямую с реальным окружением или из оптимизатора с виртуальным окружением.
И параллельности оптимизации все еще не хватает. Логично каждую группу/рой/и-прочую-аналогию-независимых-агентов запускать в отельной копии эксперта, то есть выделенным потоком (для примера).
Да, конечно, со всем согласен.
Но задача стояла показать действительно очень простой пример, доступный для широкого круга пользователей, в том числе и для тех, кто с программированием на Вы.
А так, конечно, в идеале нужна полная идентичность виртуалки и реала, да и параллелить всё можно легко, если обеспечена вся логика в виртуале.
Ну наконец-то, хороший пример прикладного применения ваших статей по оптимизации.
Спасибо.
Интересная статья, она должна поднять интерес к серии публикуемых Вами статей!
Конечно, минусом предложенной реализации является отсутствие универсальности для применения подхода, т.е. необходимо полностью переписывать имеющийся советник и внедрять в него виртуальный тестер со множеством функций. Конечно, плюсом подхода является приемлемая скорость работы за счёт виртуальных индикаторов.
Пробовали ли Вы использовать не диапазоны графиков для оптимизации, а наборы таких уже ранее отобранных настроек для каждого индикатора\предиктора? Такой подход существенно сокращает область поиска, но, я так понимаю, что не все алгоритмы будут нормально работать, так как нет плавного изменения от параметра к параметру, или это не принципиально?
Планируются ли статья по другим возможностям применения алгоритмов, по обозначенным направлениям в этой статье:
- Портфельное управление. Алгоритмы оптимизации могут помочь определить оптимальное распределение активов в портфеле для достижения заданных целей. Например, можно использовать методы оптимизации, такие как средневзвешенная ковариационная матрица (Mean-Variance Optimization), для нахождения наиболее эффективного набора активов с учетом ожидаемой доходности и риска. Это может включать определение оптимального соотношения между акциями, облигациями и другими активами, а также оптимизацию размеров позиций и диверсификацию портфеля.
- Выбор лучших торговых инструментов. Алгоритмы оптимизации могут помочь в выборе лучших торговых инструментов или активов для торговли. Например, можно использовать алгоритмы оптимизации для ранжирования активов на основе различных критериев, таких как доходность, волатильность или ликвидность.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Использование алгоритмов оптимизации для настройки параметров советника "на лету":
В статье рассматриваются практические аспекты использования алгоритмов оптимизации для поиска наилучших параметров советников "на лету", виртуализация торговых операций и логики советника. Данная статья может быть использована как своеобразная инструкция для внедрения алгоритмов оптимизации в торгового советника.
Мне часто задают вопросы о том, как применять алгоритмы оптимизации в работе с советниками и стратегиями в целом. В данной статье я хотел бы рассмотреть практические аспекты использования алгоритмов оптимизации.
В современном финансовом мире, где каждая миллисекунда может иметь огромное значение, алгоритмический трейдинг становится все более необходимым. Алгоритмы оптимизации играют ключевую роль в создании эффективных трейдинговых стратегий. Возможно, некоторые скептики считают, что алгоритмы оптимизации и трейдинг не имеют точек соприкосновения. Однако, в этой статье я покажу, как эти две сферы могут взаимодействовать и какие преимущества при этом можно получить.
Для начинающих трейдеров понимание основных принципов алгоритмов оптимизации может стать мощным инструментом в поиске выгодных сделок и минимизации рисков. А для опытных профессионалов, глубокие знания в этой области могут открыть новые горизонты и помочь в создании сложных торговых стратегий, которые превосходят ожидания.
Самооптимизация в торговом советнике — это процесс, при котором советник адаптирует свои параметры торговой стратегии для достижения лучшей производительности на основе исторических данных и текущих условий рынка.
Автор: Andrey Dik