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Pas vraiment, j'ai pris l'ATR pour les jours 3 et 100 (j'ai essayé 50% et 61,8% d'entre eux) - 100 a montré mieux bien sûr, ce qui en dit plus sur la déviation statique, mais cet ATR(100) sera différent pour différentes paires, et la valeur fixe de 90 pips pour toutes les paires s'est avérée plus efficace, ce qui m'a surpris.
Mais il ne s'agit pas d'ajouter des moyennes, puis des oscillateurs, de vérifier ceux qui ne fonctionnent pas et de jeter ceux qui ne fonctionnent pas.
Personne n'a encore parlé de cette approche, mais par principe, je ne vois pas pourquoi elle ne pourrait pas fonctionner. Si j'avais assez de ressources, je vérifierais l'utilité de tous les indicateurs standards, mais je ne le fais pas et je n'utilise que le MAA et l'ATR, bien que j'aie mon propre ATR que j'ai développé en 2010 sans connaître l'existence de l'ATR...
Toutefois, il ne s'agit pas ici de filtres et de leur approche de sélection pour l'optimisation, mais de la manière de déterminer l'efficacité d'un filtre à l'aide d'une méthode mathématique (statistique).
C'est une chose intéressante.
Personne n'a encore parlé de cette approche, mais par principe, je ne vois pas pourquoi elle ne pourrait pas fonctionner. Si j'avais assez de ressources, je vérifierais l'utilité de tous les indicateurs standards, mais je ne le fais pas et je n'utilise que le MAA et l'ATR, bien que j'aie mon propre ATR que j'ai développé en 2010 sans connaître l'existence de l'ATR...
Toutefois, il ne s'agit pas ici des filtres et de leur approche de sélection pour l'optimisation, mais de la manière de déterminer l'efficacité d'un filtre à l'aide d'une méthode mathématique (statistique).
Si à propos du fait que 90 est plus efficace, alors il y a une hypothèse sur certains participants mondiaux paresseux - dont les indicateurs sont simplement les mêmes dans toutes les paires, cependant, c'est une hypothèse, mais je n'ai pas trouvé une véritable explication.
Cette approche peut donner de bons résultats, la méthode d'énumération des stratégies aléatoires est un sujet distinct et peut donner de bons résultats, mais la machine doit les énumérer, cela prend trop de temps.
Bien sûr, la machine, le trading manuel n'aident qu'à formuler une hypothèse.
Eh bien oui, il y a certainement des caractéristiques globales qui fonctionnent, on ne peut pas le contester. Il y a toujours un trou dans le système. En fait, c'est un modèle intéressant. À quel intervalle de temps les valeurs statiques ont-elles mieux fonctionné que les valeurs dynamiques et quel était le système ?
J'ai pris une période de 3 ans, je ne l'ai pas divisée en moins - c'était peut-être une fluctuation aléatoire, mais alors cela aurait été pour une paire, et ici c'était pour 13 :
La "moyenne" est une moyenne de toutes les paires de devises et le "meilleur %" est le pourcentage qui montre combien des meilleures paires de devises il y avait.Pour évaluer l'efficacité du filtrage, je compare les indicateurs suivants :
Profitability_AVR - indique la rentabilité moyenne des résultats de l'optimisation.
J'ai listé ci-dessus un tableau avec les données obtenues mais je doute que ces chiffres puissent être comparés de manière égale, c'est-à-dire que je doute que la variante "MAf_3_3_100" ait la plus grande valeur de l'indicateur "Profit_AVR" qui soit meilleure que "MAf_Pips" ou une valeur égale de l'indicateur "Profit_procplus".
Au départ, j'ai décidé d'utiliser une approche simple - trouver les meilleures valeurs pour chaque indicateur et voir quelle option de filtre donnait la meilleure performance globale, les résultats ont été attribués un point pour chaque meilleur indicateur. De même, j'ai utilisé un tableau exprimé en pourcentage, il montre quelle variante de filtre a donné les meilleurs résultats compte tenu des statistiques sur chaque paire de devises. Après cela, j'ai combiné les deux tableaux et calculé le nombre de points, la variante avec le plus grand nombre de points a été reconnue comme la meilleure variante de filtre.
Cette approche présente toutefois un certain nombre d'inconvénients, dont deux sont évidents :
1. elle ne tient pas compte de l'importance relative d'un indicateur par rapport aux autres - c'est-à-dire qu'une différence de 1 % et de 10 % est traitée de la même manière
2. il ne tient pas compte de l'importance des indicateurs - profit_AVR est équivalent à profit_procplus, mais est-ce vraiment le cas ?
J'achète le premier défaut en calculant l'écart de la valeur par rapport à la moyenne pour le pire - plus il y a d'écarts pour chaque indicateur, plus le risque d'exclusion de la sélection est grand.
Pour résoudre le deuxième inconvénient, j'ai décidé d'utiliser des pondérations, mais il y a une question de comment les distribuer - je prends des coefficients de 1 à 7 - je détermine quel indicateur est le plus significatif et je donne déjà non pas un point pour le meilleur indicateur, mais un point multiplié par le coefficient.
Quels sont, à votre avis, les indicateurs les plus significatifs parmi ceux que j'ai donnés ci-dessus, quelle pondération leur accorder ?
Comme il n'y a pas de commentaires après le dernier message, il y a deux hypothèses : le sujet n'est pas intéressant ou je ne comprends pas ce que j'écris. C'est pourquoi j'ai décidé de publier un exemple concret dans un fichier, qui montre comment les données sont comparées et comment les meilleures options sont choisies.
Je serai heureux si le sujet est développé.