Ein großartiges Buch über Tests und Optimierung - Seite 4
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Keines der anderen Argumente in diesem Forum und auch nicht in Pardos Buch hat mich von der Machbarkeit dieser "Nachhaltigkeit" überzeugt. VelesFX, ich stimme Ihnen zu, wenn Sie sagen: "Sie gewinnen bei der Rentabilität, Sie verlieren bei der Nachhaltigkeit". Es gibt viele, viele Gedanken; wir fassen sie langsam in einem Artikel zusammen...
Wenn nichts verhindert, werde ich bald die Bibliothek fertigstellen, die es erlauben wird, die "Vorwärtsanalyse" vollständig zu implementieren.
Wie wird die Bibliothek bitte funktionieren?
Ich habe eine Idee der Konsistenzsuche über FT, hier ist eine solche:
D.h. wir nehmen drei Testfenster (TO), auf jedem von ihnen führen wir die Optimierung durch, wir speichern die Optimierungsergebnisse auf jedem TO, dann wählen wir einen der TO-Läufe in der Reihenfolge der abnehmenden Rentabilität. Wir nehmen die Nummer des Laufs, finden Läufe mit der gleichen Nummer in zwei benachbarten TOs und wenn die Rentabilität dieser beiden Läufe uns zufriedenstellt
dann betrachten wir, dass der Lauf mit dieser Anzahl von FT bestanden hat.
Offenbar gibt es ein Muster: "Wer bei der Rentabilität gewinnt, verliert bei der Beständigkeit" und umgekehrt. Was meinen Sie dazu?
Die Bibliothek ist als Werkzeug konzipiert, das die Prüfung und Optimierung in zwei grundlegenden Modi ermöglicht:
1) Auto-Modus:
Durchführung von Tests und/oder Optimierung durch vordefinierte Makroprogramme.
2) Manueller Modus
Durchführung von Tests und/oder Optimierung durch vom Benutzer geschriebene Makroroutinen. Sie können also problemlos Ihren eigenen Prüfalgorithmus implementieren.
Der Prozess der Arbeit mit der Bibliothek ist maximal vereinfacht, zum Beispiel im Auto-Modus müssen Sie Parameter für die Prüfung/Optimierung wie in der Regel in der Tester, aber anstelle der Start-Taste starten Sie das Skript und wählen Sie die entsprechenden Makro-Programm und das ist alles. (im Gegensatz zum Auto-Optimierer)
Hier ist die Kurzfassung.
Die Bibliothek ist als Werkzeug konzipiert, das die Prüfung und Optimierung in zwei Hauptmodi ermöglicht:
1) Auto-Modus:
Durchführung von Tests und/oder Optimierung nach vordefinierten Makroprogrammen.
2) Manueller Modus
Durchführung von Tests und/oder Optimierung durch vom Benutzer geschriebene Makro-Routinen. Sie können also problemlos Ihren eigenen Prüfalgorithmus implementieren.
Der Prozess der Arbeit mit der Bibliothek ist maximal vereinfacht, zum Beispiel im Auto-Modus müssen Sie Parameter für die Prüfung/Optimierung wie in der Regel in der Tester, aber anstelle der Start-Taste starten Sie das Skript und wählen Sie die entsprechenden Makro-Programm und das ist alles. (im Gegensatz zum Auto-Optimierer)
Hier ist die Kurzfassung.
Ja, wir werden nicht in der Lage sein, die Zukunft vorherzusagen. Aber vielleicht ist das nicht unser Ziel? Unser Ziel ist es, eine Strategie zu entwickeln, die auf einer möglichst großen Vielfalt von Daten profitabel funktioniert. Dies zu überprüfen ist die Aufgabe eines vollwertigen Tests. Grob gesagt, sollten wir in der Lage sein, den Marktdaten einen "Rahmen" zu geben, der die Einstiegs- und Ausstiegspunkte angibt. Und was dieser Rahmen in Zukunft tun wird, geht uns nichts an...
Valmars, ich habe eine Idee. Ich werde absichtlich und aus Spaß eine vollständige Liste dessen, was Pardo anbietet, hier in diesem Thread niederschreiben. Es wird sehr beeindruckend sein (ich habe meine vorläufige Lektüre dieses Buches heute beendet). Diese Liste soll den Gralsmachern als Erinnerung dienen, wie sehr sie den derzeitigen Kenntnisstand auf diesem Gebiet unterschätzen. Dennoch ist diese Liste nach der Intention des Buches zumindest eine gewisse, wenn auch nicht 100%ige, relative Sicherheit, dass die Strategie eine angemessene Existenzberechtigung hat. Die Liste wird in Kürze hier zu finden sein.
Ja, wir werden nicht in der Lage sein, die Zukunft vorherzusagen. Aber vielleicht ist das nicht unser Ziel? Unser Ziel ist es, eine Strategie zu entwickeln, die auf einer möglichst großen Vielfalt von Daten profitabel funktioniert. Dies zu überprüfen ist die Aufgabe eines vollwertigen Tests. Grob gesagt, sollten wir in der Lage sein, den Marktdaten einen "Rahmen" zu geben, der die Einstiegs- und Ausstiegspunkte angibt. Und was dieser Rahmen in Zukunft tun wird, geht uns nichts an...
Meinen Sie nicht, dass Vorwärtstests nicht der beste Weg sind, um Zeit mit ????? zu verbringen :(!!! Denn wenn Sie das System noch einmal ausführen, erhöhen wir einfach N - die Anzahl der Geschäfte, was den Standardfehler verringert.
Wenn Sie die Anzahl der Trades erhöhen wollen, erhöhen Sie einfach N - die Anzahl der Standardfehler.
Die Art und Weise, wie ich oben vorgeschlagen habe, FT 6 Nachrichten zu erstellen, ist vergleichbar mit der Zusammenlegung von drei TO's zu einem großen und der dummen Optimierung auf diesem großen TO? :))), wenn auch natürlich nicht ganz so, aber fast.
Und was wäre, wenn man das Wirken der konfigurierten Handelstaktik unter realen Handelsbedingungen als ein zufälliges Ereignis betrachtet, zum Beispiel einen Wurf der gleichen Münze oder eines Würfels. D.h. der Systemgewinn für den i-ten Arbeitsmonat ist ein Zufallswert und mit dieser Zufälligkeit können wir nichts anfangen, wir können wahrscheinlich nur seine Parameter (Einstellung, Optimierung) ändern.
Korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege!!!
Eine stupide Kombination aller Optimierungsabschnitte zu einem einzigen führt nicht zu einem "Walk-forward"-Effekt.
Ja, wir können die Zukunft nicht vorhersagen. Aber vielleicht ist das nicht unser Ziel? Unser Ziel ist es, eine Strategie zu entwickeln, die mit so vielen Daten wie möglich gewinnbringend arbeitet. Dies zu überprüfen, ist die Aufgabe einer umfassenden Prüfung. Grob gesagt, sollten wir in der Lage sein, den Marktdaten einen "Rahmen" zu geben, der die Einstiegs- und Ausstiegspunkte angibt. Was dieser Rahmen in Zukunft tun wird, ist nicht unsere Sache...
Ich hingegen denke, dass unser Ziel ein anderes ist: In der Praxis ist es mir egal, wie viel Gewinn (oder Verlust) meine Strategie vor einem Jahr oder zwei oder fünf Jahren gemacht hat. Wichtig ist für mich, dass er jetzt einen spürbaren Gewinn abwirft, zwei oder sechs Monate in der Zukunft, und dann kann er anfangen zu verlieren. Ich werde es aufgeben und mir ein anderes suchen, wenn ich kann, das jetzt Geld verliert und in sechs Monaten zu arbeiten beginnen wird. Natürlich verliere ich, bevor ich feststellen kann, dass die Strategie nicht mehr funktioniert (also Gewinne abwirft, oder dass sich der Markt verändert hat), aber hoffentlich nicht alles.
Es ist wahrscheinlich möglich, eine Strategie zu finden, die 7 Jahre lang profitabel sein wird, aber sie wird für den aktuellen Zeitpunkt nicht optimal sein und schlechtere Ergebnisse liefern als meine derzeitige (in der Vergangenheit - Pflaume) Strategie. Ich denke, wir müssen uns auf den Zustand und die Zeit der Veränderung des globalen Marktes (die Grundlagen der Weltwirtschaft) konzentrieren, und solche Veränderungen treten innerhalb von ~ 2 Jahren auf, das ist meiner Meinung nach die "Lebensdauer" einer profitablen Strategie.
Das heißt, der praktische Ansatz unterscheidet sich von der theoretischen Entwicklung einer "Universalstrategie". Außerdem halte ich es für unmöglich, eine solche Strategie für ein einziges Währungspaar zu entwickeln. Ich denke, man kann ein "Expertensystem" schaffen, das die Marktlage analysiert, vielversprechende Instrumente für Operationen auswählt, Risiken bei Transaktionen entsprechend der Wahrscheinlichkeit von Ereignissen berechnet, die besten (risikooptimalen) Punkte für den Einstieg in eine Position findet, wenn die Entscheidung über das Instrument gefallen ist, Positionen mit anderen Instrumenten absichert, Geldmanagement in mehreren Währungen betreibt, d.h. die Arbeit eines Experten oder sogar einer ganzen Investmentgesellschaft (Fonds) oder Bank simuliert. Und ich denke, dass solche Systeme innerhalb des internationalen Finanzsystems mit seinen unbegrenzten finanziellen Möglichkeiten geschaffen wurden und existieren. Aber das übersteigt die Möglichkeiten von MQL und Ihnen und mir.
Ehrlich gesagt, habe ich das, was Sie fett hervorgehoben haben, nicht verstanden. Bitte erklären Sie das, VelesFX. Ich sehe den Wert der WFA gerade in der "Diversifizierung" des optimierten Systems über verschiedene Marktverhalten und genau auf den Daten, auf denen die Optimierung nicht durchgeführt wurde. Interessant ist auch, dass die WFA die Aktionen eines Händlers wiederholt, wenn er mit diesem System in den realen Markt eintritt. Was macht es so schlimm?
Eine stumme Kombination aller Optimierungsabschnitte zu einem einzigen hat keinen Vorwärtseffekt.
Und diesen Satz kann ich nicht ganz nachvollziehen: " Ich sehe den Wert von WFA in der "Diversifikation" des optimierten Systems über verschiedene Marktverhalten und genau auf jenen Daten, auf denen die Optimierung nicht durchgeführt wurde.
Lassen Sie mich das Wesen von FT anhand meiner Methode erklären:
1. Wenn wir drei TOs haben, führen wir die Optimierung auf dem mittleren durch (im Zeitfenster #2), TO #1 - dieses Fenster liegt in der "Vergangenheit relativ zu TO #2", TO3 - jeweils in der Zukunft.
Wenn wir also bestimmte Parameter des Systems erreichen müssen (Rendite, Gewinnfaktor, maximaler Drawdown ... ). Dann ...
, betrachten wir den Lauf mit dieser Nummer als bestanden.
Als Ergebnis dieser Suche werden wir ein "stabiles über die Geschichte" System finden, d.h. das System, das bei jeder Aufrechterhaltung so etwas zeichnet:
Und dementsprechend wird es beim Aufrechterhaltungstest eine Linie mit der gleichen Steigung zeichnen (TO1+To2+To3) - also wird dieses System am "stabilsten" sein, wir können auch annehmen, dass es am stabilsten sein wird, weil es in einem verschiedenen Marktkontext getestet wurde und bei jeder Aufrechterhaltung ein stabiles Wachstum der Einlage zeigt. Nun, das ist nicht FT, das ist eine ausgeklügelte (perverse) Art der Optimierung :))), und FT als Versuch, das optimierte System durch verschiedene Marktverhaltensweisen zu "diversifizieren", ist ein Spezialfall dieser Methode.
Daher ist WFA nur ein Weg, um eine Überanpassung zu vermeiden !!!!
Vielleicht ist es einfach eine Erhöhung von N = No+Nf - Größe der Stichprobe, Erhöhung der Vorhersagesicherheit. Je größer N ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit P, dass das System im nächsten Testfenster eine ähnliche Rentabilität wie im vorherigen Testfenster aufweisen wird.