Mecanización de la selección óptima de parámetros. Encontrar un denominador común.

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Buenos días! Estoy convencido de que todos los constructores de MTS (o la gran mayoría de los constructores) se han planteado la siguiente pregunta: ¿cuáles son exactamente los resultados del Optimizer Optimal? Por supuesto, este tema se ha tocado en el foro muchas veces... y reglas simples como: mayor rentabilidad, menor drawdown, curva de balance suave... se han memorizado como una tabla de multiplicar. Sin embargo, no hubo una formalización clara de los criterios de selección y, lo que es más importante, ningún análisis de su peso comparativo... Es decir, por supuesto, las tablas y su posterior procesamiento con MS Office es comprensible, accesible, pero por desgracia no es eficaz, en cualquier caso con respecto a los "resultados"/"costes de tiempo". Supongamos que tiene cien o dos "conjuntos de resultados" y probablemente no merezca la pena intentarlo, pero si tiene cien o dos mil conjuntos... ¿Sientes la diferencia? Y si además tienes en cuenta las peculiaridades del probador... Por lo tanto, propongo discutir la "optimización de la optimización" y elaborar algún coeficiente común (en la medida de lo posible) para estimar la bondad del conjunto de parámetros de optimización para cualquier MTS.
 

Si este hilo se convierte en una digna continuación y encuentra respuestas a las preguntas aquí planteadas, me alegraría mucho.

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Moderadores: Señores, les pido que tomen este hilo bajo un control especial, y que pongan fin inmediatamente a cualquier intento de hundirlo en la inundación.

A los miembros de la comunidad: Colegas, les pido que hablen sobre el fondo. Para la comunicación y la aclaración de las relaciones en el foro es en privado.

 
Si imaginamos que la "calidad del conjunto"=(beneficio/(tiempo*depo))*K - entonces esta misma "K" (KPI si se quiere) ayudará a simplificar significativamente el análisis de los resultados de la optimización (y sólo mecanizarlo) y probablemente en el futuro permitirá comparar diferentes MTS objetivamente...
 
lasso:

a las cuestiones planteadas aquí, me encantaría.

Desde entonces, me he vuelto muy versado en estos temas). No me consuela nada, cada clase de ST tiene su propio criterio por ensayo y error, teniendo en cuenta las características del ST. No puedo usar los universales, funcionan aquí y no allí... Creo que hay una gran diferencia entre el pipsator y el sistema inverso. Y no se pueden medir con una sola vara.
 
Si no se traza una línea clara entre la optimización y los retoques, puede olvidarse enseguida de los objetivos de la rama.
 
Mischek:
Si no se traza una línea clara entre la optimización y los retoques, puede olvidarse enseguida de los objetivos de la rama.
¿Existe tal límite?)
 
OnGoing:
¿Hay un límite?)


1 No importa, sólo que si no se marca el límite, la rama se llamará en realidad - "Mecanización de la selección de parámetros de ajuste óptimo".

2 Por supuesto que sí. Puedes maldecir el enunciado durante mucho tiempo, mucho tiempo, pero si no superas esta parte del camino, la rama se llamará en realidad: "Mecanización de la selección de parámetros de ajuste óptimo".

 
Mischek:
Si no se traza una línea clara entre la optimización y los retoques, puede olvidarse enseguida de los objetivos de la rama.

Supongamos que no necesitamos distinguir nada... sólo suponer... :))) que tenemos que medir la longitud de una boa constrictor... no en loros o monos, sino en una vara de medir "común"...
 
imho, un tremendo lío de pensamientos del escritor.
Lo primero es lo primero:
1. El criterio es una condición necesaria y suficiente; siempre lo es.
2. El criterio está totalmente determinado por el objetivo de optimización.
3. El objetivo es estimar la calidad del conjunto, o la adecuación del conjunto de parámetros de optimización, o comparar diferentes MTS...
4. ¿qué va a pasar después?
 
Le0n:

Supongamos que no necesitamos delimitar nada... sólo suponer... :))) que tenemos que medir la longitud de la boa constrictor... no en loros o monos, sino en alguna vara de medir "común"...

Estoy de acuerdo en asumirlo. Pero para no retroceder, necesito conocer las condiciones para asumirlo. Por ejemplo, el encaje no existe en la naturaleza. Todo es optimización. DE ACUERDO.

Ahora tenemos que entender qué se esconde detrás de "la bondad del conjunto de parámetros de optimización"?

 
Mischek:
Si no se distingue claramente entre la optimización y la adaptación, se pueden olvidar enseguida los objetivos de la rama.

Copiado del hilo ¿Dónde está la línea entre el ajuste y los patrones reales?

Creo que este es el límite.

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El criterio (o la línea) que se busca en este hilo no debe depender del tipo de ST.

He citado esta ST sólo como un ejemplo fácil de entender para todos.

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Bien. Planteemos un problema desde la dirección opuesta:

Necesita cualquier TS disponible por cualquier optimización en el probador (incluso la más severa sobreoptimización) finalmente producir los siguientes resultados:

1) Número de transacciones en 1 año al menos 250-300.

2) expectativa matemática de al menos dos diferenciales.

3) Que el factor de recuperación sea igual a cuatro (mínimo).

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¿Quién puede presentar un informe de pruebas con estos resultados?

Inmediatamente veo un bosque de manos...

Ah, sí, lo había olvidado por completo:

4) Rango de pruebas todo el historial disponible desde 1999 hasta el 12.2010 (12 años)

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Si alguien puede mostrar algo así,

se agradecería.

PS Y probablemente sorprendido. ))
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