TSR - Wiederbelebung von Handelssystemen - Seite 11
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Die Sterne stehen also nicht gleichzeitig in einer Reihe. Aber was soll's, das Wichtigste ist, dass fast alle Ergebnisse (wenn man von den einzelnen Nörglern absieht, die nichts zu beweisen oder zu demonstrieren haben) im Ergebnis übereinstimmen und die Frage der (un)erfolgversprechenden TA nun endgültig ad acta gelegt werden kann.
Wo liegt der Gewinn? Haben Sie Echtzeitstatistiken für einen angemessenen Zeitraum? Andernfalls, wie üblich, kommen Sie mit dem, was Sie als "Nerd" Scheiße und dann die Handlung ist "der Zweig und das Forum kann geschlossen werden" :) Noch einmal für die Begabten - mischen Sie keinen Scheiß, Sie werden Scheiß als Ergebnis bekommen. Und etwas Gutes wird durch solche Methoden nicht herauskommen. :)
Die Robustheit des Systems muss bewertet werden, wofür es eine Reihe von Methoden gibt. Die Passform nicht nach der Passform zu filtern. Und wenn Sie robuste Systeme finden, brauchen Sie diese nicht miteinander zu filtern, da sie in der Regel diskrete Eingangs-/Ausgangssignale liefern und sich zeitlich praktisch nicht überschneiden. Gleichzeitig können sie die Pose in einer Richtung recht lange halten.
... Die Robustheit des Systems muss bewertet werden, wofür es eine Reihe von Methoden gibt. ...
Avals, können Sie diese Methoden zitieren? Hier möchte ich die Robustheit von TS nicht nur in Bezug auf die Vergangenheit (um eine bestimmte Zahl), sondern auch in Bezug auf seine Vorhersage für die Zukunft mathematisch abschätzen. Außerdem ist es wünschenswert, dass diese Vorhersage zumindest statistisch mit der Realität (bei OOS) übereinstimmt.
kurz gesagt - jedes Element des Systems, der Filter, die Eingangs-Ausgangs-Bedingung kann relativ separat auf seine Robustheit hin bewertet werden. Und jedes Element muss diesen Test erfolgreich bestehen. Ein guter Filter sollte zum Beispiel bei einer Verschärfung der Filterbedingungen die Qualität der Ergebnisse stetig verbessern (Erhöhung des PF, Verringerung der Absenkung usw.). Wenn dies nicht der Fall ist, sollte es weggeworfen werden. Dies kann mit dem üblichen Prüfgerät erfolgen, wobei die Ergebnisse der Optimierung für einen bestimmten Parameter des Filters angezeigt werden.
Es gibt noch andere Methoden, aber ich bin zu faul, hier zu viel zu schreiben :)
... kurz gesagt - jedes Element des Systems, der Filter, die Input-Output-Bedingung kann relativ separat auf Robustheit bewertet werden. ...
Wenn der TS N explizite und implizite Eingabeparameter hat. Wenn wir dann alle optimieren, erhalten wir (N + 1)-dimensionale Flächen mit unterschiedlichen Eigenschaften (Gewinn, PF, FS, Drawdown usw.).
Jede dieser Oberflächen sollte "glatt" sein. Wenn dies nicht der Fall ist, dann sind zumindest einige der Eingabeparameter ein passender Filter.
OK, sagen Sie mir (oder geben Sie mir einen Link), wie man die Robustheit des Filters einschätzen kann. Es ist möglich, TC als eine Art Filter zu betrachten.
Ja, die meisten TCs können als logische Verbindung einer Reihe von Filtern betrachtet werden. D.h. eine Menge von booleschen Variablen und Operationen und, oder, nicht mit ihnen. Auch getrennte Berechnung von Input/Output-Ebenen. Dies gilt nicht für Neuronen und Fuzzy-Logik.
Ich habe den Link nicht. Es wurde über die Spinne diskutiert. Berechnen Sie als einfaches Beispiel die Abhängigkeit des IQ-Wertes von der Körpergröße einer Person. Es gilt die (zu überprüfende) Regel: je höher die Körpergröße, desto niedriger der IQ. Dann haben wir die Statistik der Höhe - Niveau des IQ. Damit berechnen wir für Unterstichproben Höhe>H - durchschnittlicher IQ. Wenn ausgehend von einem bestimmten Wert bei jedem Schritt der Aufzählung X der durchschnittliche IQ-Wert allmählich abnimmt, dann steigt die Wahrscheinlichkeit, dass dies gerechtfertigt und kein Zufall ist, erheblich. Wenn sie mit zunehmendem X auf- und absteigt, dann ist sie wahrscheinlich nicht richtig und muss als falsch erkannt oder umformuliert werden.
Es gibt andere statistische Techniken, und es gibt nichtstatistische, logische Techniken.
... Diskutiert über die Spinne. Um ein einfaches Beispiel zu geben: Berechnen Sie zum Beispiel die Abhängigkeit des IQ-Wertes von der Körpergröße einer Person. Angenommen, eine Regel (die überprüft werden muss) ... Wenn ab einem gewissen Niveau mit jedem Schritt der Aufzählung von X der durchschnittliche IQ-Wert allmählich abnimmt, dann steigt die Chance, dass diese Regel wirklich gerechtfertigt und kein Zufall ist, sehr stark. ...
Wenn ein TS N explizite und implizite Eingabeparameter hat. Wenn wir dann alle optimieren, erhalten wir (N + 1)-dimensionale Oberflächen mit unterschiedlichen Eigenschaften (Gewinn, FF, FS, Drawdown usw.). Jede dieser Oberflächen sollte "glatt" sein. Wenn nicht, dann sind zumindest einige der Eingabeparameter ein passender Filter.
Ich danke Ihnen! Im Großen und Ganzen scheint die Idee klar zu sein, aber es wäre gut, sie in der Praxis für echte TK zu entwickeln. Welche Maßnahmen sollten Ihrer Meinung nach in ihrem Fall ergriffen werden?
Haben Sie sich solche Oberflächen vorgestellt? Oder schätzen Sie ihre Geschmeidigkeit im Allgemeinen?
Die Visualisierung für 1 und 2 Eingabeparameter ist standardmäßig in MT4 integriert. Eine der Empfehlungen ist, bei der Eingabe eines neuen Eingabeparameters (Filter) nur diesen zu optimieren und die Glätte der Kurve zu beobachten.
Ich schätze die Glattheit der Oberfläche (2- und 3-dimensional) visuell ein. Für mehrdimensionale Oberflächen wurde keine Glättungsabschätzung vorgenommen. Es hat immer ausgereicht, alles auf den zwei- und dreidimensionalen Fall zu reduzieren.
Wie berechnen Sie Ihren "Glättungsfaktor"?
2. Joo berichtet, dass seine Methode ständig neu optimiert werden muss. Bei OOS sind meine Gewinne seit 3 bis 5 Monaten stetig gestiegen. Das heißt, es ist nicht notwendig, den Computer systematisch und kontinuierlich laufen zu lassen.
Ich habe ein paar Fragen dazu:
1. Was gibt Ihnen ein stabiles Gewinnwachstum bei OOS für diese 3-5 Monate?
2. Wetten Sie Geld darauf?