Un único indicador de calidad para la estrategia - página 7
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Para comparar las dos estrategias, incluso un 60% de ajuste del mercado sería suficiente para decantarse por una u otra. Sólo tendrá que aumentar el tamaño de la muestra.
Para el trabajo en código real, la precisión disponible del 95% de la simulación del entorno a 1m es muy buena . Y un historial de garrapatas dará todo el 99% .Muchos modelos científicos y prácticos del entorno no pueden presumir de tal precisión .
Y no veo ninguna razón para creer que el método automático de creación de estrategias sea de algún modo milagrosamente diferente del manual en cuanto a la dependencia de la calidad del historial.
Si el historial es malo, es malo para todos los Asesores Expertos.
En otras palabras, la cuestión de la elección del entorno no está directamente relacionada con los criterios de evaluación del sistema.
"No veo ninguna razón para creer que el método automático de creación de estrategias sea de algún modo milagrosamente diferente del manual en cuanto a la dependencia de la calidad de la historia". - Una búsqueda automática puede encontrar una "estrategia" que explote las características técnicas (defectos) del propio probador combinadas con la calidad de los datos históricos. Parece que no te has encontrado con ese problema)). He aquí un ejemplo ilustrativo:
Supongamos que se utilizan datos históricos de formato OHLC, no se modelan los ticks, no se utilizan periodos más pequeños, se calculan las condiciones de entrada/salida del mercado en cada llegada de valor O, H, L o C.
En la figura:
Como (O-L) + (H - C) < (H - O) + (C-L), el probador simula los movimientos del mercado utilizando valores en la secuencia mostrada en la figura, lo cual es bastante lógico.
Como resultado, resulta que en el momento indicado por la línea roja, los dos valores Open y Low (para la estrategia será Close) contendrán información sobre el "futuro".
Esta es la regla de la "toma de beneficios":
si (Open[0] - Close[0])> X y (High[0] == Open[0]), entonces compra, donde X es algún valor que sobrepasa el spread.
¡¡¡Tenga en cuenta que en este momento los valores OHLC de la estrategia coincidirán con los valores OOLL de los datos históricos!!!
Se muestra el defecto del probador y la mala calidad del historial.
Muestra el defecto del probador y la mala calidad de la historia.
Eso es lo que quiere decir el futuro. Este fenómeno se conoce desde hace mucho tiempo. Recuerdo que hace unos tres años hubo incluso un artículo sobre el estudio de las consecuencias de la toma de beneficios en base a un EA con esta característica. La ganancia fue generada por este EA sin ninguna pausa.
Pero, ¿cuál es la probabilidad de que la estrategia aprenda a atrapar esta ficha por sí misma e incluso teniendo en cuenta el diferencial si no le enseñas a hacerlo? Me parece insignificante.
Por supuesto, dentro de una vela el precio puede ir y venir a su antojo. Eso es lo que crea esos errores del 5-10% en la prueba a partir de la real. Quiero decir que no es crítico para comparar las estrategias en un examen porque de todas formas todos estarán en las mismas condiciones.
Y me refiero a que si crees que es crítico, entonces toma el historial de ticks reales, sacrificando la velocidad.
Es decir, todo ello carece de importancia en comparación con el método de prueba que se va a utilizar.
Hubo momentos en los que el sistema encontró una "estrategia" que en unas 150 operaciones tuvo unas 15 operaciones perdedoras, y esto en una parcela no optimizada. De alguna manera, hay poca confianza en estos resultados.
¿Dispararos?
Estamos hablando de dos cosas diferentes.
1.Conozco su ejemplo desde hace tiempo. En mi opinión, la probabilidad de una creación accidental durante la "evolución" es insignificante. Si todavía tiene miedo de estos y otros trucos similares "no relacionados con el precio", sólo tiene que hacer una comprobación del historial de ticks con un diferencial plausible, y todo se revelará de inmediato. Sólo hay que cambiar el tipo de prueba en el archivo ini a veces.
Las plantillas de generación de reglas, en mi opinión, para que no haya contratiempos, deberían funcionar con un nivel suficientemente alto de generalización de estas reglas y de compatibilidad de bloques. Y entonces el propio usuario puede establecer estas dependencias y los elementos con los que el generador tiene que trabajar.
2. Si el generador contiene una selección de estrategias basada en pruebas, entonces el volking forward es un MUST. Además, simplificará drásticamente el criterio de selección.
Estamos hablando de dos cosas diferentes.
1.Hace tiempo que conozco su ejemplo. Mi opinión es que la probabilidad de creación accidental de algo así en el curso de la "evolución" es insignificante. Si todavía tiene miedo de estos y otros trucos similares "no relacionados con el precio" - simplemente haga una prueba de control en un historial de ticks con un spread plausible - y todo se revelará inmediatamente. Sólo hay que cambiar el tipo de prueba en el archivo ini a veces.
Las plantillas de generación de reglas, en mi opinión, para que no haya contratiempos, deberían funcionar con un nivel suficientemente alto de generalización de estas reglas y de compatibilidad de bloques. Y entonces el propio usuario puede establecer estas dependencias y los elementos con los que el generador tiene que trabajar.
2. Si el generador contiene una selección de estrategias basada en pruebas, entonces el volking forward es un MUST. Además, simplificará drásticamente el criterio de selección.
Probablemente sí).
¿Cuáles cree que deberían ser las normas? Sólo me pregunto cómo ves el problema.
Sugiero esta opción.
Esta evaluación es adecuada para las estrategias que tienen las siguientes características/limitaciones:
El beneficio y la reducción se representan como la relación entre sus respectivos valores y el riesgo/stop loss fijado.
Los principales indicadores de rendimiento de la estrategia se toman y se transforman como se muestra en la figura siguiente, el orden de las fórmulas corresponde al orden de los indicadores en el título.
En el gráfico también está la complejidad de la estrategia, no se puede utilizar, lo necesitaba.
La volatilidad muestra la suma de las desviaciones máximas de los valores de la renta variable respecto a la línea de regresión en los valores correspondientes, gráficamente es así:
La volatilidad es la suma de los valores absolutos de A B, es decir, A+||B|
También existe un valor de rentabilidad ligeramente modificado que se calcula como sigue
Rentabilidad=(beneficio total + 1)/(pérdida total + 1)
Se transforma de la siguiente manera:
Como la rentabilidad no es muy útil con un número reducido de operaciones, hacemos lo siguiente:
el gráfico anterior muestra cómo se calculará el valor de la rentabilidad en función del número de operaciones.
A continuación, volvemos a modificar la rentabilidad (según su importancia en función del número de operaciones) mediante la siguiente fórmula
Rentabilidad = 1 + Rentabilidad * Significado - Significado
A continuación se multiplican todos los valores obtenidos de beneficio, drawdown, número de operaciones, volatilidad y rentabilidad (de la última fórmula), como resultado obtenemos un único coeficiente que refleja la calidad general de la estrategia basada en la negociación en un determinado periodo de tiempo.
Valores de ratio:
0 - despiadadamente terrible)
0,3 - malo
~0,8 - bueno
>1 - muy bueno
Aquí están los resultados de la evaluación de esta manera:
Aquí este factor se representa como coeficiente Z, puede evaluar los conjuntos de entrenamiento (línea verde) y de prueba (línea púrpura).
Un buen resultado para la línea verde de la equidad (0,993) y la línea púrpura inferior (0,5714)
Para la línea púrpura es ligeramente mejor que mala, la rentabilidad es de 1,447
Ejemplos de malos resultados.