战略的单一质量指标 - 页 4

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不同类型的战略需要不同的评价。例如，如果我们比较一个反趋势平均工具和一个趋势跟踪专家顾问，"盈利/亏损交易 "这样的指标可能是相似的，但对于平均工具，它将意味着盈利交易的数量，而不考虑这个位置的亏损交易（这不会提供任何有用的信息），而对于一个简单的（没有股份）趋势跟踪工具，这个指标将是非常重要的，以估计成功进入的频率（这有助于损失交易过滤）。

平衡曲线的分析也是同样的情况--对于不同类型的策略，好的ERR会有所不同。

回收系数也应谨慎使用，只有在交易正常化之后，其中的利润/利润率才是极端的，这种正常化的方法可以是不同的。

 
sibirqk:
所以，如果我理解正确的话，形象地说，你想用一个参数来描述医院里所有病人的所有疾病，比如说医院的平均温度，然后根据这个参数来给所有人开出治疗方案？
当然是革命性的，但病人对此会有什么反应？
容易。疾病的严重程度。
 
什么是战略指标？它是用来确定盈利能力，还是仅仅用来观察战略的效果？
 
Dmitry Fedoseev:
容易。疾病的严重程度。


一个了不起的评价参数！"。- 一个病人是复合髋部骨折，另一个是急性阑尾炎，第三个是急性心脏病发作，第四个是癌症晚期，第五个是颅骨骨折--所有这些都是危重病人，但要确定每个病人的严重程度，不仅需要几套高度专业化的参数，还需要能够评估严重程度的狭窄专家。

这与TC的评估参数是一样的。当然，人们可以通过数字'y'来估计TC--呜呼--多么酷的系统！！！。但为了准确评估其陡峭程度，你不仅要知道很多标准，还要彻底了解其构造原理。

事实上，在我看来，作者对建立交易策略的本质略有误解。 在建立TS之前，有必要为它建立一个基础，即从预测因素--预测器中获得价格行为的统计数据。

交易中的利润总是从开仓和平仓 价格之间的 "正确 "差异中获得。这意味着，在开仓的那一刻，应该可以预测到价格将以这样那样的概率向必要的方向移动。 也就是说，有一组预测因子，其数值的组合表明了价格移动的可能方向。

作为预测器，可以有任何东西--指标信号、正在形成的分形、关于市场状态变化的分类器信号、关于形成形状的神经元信号、来自其他货币对或与正在交易的金融工具相关的信号，等等--任何可能有助于或多或少准确预测价格行为的东西。

然后在这些预测的基础上，统计出价格在预测者发出信号后有多少、朝什么方向、有多大比例的移动。之后，所有这些统计数据都会在平地、趋势、高波动和低波动平地、强势和弱势趋势上进行检查，并在这些统计数据的基础上开始建立非常有创意的个人交易系统的过程。

 
sibirqk:


一个了不起的评价参数！"。- 一个病人是复合髋部骨折，另一个是急性阑尾炎，第三个是急性心脏病发作，第四个是晚期癌症，第五个是颅骨骨折--他们都是重病患者，只是要确定他们每个人的严重程度，不仅需要一套高度专业化的参数，还需要能够评估严重程度的狭窄专家。

...

只读了第一段，只是抱歉，厌恶脱离现实的愚蠢论调。

报价中列出的所有这些都有一个共同点--需要关注的数量、涉及的人员数量和援助的最小延迟。

 
Aliaksandr Hryshyn:

我建议提出/开发一个显示策略质量的单一系数，它将考虑到策略的许多特征（利润、缩水、交易数量......）。在MT5中是可以使用的。

这种任务可以用图形来解决。

盈利和缩减都在止损中标明。图中所示函数中使用的三个数值并不包含 "增长稳定性 "这样重要的策略信息，部分只包含缩减。

这些函数的结果可以简单地相乘，得出一个单一的数字，可以用来判断策略的整体质量。

这是个非常好的主意。我认为没有人能够想出更好的办法。
 
-Aleks-:

不同类型的战略需要不同的评价。例如，如果我们比较一个反趋势平均工具和一个趋势跟踪专家顾问，"盈利/亏损交易 "这样的指标可能是相同的，但对于平均工具，它将意味着盈利交易的数量，而不考虑这个位置的亏损交易（这不会提供任何有用的信息），而对于一个简单的（没有股份）趋势跟踪工具，这个指标将是非常重要的，以估计成功进入的频率（这有助于亏损交易的过滤）。

平衡曲线的分析也是同样的情况--对于不同类型的策略，好的ERR会有所不同。

回收系数也应谨慎使用，只有在交易正常化后，其中的利润/利润率才是极端的，这种正常化的方法可以是不同的。

将在固定风险的情况下对战略进行评估。它将等同于一个条件单位。这只是为了搜索策略（自动搜索策略）和优化策略。还将对使用风险占存款的百分比进行评估。各种只重新分配风险（而不是减少）的策略，如马丁格尔、网格等，都不会被使用。止损 策略在风险管理中具有关键作用之一。
 
SlClRlElAlM:
什么是战略指标？它是用来确定盈利能力的，还是只是为了看看策略的效果？
当然，它仍然会在历史数据的 "非优化 "部分进行测试。基于该策略在两个领域（训练和验证）的结果，我们还将评估交易结果的主要特征的稳定性。
 
Dmitry Fedoseev:
这是个好主意。我认为没有人能够想出更好的办法。

我也开始这么想了，只是从外面看问题，可能会发现一些我可能没有看到的特征。

总体得分也将取决于模型的复杂性。

 

我告诉你们一些可怕的事情，伙计们。你把这个概念调换了一下。

你混淆了优化标准和系统性能评估。比这更简单一点。一个系统的效率是其创建目的的最终结果。

在我们的案例中，它是在一个陌生的环境中工作时以最小的风险获得最大的利润。而如果任务的条件要求 正确处理少量甚至零量的交易，那么 谈论风险就没有意义了，只剩下几分钱。

我们只需给该策略一个固定的手数，并通过狼性的方式向前运行。然后我们简单地将每个远期的净利润相加。

当你以后购买游艇时，没有人会告诉你--我们拒绝接受你的钱，因为它是以太小的锐利比率收到的。 每个人心中的唯一问题将是你有多少钱。

我的经验使我相信，如果一个EA在同样的条件下比其他人赚取更多的利润，那么它通常在利差和缩水方面做得非常好，而且交易量也不会超过边缘，图表方面也一切正常。

虽然，如果能自动估计曲线的性质就好了，但不是后面的，而是前面的。至少有三个。

而且，考虑某种 "复杂性 "肯定是没有意义的，因为很难定量地考虑这种抽象的质量特征。

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