L'essence de l'optimisation
Pour quels types de stratégies l'optimisation a-t-elle un sens ?
Pour tous ceux qui ont des paramètres numériques.
Pour tous ceux qui ont des paramètres numériques.
la vérité parle, mec. brièvement et clairement. les paramètres sont une bande infantile de numéros paresseux. ils manquent de discipline et d'ordre. c'est pourquoi ils sont envoyés dans le chaudron de l'optimisation pour apprendre où est leur place.
Hmmm, je le pensais aussi, mais dernièrement, j'ai eu des doutes et la "vérité" m'a échappé.
Je ne veux pas produire trop de "lettres", je vais essayer un exemple.
Par exemple : entrée aléatoire, TP et SL.
Optimisons le TP et le SL.
Pour simplifier, nous pouvons fixer la proportion deTP / SL et optimiser un paramètre (leur multiplicateur).
Le résultat d'une telle optimisation a-t-il un sens logique ou pratique, et l'essentiel est de savoir POURQUOI ?
De quoi dépend-il ?
Hmmm, je le pensais aussi, mais dernièrement, j'ai eu des doutes et la "vérité" m'a échappé.
Je ne veux pas produire trop de "lettres", je vais essayer un exemple.
Par exemple : entrée aléatoire, TP et SL.
Optimisons le TP et le SL.
Pour simplifier, nous pouvons fixer la proportion deTP / SL et optimiser un paramètre (leur multiplicateur).
Le résultat d'une telle optimisation a-t-il un sens logique ou pratique, et l'essentiel est de savoir POURQUOI ?
De quoi dépend-il ?
Pour quels types de stratégies l'optimisation a-t-elle un sens ?
De plus, les résultats du scalper dans le testeur dépendent des modes de test : mode normal, avec délai aléatoire, tous les ticks, OHLC sur M1.
Cette optimisation n'a aucun sens logique ou pratique, uniquement parce que l'entrée est aléatoire.....
C'est ce que je veux dire. Il s'avère que l'optimisation n'a pas de sens pour toutes les stratégies avec des paramètres numériques.
Poursuivons notre raisonnement.
Si ce n'est pas pour tous, alors pour quelles stratégies cela a-t-il un sens et pour lesquelles cela n'en a pas ? Peut-on non seulement énumérer toutes les variantes possibles de stratégies ou leurs caractéristiques techniques de bas niveau, mais aussi les généraliser en un nombre raisonnable de catégories ?
Ainsi, la première propriété énoncée qui nivelle le sens de l'optimisation est le caractère aléatoire de l'entrée. Pourquoi en est-il ainsi ? Techniquement, l'entrée et la sortie ont un effet égal sur le MO du bénéfice de chaque transaction, c'est-à-dire qu'en cas d'entrée aléatoire et de sortie de qualité, le MO du bénéfice de la transaction est environ deux fois plus faible qu'en cas d'entrée et de sortie de qualité. Mais la constante TP\SL , comme il est clair, ne prétend pas être une sortie "qualitative", bien qu'il soit possible d'en sélectionner une "belle" avec des rendements acceptables et d'autres statistiques par l'optimisation même de cette manière.
Quel est le problème ? Posons une question plus générale : comment la qualité et la sécheresse de l'optimisation dépendent-elles de la "qualité" des entrées et des sorties ? Comment peut-on l'interpréter quantitativement ?
Prenons par exemple la stratégie la plus populaire "МАшки".
Stratégie : Le signal d'ouverture est un croisement de la moyenne mobile rapide sur la moyenne lente, de bas en haut, et de fermeture de haut en bas. Toujours sur le marché, roulez.
Question : l'optimisation de la fenêtre mobile, séparément ou ensemble de façon proportionnelle, peut donner des résultats fondamentalement différents de ceux du premier cas (aléatoire+ TP\SL) ?
Pas pour tous, mais pour la plupart des scalpeurs, l'optimisation n'a aucun sens, car les résultats dans le testeur et sur la démo (réelle) sont très, très différents.
De plus, les résultats dans le testeur dépendent des modes de test : mode normal, avec délai aléatoire, tous les ticks, OHLC sur M1.
Laissons le sujet de la vélocité, surtout dans le contexte du testeur de Metatrader, non pas en raison de différences fondamentales dans les tests et l'optimisation, mais en raison de l'absence d'une bande réelle (ticks) ou de données inférieures à 1 m uniquement à cause de celle-ci. En substance, la différence est la même que l'incapacité de tester les stratégies intraday sur les quotidiens, si les quotidiens étaient l'étape minimale sur laquelle nous pouvons nous fixer.
Dans le contexte des échanges, il y a aussi des questions de liquidité et de glissement réel, c'est-à-dire non pas de décalage ou de DC-synthétique, mais de véritable consommation de la pile.
Les stratégies de tendance tendent à donner des résultats assez fiables. Il est donc logique de tester et d'optimiser ces stratégies.
Nous parlons exactement d'optimisation, le test lui-même est un processus trivial. Il s'agit de la validité des extrema dans l'espace paramétrique et de ce dont dépend la fiabilité de leur validité.
toxic:
...POURQUOI ?
De quoi dépend-il, la présence d'un tel sens ?
J'ai un certain nombre de réflexions à ce sujet, si j'ai bien compris, mais elles sont tellement vides et impertinentes que ce serait un crachat aux yeux de toute la communauté TA, donc je garderai les détails pour moi.
Si, en général, nous pouvons dire que l'efficacité de l'optimisation dépend directement (mais non linéairement) de l'efficacité du modèle prédictif, plus le modèle est "aléatoire", plus l'optimisation est adaptée.
Un modèle parfait n'a pas besoin d'optimisation ou bien il fait partie du modèle et n'a pas de paramètres externes, à l'exception de quelques coefficients risqués (agressivité), bien qu'improbable, il peut y avoir une boîte strictement noire, absolument noire.
A mon avis, cela revient à optimiser les stratégies de bruit en optimisant le bruit .
Tout est donc simple, vous vérifiez la capacité de prédiction du modèle et obtenez simultanément sa signification absolue pour toute manipulation ultérieure et son potentiel d'optimisation.
P.S.
Je peux prédire vos itérations ultérieures de complexité des stratégies de structuration en demandant comment elles diffèrent en termes d'optimisation et à l'avance je peux dire que même les réseaux neuronaux appliqués par exemple au prix ou aux incréments, s'adaptent comme un pur hasard avec un paramètre sous forme de graine.
Pour quels types de stratégies l'optimisation a-t-elle un sens ?
La question n'est pas tout à fait exacte.
Avant de pouvoir développer des stratégies, il faut avoir la bonne idée qui donne un résultat positif. De nombreuses stratégies peuvent être développées sur la base de cette idée, avec une différence suffisante en termes de conception. Il est nécessaire d'évaluer et de sélectionner les meilleures stratégies en termes de rentabilité et de fiabilité. Et l'étape finale, après tout cela, consiste à optimiser les paramètres de ces stratégies.
Il ne sert à rien d'optimiser une stratégie dont l'idée est fausse. Cela peut aboutir à une version particulière de l'adaptation à l'histoire, sans aucune perspective d'avenir.
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Pour quels types de stratégies l'optimisation a-t-elle un sens ?