Statistik eines Anti-Gitter-Systems - Seite 5
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
arr, wir verlassen das Thema :( bring it back
Nun, lol, tut mir leid, darauf hinzuweisen, aber ich glaube, auch dieses Thema befindet sich in einer Sackgasse. Ich nehme an, Ihre ursprüngliche Frage "Sind die Ergebnisse für ein Anti-Grid-ähnliches System nützlich und was sind die Schlüsselfaktoren solcher Systeme?" wurde sozusagen als Drawdowns beantwortet. Wenn Sie das System für Dinge wie optimale Wette / Kelly zu bewerten suchen, tut mir leid, ich weiß nicht, wie man diese zu berechnen, wenn die Lose Größe variabel sind und auf eine Reihe von abhängigen Trades. Wenn Sie jedoch nach Antworten darauf suchen, wie dieses System im Vergleich zu anderen Gewinnsystemen (mit oder ohne Trend) abschneidet, dann ist das der Weg, auf dem es sich im Moment befindet.
Da Sie alle Gewinn-Verlust-Daten pro Handel haben. Ich denke, der Ball liegt bei Ihnen, um Dinge wie die Varianz und die Standardabweichung bereitzustellen, die in anderen statistischen Berechnungen wie Rendite, Rate, Risiko usw. verwendet werden könnten. Eine letzte Frage: Haben Sie versucht, dieses System auf allen verfügbaren Kursdaten, die Ihnen zur Verfügung stehen, laufen zu lassen (einschließlich anderer Währungen)? Wenn ja, ist das System jemals abgestürzt? Es geht ja nicht darum, ob ein solches System abstürzt, sondern wie oft.
zzuegg:
> Das sind die Gefahrenzonen, die größer sind als die Rastergröße, aber nicht doppelt so groß
Wie hat es sich seit dem 25. Juli entwickelt?
-BB-
Ich möchte mich bei zzuegg dafür entschuldigen, dass ich diesen Thread gestern offensichtlich aus der Bahn geworfen habe. Der Hauptpunkt meines Beitrags bestand jedoch darin, zu zeigen, dass die statistische Leistung des Anti-Grid-Systems der von einfachen Trendfolgesystemen überlegen ist, so dass ich überrascht war, dass ich am Ende von ubzens heftigem (wenn auch etwas fehlgeleitetem) Angriff stand.
@ubzen, auf den ersten Blick sieht Ihr Thread über Ihre Trendfolgemethode interessant aus. Ich werde ihn mir auf jeden Fall ansehen. Vermutlich bedeutet die Tatsache, dass Sie in meinem Beitrag auch Links zu der Website gepostet haben, von der ich die für die Analyse verwendete Software bezogen habe, dass Sie Ihren früheren kategorischen Ratschlag gegen die Optimierung zurücknehmen.
Sie sprechen die interessante Frage der Häufigkeit der Re-Optimierung an. Ich bin zu dem logischen Schluss gekommen, dass es im Live-Handel nicht schadet, sehr häufig zu optimieren (mit einer Methode, die eine gute Walk-Forward-Performance hat), aber ich habe mich noch nicht empirisch davon überzeugt, dass dies zu einer großen Verbesserung führt. Viel wichtiger ist die Länge des Optimierungszeitraums - es ist leicht, ihn zu kurz zu halten. Bei der Verwendung von MetaTrader und dem Walk Forward Analyzer gibt es jedoch einen wichtigen Grund dafür, dass kurze Testzeiträume für Systeme, die selten handeln, irreführend sind. Jeder am Ende des Zeitraums offene Handel wird unrealistischerweise um Mitternacht geschlossen. Ich mag diese "Funktion" nicht - meiner Meinung nach sollte der Tester die Geschäfte laufen lassen, bis die Regeln sie beenden, aber damit müssen wir arbeiten. Dies verzerrt die Ergebnisse um einen Betrag, der umso höher ist, je weniger Geschäfte im Testzeitraum sind.
Ja, meine Tests waren wirklich so genau wie die Verwendung jedes Ticks (unterstrichen, weil ich das schon einmal gesagt habe, und es bleibt wahr). Der Grund dafür ist, dass es durchaus praktisch ist, Geschäfte zum Zeitpunkt des Öffnens des Balkens auszuführen, und genau das hat mein Code auch getan. Die gesamte Logik basierte auf den Werten der Indikatoren bei Balken mit Index 1 oder höher. Dies ist übrigens ein praktischer und beliebter Weg, um die alberne Situation zu vermeiden, dass mehrere Signale im selben Takt abgefangen werden. Wenn Sie so häufig Signale abfangen wollen, verwenden Sie kleinere Balken! Das mit den gelegentlichen riesigen 15-Minuten-Balken ist ein guter Punkt, aber sie sind in diesem Fall keine Quelle der Ungenauigkeit.
Vielen Dank für Ihre freundlichen Worte über die Qualität der Ergebnisse meiner Beispielsysteme, aber sie sind für meine Zwecke nicht gut genug und verblassen im Vergleich zu den Systemen von zzuegg zum Beispiel. Es gibt noch viel zu verbessern, ich muss also noch viel lernen! Ich habe EURUSD immer als zugänglicher empfunden als andere Märkte und habe dort die besten Ergebnisse beim manuellen Handel und beim regelbasierten Handel erzielt. Aber ich experimentiere gelegentlich mit anderen Märkten und werde dies auch weiterhin tun. Eine Idee, an der ich seit einigen Jahren arbeite, besteht darin, jedes Paar aus einem Korb von 4 bis 6 Währungen (6 bis 15 Paare) zu analysieren, bevor ich das zu handelnde Paar auswähle.
Hören Sie nie auf zu lernen!
zzuegg:
> Das sind die Gefahrenzonen, die größer sind als die Rastergröße, aber nicht doppelt so groß
Wie hat es sich seit dem 25. Juli entwickelt?
-BB-
Hallo BB, System funktioniert wie erwartet. Selbst wenn der Markt schwankte, war die Schwankungsbreite ca. 200 Pips + irgendwas. Da die Standard-Rastergröße 50pips ist, habe ich keine Probleme in einer solchen Phase. Es sieht auch so aus, als ob die Ranging-Perioden für dieses System recht optimal waren.
In dieser Zeit gab es praktisch keine Gefahrenzone. Hier ist ein Test von Juli bis jetzt:
Hinweis: Der große Einbruch in der Bilanz ist auf die aktuellen Änderungen in der Ausstiegskreterie zurückzuführen: Ich habe den Ausstieg von einem einfachen Ausstieg bei Gewinnziel auf 'Ausstieg durch Equity Trailing' geändert.
@Elroch, ständige Re-Optionen klingen natürlich sehr gut, vor allem bei trendfolgenden Systemen. Das Problem dabei ist für mich, dass man Grenzen festlegen muss, wann sich die Marktbedingungen geändert haben und eine Re-Optimierung notwendig ist. Natürlich kann man die Optimierung "on the fly" durchführen (ein schöner Artikel dazu findet sich in der mql5-Sektion). Aber auch dies setzt voraus, dass die Marktbedingungen über einen längeren Zeitraum gleich bleiben. Jede Änderung kostet. Je passgenauer Ihre Optimierungen sind, desto geringer müssen die Änderungen der Marktbedingungen sein, damit ein Fail eintritt. Ich denke, ich gehe nicht in diese Richtung, mein AdaptiveStrenght System hat zum Beispiel keine Vorgaben, keine definierten Zeiträume für seine Indikatoren. Ich habe als Basis einen Indikator programmiert, der mir die durchschnittliche Länge von Auf- und Abwärtszyklen anzeigt. Die anderen Parameter basieren auf diesen Ergebnissen. Die Hoffnung war, ein System zu bekommen, das sich automatisch an die aktuellen Marktbedingungen anpasst. Sieht im Tester gut aus, aber wie gesagt. Bis jetzt sind die Live-Ergebnisse überhaupt nicht gut. (Aber ich lasse den EA laufen, da langfristige Ergebnisse zählen und er auf einem kleinen Nebenkonto läuft).
@ubzen, ja NeuroNets könnte DAS Ding sein. Da ich meinen Abschluss in diesem Bereich gemacht habe, glaube ich wirklich, dass solche Systeme sich schnell an neue Marktbedingungen anpassen können. Ich träume von einem NeuroNet, das die Marktbedingungen analysiert und automatisch ein neues NeuroNet auswählt oder umlernt, das auf diesen spezifischen Marktbedingungen basiert. Dennoch bin ich weit davon entfernt, dieses Problem zu lösen. Nur ein einziges modernes Netz zu programmieren ist eine große Aufgabe.
//z
@ubzen, das ist cool. In Internet-Diskussionen kann man leicht einen falschen Eindruck bekommen. Argumentieren ist ein gutes Mittel, um das Verständnis zu klären, das weiß man schon seit der griechischen Antike :-)
@zzuegg, gute Arbeit! Sind Sie der Meinung, dass Ihre neue Exit-Methode eine bessere Leistung bietet?
Übrigens stellt eine sehr häufige Optimierung keine höheren Anforderungen an das Marktverhalten als eine weniger häufige Optimierung, aber vielleicht ist es die Mühe nicht wert. Mein erster Gedanke war, dass ich, wenn die Parameter meines aktuellen Systems durch das Verhalten des Marktes in einem bestimmten Zeitraum in der Vergangenheit beeinflusst werden, möchte, dass dieser Zeitraum so aktuell wie möglich ist. Dies lässt sich durch eine sehr häufige Re-Optimierung erreichen. Wenn Sie z. B. jede Woche eine Neuoptimierung mit Daten aus einem Jahr vornehmen, verwenden Sie immer so gut wie die aktuellsten Daten, aber wenn Sie alle drei Monate eine Neuoptimierung vornehmen, verwenden Sie manchmal einen Optimierungszeitraum, der drei Monate alt ist. Ich glaube jedoch, dass der Unterschied in der Leistung aus mehreren Gründen sehr gering sein dürfte. Erstens gibt es eine große Überschneidung zwischen dem letzten Jahr und dem Jahr, das 3 Monate zurückliegt - tatsächlich sind 3/4 der Daten identisch. Zweitens ist die Optimierung ein sehr ungenauer Prozess. Ein großer Teil des Unterschieds zwischen den Ergebnissen einer Optimierung im letzten Jahr und dem Jahr, das drei Monate zurückliegt, ist wahrscheinlich eher auf Zufall zurückzuführen als auf einen signifikanten Unterschied zwischen den Merkmalen des Marktes in den beiden Zeiträumen. Drittens ändern sich die Erwartungen an die Merkmale des Marktes, deren Veränderungen durch die Optimierung erfasst werden könnten, wahrscheinlich langsam im Laufe der Zeit. Viertens sind die Korrelationen zwischen den Merkmalen, durch die unsere Optimierung beeinflusst wird, und den Merkmalen der Daten außerhalb der Stichprobe recht gering, was die Auswirkungen auf die Ergebnisse weiter verwässert. Und schließlich erklärt das Merkmal des Marktes, dessen Veränderungen wir abzufangen versuchen, nur einen Teil der Ergebnisse des Systems auf den Daten aus der Stichprobe. Die Folge ist, dass der Unterschied in der Leistung wahrscheinlich sehr gering ist. Es wäre gut, dies anhand eines realen Beispiels wissenschaftlich zu testen und die statistischen Unterschiede in der Leistung zu untersuchen, aber es müsste ein ziemlich großer Test sein, um die zufälligen Schwankungen in den Ergebnissen zu reduzieren, und ein sehr großer Test, um eine kleine Verbesserung aufgrund einer sehr häufigen Re-Optimierung zu erkennen, IMO.
> NeuroNets könnten DAS Ding sein
Ich verstehe die Aufregung um NN, aber ich habe immer gedacht, dass wir, da das Training und die Umschulung aus... historischen Daten stammen, nur die gleiche alte Schleife durchlaufen, aber mit mehr CPU-Zyklen...
-BB-
dieselbe alte Schleife, aber mit mehr CPU-Zyklen...
Ja, ich irgendwie teilen das gleiche Gefühl, aber denken glückliche Tughts %:)
Nun, ich hoffe, dass das NN meinen Systementwicklungsprozess besser beherrscht als ich. Damit meine ich den Prozess, aus einem fehlgeschlagenen Weg zu lernen und eine andere Route zu versuchen.
Ein paar Gedanken dazu. Historische Daten sind historische Daten, aber sie sind so ziemlich alles, was wir haben :-) NNs haben einen gewissen Nimbus, aber eigentlich sind sie eine Art Regressionsmaschine. Damit meine ich, dass ein NN eine Klasse von Funktionen zwischen seinen Eingängen und seinen Ausgängen kodieren kann, und der Trainingsprozess beinhaltet die Bestimmung der freien Parameter der Funktionen, um sie an den Trainingssatz anzupassen.
Die Frage der historischen Daten erinnert mich an eines meiner liebsten unsinnigen Handelsdogmen: "Indikatoren hinken, der Preis nicht". Der aktuelle Kurs hinkt nicht hinterher, das stimmt, aber versuchen Sie einmal, nur mit dem aktuellen Kurs zu handeln und alle anderen zu ignorieren (1,41665 - wollen Sie kaufen oder verkaufen? Keine anderen Informationen verfügbar). Frühere Kurse hinken ganz offensichtlich. Haben sie einen geringeren Rückstand als Indikatoren? Nun, nehmen wir an, Sie haben eine Reihe von SMAs mit der Länge 1, 2, 3 usw. Die ersten N von ihnen bestimmen die letzten N Kurse. Ich denke, das bedeutet, dass die SMAs nicht mehr hinterherhinken als der Preis. Jemand, der diesem populären Dogma anhängt, wird glauben, dass, wenn man über die Unterstützung spricht, die durch ein Preisextrem entsteht, das N Balken zurückliegt, dies ein Beispiel dafür ist, dass der Preis nicht hinterherhinkt, aber wenn man über die Beziehung des Preises zu einem SMA der Länge N spricht, wäre dies ein nachlaufender Indikator. Amüsant.
Es ist 1,41665 - wollen Sie kaufen oder verkaufen?
Wow, das ist ziemlich gut, so habe ich noch nie darüber gelehrt. Mann, ich mag diesen Kerl sogar noch mehr, er bringt mich zum Nachdenken. Erlauben Sie mir, die Liste um mein Dogma zu erweitern. Rsi, Macd, CCi, Adx, Sma oder was auch immer Ihr Lieblingsindikator 100 Punkte in die Aufwärtsrichtung bewegt hat, wollen Sie kaufen oder verkaufen?