Un excellent livre sur les essais et l'optimisation - page 7
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1. Formulation d'une stratégie de trading sous forme d'organigramme. ........
C'est une technique très ancienne et très efficace pour éliminer tout ce qui est gaucher. Quelque part sur une disquette de 8 pouces, vous pouvez trouver un programme qui crée l'organigramme sur un ordinateur DEC.
Utilisé dans les grandes équipes.
Très bon pour identifier ceux qui n'ont pas fait leur part.
Un problème, si les diagrammes de blocs sont dessinés "pour soi", ils commencent à réduire les blocs et le dessin lui-même perd son but,
c'est-à-dire cesse d'être informatif.
A la recherche du Graal, le dessin d'organigrammes aiderait bien sûr à ce que 98% des idées se retrouvent là où elles devraient être
- dans une urne. Cependant, qui le dessinera, le marché s'en va !
Le logiciel de gestion des essais et de l'optimisation a été développé pour ce type de recherche.
Basé sur les tâches décrites dans le livre Mathemat aimablement fourni
(un grand merci à Mathemat) les macro-programmes permettant de faire du forward test ont été créés...
Dommage, j'aurais aimé entendre l'avis du "sceptique philozoen" :-)
Poursuivre "pour rien", c'est-à-dire pour l'optimisation et l'évaluation des résultats. Jusqu'à présent, j'ai terminé sur le paramètre PROM. Je ne vais pas montrer la formule ici, elle se trouve dans le livre à la page 94. Il y a deux autres critères basés sur cela : "PROM moins la transaction rentable maximale" et "PROM moins la série perdante maximale". L'auteur qualifie ce dernier de paramètre d'évaluation le plus fiable, car il élimine l'influence des séries rentables les plus exceptionnelles ("préparez-vous au pire"), et suggère de classer les résultats uniquement en fonction de lui.
Ensuite, il y a le raisonnement standard et bien connu sur la façon de rechercher le meilleur résultat que nous voulons parmi tous les résultats de l'optimisation (l'optimum doit être entouré de valeurs proches pour qu'il soit robuste). Ensuite, p. 98-101, l'auteur expose une technique d'évaluation des résultats d'optimisation complète en général, et montre dans quels cas ces résultats peuvent être considérés comme réussis et dans lesquels ils ne le peuvent pas. Après cela, il conclut le chapitre préliminaire sur l'optimisation en raisonnant sur l'espace de test (pour un seul paramètre optimisé, il s'agit d'une courbe de résultats avec un extremum de préférence plat).
Le chapitre 6 est entièrement consacré à un exemple pratique, dans lequel nous parcourons à nouveau toutes les étapes jusqu'à l'optimisation (sans l'inclure). Je ne vais pas le répéter mais je peux renvoyer les praticiens directement à ce chapitre.
Le chapitre 7 est une optimisation avec une analyse prospective recommandée par l'auteur après un test multi-périodes/multi-marchés. C'est là que ça devient sérieux.
1. sélection des paramètres. Il est clair que nous devons sélectionner les paramètres qui ont le plus d'impact sur l'efficacité du TS ("significatif"). Ceux qui ont peu d'effet sur elle, il est préférable de les réparer.
2. Choix de la plage de balayage. Ici, tout est clair : si notre système est un système à court terme et qu'il est basé sur les moyennes mobiles, alors dans cette gamme, il n'est pas souhaitable d'inclure les moyennes mobiles avec une période de 1000, car il s'agit plutôt d'une moyenne mobile à long terme pour cette TF. Changement d'étape - là aussi tout est clair : plus il y a d'étapes, plus il faut de temps pour l'ensemble de l'optimisation. En outre, l'auteur affirme qu'un pas trop petit peut conduire à un ajustement plus grand.
3. Sélection des données. Nous devons, premièrement, garantir une taille d'échantillon suffisante (validité statistique) et, deuxièmement, inclure dans les données un éventail suffisamment large de conditions de marché. Le nombre de degrés de liberté (je l'ai mentionné précédemment) doit également répondre aux critères appropriés, afin de ne pas se heurter à un faux ajustement. Voir l'image pour les degrés de liberté :
4. Sélection d'un critère de test évaluant un seul passage. Ce point a également été discuté (par exemple, PROM sans série maximale rentable).
5. Choix de la méthode d'évaluation des résultats intégraux de l'optimisation. Premièrement - l'évaluation de la signification statistique. Encore une fois, une photo :
Deuxième méthode d'évaluation - par l'espace d'essai. Photo :
Si le système négocie sur un breakout de la volatilité, une très bonne courbe de résultats est présentée ci-dessus. Un maximum plat et une rentabilité. Cette courbe est très prometteuse.
L'auteur parle également de l'optimisation multi-marchés et multi-périodes. La justification de l'auteur est la validité statistique supérieure du modèle. Pour être franc, j'ai des doutes sur la partie multi-marchés d'une telle optimisation si le modèle fonctionne initialement sur un seul marché. Mais l'auteur n'insiste pas non plus sur ce point. Il est impératif de faire des tests sur différents marchés si l'on veut que le portefeuille soit négocié. Photo :
La manière de combiner tous ces tests n'est pas encore claire pour moi. Probablement les faire indépendamment et chercher un optimum commun.
En outre, il y a des considérations sur l'estimation intégrale de l'optimisation du point de vue de l'efficacité du système. Je ne veux pas me répéter car nous avons déjà brièvement discuté de tout cela. Si, à la suite de l'optimisation, l'efficacité moyenne du TS correspond au critère de rentabilité spécifié, présente des risques acceptables et est gagnante par rapport à d'autres possibilités d'investissement (par exemple, des obligations T), alors le système est bon et il peut être soumis au dernier test - l'analyse prospective. Stop. Repos.
J'ai téléchargé ce livre au format djvu sur ihtik.lib.ru dans la rubrique économie.
Le lien est le suivant : http://ihtik.lib.ru/economy_21dec2006/economy_21dec2006_495.rar
Le lien est rompu.
Je peux partager celui qui est intact : http://bigfx.ru/load/8-1-0-4
Ce serait bien si au moins 5% des forumers ne se contentaient pas de télécharger ce livre, mais le lisaient aussi... Il pourrait améliorer de manière significative la qualité des tests/optimisations par rapport à ce que nous voyons actuellement. Sinon, nous en avons assez de ces sempiternels graals en carton et de l'égarement de leurs auteurs, qui n'apprécient guère les résultats dans la vie réelle....
Quand ils téléchargeront, et PEUT-ÊTRE liront, il y aura encore plus de questions ;).... certains commenceront à compter le café et l'or......
Yura, merci pour le lien. Il y a longtemps que je ne me suis pas penché sur ce sujet.
2 cavaliers : il est peu probable que le " quand " arrive.