Optimierungsbereich - Seite 6
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Hallo zusammen!
Ich möchte eine Frage zum Datenbereich stellen, der zur Optimierung von EAs verwendet wird. D.h. auf welchen Zeitrahmen welche Bereiche zu wählen sind. Reicht es beispielsweise für H1 aus, den Expert Advisor auf der Grundlage eines Monats, dreier Monate oder eines Jahres an Daten zu optimieren? Ich würde gerne diese Werte für verschiedene Zeiträume sehen und zumindest eine kurze Begründung für die Wahl. Ich danke Ihnen vielmals.
Ich habe das Gefühl, dass ich nicht von der gleichen Sache gesprochen habe :(((
... Das bedeutet, dass sich seine optimalen Parameter langsam und gleichmäßig genug ändern sollten, damit Sie Geld verdienen können, wobei die Parameter an die nächste Vergangenheit angepasst werden. Oder auch, um den Handel rechtzeitig zu beenden, wenn der Markt nicht zu Ihrem System passt. Dazu muss man wissen, welche Parameter innerhalb welcher Grenzen zu optimieren sind und welche Kriterien für den Abbruch des Systems gelten (z. B. wenn während des Optimierungszeitraums keine optimalen Werte innerhalb der vorgegebenen Zonen erreicht werden).
Das ist der springende Punkt, es wird NICHT funktionieren - die optimalen Parameter sollen sich langsam ändern, der Markt ist NICHT stationär, und zu jeder Zeit
Diese Parameter und ihre Grenzen können sich drastisch ändern).
Das ist der springende Punkt, es wird NICHT funktionieren - die optimalen Parameter sollen sich langsam ändern, der Markt ist NICHT stationär, und zu jeder Zeit
Diese Parameter und ihre Grenzen können sich drastisch ändern).
Das ist der Punkt :)))
Das ist der knifflige Teil, es wird NICHT funktionieren - die optimalen Parameter sollen sich langsam ändern, der Markt ist NICHT stationär, und zu jeder Zeit
diese Parameter und ihre Grenzen können sich drastisch ändern :-o)
Zu diesem Zweck gibt es Kriterien für die Aufgabe des Systems, und in den meisten Fällen kann dies geschehen, bevor es in Eigenkapital ausgedrückt wird. Außerdem verbietet niemand, nur Longs zu handeln, wenn Shorts nicht funktionieren und umgekehrt ;) All dies kann zu gegebener Zeit geschehen, wenn man seine Entscheidungen nicht nur auf der Grundlage der sich ändernden Aktienkurse der gehandelten Parameter trifft.
In letzter Zeit habe ich versucht, eine Art Stabilitätskoeffizient zu verwenden.
Zum Beispiel - Optimierung für ein Jahr, dann wird für jeden Monat der Wachstumskoeffizient (Zunahme des DEPO pro Monat) gezählt. Der maximale und minimale Koeffizient wird berechnet. Ihr Verhältnis wird als Stabilitätskoeffizient bezeichnet. Wenn sie zu einem tendiert, dann ist es die ideale Variante. Der minimale Koeffizient sollte ebenfalls größer als eins sein. Alle Parameter werden in der Datei gespeichert. Ich habe keine Zeit, das alles in eine vernünftige Form zu bringen. Ich möchte es in meinem Forum veröffentlichen.
In letzter Zeit habe ich versucht, eine Art Stabilitätskoeffizient zu verwenden.
Zum Beispiel - Optimierung für ein Jahr, dann wird für jeden Monat der Wachstumskoeffizient (Zunahme des DEPO pro Monat) gezählt. Der maximale und minimale Koeffizient wird berechnet. Ihr Verhältnis wird als Stabilitätskoeffizient bezeichnet. Wenn sie zu einem tendiert, dann ist es die ideale Variante. Der minimale Koeffizient sollte ebenfalls größer als eins sein. Alle Parameter werden in der Datei gespeichert. Ich habe keine Zeit, das alles in eine vernünftige Form zu bringen. Ich möchte es in meinem Forum veröffentlichen.
IMHO liegt der Nachteil in den festen Zeitbereichen: Monat, Jahr. Aus diesem Grund stimme ich mit Neutron überein - um Parameter zu vergleichen, sollten wir eine feste Anzahl von Trades verwenden, und dann können Sie nicht nur den Anstieg des DEPO (Gewinn), sondern auch den Gewinn/Risiko berechnen, indem Sie beispielsweise den Gewinnfaktor vergleichen.
IMHO liegt der Nachteil in den festen Zeitrahmen: Monat, Jahr. In dieser Hinsicht stimme ich mit Neutron überein - um Indizes auf eine feste Anzahl von Trades zu vergleichen und dann können Sie nicht nur den Anstieg der DEPO (Gewinn), sondern auch den Gewinn / Risiko zu zählen, den Vergleich zum Beispiel den Gewinnfaktor.
Das System kann immer noch verbessert werden. Wenn wir nur Kriterien hätten.
........Wenn es Kriterien gibt.
Das ist der Punkt :), dass jeder seine Kriterien für sich selbst anpasst, selbst nach der Lektüre eines "tollen Buches über Optimierung" ......... KEINE ANTWORTEN AUF ALLE FRAGEN..... irgendwo und jemand arbeitet, irgendwo nicht..... usw. usw.....
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Leider verfüge ich nicht über einen statistisch-mathematischen Apparat, mit dem ich das alles berechnen könnte, aber ich glaube auch nicht, dass es helfen würde - es gibt zu viele Optionen.....
Wenn Sie den Strategy Tester Optimierer aus der Vogelperspektive betrachten, wird deutlich, dass er sich nicht vom Neuronalen Netz unterscheidet. In der Tat haben wir eine bestimmte Menge an anpassbaren Parametern, eine bestimmte Anzahl von Indikatoren verwendet und eine Ausgabe, die uns signalisiert, um eine Position zu Long oder Short zu öffnen. In der Regel ist die Anzahl der einstellbaren Parameter gleich der Anzahl der Indikatoren (Eingänge), es handelt sich um eine Variante des klassischen einschichtigen Perseptrons. Aber wir wissen es nicht, und trotzdem nutzen wir es aktiv beim Handel. Außerdem wäre es nützlich, den Apparat, der bei der Arbeit mit NS verwendet wird, besser zu kennen, was es ermöglichen würde, Standardfehler und suboptimales Verhalten bei der Parameteroptimierung zu vermeiden. Daraus ergibt sich zum Beispiel unmittelbar die Einschränkung des Strategietesters, denn der einschichtige Persepron ist kein optimaler Approximator und folglich ist es im Prinzip unmöglich, das bestmögliche Ergebnis für MTS in Bezug auf die Rentabilität von TS in dieser Formulierung zu erhalten.
Für ein NS leiten wir die optimale Anzahl von Anpassungsparametern für eine vorgegebene Historienlänge ab, deren Nichtberücksichtigung zu einer Überoptimierung der Parameter führt (ich habe es bereits oben erwähnt). Daher rühren die Probleme, dass der Prüfer sich die Geschichte merkt und bei Vorwärtsprüfungen die Einlagen verliert. Wenn wir außerdem berücksichtigen, dass das zweischichtige Perseptron ein universeller Approximator ist, dann kann jeder TS mit irgendwelchen raffinierten Verknüpfungen zwischen den verwendeten Indikatoren (einer mit Multiplikation, Division usw.) auf die gewichtete Summe derselben Indikatoren reduziert werden, ohne an Leistung zu verlieren, und das ist die klassische NS-Architektur, und wir können die effektivste Methode der Parameteroptimierung der Welt anwenden - die Methode der Rückwärtsfehlerfortpflanzung. Es ist offensichtlich um Größenordnungen schneller als ein einfacher Brute-Force- oder sogar genetischer Algorithmus, der im Tester verwendet wird. Außerdem ist eine solche Übertragung auf eine neue Architektur nicht schwierig, man muss nur die Summe der Indikatorsignale nehmen und die optimalen Gewichte finden.
Was ich damit sagen will, ist Folgendes: Wir sind alle sehr skeptisch gegenüber Künstlicher Intelligenz und allem, was damit zusammenhängt, insbesondere gegenüber NS. Aber wir merken nicht, dass wir diesen Wissensbereich implizit bei jedem Schritt ausnutzen - Optimierung in einem Strategietester! Wir nutzen diesen Bereich auf die suboptimalste Art und Weise - durch Abtasten. Daher besteht oft der Wunsch, "schlechte" Durchgänge in einer Reihe von Tests usw. zu verwerfen. Eigentlich ist die Welt einfacher und es gibt nichts zu tun, aber man muss nur den Anwendungsbereich der Methode und ihre Grenzen kennen.