Optimización vs. Encaje en la historia - página 4
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Parece ser el caso si se utilizan TP y SL
De hecho, da igual, existe el concepto de sobreestadía, sí con esto puedes hacer bastante tiempo, pero al final pierdes. Pero esto sigue siendo una forma más o menos razonable.
La optimización y la adaptación son una misma cosa.
Si existen dos palabras, tendrán significados diferentes.
El ajuste puede describirse como la selección de los mejores parámetros de la historia para obtener una bella imagen.
La optimización es la selección de los parámetros óptimos para su uso posterior.
Las palabras parecen ser ligeramente diferentes, pero el significado puede ser distinto.
¿Cuál es la diferencia fundamental entre estos conceptos?
Cuando optimizaba, elegía la opción con el extremo más amplio (no sé cómo llamarlo). Es decir, digamos que tenemos el ancho de la ventana de análisis, en la que hay una ganancia entre 40 y 150 barras. Y hay un valor máximo en alguna parte. Seleccioné el ancho de la ventana de análisis en un punto intermedio, por ejemplo en 95 barras. No importa que no sea el mayor beneficio, pero el sistema es estable en una amplia gama de parámetros. Si algunos de los parámetros del mercado desaparecen, hay una reserva a la que pueden acudir. En general, esto proporciona estabilidad en la cuenta real. Si la ventana (rango de parámetros) es demasiado estrecha, no tomé estos ajustes. Pero aún así, se trata de un ajuste para una determinada gama con la esperanza de que se mantengan los parámetros del mercado. La segunda forma: la optimicé durante 2 años, y la probé 10 años después. Si el algoritmo era estable, creía que el patrón era estable. Pero de nuevo también se ajusta a una serie desconocida pero al menos puedo decir que la regularidad es estable.
Ahora he decidido abandonar la optimización por completo. Tomar algún patrón conocido y rastrear los parámetros de mercado conocidos que afectan al beneficio basándose en este patrón y predecir los cambios futuros de los parámetros de mercado. Este enfoque ha resultado ser mucho más estable y versátil.
Por ejemplo, una estrategia sencilla. Si el mercado está en tendencia, debemos tomar un beneficio largo y un stop loss corto, y si el mercado está plano, debemos tomar un stop loss largo y un beneficio corto. De este modo, siempre estaremos en beneficios con cierta probabilidad. Lo único que queda por hacer es vigilar el estado actual del mercado y predecir cuándo será tendencial o plano. Por supuesto que hay muchas preguntas aquí))) lo que es una tendencia y lo que es un piso, pero estos son detalles que se han resuelto.
Y creo que la variante con la optimización y el aprendizaje basado en el comportamiento pasado de una serie de precios es un callejón sin salida - siempre llevará a ajustarse a una serie determinada y se entrenará según alguna regularidad, cuya naturaleza desconoce, y si la naturaleza es desconocida, entonces ¿cómo puede controlarla? A menos que el algoritmo aprenda del historial para predecir los cambios en los parámetros del mercado.
Y con la optimización y el aprendizaje del comportamiento pasado de las series de precios, creo que la opción es un callejón sin salida, siempre llevará a un ajuste para una serie concreta
Todo es básicamente correcto, pero con algunos retoques...
La optimización "sobre el comportamiento pasado de las series de precios" no es algo claro...
Nosotros ("traders") desarrollamos una ESTRATEGIA ("algoritmo") - un cierto orden de acciones para obtener un beneficio.
Este algoritmo tiene ciertos parámetros. Son estos parámetros los que optimizamos, no el "comportamiento de las series de precios"...
Supongamos que optimizamos nuestros parámetros... y ganamos beneficios en alguna historia en nuestra prueba...
¿Cómo verificamos que estos parámetros PARA LA ESTRATEGIA son correctos y no un ajuste?
Hay varias opciones...
1. Ejecutar una prueba en un tramo a plazo... Ayuda, pero no siempre... La razón es sencilla: el propio par de divisas conserva ciertas propiedades, como la suavidad y la baja volatilidad... En consecuencia, estos parámetros tendrán una aplicación limitada para la ESTRATEGIA.
2. Haga la prueba en otros pares... Si los resultados le dan un beneficio, esta ESTRATEGIA es universal, y por lo tanto correcta en términos de longevidad.
P.D. Mi opinión: la segunda opción es más fiable que la primera..., ¡y puedes olvidarte de adaptarte a la historia!
Todo es básicamente correcto, pero con algunos retoques...
La optimización "sobre el comportamiento pasado de las series de precios" no es algo claro...
Nosotros ("traders") desarrollamos una ESTRATEGIA ("algoritmo") - un cierto orden de acciones para obtener un beneficio.
Este algoritmo tiene ciertos parámetros. Estos parámetros son los que optimizamos, no el "comportamiento de las series de precios"...
Supongamos que optimizamos nuestros parámetros... y ganamos beneficios en alguna historia en nuestra prueba...
¿Cómo verificamos que estos parámetros PARA LA ESTRATEGIA son correctos y no un ajuste?
Hay varias opciones...
1. Ejecutar una prueba en un tramo a plazo... Ayuda, pero no siempre... La razón es sencilla: el propio par de divisas conserva ciertas propiedades, como la suavidad y la baja volatilidad... En consecuencia, estos parámetros tendrán una aplicación limitada para la ESTRATEGIA.
2. Haga la prueba en otros pares... Si los resultados le dan un beneficio, esta ESTRATEGIA es universal, y por lo tanto correcta en términos de longevidad.
P.D. Mi opinión: la segunda opción es más fiable que la primera..., ¡y puedes olvidarte de ajustar el historial!
Sí, la segunda variante es la más correcta. Aquí hemos optimizado los parámetros del propio algoritmo, no lo hemos ajustado para el historial. En el mejor de los casos, si funciona con cualquier símbolo (al menos con otros similares, como todos los pares de divisas o todas las acciones), significa que hemos optimizado el algoritmo sin ajustes.
Pero no me gusta el forward por la sencilla razón de que si optimizamos un montón de parámetros, seguro que habrá alguno rentable. Ahora hacemos un avance y... algunos de los parámetros obtenidos anteriormente siguen siendo rentables. Es decir, optimización durante un año + prueba de avance durante un año = optimización durante 2 años. Así, cuanto más largo sea el periodo de optimización, menos rentables serán las combinaciones. Y aquí no está claro si nuestro algoritmo es rentable o lo hemos ajustado.
Sí, la segunda opción es la más correcta. Aquí hemos optimizado los parámetros del propio algoritmo, en lugar de adaptarlo al historial. En el mejor de los casos, si funciona con cualquier símbolo (al menos con los similares, como todos los pares de divisas o todas las acciones), significa que hemos optimizado el algoritmo sin ajustes.
Pero no me gusta el forward por la sencilla razón de que si optimizamos un montón de parámetros, seguro que serán rentables. Ahora hacemos un avance y... algunos de los parámetros obtenidos anteriormente siguen siendo rentables. Es decir, optimización durante un año + prueba de avance durante un año = optimización durante 2 años. Así, cuanto más largo sea el periodo de optimización, menos rentables serán las combinaciones. Y aquí no está claro si nuestro algoritmo es rentable o lo hemos ajustado.
Bueno, si lo ajustamos en un periodo de cinco años, también es suficiente para seis meses. Luego lo ajustamos de nuevo y no tenemos que cambiarlo hasta dentro de seis meses.
no es un hecho. Tengo el antiguo algoritmo optimizado con seguridad desde 2004 - 2019 para casi la mayoría de los 28 pares principales, y desde 2008-2019 para una minoría. Pero todavía hubo un caso en el AUDUSD, cuando el algoritmo falló a pesar de la optimización desde 2004. En general sí, el algoritmo es bueno, se ha utilizado durante más de 2 años en la cuenta real y ha dado beneficios consistentemente cada mes, pero no me siento cómodo cuando sé de un agujero tan grande.
Así que puede que no sea suficiente para seis meses, puede que sea suficiente para otros 10 años, o puede que sea suficiente para un mes, este es el principal problema de la adaptación, no podemos seguir el patrón porque no lo entendemos. Y si lo entendemos y podemos seguirlo, no hay necesidad de ajustar... Hay un problema propio.
El precio reacciona y depende de factores externos. Noticias, etc., etc...
Resulta que al optimizar se quiere influir en los factores externos en el futuro, para que el precio sea el deseado.
Sólo puedo desearle éxito)).
El precio reacciona y depende de factores externos. Noticias, etc., etc...
Resulta que al optimizar se quiere influir en factores externos en el futuro, para que el precio sea el deseado.
Sólo puedo desearle éxito)).