Un excellent livre sur les essais et l'optimisation - page 4
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Aucun des autres arguments présentés sur ce forum, ainsi que dans le livre de Pardo, ne m'a convaincu de la faisabilité de cette "durabilité". VelesFX, je suis d'accord avec vous sur le point suivant : " Vous gagnez en rentabilité, vous perdez en durabilité ". Il y a beaucoup, beaucoup de pensées ; nous les mettons lentement dans un article...
Si rien n'empêche, bientôt je finirai la librairie qui permettra d'implémenter "forward analysis" dans son intégralité.
Comment fonctionnera la librairie s'il vous plait ?
J'ai une idée de recherche de cohérence via FT, en voici une :
C'est à dire qu'on prend trois fenêtres de test (TO) sur chacune d'entre elles on exécute une optimisation, on sauvegarde les résultats de l'optimisation sur chaque TO, puis on choisit sur une des TO les runs par ordre de rentabilité décroissante. Nous prenons le numéro de manche, trouvons les manches avec le même numéro dans deux TO adjacents et si la rentabilité de ces deux manches nous satisfait
nous considérons que la manche avec ce numéro de FT est passée.
Apparemment, il existe un schéma selon lequel "on gagne en rentabilité, on perd en cohérence", et vice versa. Qu'en pensez-vous ?
La bibliothèque est conçue comme un outil, qui permet de tester et d'optimiser dans deux modes de base :
1) Mode automatique :
Réalisation de tests et/ou d'optimisations par des macro-programmes prédéfinis.
2) Mode manuel
Exécution de tests et/ou optimisation par des routines macro écrites par l'utilisateur. Vous pouvez donc facilement mettre en œuvre votre propre algorithme de test.
Le processus de travail avec la bibliothèque est simplifié au maximum, par exemple en mode automatique vous devez définir les paramètres de test/optimisation comme habituellement dans le testeur, mais au lieu du bouton de démarrage, lancez le script et sélectionnez le programme macro approprié et c'est tout. (par opposition à l'auto-optimiseur)
Voici la version courte.
La bibliothèque est conçue comme un outil permettant le test et l'optimisation dans deux modes principaux :
1) Mode automatique :
Réaliser des essais et/ou des optimisations selon des macro-programmes prédéfinis.
2) Mode manuel
Exécution de tests et/ou optimisation par des routines macro écrites par l'utilisateur. Vous pouvez donc facilement mettre en œuvre votre propre algorithme de test.
Le processus de travail avec la bibliothèque est simplifié au maximum, par exemple en mode automatique vous devez définir les paramètres de test/optimisation comme habituellement dans le testeur, mais au lieu du bouton de démarrage, lancez le script et sélectionnez le programme macro approprié et c'est tout. (par opposition à l'auto-optimiseur)
Voici la version courte.
Oui, nous ne serons pas capables de prédire l'avenir. Mais peut-être que ce n'est pas notre but ? Notre objectif est d'élaborer une stratégie qui fonctionne de manière rentable sur une variété de données aussi grande que possible, ce que les tests à part entière permettent de vérifier. En gros, nous devrions être en mesure d'établir un certain "cadre" sur les données du marché en indiquant les points d'entrée et de sortie. Et ce que ce cadre fera à l'avenir ne nous concerne pas...
Valmars, j'ai une idée. Je vais intentionnellement, pour le plaisir, écrire une liste complète de ce que Pardo propose ici dans ce fil de discussion. Ce sera très impressionnant (j'ai terminé ma lecture préliminaire de ce livre aujourd'hui). Que cette liste serve à rappeler aux créateurs de graals à quel point ils sous-estiment le niveau actuel de compréhension dans ce domaine. Néanmoins, cette liste constitue, selon l'intention du livre, une assurance relative, au moins partielle, mais pas à 100%, que la stratégie a un droit raisonnable d'exister. La liste sera ici sous peu.
Oui, nous ne serons pas capables de prédire l'avenir. Mais peut-être que ce n'est pas notre but ? Notre objectif est d'élaborer une stratégie qui fonctionne de manière rentable sur une variété de données aussi grande que possible, ce que les tests à part entière permettent de vérifier. En gros, nous devrions être en mesure de mettre en place un certain "cadre" sur les données du marché en indiquant les points d'entrée et de sortie. Et ce que ce cadre fera à l'avenir ne nous concerne pas...
Ne pensez-vous pas qu'il vaut mieux ne pas se laisser emporter par les tests prospectifs : ? ???? :(( car il faut faire tourner le système une fois de plus, on augmente juste N - le nombre de transactions, ce qui réduit l'erreur standard.
Si l'on veut augmenter le nombre de transactions, il faut réduire l'erreur standard.
La façon dont j'ai suggéré de faire les messages FT 6 ci-dessus est similaire à la fusion de trois TO en un seul grand et à l'optimisation muette sur ce grand TO ? :))) bien que bien sûr pas absolument tout à fait, mais presque.
Et si l'on considérait, le travail des tactiques de trading accordées dans des conditions de trading réelles comme un événement aléatoire, par exemple un tirage au sort de la même pièce ou d'un dé. C'est-à-dire que le bénéfice du système pour le i-ème mois de travail est une valeur aléatoire et qu'il n'y a rien à faire avec ce caractère aléatoire, nous ne pouvons probablement que modifier ses paramètres (réglage, optimisation).
Corrigez-moi si je me trompe ! !!
Une consolidation muette de toutes les sections d'optimisation en une seule ne donnera pas un effet de marche en avant.
Oui, nous ne pouvons pas prédire l'avenir. Mais peut-être que ce n'est pas notre objectif ? Notre objectif est d'élaborer une stratégie qui fonctionne de manière rentable sur le plus grand nombre de données possible. La vérification de ce point est la tâche des tests à part entière. En gros, nous devrions être en mesure d'établir un certain "cadre" sur les données du marché en indiquant les points d'entrée et de sortie. Ce que ce cadre fera à l'avenir ne nous concerne pas...
Pour ma part, je pense que notre objectif est différent : concrètement, je ne me soucie pas de savoir combien de bénéfices (ou de pertes) ma stratégie a réalisé il y a un an, deux ans ou cinq ans. Ce qui est important pour moi, c'est qu'il donne un bénéfice palpable maintenant, dans deux ou six mois, puis qu'il peut commencer à perdre. Je vais l'abandonner et en trouver un autre, si je peux, qui perd de l'argent maintenant et qui commencera à fonctionner dans six mois. Bien sûr, je vais perdre avant de pouvoir déterminer que la stratégie a cessé de fonctionner (en donnant des bénéfices, ou qu'en d'autres termes, le marché a changé), mais j'espère que ce ne sera pas tout.
Il est probablement possible de trouver une stratégie qui sera rentable pendant 7 ans, mais elle ne sera pas optimale pour le moment présent, donnera des résultats pires que ma stratégie actuelle (dans le passé - la prune). Je pense que nous devons nous concentrer sur l'état et le moment du changement du marché mondial (les fondamentaux de l'économie mondiale), et de tels changements se produisent dans les ~ 2 ans, à mon avis, c'est le "temps de vie" d'une stratégie rentable.
C'est-à-dire que l'approche pratique diffère de la création théorique d'une "stratégie universelle". En outre, je pense qu'il est impossible de créer une telle stratégie pour une seule paire de devises, par exemple. Je pense que vous pouvez créer un "système expert" qui analysera l'état du marché, choisira les instruments prometteurs pour les opérations, calculera les risques des transactions en fonction des probabilités des événements, trouvera les meilleurs points (optimaux en termes de risques) pour entrer en position lorsque la décision sur l'instrument est prise, couvrira les positions avec d'autres instruments, effectuera une gestion monétaire multidevises, c'est-à-dire simulera le travail d'un expert, voire d'une société d'investissement (fonds) ou d'une banque entière. Et je pense que de tels systèmes ont été créés et existent au sein du système financier international avec ses possibilités financières illimitées. Mais cela dépasse les possibilités du MQL et de vous et moi.
Honnêtement, ce que vous avez souligné en gras, je ne l'ai pas compris. Veuillez expliquer, VelesFX. Je vois la valeur de la WFA précisément dans la "diversification" du système optimisé sur différents comportements de marché et exactement sur les données sur lesquelles l'optimisation n'a pas été effectuée. Et ce qui est intéressant, WFA répète les actions d'un trader lorsqu'il entre sur le marché réel avec ce système. Qu'est-ce qui la rend si mauvaise ?
Une combinaison muette de toutes les sections d'optimisation en une seule n'aura aucun effet de marche en avant.
Et cette phrase que je n'arrive pas à comprendre complètement : " Je vois la valeur de la FT dans la "diversification" du système optimisé sur différents comportements du marché et exactement sur ces données, sur lesquelles l'optimisation n'a pas été conduite.
Laissez-moi vous expliquer l'essence de la FT en utilisant ma méthode :
1. Si nous avons trois TO, nous conduisons l'optimisation sur le milieu (dans la fenêtre de temps #2), TO #1 - cette fenêtre est située dans le "passé par rapport au TO #2", TO3 - respectivement dans le futur.
Ainsi, si nous devons atteindre certains paramètres du système (rendement, facteur de profit, tirage maximal... ). Alors ...
nous considérons que la manche avec ce numéro est passée.
À l'issue de cette recherche, nous trouverons un système "stable dans le temps", c'est-à-dire le système qui dessine quelque chose comme ceci à chaque entretien :
Et en conséquence, il dessinera une ligne avec la même pente au test (TO1+To2+To3) - ce système sera donc le plus "stable", nous pouvons également supposer qu'il sera le plus stable, car il a été testé dans un contexte de marché divers et montre une croissance stable du dépôt à chaque entretien. Il ne s'agit pas de FT, mais d'une méthode d'optimisation sophistiquée (pervertie) :))), et le FT, en tant que tentative de "diversification" du système optimisé par différents comportements du marché, est un cas particulier de cette méthode.
Par conséquent, la WFA n'est qu'un moyen d'éviter l'overfitting ! !!!.
Peut-être s'agit-il simplement d'augmenter N = No+Nf - taille de l'échantillon, augmentation de la fiabilité des prévisions. Plus N est grand, plus la probabilité P que le système affiche une rentabilité similaire à celle du précédent dans la prochaine fenêtre de test est élevée.