Evaluación de la eficacia de los filtros en la construcción de un ATC - página 2

[Maxim Romanov]

-Aleks-:
En realidad no, tomé ATR para los días 3 y 100 (probé 50% y 61,8% de ellos) - 100 mostró mejor, por supuesto, lo que dice más acerca de la desviación estática, pero este ATR(100) será diferente para diferentes pares, y el valor fijo de 90 pips para todos los pares resultó ser más eficaz, que me sorprendió.

Fue algo interesante de ver.

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Romanov:
Pero no se trata de añadir medias, luego añadir osciladores, comprobar cuáles no funcionan y desechar los que no funcionan.

Nadie ha hablado todavía de este enfoque, pero por principio no veo ninguna razón por la que no pueda funcionar. Si tuviera recursos suficientes comprobaría la utilidad de todos los indicadores estándar, pero no los tengo y sólo uso MAA y ATR, aunque tengo mi propio ATR que desarrollé en 2010 sin saber de la existencia de ATR...

Sin embargo, no se trata de filtros y de su enfoque de selección para la optimización, sino de cómo determinar la eficacia de un filtro mediante un método matemático (estadístico).

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Romanov:
Esto es algo interesante.

Si el 90 es más eficiente, entonces hay una suposición sobre algunos participantes globales perezosos - cuyos indicadores son simplemente los mismos en todos los pares, pero esto es una suposición, pero no he encontrado una explicación real hasta ahora.

[Maxim Romanov]

-Aleks-:

Nadie ha hablado todavía de este enfoque, pero por principio no veo ninguna razón por la que no pueda funcionar. Si tuviera recursos suficientes comprobaría la utilidad de todos los indicadores estándar, pero no los tengo y sólo uso MAA y ATR, aunque tengo mi propio ATR que desarrollé en 2010 sin saber de la existencia de ATR...

Sin embargo, no se trata de filtros y de su enfoque de selección para la optimización, sino de cómo determinar la eficacia de un filtro mediante un método matemático (estadístico).

Este enfoque puede dar buenos resultados, la enumeración de estrategias aleatorias es un tema aparte y puede dar buenos resultados, pero necesitamos una máquina para hacerlo, es demasiado tiempo.

[Maxim Romanov]

-Aleks-:
Si sobre el hecho de que 90 es más eficaz, entonces hay una suposición acerca de algunos participantes globales perezosos - cuyos indicadores son simplemente los mismos en todos los pares, sin embargo, esto es una suposición, pero no he encontrado una explicación real.

Bueno, sí, definitivamente hay peculiaridades globales que funcionan, no hay duda de ello. Siempre hay un agujero en el sistema. En realidad es una regularidad interesante. ¿Y en qué intervalo de tiempo funcionó mejor el valor estático que el dinámico y cuál fue el sistema?

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Romanov:
Este enfoque puede dar buenos resultados, el método de enumerar las estrategias aleatorias es un tema aparte y puede dar buenos resultados, pero la máquina tiene que enumerarlas, es demasiado tiempo.

Por supuesto, la máquina, el comercio manual sólo ayuda a formar una hipótesis.

Maxim Romanov:
Bueno, sí, definitivamente hay características globales que funcionan, no se puede discutir eso. Siempre hay un agujero en el sistema. En realidad es un patrón interesante. Bien, ¿en qué intervalo de tiempo funcionaron mejor los valores estáticos que los dinámicos y cuál fue el sistema?

Tomé un período de 3 años, no lo dividí menos - tal vez fue una fluctuación aleatoria, pero entonces habría sido para un par, y aquí fue para 13:

	Media						% mejor
Indicador/Filtro	MAf_Pips	MAf_3_3_3	MAf_3_4_3	MAf_3_3_3_100	MAf_3_4_100		MAf_Pips	MAf_3_3_3	MAf_3_4_3	MAf_3_3_3_100	MAf_3_4_100
Profit_procplus	70,26	65,34	65,04	67,19	67,54		38,67%	8,00%	10,67%	26,67%	16,00%
Beneficio_AVR	1349,78	454,80	72,93	1397,64	1321,24		28,85%	7,69%	7,69%	44,23%	11,54%
PV_AVR	0,54	0,49	0,49	0,54	0,53		37,50%	1,79%	10,71%	30,36%	19,64%
Coeficiente de scor.RMS_AVR	15,20	25,08	23,35	23,56	23,13		33,96%	5,66%	13,21%	28,30%	18,87%
% winnings_AVR	63,11	61,92	61,93	62,34	62,40		63,46%	5,77%	3,85%	15,38%	11,54%
Saldo mínimo de las transacciones, % Proc100	3,67	4,32	4,34	4,00	3,61		19,61%	19,61%	20,10%	21,08%	19,61%
Rentabilidad_AVR	2,44	2,33	2,38	2,42	2,40		64,15%	1,89%	11,32%	16,98%	5,66%

La "media" es un promedio de todos los pares de divisas y el "mejor %" es el porcentaje que muestra cuántos de los mejores pares de divisas hubo.

[Aleksey Vyazmikin]

Por desgracia, no puedo insertar datos desde Excel correctamente - las tablas se mueven siempre aparte....

[Aleksey Vyazmikin]

El filtro es un valor grande +- pips. La idea es no ir contra la tendencia antes de tiempo si la amplitud de la corrección es fuerte.

[Aleksey Vyazmikin]

Para evaluar la eficacia del filtrado, comparo los siguientes indicadores:

Profit_procplus - muestra el porcentaje de variantes rentables de los resultados de la optimización;

Profit_AVR - muestra el beneficio medio de los resultados de la optimización;

PV_AVR - muestra el factor de recuperación medio de los resultados de la optimización (beneficio dividido por la reducción del saldo o del capital, lo que sea mayor);

RMS_AVR - muestra la suavidad media del equilibrio de los resultados de la optimización - cuanto más bajo es el indicador, más suave es el crecimiento del equilibrio;

% wins_AVR - muestra el porcentaje medio de acuerdos positivos de los resultados de la optimización;

Saldo mínimo de las operaciones, % Proc100 - muestra el porcentaje de resultados de la optimización cuyo saldo está en la máxima reducción negativa al final del período de prueba - un depósito potencialmente agotado;

Rentabilidad_AVR - muestra la rentabilidad media de los resultados de la optimización.

Más arriba he puesto una tabla con los datos obtenidos pero dudo que estas cifras puedan ser igualmente comparadas, es decir, dudo que la variante "MAf_3_3_100" tenga el mayor valor del indicador "Profit_AVR" que sea mejor que "MAf_Pips" o igual valor del indicador "Profit_procplus".

Inicialmente decidí utilizar un enfoque sencillo: encontrar los mejores valores para cada indicador y ver qué opción de filtro daba el mejor rendimiento global, los resultados se otorgaron un punto por cada mejor indicador. Del mismo modo, utilicé una tabla expresada en porcentaje, que muestra qué variante de filtro dio los mejores resultados teniendo en cuenta las estadísticas de cada par de divisas. Después combiné las dos tablas y calculé el número de puntos, la variante con mayor número de puntos fue reconocida como la mejor variante de filtro.

Sin embargo, este enfoque tiene una serie de inconvenientes, dos de los cuales son obvios:

1. no tiene en cuenta la importancia relativa de un indicador con respecto a otros, es decir, una diferencia del 1 por ciento y del 10 por ciento se trata igual

2. no tiene en cuenta la importancia de los indicadores - profit_AVR es equivalente a profit_procplus, pero ¿es realmente así?

Compro el primer defecto calculando la desviación del valor de la media para lo peor - cuantas más desviaciones para cada indicador, mayor es la posibilidad de exclusión de la selección.

Para resolver el segundo inconveniente decidí utilizar ponderaciones, pero hay una cuestión de cómo distribuirlas - tomo coeficientes de 1 a 7 - determino qué indicador es el más significativo y ya no doy un punto para el mejor indicador, sino un punto multiplicado por el coeficiente.

¿Cuáles crees que son los indicadores más significativos de los que he dado arriba, qué pesos hay que darles?

¿Estoy describiendo mi enfoque de la selección de filtros con claridad, o necesito algunos datos de fondo para darle sentido?

[Aleksey Vyazmikin]

Como no hay comentarios después del último post, hay dos supuestos: el tema no es interesante o no entiendo de qué estoy escribiendo. Así que decidí publicar un ejemplo en vivo en un archivo, que muestra cómo se comparan los datos y se eligen las mejores opciones.

Me alegrará que se desarrolle el tema.