Diskussion zum Artikel "Kombinatorisch symmetrische Kreuzvalidierung in MQL5"

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Neuer Artikel Kombinatorisch symmetrische Kreuzvalidierung in MQL5 :

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung der kombinatorisch symmetrischen Kreuzvalidierung in reinem MQL5 vor, um den Grad der Überanpassung nach der Optimierung einer Strategie unter Verwendung des langsamen vollständigen Algorithmus des Strategietesters zu messen.

Manchmal beginnen wir bei der Entwicklung einer automatisierten Strategie mit einer Reihe von Regeln, die auf willkürlichen Indikatoren beruhen und die in irgendeiner Weise verfeinert werden müssen. Bei diesem Verfeinerungsprozess werden mehrere Tests mit verschiedenen Parameterwerten der ausgewählten Indikatoren durchgeführt. Auf diese Weise können wir die Indikatorwerte finden, die den Gewinn oder jede andere Kennzahl, die uns wichtig ist, maximieren. Das Problem bei dieser Praxis ist, dass wir aufgrund des in Finanzzeitreihen vorherrschenden Rauschens eine gewisse optimistische Verzerrung einführen. Ein Phänomen, das als Overfitting (Überanpassung) bekannt ist.

Eine Überanpassung lässt sich zwar nicht vermeiden, doch kann das Ausmaß der Überanpassung von einer Strategie zur anderen variieren. Es wäre daher hilfreich, wenn man feststellen könnte, in welchem Umfang dies geschehen ist. Combinatorially Symmetrical Cross Validation (CSCV, kombinatorische symmetrische Kreuzvalidierung) ist eine Methode, die in der wissenschaftlichen Arbeit „The Probability of Backtest Overfitting“, von David H. Bailey et al. vorgestellt wurde. Sie kann verwendet werden, um das Ausmaß der Überanpassung bei der Optimierung der Parameter einer Strategie abzuschätzen.

In diesem Artikel werden wir die Implementierung von CSCV in MQL5 demonstrieren und anhand eines Beispiels zeigen, wie es auf einen Expert Advisor (EA) angewendet werden kann.

Autor: Francis Dube

[RustyKanuck]

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Autor: Francis Dube

Nur neugierig, ob jemand Glück mit dieser Methode hatte? Ich habe versucht, es auf einem m5 Backtest über 10 Jahre mit einem Forward bei 1/2 zu implementieren und es ist wahnsinnig langsam, würde gerne wissen, ob jemand einen Weg gefunden hat, es so zu codieren, dass es ein wenig schneller ist? sicher wäre es interessant, diese Methode auszuprobieren.