Оценка эффективности фильтров при построении АТС - 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
Не совсем так, я брал ATR по дням 3 и 100 (от них процент пробовал 50% и 61,8%) - 100 показал себя конечно лучше, что говорит скорей о статичном отклонении, но этот ATR(100) у разных пар будет разным, а фиксированное значение для всех пар в 90 пунктов оказалось более эффективным, что меня удивило.
Но не так, что накинул среднии, потом осциляторов накидал, посмотрел какие не работают и выкинул не работабщие.
О таком подходе пока никто не говорил, но принципиально не вижу причин, по которым он не может работать. Объяснить всё закономерности поведения цены куда затратней, чем выявить эти закономерности, и, если бы у меня было достаточно ресурсов, то я бы проверил все стандартные индикаторы на полезность, но у меня его нет, и использую я только МАшку, ну и ATR, хотя и имею свой ATR, который разработал в 2010 году не зная тогда о существовании ATR...
Впрочем, речь в ветке не о фильтрах и подходе их выбора для оптимизации, а о том, как математическим (статистическим) методом выявить эффективность использования того или иного фильтра.
Интересная штука получилась.
О таком подходе пока никто не говорил, но принципиально не вижу причин, по которым он не может работать. Объяснить всё закономерности поведения цены куда затратней, чем выявить эти закономерности, и, если бы у меня было достаточно ресурсов, то я бы проверил все стандартные индикаторы на полезность, но у меня его нет, и использую я только МАшку, ну и ATR, хотя и имею свой ATR, который разработал в 2010 году не зная тогда о существовании ATR...
Впрочем, речь в ветке не о фильтрах и подходе их выбора для оптимизации, а о том, как математическим (статистическим) методом выявить эффективность использования того или иного фильтра.
Если про то, что 90 эффективней, то тут есть предположение о некой лене глобальных участников - у которых индикаторы просто одинаковы на всех парах, впрочем это предположение, а реального объяснения я пока не нашел.
Такой подход может давать хорошие результаты, метод перебора случайных стратегий это вообще отдельная тема и можеи давать неплохие результаты, но перебирать их машина должна, слишком уж трудозатратный процесс получается.
Конечно машина, ручная торговля помогает только сформировать гипотезу.
Ну да, точно есть глобальные особенности, которые работают, тут не поспоришь. В системе всегда есть дырка. Собственно это интересная закономерность. А на каком промежутке времени статичное значение работало лучше динамичных и какая система была?
Период взял 3 года, меньше не дробил - может это случайный выброс был, но тогда бы он был по одной паре, а тут по 13:
"Среднее значение" - это усреднение по всем валютным парам, а "% лучших" - это процент который показывает сколько было лучших в разрезе валютных пар.Для оценки эффективности фильтрации я сравниваю следующие показатели:
Прибыльность_AVR - показывает среднюю прибыльность результатов оптимизации.
Выше я привел таблицу с полученными данными, но меня мучает сомнение, что показатели можно равноценно сравнивать между собой, т.е. я сомневаюсь, что если у варианта "MAf_3_3_100 " значение показателя "Прибыль_AVR" самая большая, то это лучше чем у варианта "MAf_Pips" значение показателя "Прибыль_procplus", или что эти варианты равнозначны.
Первоначально я решил использовать простой подход - найти лучшие значения каждого показателя и посмотреть, какой вариант фильтра давал в сумме больше лучших показателей, по результатам фильтру присуждался один бал за каждый лучший показатель. Аналогично использовалась и таблица выраженная в процентах, она показывает какой из вариантов фильтров показал лучшие результаты с учетом статистики на каждой валютной паре. После я сводил две таблицы, и подсчитывалось число баллов, набравший вариант большее число баллов признавался лучшим вариантом фильтра.
Однако данный подход имеет ряд недостатков, два из которых очевидны:
1. Он не учитывает относительность показателя к другим - т.е. разница в 1% и в 10% учитывается равнозначно
2. Он не учитывает значимость показателей - показатель "Прибыль_AVR" равнозначен показателю "Прибыль_procplus", а так ли это на самом деле?
Первый недостаток я купирую путем вычисления отклонения значения от среднего в худшую сторону - чем больше отклонений по каждому показателю, тем больше шансов на исключения из выбора.
Для устранения второго недостатка я решил использовать веса, но тут стоит вопрос, как их распределить - я беру коэффициенты от 1 до 7 - определяю какой показатель наиболее значимый и уже даю не один бал за лучший показатель, а бал умноженный на коэффициент.
Какие на Ваш взгляд более значимые показатели, из тех что я привел выше, какие им стоит присвоить веса?
Так как после последнего поста нет ни одного комментария, то напрашивается два предположения - тема не интересна или не понятно о чём я пишу. Поэтому решил выложить живой пример в файле, из которого видно как происходит сравнение данных и выбор лучших вариантов.
Буду рад, если тема получит свое развитие.