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Neuer Artikel Verwendung von Indikatoren zur Optimierung von Expert Advisors in Echtzeit :
Die Effizienz eines jeden Handelsroboters hängt von der richtigen Auswahl seiner Parameter ab (Stichwort Optimierung). Jedoch können Parameter, die sich für ein Zeitintervall als optimal erwiesen, ihre Wirksamkeit in einer anderen Zeitspanne der Handelshistorie nicht bestätigen. Außerdem erweisen sich EAs, die während der Tests Gewinne zeigen, als verlustbringend in Echtzeit. Damit rückt das Thema der kontinuierlichen Optimierung in den Vordergrund. Bei vielen Routinearbeiten suchen Menschen immer nach Möglichkeiten, diese zu automatisieren. In diesem Artikel schlage ich einen nicht standardisierten Ansatz zur Lösung dieses Problems vor.
Natürlich ist ein Indikator kein Strategietester. Wie kann er uns also bei der Optimierung eines EA helfen? Meine Idee ist es, die EA-Betriebslogik in einen Indikator zu implementieren und die Rentabilität von virtuellen Geschäften in Echtzeit zu verfolgen. Bei der Optimierung im Strategietester führen wir eine Reihe von Tests durch, die über bestimmte Parameter iterieren. Wir werden dasselbe tun, indem wir gleichzeitig mehrere Instanzen eines einzelnen Indikators mit unterschiedlichen Parametern starten, ähnlich wie bei Durchgängen im Strategietester. Zum Zeitpunkt der Entscheidung überprüft der Berater die laufenden Indikatoren und wählt die besten für die Ausführung aus.
Sie werden sich fragen, warum das Rad neu erfunden wurde. Lassen Sie uns die Vor- und Nachteile dieser Entscheidung analysieren. Zweifellos ist der Hauptvorteil dieses Ansatzes die Optimierung eines EA unter nahezu Echtzeitbedingungen. Der zweite Vorteil ist, dass der Test mit echten Ticks Ihres Brokers durchgeführt wird. Andererseits hat das Testen in Echtzeit einen großen Nachteil, da man warten muss, bis statistische Daten gesammelt sind. Ein weiterer Vorteil ist, dass der Testindikator beim Bewegen in der Zeit nicht die gesamte Historie neu berechnet, sondern nur den aktuellen Tick, während der Strategietester von Anfang die ganze Historie durchläuft. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnellere Optimierung im richtigen Moment. Daher könnten wir an fast jeder Bar eine Optimierung durchführen.
Autor: Dmitriy Gizlyk