Ein einziger Qualitätsindikator für die Strategie - Seite 7
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Um die beiden Strategien zu vergleichen , würde selbst eine 60-prozentige Marktanpassung ausreichen, um sich für die eine oder die andere zu entscheiden. Sie müssen nur die Stichprobengröße erhöhen.
Für die Arbeit mit echten Codes ist die verfügbare 95%ige Genauigkeit der Simulation der Umgebung in 1m Höhe sehr gut. Viele wissenschaftliche und praktische Umweltmodelle können nicht mit einer solchen Genauigkeit aufwarten.
Und ich sehe keinen Grund zu glauben, dass die automatische Methode der Strategieerstellung sich auf wundersame Weise von der manuellen Methode unterscheidet, was die Abhängigkeit von der Qualität der Geschichte angeht.
Wenn die Geschichte schlecht ist, ist sie schlecht für alle Expert Advisors.
Mit anderen Worten: Die Frage der Wahl der Umgebung steht nicht in direktem Zusammenhang mit den Kriterien der Systembewertung.
"Ich sehe keinen Grund zu der Annahme, dass die automatische Methode der Strategieerstellung sich auf wundersame Weise von der manuellen Methode unterscheidet, was die Abhängigkeit von der Qualität der Geschichte angeht. - Eine automatische Suche kann eine "Strategie" finden, die die technischen Merkmale (Mängel) des Prüfgeräts selbst in Kombination mit der Qualität der historischen Daten ausnutzt. Offensichtlich sind Sie nicht auf ein solches Problem gestoßen)). Hier ist ein anschauliches Beispiel:
Angenommen, es werden historische Daten im OHLC-Format verwendet, Ticks werden nicht modelliert, kleinere Zeiträume werden nicht verwendet, Markteintritts- und -austrittsbedingungen werden bei jedem Eintreffen eines O-, H-, L- oder C-Wertes berechnet.
In der Abbildung:
Da (O-L) + (H - C) < (H - O) + (C-L), simuliert der Tester die Marktbewegungen mit Werten in der in der Abbildung dargestellten Reihenfolge, was durchaus logisch ist.
Daraus ergibt sich, dass zu dem Zeitpunkt, der durch die rote Linie angezeigt wird, die beiden Werte Open und Low (für die Strategie wird es Close sein) Informationen über die "Zukunft" enthalten.
Hier ist die Regel der "Gewinnmitnahme":
wenn (Open[0] - Close[0])> X und (High[0] == Open[0]), dann kaufen, wobei X ein Wert ist, der den Spread überlappt.
Beachten Sie, dass zu diesem Zeitpunkt die OHLC-Werte für die Strategie mit den OOLL-Werten der historischen Daten übereinstimmen werden!
Der Fehler des Prüfers und die schlechte Qualität der Geschichte werden aufgezeigt.
Zeigt den Fehler des Testers und die schlechte Qualität der Geschichte.
Das ist es, was Sie mit der Zukunft meinen. Dieses Phänomen ist schon seit langem bekannt. Ich erinnere mich, dass es vor etwa drei Jahren sogar einen Artikel über die Untersuchung der Folgen von Gewinnmitnahmen auf der Grundlage eines EA mit dieser Funktion gab. Der Gewinn wurde durch den Expert Advisor ohne Unterbrechung generiert.
Aber wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Strategie lernt, diesen Chip selbst zu fangen, und zwar auch unter Berücksichtigung des Spreads, wenn Sie ihr das nicht beibringen? Das scheint mir unerheblich zu sein.
In Wirklichkeit kann der Kurs natürlich innerhalb einer Kerze beliebig hin und her gehen. Dadurch entstehen die 5-10 % Fehler zwischen dem Test und der Realität. Ich meine, dass es für den Vergleich von Strategien bei einer Prüfung nicht entscheidend ist, da sie ohnehin alle unter den gleichen Bedingungen stattfinden werden.
Und ich meine, wenn Sie es für wichtig halten, dann nehmen Sie den echten Tickverlauf und opfern Sie die Geschwindigkeit.
Das heißt, es ist alles unwichtig im Vergleich zu der zu verwendenden Prüfmethode.
Es gab Zeiten, in denen das System eine "Strategie" fand, die in etwa 150 Trades etwa 15 Verlusttrades aufwies, und das auf einer nicht optimierten Fläche. Irgendwie gibt es wenig Vertrauen in diese Ergebnisse.
Erschießen Sie sich selbst?
Wir sprechen über zwei verschiedene Dinge.
1. ich kenne Ihr Beispiel schon lange. Meiner Meinung nach ist die Wahrscheinlichkeit einer solchen zufälligen Schöpfung während der "Evolution" unbedeutend. Wenn Sie immer noch Angst vor solchen und ähnlichen "Nicht-Preis"-Tricks haben - machen Sie einfach einen Tick-History-Check mit einem plausiblen Spread - und alles wird sich sofort aufklären. Ändern Sie einfach manchmal die Art der Prüfung in der ini-Datei.
Die Vorlagen für die Generierung von Regeln sollten meiner Meinung nach auf einem ausreichend hohen Niveau der Verallgemeinerung dieser Regeln und der Kompatibilität der Blöcke arbeiten, damit es keine Probleme gibt. Und dann kann der Benutzer selbst diese Abhängigkeiten und die Elemente, mit denen der Generator arbeiten muss, festlegen.
2. Wenn der Generator eine testbasierte Auswahl von Strategien enthält, ist Volking Forward ein MUSS. Außerdem wird dadurch das Auswahlkriterium erheblich vereinfacht.
Wir sprechen über zwei verschiedene Dinge.
1. ich kenne Ihr Beispiel schon seit langem. Meiner Meinung nach ist die Wahrscheinlichkeit, dass so etwas zufällig im Laufe der "Evolution" entsteht, vernachlässigbar. Wenn Sie immer noch Angst vor solchen und ähnlichen "Nicht-Kurs"-Tricks haben - machen Sie einfach einen Kontrolltest auf einer Tick-Historie mit plausiblem Spread - und alles wird sich sofort offenbaren. Ändern Sie einfach manchmal die Art der Prüfung in der ini-Datei.
Die Vorlagen für die Generierung von Regeln sollten meiner Meinung nach auf einem ausreichend hohen Niveau der Verallgemeinerung dieser Regeln und der Kompatibilität der Blöcke arbeiten, damit es keine Probleme gibt. Und dann kann der Benutzer selbst diese Abhängigkeiten und die Elemente, mit denen der Generator arbeiten muss, festlegen.
2. Wenn der Generator eine testbasierte Auswahl von Strategien enthält, dann ist Volking Forward ein MUSS. Außerdem wird dadurch das Auswahlkriterium drastisch vereinfacht.
Wahrscheinlich wird es das).
Wie sollten die Regeln Ihrer Meinung nach aussehen? Ich frage mich nur, wie Sie das Problem sehen.
Ich schlage diese Option vor.
Diese Bewertung eignet sich für Strategien, die die folgenden Merkmale/Einschränkungen aufweisen:
Gewinn und Drawdown werden als das Verhältnis ihrer jeweiligen Werte zum festgelegten Risiko/Stop Loss dargestellt.
Die wichtigsten Leistungsindikatoren der Strategie werden entnommen und wie in der nachstehenden Abbildung dargestellt umgewandelt; die Reihenfolge der Formeln entspricht der Reihenfolge der Indikatoren im Titel.
Auf dem Diagramm gibt es auch die Komplexität der Strategie, können Sie es nicht verwenden, ich brauchte es.
Die Volatilität zeigt die Summe der maximalen Abweichungen der Aktienwerte von der Regressionsgeraden in den entsprechenden Werten, grafisch ist es so:
Die Volatilität ist die Summe der absoluten Werte von A B, d. h. A+||B|
Es gibt auch einen leicht abgewandelten Wert der Rentabilität, der wie folgt berechnet wird
Rentabilität=(Gesamtgewinn + 1)/(Gesamtverlust + 1)
Sie wird wie folgt umgewandelt:
Da die Rentabilität bei einer geringen Anzahl von Geschäften nicht sehr nützlich ist, gehen wir wie folgt vor:
Das obige Diagramm zeigt, wie der Rentabilitätswert in Abhängigkeit von der Anzahl der Trades berechnet wird.
Dann ändern wir die Rentabilität noch einmal (basierend auf ihrer Wichtigkeit in Abhängigkeit von der Anzahl der Trades), indem wir die folgende Formel verwenden
Rentabilität = 1 + Rentabilität * Signifikanz - Signifikanz
Dann werden alle erhaltenen Werte des Gewinns, des Drawdowns, der Anzahl der Trades, der Volatilität und der Rentabilität (aus der letzten Formel) multipliziert, als Ergebnis erhalten wir einen einzigen Koeffizienten, der die allgemeine Qualität der Strategie auf der Grundlage des Handels in einem bestimmten Zeitraum widerspiegelt.
Verhältniswerte:
0 - gnadenlos schrecklich)
0.3 - schlecht
~0.8 - gut
>1 - sehr gut
Hier sind die Ergebnisse der Bewertung auf diese Weise:
Hier wird dieser Faktor als Z-Koeffizient dargestellt, Sie können Trainings- (grüne Linie) und Testmengen (lila Linie) auswerten.
Ein gutes Ergebnis für die grüne Aktienlinie (0,993) und die darunter liegende lila Linie (0,5714)
Für die lila Linie ist etwas besser als schlecht, die Rentabilität ist 1,447
Beispiele für schlechte Ergebnisse.