Optimización y pruebas fuera de la muestra. - página 2

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leonid553:

A la luz de lo anterior, veo el siguiente camino :

Para construir un simple Asesor Experto adicional, - y cargar todos los conjuntos de parámetros obtenidos en él después de la primera optimización.

Cada conjunto tendrá su propio índice. Y entonces simplemente insertamos este EA adicional en el probador en lugar del primero y lo optimizamos fuera de la muestra, ¡y el parámetro de optimización será el NÚMERO LOCAL de conjuntos insertados!

Puede ser un poco complicado, pero es mucho mejor que hacerlo manualmente fuera de muestra...

Sólo hay que tener en cuenta la versatilidad de este complemento.

La idea es interesante. Como variante de implementación: el Asesor Experto en deinitañade sus parámetros y el criterio de optimización al archivo destinado a la escritura. Una vez finalizada la optimización, el script ordena los datos del archivo por criterio de optimización, mantiene el número de conjuntos de parámetros mejores y los escribe en el archivo de sólo lectura. Cuando se lanza la optimización, el Asesor Experto en el init lee este archivo, etc. En otras palabras, no necesitas un EA adicional, sino un script adicional.
 
FION:
leonid553:

A la luz de lo anterior, así es como lo vemos hasta ahora: ....

Creo que no funcionará tan fácilmente, para cada parámetro optimizado habrá varios extremos identificados cuando se vinculen a otros parámetros . Es posible encontrar una solución si estos extremos se introducen en la entrada de la red neuronal.

En este último caso sólo optimizamos el número, ¡nada más!

Y sólo conseguir lo que necesitamos. ¿O he entendido mal tu mensaje?

 
Chicos, hace tiempo que lo tengo todo funcionando.
Pero bajo TradeStation, y no de forma gratuita ... :))
No veo ningún sentido en hacerlo bajo MT, no estamos acostumbrados a pagar por el trabajo.
 
Mak:
Chicos, hace tiempo que lo tengo todo funcionando.
Pero bajo TradeStation, y no de forma gratuita ... :))
No veo ningún sentido en hacerlo bajo MT, no estamos acostumbrados a pagar por el trabajo.


Yo también casi he terminado )))) Y no tiene que incrustar nada en el Asesor Experto - el programador recibe un archivo con un conjunto de parámetros
 
Esto lo implementé en MT4 hace mucho tiempo.
Realmente permite estimar con sobriedad las perspectivas de los distintos sistemas,
Y deshacerse de las ilusiones causadas por la sobreoptimización.
Tras esta segunda optimización, sólo nos quedan las vAriAs que han dado beneficios fuera de la muestra. <br / translate="no"> ¡Como resultado, idealmente, obtenemos "parámetros ideales" para seguir trabajando y probando en línea!

Aunque parezca extraño, los parámetros que tienen un beneficio fuera de la muestra no siempre son rentables. También son necesarios otros criterios de selección.
 
Integer, ¿te refieres a un comando como 
terminal.exe "\tester\MyTests\MACDTest.ini"
en un bucle con el propio archivo de parámetros .set, que también necesita ser actualizado de alguna manera (si queremos ejecutar, digamos, 1000 pruebas con diferentes genes)?
 
Mathemat:
Integer, ¿te refieres a un comando como 
terminal.exe "\tester\MyTests\MACDTest.ini"
en un bucle con el propio archivo de parámetros .set, que también necesita ser actualizado de alguna manera?


Más o menos. Un programa externo crea un archivo .set, ejecuta el terminal, supervisa el proceso, luego lanza un nuevo archivo .set, ejecuta el terminal de nuevo para probar, analiza el informe después de cada prueba...
 
Bien, la idea general está clara. Bien, entonces la última pregunta a todos los que han puesto en marcha este proyecto (es decir, Belford, Mak, Integer): ¿merece la pena? Por supuesto, es bueno tener un "optimizador" que no sólo hace ajuste de curvas (como metaquote) sino que también intenta probar la estrategia en datos fuera de la muestra, pero ¿realmente merece una puntuación más alta que el optimizador MQ (que también es bueno, pero sólo como ajustador de curvas)?
 
Mathemat:
Bien, la idea general está clara. Bien, entonces la última pregunta a todos los que han puesto en marcha este proyecto (es decir, Belford, Mak, Integer): ¿merece la pena? Por supuesto, es bueno tener un "optimizador" que no sólo hace ajuste de curvas (como metaquote) sino que también intenta probar la estrategia en datos fuera de la muestra, pero ¿realmente merece una puntuación más alta que el optimizador MQ (que también es bueno, pero sólo como ajustador de curvas)?

Todo es bueno para el hogar. No tiene sentido comparar con MQ, porque este programa no se prueba a sí mismo, sólo ejecuta un probador
 
leonid553:
FION:
leonid553:

A la luz de todo esto, así es como lo vemos hasta ahora: ....

Creo que no será fácil, para cada parámetro optimizado en conexión con otros parámetros se detectarán varios extremos. Puede ser posible encontrar una solución si estos extremos se introducen en la entrada .

En este último caso sólo optimizamos el número, ¡nada más!

Y sólo conseguimos lo que necesitamos. ¿O he entendido mal tu mensaje?

Me refería a identificar la mejor combinación de todos los parámetros sin elegirlos por la equidad o el drawdown o la rentabilidad. La experiencia demuestra que la optimización por un solo criterio no siempre encuentra la mejor combinación, por lo que una red neuronal basada en el análisis multivariante puede dar buenos resultados.
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