ATS yapımında filtrelerin verimliliğinin değerlendirilmesi - sayfa 2

Yeni yorum
 
-Aleks- :
Tam olarak öyle değil, 3. ve 100. günlerde ATR aldım (bunların yüzdesi %50 denedi ve %61,8) - 100 kesinlikle daha iyi gösterdi, bu da statik bir sapmadan bahsediyor, ancak bu ATR (100) farklı çiftler için farklı olacak ve 90 puanlık tüm çiftler için sabit bir değerin daha etkili olduğu ortaya çıktı, bu beni şaşırttı.
İlginç bir şey oldu.
 
Maxim Romanov :
Ama ortadakileri attım, osilatörleri attım, hangilerinin çalışmadığına baktım, çalışmayanları attığım gibi değil.

Şimdiye kadar kimse böyle bir yaklaşımdan bahsetmedi, ancak prensipte işe yaramaması için hiçbir neden göremiyorum. Tüm fiyat davranış kalıplarını açıklamak, bu kalıpları tanımlamaktan çok daha pahalıdır ve eğer yeterli kaynağım olsaydı, kullanışlılık için tüm standart göstergeleri kontrol ederdim, ama bende yok ve sadece Mashka kullanıyorum, ATR , ve 2010 yılında ATR'nin varlığından haberdar olmadan geliştirdiğim kendi ATR'm olmasına rağmen ...

Bununla birlikte, bu konu filtreler ve optimizasyon için onları seçme yaklaşımı ile ilgili değil, belirli bir filtreyi kullanmanın etkinliğini belirlemek için matematiksel (istatistiksel) bir yöntemin nasıl kullanılacağı hakkındadır.

 
Maxim Romanov :
İlginç bir şey oldu.
90'ın daha etkili olduğu gerçeğiyle ilgiliyse, o zaman küresel katılımcıların belirli bir tembelliği hakkında bir varsayım var - göstergeleri tüm çiftlerde aynı, ancak bu bir varsayım, ancak henüz gerçek bir açıklama bulamadım. .
 
-Aleks- :

Şimdiye kadar kimse böyle bir yaklaşımdan bahsetmedi, ancak prensipte işe yaramaması için hiçbir neden göremiyorum. Tüm fiyat davranış kalıplarını açıklamak, bu kalıpları tanımlamaktan çok daha pahalıdır ve eğer yeterli kaynağım olsaydı, kullanışlılık için tüm standart göstergeleri kontrol ederdim, ama bende yok ve sadece Mashka kullanıyorum, ATR , ve 2010 yılında ATR'nin varlığından haberdar olmadan geliştirdiğim kendi ATR'm olmasına rağmen ...

Bununla birlikte, bu konu filtreler ve optimizasyon için onları seçme yaklaşımı ile ilgili değil, belirli bir filtreyi kullanmanın etkinliğini belirlemek için matematiksel (istatistiksel) bir yöntemin nasıl kullanılacağı hakkındadır.

Böyle bir yaklaşım iyi sonuçlar verebilir, rastgele stratejilerin numaralandırılması yöntemi genellikle ayrı bir konudur ve iyi sonuçlar verebilir, ancak makinenin bunları çözmesi gerekir, çok emek yoğun bir süreç olduğu ortaya çıkar.
 
-Aleks- :
90'ın daha etkili olduğu gerçeğiyle ilgiliyse, o zaman küresel katılımcıların belirli bir tembelliği hakkında bir varsayım var - göstergeleri tüm çiftlerde aynı, ancak bu bir varsayım, ancak henüz gerçek bir açıklama bulamadım. .
Evet, kesinlikle çalışan küresel özellikler var, burada tartışamazsınız. Sistemde her zaman bir boşluk vardır. Aslında bu ilginç bir model. Statik değer hangi süre boyunca dinamik değerlerden daha iyi çalıştı ve ne tür bir sistemdi?
 
Maxim Romanov :
Böyle bir yaklaşım iyi sonuçlar verebilir, rastgele stratejilerin numaralandırılması yöntemi genellikle ayrı bir konudur ve iyi sonuçlar verebilir, ancak makinenin bunları çözmesi gerekir, çok emek yoğun bir süreç olduğu ortaya çıkar.

Tabii ki, makine, manuel ticaret sadece bir hipotez oluşturmaya yardımcı olur.

Maksim Romanov :
Evet, kesinlikle çalışan küresel özellikler var, burada tartışamazsınız. Sistemde her zaman bir boşluk vardır. Aslında bu ilginç bir model. Statik değer hangi süre boyunca dinamik değerlerden daha iyi çalıştı ve ne tür bir sistemdi?

Dönem 3 yıl sürdü, daha az bölünmedi - belki tesadüfi bir aykırı değerdi, ancak o zaman her biri bir çift olurdu ve işte her biri 13:

Anlamına gelmek % en iyisi
Gösterge/Filtre MAf_Pip'ler MAf_3_3_3 MAf_3_4_3 MAf_3_3_100 MAf_3_4_100 MAf_Pip'ler MAf_3_3_3 MAf_3_4_3 MAf_3_3_100 MAf_3_4_100
Profit_procplus 70.26 65.34 65.04 67.19 67.54 %38.67 %8.00 %10.67 %26.67 %16.00
Kar_AVR 1349.78 454.80 72.93 1397.64 1321.24 %28,85 %7.69 %7.69 %44.23 %11.54
FV_AVR 0,54 0.49 0.49 0,54 0,53 %37.50 %1,79 %10.71 %30.36 %19.64
Oran Oranı_AVR 15.20 25.08 23.35 23.56 23.13 %33.96 %5,66 %13.21 28.30% %18.87
% kazanan esnaf_AVR 63.11 61.92 61.93 62.34 62.40 %63.46 %5,77 %3.85 %15.38 %11.54
İşlemlerden minimum bakiye, % Proc100 3.67 4.32 4.34 4.00 3.61 %19.61 %19.61 %20.10 %21.08 %19.61
Karlılık_AVR 2.44 2.33 2.38 2.42 2.40 %64.15 %1,89 %11.32 %16.98 %5,66


"Ortalama", tüm döviz çiftleri için bir ortalamadır ve "en iyilerin yüzdesi", döviz çiftleri bağlamında kaç tanesinin en iyi olduğunu gösteren bir yüzdedir.
 
Ne yazık ki, Excel'den normal şekilde veri eklemek imkansız - tablolar her zaman birbirinden ayrılıyor ....
 
Filtre - büyük değer kene +- pip. Mesele şu ki, güçlü bir düzeltme genliği ile önceden trende karşı çıkmayın.
 

Filtrelemenin etkinliğini değerlendirmek için aşağıdaki göstergeleri karşılaştırıyorum:

Profit_procplus - optimizasyon sonuçlarının karlı çeşitlerinin yüzdesini gösterir;
Profit_AVR - optimizasyon sonuçlarının ortalama kârını gösterir;
PV_AVR - optimizasyon sonuçlarının ortalama geri kazanım faktörünü gösterir (karın, bakiyenin veya fonların geri çekilmesine bölünmesi - hangisi daha büyükse);
RMS_AVR hızı - optimizasyon sonuçlarının dengesinin ortalama düzgünlüğünü gösterir - gösterge ne kadar düşükse, bakiye artışı o kadar düzgün olur;
% win.trades_AVR - optimizasyon sonuçlarının pozitif işlemlerinin ortalama yüzdesini gösterir;
İşlemlerden min.bakiye,% Proc100 - bakiyesi test süresinin sonunda maksimum negatif düşüşte olan optimizasyon sonuçlarının yüzdesini gösterir - potansiyel olarak boşaltılmış mevduat;

Profitability_AVR - optimizasyon sonuçlarının ortalama karlılığını gösterir.

Yukarıda, elde edilen verilerle bir tablo verdim, ancak göstergelerin birbirleriyle eşit olarak karşılaştırılabileceğinden şüphe duyuyorum, yani. "MAf_3_3_100" seçeneği en yüksek "Profit_AVR" değerine sahipse, "Profit_procplus" değerine sahip "MAf_Pips" seçeneğinden daha iyi olduğundan veya bu seçeneklerin eşdeğer olduğundan şüpheliyim.

Başlangıçta, basit bir yaklaşım kullanmaya karar verdim - her gösterge için en iyi değerleri bulun ve hangi filtre seçeneğinin en iyi göstergelerden daha fazla eklendiğini görün, sonuçlara göre, filtreye her en iyi gösterge için bir puan verildi. Benzer şekilde, yüzde olarak ifade edilen tablo kullanıldı, her bir döviz çifti için istatistikleri dikkate alarak filtre seçeneklerinden hangisinin en iyi sonuçları gösterdiğini gösteriyor. İki tabloyu indirdikten ve puan sayıları hesaplandıktan sonra, en yüksek puana sahip seçenek en iyi filtre seçeneği olarak kabul edildi.

Bununla birlikte, bu yaklaşımın, ikisi açık olan bir takım dezavantajları vardır:

1. Göstergenin diğerlerine göreliliğini dikkate almaz - yani. %1 ile %10 arasındaki fark eşit olarak dikkate alınır.

2. Göstergelerin önemini dikkate almaz - "Profit_AVR" göstergesi, "Profit_procplus" göstergesine eşdeğerdir, ancak gerçekten öyle mi?

Değerin ortalamadan sapmasını daha kötüsü için hesaplayarak ilk dezavantajı durdururum - her gösterge için ne kadar fazla sapma olursa, seçimden hariç tutulma şansı o kadar artar.

İkinci dezavantajı ortadan kaldırmak için ağırlıkları kullanmaya karar verdim, ancak soru bunların nasıl dağıtılacağı - 1'den 7'ye kadar katsayıları alıyorum - hangi göstergenin en önemli olduğunu belirliyorum ve zaten en iyi gösterge için bir puan vermiyorum, ancak katsayı ile çarpılan puan.

Sizce yukarıda verdiklerimden daha önemli göstergeler nelerdir, bunlara hangi ağırlık verilmelidir?

Bir filtre seçme yaklaşımımı açıkça tanımlıyor muyum yoksa anlamak için ilk verilere mi ihtiyacım var?
 

Son gönderiden sonra yorum olmadığı için iki varsayım ortaya çıkıyor - konu ilginç değil veya ne hakkında yazdığım net değil. Bu nedenle, verilerin nasıl karşılaştırıldığını ve en iyi seçeneklerin seçildiğini görebileceğiniz bir dosyada canlı bir örnek yayınlamaya karar verdim.

Konu gelişirse sevinirim.

12345678
Yeni yorum
Neden: