Optimizasyon Sonucunda Yardıma İhtiyacınız Var - sayfa 3
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bir optimizasyon sonucundan optimal bir ayara karar vermekte zorlanıyorum.
Birisi lütfen bana bir optimizasyon sonucu, en düşük dezavantaj , kâr faktörü veya dikkate almam gereken herhangi bir şey arasından en iyisinin hangisi olduğunu söyleyebilir mi?
Teşekkürler!
Sadece bununla ilgili deneyimlerimi paylaşmak için, rastgele bir seçime kıyasla hangi ayarların en iyi ileri performansı göstereceğini tahmin edip edemeyeceğimi görmek için bu 6 sütun üzerinde bir diskriminant analizi yaptım ve sonuç olarak bunun kullanılamaz olduğu: ajan piyasaya uyarlanır ve şu anda uyarlanıp uyarlanmadığını bilmeden, olmadığında daha kötülerini seçer.
Kullandığım acente ile en ayrımcı sütun işlem sayısıydı ve en iyi seçim işlem sayısı, kâr ve düşüş ile bir tür ince dengeydi, ancak net bir kural ifade edemedim.
Şimdi zzuegg'in önerdiğini deniyorum: En iyilerini korumak için optimizasyondan her karlı ayarı alıyorum ve geçmişte test ediyorum. Buradaki fikir, aynı zamanda kısa ve uzun vadeli piyasaya uyarlanmış ayarlara sahip olmaktır. Tahmin edebileceğiniz gibi amaç otomatik optimizasyon yapmaktır.
Sadece bununla ilgili deneyimlerimi paylaşmak için, rastgele bir seçime kıyasla hangi ayarların en iyi ileri performansı göstereceğini tahmin edip edemeyeceğimi görmek için bu 6 sütun üzerinde bir diskriminant analizi yaptım ve sonuç olarak bunun kullanılamaz olduğu: ajan piyasaya uyarlanır ve şu anda uyarlanıp uyarlanmadığını bilmeden, olmadığında daha kötülerini seçer.
Kullandığım acente ile en ayrımcı sütun işlem sayısıydı ve en iyi seçim işlem sayısı, kâr ve düşüş ile bir tür ince dengeydi, ancak net bir kural ifade edemedim.
Şimdi zzuegg'in önerdiğini deniyorum: En iyilerini korumak için optimizasyondan her karlı ayarı alıyorum ve geçmişte test ediyorum. Buradaki fikir, aynı zamanda kısa ve uzun vadeli piyasaya uyarlanmış ayarlara sahip olmaktır. Tahmin edebileceğiniz gibi, amaç otomatik optimizasyon yapmaktır.
IMO, Optimize ediciyi bir umut üreteci olarak kullanmak zor bir iş olabilir. Phillips'in her zaman söylediği gibi, "piyasanın tam olarak optimizasyon dönemlerinde olduğu gibi davranmasını beklemek gibi". Optimize edici, sl_tp veya period_time temelinde (genellikle üzerinde) uygun sonuçları uyarlayan bir # kırıcıdır. Kendim denedikten sonra, umut verici birçok parametrenin optimize edilmiş periyotlar dışında veya ileriye dönük testlerde kötü performans gösterdiğinden şüpheleniyorum.
IMO, Optimizer'dan bağımsız stratejiler oluşturmalı, 2010 verileri üzerinde test etmeli ve vaat ediyorsa 2009,2008,2007...vb.'ye geçmeli. Son 10 yılın en iyi sonuçları olsa bile, sakinliğinizi korumanız ve Kutsal Kase'niz olduğunu düşünmemeniz gerekiyor çünkü hiçbiri yok. IMO, Piyasada kullanılan herhangi bir strateji, örneğin kontrol edilemeyen riskler gibi Risk taşır.
Phillip, Gordon, WHRoeder, BB ve bu sitedeki diğer tüm yetenekli analistler/programcılar tarafından sağlananlar gibi araçlar için en iyi kullanım olan IMO, System-A'nın System-B'den <daha iyi> olup olmadığını karşılaştırmaya yardımcı olmaktır. Peki, ilk çalıştırmada 10 yıllık geriye dönük testi geçen herhangi bir sistem oluşturdum mu? ...hayır. Ancak son zamanlarda, 2010->2008'de başarılı olan ve yol boyunca bir yerlerde kırılan daha fazla sistem programlıyorum. Bu, RSI>80 && MA-1 MA-2'yi geçerse Sat gibi görünen acemi ders kitabı programlarına kıyasla ilerlemedir. Böyle bir sistemi arka test cihazından çekmek, zamanın %99'unda Başarısız olur. O zaman çoğu, onu Optimize Edici'den geçirme tuzağına düşer.
Yeni oluşturduğum sistemlerle, hala iyi performans göstermediği kısa dönemlere bakmak ve bunu sistemden çıkarmanın yollarını bulmak için çekiciyim. Ama benim korkum bu, Eğri uydurmanın başka bir biçimi. Ben sadece zor kodlamadan bahsetmiyorum (1-5-2003 Pazartesi = ticaret yapma) bu sadece yanlış lol olur. Her türlü Gösterge veya Osilatör kullanmaktan bahsediyorum. Bir sistem böyle başarısız olduğunda, benim için en iyi yaklaşım, belleğe neyin işe yaradığını günlüğe kaydetmek ve EA'yı arşivlemek, ardından programlamaya sıfırdan başlamaktır.
Neyse, güzel konu adamı. Bunu takip etmekten gerçekten zevk alıyorum.
Yeni oluşturduğum sistemlerle, hala iyi performans göstermediği kısa dönemlere bakmak ve bunu sistemden çıkarmanın yollarını bulmak beni cezbediyor. Ama benim korkum bu, Eğri uydurmanın başka bir şekli. Ben sadece zor kodlamadan bahsetmiyorum (1-5-2003 Pazartesi = ticaret yapma) bu sadece yanlış lol olur. Her türlü Gösterge veya Osilatör kullanmaktan bahsediyorum. Bir sistem böyle başarısız olduğunda, benim için en iyi yaklaşım, neyin işe yaradığını günlüğe kaydetmek ve EA'yı arşivlemek, ardından programlamaya sıfırdan başlamaktır.
Evet ve ben de farklı eğim veya ATR seviyelerine göre geçmişi birkaç farklı dönemde kesmeye çalıştım, ancak durdurulan dönemlerde optimizasyon yapmak aşağı yukarı son üç ayda optimizasyon yapmak gibidir, eğri uydurma riski hala oradadır. ilk gün.
Anlaşılması en zor olan şey, son aylarda geniş aralık değerleriyle optimize edildiğinde son 10 yılda karlı olan bir aracıya gelseniz bile, geçmiş verilerde ne kadar fazla optimize ettiğinizden hala emin değilsiniz, çünkü oraya ulaşmak için yüzlerce güzel fikri çöpe atıyordunuz, tam olarak optimize edicinin genetik algosunun yaptığı şey bu.
Hayır, gerçekten, zor bir işimiz var.
Bozulma riskini kullanma şekliniz, bir zaman periyodu (aylık, haftalık, yıllık, vb.) . Kireçlenme riskinin ortaya çıkan çıktısının gerçekte ne anlama geldiği (birimleri) açısından önemlidir.
Bazen ilk önce doğru soruyu sorduğunuzdan emin olmaya odaklanmak yardımcı olur (başka bir deyişle, hesaplamaya çalıştığınız yanıtın gerçekten ihtiyacınız olan/cevaplanmasını istediğiniz soruyu yanıtladığından emin olun).
Örneğin, müvekkilim aylık bir zaman çizelgesinde çalışıyor. Günlük veya haftalık şeyler umurlarında değil, onlar için her şey aylık sonuçlarla ilgili. Bu yüzden benim durumumda haftalık sonuçlar veya işlem bazında yıkım riskini hesaplamak benim için hiç iyi değil.
Bu nedenle, geriye dönük testte yapmam gereken, aylık olarak ortalama getiri oranını (kar, zarar, ROR, vb.) yakalamaktır. Aşağıdaki gibi bir şey:
Yıkım metriklerini hesaplamak için önce zaman çerçeveniz için verileri bir araya getirmelisiniz. Bu örnekte benim durumumda, aylık getiri oranı sonuçlarını bir araya getirmem, aylık ortalama ROR'u hesaplamam ve ardından bu aylık getiri oranlarının standart sapmasını hesaplamam gerekiyordu.
Bu örnekte, aylık ortalama ROR %8'lik bir standart sapma ile %12 idi... geriye dönük test sonuçlarından bu ileriye dönük altın değerinde olmalıydı, ancak değildi (görebildiğiniz gibi). Not Hesabımın ne zaman mahvolacağını (bu önemsiz bir soru) bilmekle ilgilenmiyorum, bunun yerine ne sıklıkta beklemem gerektiğini bilmekle daha fazla ilgilendiğim için, mahvolma riskine kayıp riski (ROL) olarak atıfta bulunuyorum. hesabın sabit bir miktarda su altında kalması, diyelim ki %20.
Dolayısıyla, %8 standart sapma ile aylık %12'lik bir ROR, hesabımın, zamanın yaklaşık %6,5'inde (ay sonu olaylarının %6,5'i veya yaklaşık 15 ayda bir) hesap değerinde %7,4'lük bir kayıp yaşamasını bekleyebileceğim anlamına gelir. .
Bu nedenle, başlangıçta açıklanamaz görünen ileri test sonucuna hazırlıksız yakalanmış olsam da, geriye dönük test sonuçlarına dayanarak böyle bir aylık sonuç beklemek tamamen mantıklıydı, 15 ayda bir, hesabımın yüksek puanında böyle olumsuz bir düşüş bekleyebilirim.
Görüyorsunuz, anlamlı bir kayıp riski değerlendirmesi hesaplamanız için öncelikle hangi zaman aralığının sizin için uygun olduğuna karar vermeli ve ardından sonuçları, RoR'nin ortalama ve standart sapmasını hesaplamaya uygun bir biçimde bir araya getirmelisiniz. o zaman diliminde.
Geriye dönük testten bu verilere sahip olduğunuzda, yıkım riski (veya buna atıfta bulunmak istediğim gibi kayıp riski) hesaplarını kullanarak sayısız istatistiksel tabanlı analiz gerçekleştirebilirsiniz.
bunlar 50 işlemlik 30 grup için sonuçlarım (18/03/2001 - 21/12/2010 arası)
700 $ ilk depozito ile
Akış için şunları hesapladım:
ortalama ROR => %2,9
stdev => %6.5
(ki bu oldukça kötü... değil mi?)
şimdi her 50 işlem grubu için.. bekleyebileceğim maksimum kayıp yüzdesi: 0.1 X 50 X (20pips+3pip spread) = 115$
115/700 = %16.5
50 işlem seansı başına bundan fazlasını kaybedemem
Kayıp riskini hesaplarken bunu dikkate almamın bir yolu var mı?
Akış için şunları hesapladım:
ortalama ROR => %2,9
stdev => %6.5
(ki bu oldukça kötü... değil mi?)
Evet, μ/σ oranınızın >1, tercihen en az 2 olmasını istiyorsunuz.
Ve Sharpe yeterli değildir, herhangi bir Sharpe değerinde ROL'yi belirlemede σ değerinin kendisi önemlidir (bu çok iyi bilinen bir gerçek değildir, ancak kaldıracın sorunlu olmasının temel nedeni budur ve CFTC'nin maksimum kaldıracı azaltmasının nedeni budur. BİZ).
Bu yüzden "Beta öldürür" mantrası vardır. Dünyadaki en iyi μ, hesabınızı σ büyük olduğu için olası bir yıkım riskinden kurtarmayacaktır. Kaldıraç, σ'yı büyük yapar, insanlar büyük μ'yi ararken aşırı konum boyutlandırması σ'yı yapar.
Ama eğer büyük μ elde etmenin tek yolu σ'yı büyütmekse, o zaman mahvolmaya mahkumsunuz. Birçoğunun kavramaya veya araştırmaya hazır olmadığı matematiksel bir kesinlik, bu nedenle CFTC, acemilerin büyük konum boyutlarını çevirme yeteneğini ortadan kaldırarak σ'nın ne kadar büyük olabileceği konusunda bir sınır zorlayarak bunu onlar için yapacak.
CFTC'ye forex'teki kaldıraç kontrolleri konusunda çok fazla öfke var ama CFTC gerçekten insanları kendi en kötü düşmanlarından kurtarmaya çalışıyor.
şimdi her 50 işlem grubu için.. bekleyebileceğim maksimum kayıp yüzdesi: 0.1 X 50 X (20pips+3pip spread) = 115$
115/700 = %16.5
50 işlem seansı başına bundan fazlasını kaybedemem
Kayıp riskini hesaplarken bunu dikkate almamın bir yolu var mı?
Kaybetme riskinin kendisi bir olasılık dağılımıdır , kaybedeceğiniz maksimum değer (115$) bu dağılımda sadece bir puandır. Muhtemelen ilgilendiğiniz şey, böyle bir senaryonun ne sıklıkla meydana gelebileceğini bilmektir. Her 5 yılda bir mi yoksa her 5 ayda bir 115$'lık bir kayıp mı yaşayacaksınız?
Cevaplamak için RoL'ü kullandığınız sorular bunlar. "XYZ'yi ne sıklıkla kaybetmeyi beklemeliyim?" Adımlarınıza göre izin verilen maksimum RoL olan 115$ kaybetme olasılığınızın ne kadar olduğunu soruyorsunuz ve cevap %9.
Ey ...
Hala anlamadığım bir şey var.... Bu hesaplamayı etkileyen başka faktörler yok mu?
Aylık olarak hesaplanan ROR sonuçlarınızı alalım
Bir ayda ne kadar çok işlem olursa, ROR'un o kadar yüksek olduğunu varsayalım (tartışma adına)
örneğin: 0 işlem için %0 kazanırsınız
10 işlem için %5 (ortalama) yaparsınız
20 işlem için %10 (ortalama) kazanırsınız
ve benzeri...
30 aylık süre için ROR dağılımında yüksek bir değer dağılımı olduğunu varsayalım (her ay için tamamen farklı sayıda işlem yapıldı)
yani ortalama getiri %10 ve standart sapma %20 ve negatif ROR yoktu (negatif sayıda işlem yapamazsınız...)
şimdi %20 olan bir standart sapma kaybı riskinin hesaplanması bize yaklaşık %37 verecek... ki bu gerçekten hiçbir anlam ifade etmiyor..
Burada nereye gittiğimi görüyor musun?
Gerçekten aptal olmaya çalışmıyorum, ama takip etmiyorum. Burada öne sürdüğün argümanı anlamıyorum. Ayda 10 kez veya ayda 20 kez yazı tura atın, yazı tura geçmişine bakılmaksızın her denemede tura gelme olasılığı her zaman 50/50'dir. Yazı tura gerçekliğinin istatistiklerden zaman zaman farklı olması, istatistikleri geçersiz kılmaz, sadece onları sınırlı yarar sağlar.
RoL'yi hesaplamanın amacı, matematiksel olarak geçerli bir şey olmasıdır, ancak garanti edilmez. Ticaret stratejinizdeki gösterge niteliğindeki (sistematik) riski yakalama ve sunmada daha iyi olan, yalnızca bir kılavuzdur, sonuçları değerlendirmenin bir yoludur. Ama şans sadece bu, şans. Asla bir kayıp yaşamama ihtimalin var ve tam bir kayıp yaşama şansın var.
RoL, bu şansı, ticaret stratejilerini ve optimize edilmiş parametreleri sıralamaya ve aşağı seçmeye uygun bir şekilde hesaplamanıza yardımcı olur. Geleceği tahmin edemediği için kutsal bir kâse değildir, ancak gelecek istatistiksel olarak geçmişle karşılaştırılabilirse, o zaman geçmişin istatistiklerini geleceğin istatistikleriyle eşleştirmeye çalışmak için meşru bir iddianız vardır (hava durumu modelleyicilerinin hazırlarken yaptığı şey budur). model toplulukları ile tahminleri) gelecekteki pazarı tahmin etmek için değil, sadece gelecekteki pazarın istatistiksel karakterini tahmin etmek için.
Bu, gerçekten ummaya hakkınız olan en iyi şeyle ilgili.
Zaman ayırdığınız için çok teşekkürler !! buna gerçekten minnettarım
yani aşağıdaki test sonuçlarına göre son derece şanslı oldum?
tüm bu dönem için (yaklaşık 23 grup 50 işlemden oluşan - her şeyi tek bir teste sığdıramadı) maksimum ardışık kaybeden işlem miktarı 41 idi (bu, 50 işlemden oluşan 2 gruba bölünebilir)
Bu tür düşüşleri daha sık görmeli miydim?
eninde sonunda bu oyunu "oynamaya" devam edersem, bu tür bir kaybetme grevinin %9'unu alır mıyım?
Şimdi bir şey daha
bu rapora göre
benim için karlı bir ticarete sahip olma şansım %8,85 ve kaybedilen bir ticaret %91,15
buna göre art arda 50 kayıp yaşama olasılığı : 0.9115^50 = %0.97 ...
ki bu %9'dan oldukça uzak... bu nasıl olabilir??
%95,3 oranında kaybedecek olsaydım bu doğru olurdu ve böyle bir yüzdeyle beklentim negatif olurdu O_O
Ör= 0.953*(-23)+0.047*(247) = -10.31 pip ticaret başına kar
Burada gördüğüm bir şey, dağılımlara bir gauss dağılımının işlevsel biçimini atfettiğinizdir, oysa benim anladığım kadarıyla yıkım riski hesaplamaları, poisson/stokastik süreç beklentilerine dayalı olarak türetilmiştir.
Denklemlerin türetilmesini anlamak istiyorsanız, aşağıdaki kitabı okumanızı tavsiye ederim: Cox ve Miller'ın Stokastik Süreçler Teorisi
Onlar, denklemleri mahvetme riskinin anılan yazarlarıdır.
Geriye dönük/ileri test karakterizasyonlarıma kayıp riski değerlendirmesini uygulamak için kendi çalışmam sırasında, Cox ve Miller'ın yanı sıra Chamness'ten denklemleri aldım, bazı basit değişken ikameleri yaptım ve (IMO) yararlı bir entegrasyon adımı ve sonuçtaki denklem, normalleştirilmiş bir ROR bazında bir kayıp riski temelinde ticaret stratejisi parametrelerini sıralamama yardımcı olur. (RAROC üzerinden 1'e benzer)
Burada gördüğüm bir şey, dağılımlara bir gauss dağılımının işlevsel biçimini atfettiğinizdir, oysa benim anladığım kadarıyla yıkım riski hesaplamaları, poisson/stokastik süreç beklentilerine dayalı olarak türetilmiştir.
Denklemlerin türetilmesini anlamak istiyorsanız, aşağıdaki kitabı okumanızı tavsiye ederim: Cox ve Miller'ın Stokastik Süreçler Teorisi
Onlar, denklemleri mahvetme riskinin anılan yazarlarıdır.
Geriye dönük/ileri test karakterizasyonlarıma kayıp riski değerlendirmesini uygulamak için kendi çalışmam sırasında, Cox ve Miller'ın yanı sıra Chamness'ten denklemleri aldım, bazı basit değişken ikameleri yaptım ve (IMO) yararlı bir entegrasyon adımı ve sonuçtaki denklem, normalleştirilmiş bir ROR bazında bir kayıp riski temelinde ticaret stratejisi parametrelerini sıralamama yardımcı olur. (RAROC üzerinden 1'e benzer)
benim yaptığım gibi davranmak yanlış mı (guass dağılımı olarak)?
ağır bir kitap gibi görünüyor
ama yine de aldım... araştırıp anlamaya çalışacağım
Teşekkürler !
Yanlış değil, sadece size hesapladığınızı düşündüğünüz sonuçları vermeyecek.
Örneğin "1+1 = 2" demek yanlış olmaz...çünkü matematik kesinlikle doğru.
Ama "1+1=2, yani matematiğimdeki sayı 2 olduğu için hesabımı 6 ayda ikiye katlamayı bekleyebilirim" demek yanlış olur.
Her halükarda, dikkatinizi sayfa 61'deki 91 numaralı denkleme götüren türevlere yönlendirmek isteyeceksiniz.