Будет ли хорошая стратегия работать на случайно сгенерированных данных? - страница 2
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
Хотелось бы понять как сделать их более случайными... у меня есть смещение на рост, но профитны оказались и на покупку и на продажу сделки.
Вот в этом то и главный вопрос ветки, может нет вообще никаких закономерностей и всё можно найти на рандоме?
в потоке рандом нет никаких закономерностей.
но если взять большой вектор уже сгенерированных случайных данных, то оптимизатором в нём можно найти "закономерность". Особенно легко ищется когда много степеней свободы (параметров робота).
Но она не проявится в дальнейшей генерации, и оптимизированный робот сольётся.
вы-же вроде как занимаетесь MO, NN и близки с математикой и теор.вером? должно быть знакомо понятие https://ru.wikipedia.org/wiki/Слон_фон_Неймана
Оптимизировал на рандоме советник по МАшке, писал в своей первой статье о принципе алгоритма - он простой - пересекли МА и не коснулись - входим в сделку.
Тут уже результаты хоть какие то только на TF H1 машки (выше не оптимизировал)
Вот лучший проход по прибыли
Слабенькие стат показатели
Хотя вот по месяцам и дням неделям можно фильтрануть для буста результата. Входы более равномерно распределены по времени.
А вот оптимизация на EURUSD и тут даже результаты похоже, хотя так же есть прибыльные на H1
Лучший результат и его стат. и фин. характеристики
Фильтры по дням, часам, месяцам создадут ощущение полезности настроек...
Входы по часам уже имеют иное распределение - интересно.
График рассеивания, ниже показывает схожесть результатов в зависимости от настроек.
А вот эти машки принесли прибыль и на рандоме и на валютной паре - удивительно, но факт.
в потоке рандом нет никаких закономерностей.
но если взять большой вектор уже сгенерированных случайных данных, то оптимизатором в нём можно найти "закономерность". Особенно легко ищется когда много степеней свободы (параметров робота).
Но она не проявится в дальнейшей генерации, и оптимизированный робот сольётся.
Не совсем так. Это не зависит от числа параметров. Мои эксперименты показывают, что можно находить устойчивые закономерности, которые работают годами, и их примерно 30% мне удаётся найти от всех кандидатов, но мы не знаем, когда окончится работа этой закономерности (это не значит что одной такой закономерности (смещение вероятности) достаточно, для прибыльной ТС), или на какое время оно прекратится. Современные методы МО используют очень много входных параметров. В текущих экспериментах в этой ветке я как раз беру простейшие торговые стратегии, у которых очень мало параметров.
вы-же вроде как занимаетесь MO, NN и близки с математикой и теор.вером? должно быть знакомо понятие https://ru.wikipedia.org/wiki/Слон_фон_Неймана
Про эту байку не слышал, интересно. Вопрос в том, как доказывать с практической точки зрения закономерности в данных. Можно сфантазировать очень правдоподобные гипотезы, но как их достоверно проверить? Ведь не реально опросить большой процент трейдеров и узнать у них, что допустим в 12 часов они закрывают убыточные позиции, поэтому видим пин бары часто (условно).
А вот другая стратегия - использует только ZZ для входа и выхода.
оптимизатор не ищет закономерности в данных.
оптимизатор варьирует параметры стратегии чтобы найти вариант который "проходит" по каким-то критериям на заданном участке.
Образно - Как поиск маршрута, из многих миллионов (чем больше независимых параметров,тем этих миллионов больше) хоть несколько да пройдут. На любых данных
если отсутствует обратная связь, то есть анализ "объективно объяснить и обосновать найденные параметры" - возникает вау эффект про торговлю на рандоме и грааль_в_руках
оптимизатор не ищет закономерности в данных.
Я говорил о другом методе оценке потенциальной закономерности. Думал, Вы читаете ветку про МО. Речь о квантовании и оценке смещения вероятности для каждого квантового отрезка.
Образно - Как поиск маршрута, из многих миллионов (чем больше независимых параметров,тем этих миллионов больше) хоть несколько да пройдут. На любых данных
Ранее полагали, что на рандоме не будет вообще ничего работать. В приведенных примерах стратегий проходов от 300 до 2 тысяч, а вовсе не миллионы.
если отсутствует обратная связь, то есть анализ "объективно объяснить и обосновать найденные параметры" - возникает вау эффект про торговлю на рандоме и грааль_в_руках
Можете привести пример такой обратной связи?
Пока я не вижу, как же понять наполнена смыслом стратегия или она бесполезна... нужна точно хорошая для сравнения, но как это знать и где её взять...
Я говорил о другом методе оценке потенциальной закономерности. Думал, Вы читаете ветку про МО. Речь о квантовании и оценке смещения вероятности для каждого квантового отрезка.
Ранее полагали, что на рандоме не будет вообще ничего работать. В приведенных примерах стратегий проходов от 300 до 2 тысяч, а вовсе не миллионы.
Можете привести пример такой обратной связи?
Пока я не вижу, как же понять наполнена смыслом стратегия или она бесполезна... нужна точно хорошая для сравнения, но как это знать и где её взять...
так оно и не работает. это оптимизатор работает - из всего поля параметров находит (оптимизирует) группу подходящую к имеющимся данным.
---
осмысленность стратегии это если ты сам понимаешь что и как она эксплуатирует то она наполнена смыслом..иначе она бесполезна.
PS/ что за дет.сад, ежегодные темы "робот зарабатывающий на рандоме"..их уже тьма, можно издать многотомник
Чего то вот решил посмотреть какое распределение у минутных приращений по цене закрытия...
На EURUSD такой неожиданно график - специально увеличил число диапазонов - выше обычного - до 100
Какой широкий набор далёких точек, не могут же фактические данные быть выбросами...
А вот так распределение выглядит на сгенерированных данных.
Похоже на нормальное, хотя не понятны эти зазубрены - может график так рисуется...
Решил сделать другую визуализацию, посмотреть среднее значение ретурнов на каждом 1% упорядоченном массиве.
Вот EURUSD - по шкале x - номер одного процента, а по шкале y - среднее значение в этом диапазоне.
Получается что движение между минутами может быть очень сильным, чего то странно... да, тут конечно могут быть гэпы... или я где то ошибся.
Такой же график для рандома
И уже по этим графикам снова построил гистограммы
Стоит ли как то повторить именно такое распределение, с выбросами? Значимо ли это?
Скрипт для генерации выборки и построения графиков прикладываю.
так оно и не работает. это оптимизатор работает - из всего поля параметров находит (оптимизирует) группу подходящую к имеющимся данным.
Допускаю, что Вы не поняли изначальный вопрос.
Стратегия не зависит от настроек параметров - для этого и нужен оптимизатор.
осмысленность стратегии это если ты сам понимаешь что и как она эксплуатирует то она наполнена смыслом..иначе она бесполезна.
Себе можно придумать что угодно, это не означает, что так оно и есть. Поэтому я и говорил о возможности проверить не через данные, а через опрос тех, кто на них влияет.
PS/ что за дет.сад, ежегодные темы "робот зарабатывающий на рандоме"..их уже тьма, можно издать многотомник
Не видел подобной темы. Странный негативизм. Пока не вижу, что бы тема была решена и продвинута, одни гипотезы, которые не ясно, как проверять.