Algorithmus-Optimierung Meisterschaft. - Seite 108
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Nun. Da es sich bei der Anpassung nur um einen Spezialfall von Optimierungsproblemen handelt, sind Schnelligkeit und Effizienz nicht erforderlich. Was nützt es, Maxima zu finden, wenn sie sich schneller ändern, als der Algorithmus nach ihnen sucht. Stellen Sie sich vor, Sie verfügen über einen Mechanismus zur genauen Vorhersage von Minutien (in mindestens 60 % der Fälle), aber die Berechnung erfolgt über einen Zeitraum von mehr als einer Minute, und was nützen solche Vorhersagen? Und selbst wenn Sie Recht haben, sind die Prognosen korrekt. Das ist auch hier so.
Nach meinem Verständnis ist Optimierung die Verbesserung des Verhältnisses von zwei oder mehreren Werten/Parametern oder etwas anderem (z. B. Preis/Qualität). Oder in Bezug auf den Handel bedeutet es, einen bereits profitablen (positiven) TS (Position) auf die besten Parameter (TS oder mm), Risiko/Ertrag oder ähnliches zu bringen. Die Optimierung in der einen oder anderen Form dient nur dazu, die bestehenden zu verändern. Wenn Sie keine positiven Regeln haben, was optimieren Sie dann? Wenn Sie eine zufällige Reihe optimieren, dann ist eine schnelle oder langsame Optimierung nutzlos, wenn die Ausgabe ebenfalls zufällig ist. Ich glaube, Andrey Zelinsky hat sich auf diese Bedeutungen bezogen. Ich kann mich irren. Die Suche nach einem Maximum macht Sinn, wenn man weiß, dass dieses Maximum sinnvoll ist. Warum sollte man sich sonst die Mühe machen, überhaupt danach zu suchen? Und da kommt es auf die Geschwindigkeit an. Und wenn man weiß, wie man dieses aussagekräftige Maximum erkennt, ist es bereits ein ts mit Geschwindigkeit. Und die Optimierung ist nur eine Feinabstimmung. Das heißt, sie ist nicht primär. Und hier wird uns gesagt, dass die Optimierung die erste ist und erst recht ihre Geschwindigkeit. Wahrscheinlich kann man Optimierungsalgorithmen verwenden und ihnen andere Algorithmen hinzufügen, um ein ts mit mo zu erhalten, aber es wird nicht die Optimierung in ihrer reinen Form sein. Vermutlich hat Dick eine solche Symbiose, d.h. einen profitablen Algorithmus, der in einen gängigen Optimierungsalgorithmus eingesteckt werden kann, dann ist er natürlich an Optionen interessiert, um herauszufinden, ob diese gängigen Optimierungsalgorithmen (im Grunde nur ein Wrapper) schneller sind als seine. Die anderen Teilnehmer nehmen nur am Wettbewerb teil. Denn sie haben keine solche Symbiose und glauben naiv, dass der Wettbewerb ihnen etwas bringen wird.
Beispiel Nummer 1. Ein Expert Advisor auf Basis eines neuronalen Netzes (beliebiges Netz oder eine andere ähnliche Technologie) mit Selbstlernfunktion. Ein solcher Expert Advisor kann selbständig arbeiten, seine endgültigen Handelsdaten kontrollieren und bei Bedarf eine Selbstoptimierung starten.
Beispiel #2. Portfolio-Handel. Die Zusammenstellung eines Portfolios mit den erforderlichen Merkmalen erfordert die Durchsicht von Hunderten von Handelsinstrumenten.
Beispiel Nummer 3. Im Allgemeinen, TS mit den direkten Signalen von den Indikatoren müssen oft optimiert werden, und es ist keine Garantie für einen Gewinn in der Zukunft. Es gibt jedoch auch einen Ansatz, bei dem die Indikatoren keine direkte Signalquelle darstellen, sondern eine Art Stütze, auf die sich der TS stützt, und bei dem die Rentabilität aufgrund der statistischen Merkmale der Reihe erzielt wird. In diesem Fall ist es notwendig, die optimalen Parameter zu finden, um die statistischen Merkmale der Reihen in Signale umzuwandeln.
Beispiel Nummer 4. Händler argumentieren oft, dass die Optimierung von Expert Advisors, z. B. für den Gewinn, nur ein Tweaking ist und es dumm ist, von einem solchen EA in der Zukunft Gewinne zu erwarten. Und das ist eine richtige Aussage. Aber warum suchen sie nicht nach Möglichkeiten, nicht nur die TK-Parameter, sondern auch die Optimierungskriterien zu optimieren? Die Optimierung der Optimierungskriterien ist wie die erste Ableitung.
Ich könnte unendlich viele Beispiele für den praktischen Einsatz von Optimierungsalgorithmen anführen. Händler haben jeden Tag neue Ideen und müssen nach der besten Umsetzung dieser Ideen suchen. Nur kurzsichtige Menschen können den dringenden Bedarf an genauen Optimierungsalgorithmen für Händler leugnen, und ich hoffe, dass Sie nicht zu diesen Menschen gehören.
Beispiel Nummer 1. Ein Expert Advisor auf Basis eines neuronalen Netzes (beliebiges Netz oder eine andere ähnliche Technologie) mit Selbstlernfunktion. Ein solcher Expert Advisor kann selbständig arbeiten, seine endgültigen Handelsdaten kontrollieren und bei Bedarf eine Selbstoptimierung starten.
Beispiel #2. Portfolio-Handel. Die Zusammenstellung eines Portfolios mit den erforderlichen Merkmalen erfordert die Durchsicht von Hunderten von Handelsinstrumenten.
Beispiel Nummer 3. Im Allgemeinen müssen TS, die die direkten Signale der Indikatoren verwenden, häufig optimiert werden, und es gibt keine Garantie für einen Gewinn in der Zukunft. Es gibt jedoch auch einen Ansatz, bei dem die Indikatoren keine direkte Signalquelle darstellen, sondern eine Art Stütze, auf die sich der TS stützt, und bei dem die Rentabilität aufgrund der statistischen Merkmale der Reihe erzielt wird. In diesem Fall ist es notwendig, die optimalen Parameter zu finden, um die statistischen Merkmale der Reihen in Signale umzuwandeln.
Beispiel Nummer 4. Händler argumentieren oft, dass die Optimierung von Expert Advisors, z. B. für den Gewinn, nur ein Tweaking ist und es dumm ist, von einem solchen EA in der Zukunft Gewinne zu erwarten. Und das ist eine richtige Aussage. Aber warum suchen sie nicht nach Möglichkeiten, nicht nur die TK-Parameter, sondern auch die Optimierungskriterien zu optimieren? Die Optimierung der Optimierungskriterien ist wie die erste Ableitung.
Ich könnte unendlich viele Beispiele für den praktischen Einsatz von Optimierungsalgorithmen anführen. Händler haben jeden Tag neue Ideen und müssen nach der besten Umsetzung dieser Ideen suchen. Nur kurzsichtige Menschen können den dringenden Bedarf an präzisen Optimierungsalgorithmen für Händler leugnen, und ich hoffe, Sie gehören nicht dazu.
Sie haben interessante Beispiele genannt.
Die Anpassung von Handelsstrategie-Parameterwerten zur Maximierung der Rentabilität der getesteten Handelsstrategie über den ausgewählten historischen Zeitraum mit der Erwartung eines zukünftigen Gewinns unter Verwendung derselben Werte im aktuellen Handel ist jedoch nicht immer ein Irrweg.
Alles hängt von der Handelsstrategie selbst und von den zu optimierenden Parametern ab. Wenn sie nicht per se "dumm" sind, dann kann eine solche Anpassung auch für den laufenden Handel nützlich sein.
Berechnet ein Händler beispielsweise den Volumensprungwert im Verhältnis zu seinem Durchschnittswert der letzten drei Monate. Anhand der Optimierungsergebnisse findet der Händler den Sprungwert (in Prozent), bei dem es am profitabelsten ist, ein Geschäft zu eröffnen, denn solche Geschäfte erweisen sich als die profitabelsten.
Ich denke, Sie können mehr Beispiele für eine nicht "dumme" Anpassung finden.
In letzter Zeit hat das Interesse an neuronalen Netzen nachgelassen, da es für Händler sehr schwierig ist, eine profitable Strategie außerhalb der Trainingsstichprobe zu finden. Das Gleiche gilt für klassische indikatorbasierte TS. Aber das Problem liegt nicht bei den neuronalen Netzen und nicht bei den Indikatoren, das Problem liegt bei den falschen Kriterien, den falschen Optimierungszielen. Sehr oft verwerfen Händler ihre TS-Ideen, da sie außerhalb des Optimierungsbereichs scheitern, aber sie erkennen nicht einmal, dass die Ideen profitabel sind, aber die Optimierungskriterien falsch gewählt sind. Es stellt sich heraus, dass selbst der einfachste TS auf zwei MA-Balken profitabel sein kann, ja, wir müssen sie nur aus einem anderen Blickwinkel betrachten, einen "intelligenten" Stopp hinzufügen, ein Schleppnetz hinzufügen, einen kompetenten MM bereitstellen, alles richtig optimieren und voila! - Arbeits-TS. Man kann sogar Suppe aus der Axt kochen, denn die wichtigste Zutat ist bekanntlich der Verstand des Kochs.
Der Optimierungsalgorithmus selbst ist nur ein Werkzeug, ein Mikroskop in den fähigen Händen eines Wissenschaftlers, aber wenn der Wissenschaftler keinen Verstand hat, hilft ihm kein Mikroskop, auch nicht das genaueste.
Was meinen Sie mit"Optimierungskriterien"? Es schien mir, dass es nur ein Optimierungskriterium gibt - es ist eine Reihe von Optimierungsparametern (je kleiner ihre Anzahl - desto besser, und idealerweise eine - Periode), die den maximalen Wert des FS-Erholungsfaktors = Verhältnis von Nettogewinn zu maximaler Inanspruchnahme.
Das ist möglich. Wenn wir aber nach No-Brake-Entrys suchen, d.h. nach Orten, an denen wir den größten Stopp innerhalb einer Prognose setzen, ist die Geschwindigkeit, mit der wir eine Prognose auf einem kleinen Zeitrahmen (im Rahmen einer Hochpreisprognose) erhalten, ebenfalls wichtig. Es ist nicht pipsing und lange Zeit, um lange Positionen auf einem großen Zeitrahmen zu machen, aber die Zeit, um eine Position einzugeben ist auch wichtig. Wenn wir die Genauigkeit der Vorhersage auf m5 nicht erhöhen können, warum sollten wir dann nicht eine ähnliche Vorhersage auf m1 prüfen. Und dann hängt die Genauigkeit einfach von der Geschwindigkeit ab.
Ich habe einen Durchgang nach den Prinzipien einer klassischen Methode zum Auffinden von Extrema einer Funktion mit vielen Variablen erstellt.
Ich habe F(x1,x2,x3)=exp(x1+x2+x3)/(x1*x2*x2*x3*x3*x3) als Funktion zur Überprüfung genommen;
Ich habe diese Ergebnisse erhalten.
Der angegebene Suchfehler beträgt 0,01.
Ausgangsparameter (erstes Nachschlagen) x1=x2=x3=0,5;
Suchbereich 0-100
Anzahl der Aufrufe der Funktion - 51
Minimum Fmin=3,76210
x1=1,1; x2=2,1; x3=3,1;
Kann jemand das Minimum überprüfen?
Nicht von selbst. Aber ohne eine Optimierung der inländischen und nicht nur der inländischen Ausgaben, zum Beispiel, umso mehr.
Und im Allgemeinen, wenn Sie keine Optimierung brauchen - dieser Zweig ist nicht für Sie.
In der Tat, wenn ... - Dieser Thread ist nicht für Sie bestimmt.
Mit diesen Worten eines "Meisters" und großen "Experten" für "Optimierungs"-Systeme endet jede Diskussion