Gama de optimización - página 6
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Hola a todos.
Me gustaría hacer una pregunta sobre el rango de datos utilizado para optimizar los EAs. Es decir, en qué plazos elegir qué rangos. Por ejemplo, para el H1, ¿es suficiente optimizar el Asesor Experto sobre un mes, tres meses o un año de datos? Me gustaría ver estos valores para diferentes plazos y al menos una breve justificación de la elección. Muchas gracias.
Siento que no estaba hablando de lo mismo :(((
... Significa que sus parámetros óptimos deben cambiar de forma lenta y uniforme para que usted gane dinero, utilizando parámetros ajustados al historial más cercano. O incluso para dejar de operar a tiempo, si el mercado no se ajusta a su sistema. Para ello, hay que saber qué parámetros tiene sentido optimizar y dentro de qué límites, así como los criterios de abandono del sistema (por ejemplo, si no hay valores óptimos dentro de las zonas predeterminadas durante el periodo de optimización).
Esa es la cuestión, NO funcionará - se supone que los parámetros óptimos cambian lentamente, el mercado NO es estacionario, y en cualquier momento
Estos parámetros y sus límites pueden cambiar drásticamente).
Esa es la cuestión, NO funcionará - se supone que los parámetros óptimos cambian lentamente, el mercado NO es estacionario, y en cualquier momento
Estos parámetros y sus límites pueden cambiar drásticamente).
esa es la cuestión :)))
Esa es la parte complicada, NO funcionará - se supone que los parámetros óptimos cambian lentamente, el mercado NO es estacionario, y en cualquier momento
estos parámetros y sus límites pueden cambiar drásticamente :-o)
Para ello, existen criterios de abandono del sistema y, en la mayoría de los casos, esto puede hacerse antes de que se exprese en el patrimonio. Además, nadie prohíbe operar sólo con largos si los cortos no funcionan y viceversa ;) Todo esto puede hacerse a su debido tiempo si no se toman decisiones basadas únicamente en la evolución de la renta variable sobre los parámetros negociados.
Últimamente he intentado utilizar algún tipo de coeficiente de estabilidad.
Por ejemplo, la optimización durante un año, luego se cuenta para cada mes el coeficiente de crecimiento (aumento de la DEPO por mes). Se calcula el coeficiente máximo y mínimo. Su relación se denomina coeficiente de estabilidad. Si tiende a uno, entonces es la variante ideal. El coeficiente mínimo también debe ser mayor que uno. Todos los parámetros se guardan en el archivo. No tengo tiempo para hacer todo esto de forma decente. Quiero publicarlo en mi foro.
Últimamente he intentado utilizar algún tipo de coeficiente de estabilidad.
Por ejemplo, la optimización durante un año, luego se cuenta para cada mes el coeficiente de crecimiento (aumento de la DEPO por mes). Se calcula el coeficiente máximo y mínimo. Su relación se denomina coeficiente de estabilidad. Si tiende a uno, entonces es la variante ideal. El coeficiente mínimo también debe ser mayor que uno. Todos los parámetros se guardan en el archivo. No tengo tiempo para hacer todo esto de forma decente. Quiero publicarlo en mi foro.
En mi opinión, el inconveniente está en los intervalos de tiempo fijos: mes, año. Por esta razón estoy de acuerdo con Neutron - para comparar los parámetros debemos utilizar un número fijo de operaciones y entonces usted puede calcular no sólo el aumento de DEPO (beneficio), sino también el beneficio / riesgo mediante la comparación, por ejemplo, el factor de beneficio.
En mi opinión, la desventaja está en los plazos fijos: mes, año. En este sentido estoy de acuerdo con Neutron - para comparar los índices en un número fijo de operaciones y entonces usted puede contar no sólo el aumento de DEPO (beneficio), sino también el beneficio / riesgo, comparando por ejemplo el factor de beneficio.
El sistema siempre puede mejorarse. Si tuviéramos criterio.
........Siempre que haya criterios.
De eso se trata :), de que cada uno ajuste su criterio por sí mismo, incluso después de leer un "gran libro de optimización"......... SIN RESPUESTAS A TODAS LAS PREGUNTAS..... en algún lugar y alguien trabaja, en algún lugar no..... etc. etc.....
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Desgraciadamente no tengo un aparato estadístico-matemático que me permita calcular todo esto, pero tampoco creo que sirva de nada, hay demasiadas opciones.....
En general, si se echa un vistazo al optimizador del Probador de Estrategias, está claro que no se diferencia de la Red Neural. En efecto, tenemos una cierta cantidad de parámetros personalizables, un cierto número de indicadores utilizados y una salida que nos señala la apertura de una posición a Largo o a Corto. Por regla general, el número de parámetros ajustables es el mismo que el número de indicadores (entradas), es una variante del perseptrón clásico de una capa. Pero no lo sabemos y, sin embargo, lo utilizamos activamente en el comercio. Y sería útil conocer mejor el aparato que se utiliza cuando se trabaja con NS, lo que permitiría evitar los errores estándar y el comportamiento subóptimo en la optimización de los parámetros. Por ejemplo de esto se deduce inmediatamente la limitación del probador de estrategias, ya que el persepron de una sola capa no es un aproximador óptimo y por lo tanto en principio es imposible obtener el mejor resultado para el MTS en términos de rentabilidad de la ST en esta formulación.
Para el NS estamos obteniendo el número óptimo de parámetros de ajuste para una longitud de historia predeterminada, no tenerlo en cuenta lleva al efecto de sobreoptimización de los parámetros (ya lo mencioné anteriormente). De ahí surgen todos los problemas de que el probador memorice el historial y pierda los depósitos durante las pruebas a posteriori. Además, si tenemos en cuenta que el perseptrón de dos capas es un aproximador universal, entonces cualquier TS con cualquier enlace astuto entre los indicadores utilizados (uno con multiplicación, división, etc.) puede reducirse a la suma ponderada de los mismos indicadores sin perder potencia, y esta es la arquitectura clásica de NS y podemos utilizar el método más eficaz de optimización de parámetros en el mundo - el método de propagación de errores hacia atrás. Obviamente, es órdenes de magnitud más rápido que una simple fuerza bruta e incluso que el algoritmo genético utilizado en el probador. Además, no hay nada difícil en esa transferencia a una nueva arquitectura, sólo hay que tomar la suma de las señales de los indicadores y encontrar los pesos óptimos.
Lo que quiero decir es lo siguiente: todos somos muy escépticos con respecto a la Inteligencia Artificial y todo lo relacionado con ella, especialmente con la NS, pero no nos damos cuenta de que explotamos esta área de conocimiento implícitamente en cada paso - ¡optimización en un probador de estrategias! Explotamos esta zona de la forma más subóptima: a tientas. De ahí que a menudo se quiera descartar los pases "malos" en una serie de pruebas, etc. En realidad, el mundo es más sencillo y no hay nada que hacer, pero sólo hay que conocer el área de aplicabilidad del método y sus limitaciones.