Méthodes d'exécution d'un report à nouveau - page 6
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Je pense que la meilleure chose à faire est de faire une analyse WF en utilisant des outils tiers, puis de montrer à MQ et de leur demander de l'intégrer dans le testeur.
Mais quelque chose me dit que ça va être difficile. Moi, par exemple, sans DB, je n'ai pas pris de décision. Un simple calcul :
Un seul passage d'optimisation permet d'obtenir plus de 10000 chaînes de caractères.
+ 1 passage de renvoi - encore 10000+ lignes...
J'ai une réponse, il n'y a pas besoin de collecter quoi que ce soit.
Si un testeur interne effectuant une rétro-optimisation pour une étape de marche utilise un critère ou une fonction d'adéquation, nous sauvegardons un ensemble avec sa valeur maximale. Il vient au premier plan pour construire un bon critère - YES, qui peut aussi regarder tous les métiers du cadre. Le résultat de l'exécution avec une valeur de critère élevée est calculé - nous le stockons. C'est-à-dire qu'après l'optimisation du pas en arrière, nous n'avons qu'un seul ensemble gagnant sur lequel le pas en avant sera exécuté.
C'est-à-dire que pour 12 étapes, 12 ensembles seront appariés.
J'ai ma réponse, il n'y a pas besoin de collecter quoi que ce soit.
Si un testeur interne effectuant une rétro-optimisation pour une étape de marche utilise un critère ou une fonction d'adéquation, nous conservons un ensemble avec sa valeur maximale. Il vient au premier plan pour construire un bon critère - OUI, qui peut également regarder tous les métiers du cadre. Le résultat de l'exécution avec une valeur de critère élevée est calculé - nous le stockons. C'est-à-dire qu'après l'optimisation du pas en arrière, nous n'avons qu'un seul ensemble gagnant sur lequel le pas en avant sera exécuté.
C'est-à-dire que pour 12 étapes, 12 ensembles seront appariés.
Mais que se passe-t-il si votre fonction de fitness fait ressortir une mauvaise option en tête de liste ?
J'ai, par exemple, décidé pour moi-même d'analyser tous les 10000+ afin qu'en changeant les critères de sélection, je puisse arriver à celui qui produira des résultats cohérents sur toute la période WF. Dans mon expérience précédente, avec un drawdown <20% sur une période annuelle, j'ai obtenu 2 mois au cours desquels des drawdowns et des drains se produisent.
Maintenant, je veux resserrer les critères de sélection unifiés et essayer d'avoir un drawdown <15% <10%. Ajoutez d'autres paramètres au critère de sélection : nombre de transactions, récupération, Sharpe, etc. Mais comme nous n'avons que 12 fichiers stockés, nous devrons réoptimiser tous les 12 mois + tous les avants. Chaque fois que je dois réoptimiser chaque fois que je change un critère de sélection - c'est la seule chose que je dois faire)) C'est pourquoi j'ai décidé de stocker toutes les données et de les réoptimiser ensuite.
Et si votre fonction de mise en forme fait ressortir la meilleure option et non la meilleure ?
Je veux dire le test d'avance intégré au testeur de terminal. Peut-être faut-il l'inclure pour compléter le tableau ? Je ne peux voir que quelques résultats d'optimisation manuellement et le testeur les calculera tous... mais je ne suis pas sûr qu'il y ait une raison de perdre du temps avec ça.
Peut-être qu'en voyant tous les avants, nous pourrions choisir autre chose, et non pas un drawdown de <20%, comme unique critère de sélection ?
Je fais ça :
1. Sur TF D1, je sélectionne tout l'historique disponible (pour l'euro/dollar, je l'ai pris du début de 1973 à aujourd'hui) ;
2. J'optimise toute la plage (plus de 10 000 barres) du conseiller expert pour déterminer la plus grande valeur du facteur de récupération (RR) comme le rapport entre le bénéfice net (NPL) et le drawdown maximum (MP) - RR=58935/4657=12.66 ; Nombre de transactions = 10730 ; gain attendu (EPC)=58935/10730=5,49 points ; perte attendue (ELO) =4657/10730=0,434 points ; critère de performance de la stratégie (SEC)=EPC/ELO=5,49/0,437=12,66 ;
3. Ensuite, j'exécute le conseiller expert à partir de n'importe quelle période de l'histoire avec des paramètres constants - dans ce cas, à partir du début de 1974, 75, ....., 2012 et je détermine les valeurs actuelles (KEST) = expected payoff current (EPC)/expected payoff final (EPC)= expected payoff current (EPC)/0,434, ce qui montre la stabilité ou l'instabilité du TS dans le temps. Ce critère indique combien de fois la probabilité de gagner dépasse la probabilité de perdre.
Voici ce que nous avons obtenu pendant 41 ans, de 1973 à 2013 :
Je fais ça :
2. J'optimise l'ensemble de la gamme (
J'ai trouvé comment implémenter le walk-forward en MQL pur en utilisant l'optimiseur natif de MT5 en une seule optimisation avec une période complète.
Je vous donnerai les détails plus tard.
J'ai trouvé comment implémenter le walk-forward en MQL pur en utilisant l'optimiseur natif de MT5 en une seule optimisation avec une période complète.
Je vous donnerai les détails plus tard.
J'ai trouvé comment implémenter le walk-forward en MQL pur en utilisant l'optimiseur natif de MT5 en une seule optimisation avec une période complète.
Je vous donnerai les détails plus tard.
C'est juste qu'il y a tellement de nuances, et pas seulement avec l'échantillonnage. Ce n'est que la partie émergée de l'iceberg.
Question numéro un, que donnera volkin forward ?, pour ceux qui veulent tester leurs systèmes et peuvent ainsi le vérifier - avec les conditions que leur cœur désire. La raison en est que la stratégie peut être prédéterminée.
Bien que le développement soit probablement une bonne chose.
Ce n'est pas un volking-forward. Vous optimisez d'abord l'ensemble de la parcelle, puis vous effectuez des mesures sur cette même parcelle. Pendant le processus de volking-forward, les zones optimisées sont plus anciennes que les zones de contrôle, et les zones plus récentes qui ne sont pas optimisées sont contrôlées, puis elles sont décalées de la taille de la zone de contrôle et tout est répété.
Permettez-moi de ne pas être d'accord.