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Eh bien, c'est généralement un homme de parole et d'action.
Ce n'est pas le cas, et il n'a rien promis. C'est un objectif mythique à atteindre - lorsque vous optimisez, essayez de calculer plutôt que de surcalculer.
Existe-t-il un exemple de ce bloc dans la CodeBase ?
Bien sûr, il ne s'agit pas d'un bloc universel. Elle est différente pour chaque stratégie. Ce bloc représente 99% du succès et de la complexité de la stratégie. Il s'agit, par essence, de l'IA. C'est ce sur quoi Max travaille.
Considérons, par exemple, la stratégie la plus simple avec un seul paramètre :
Bien sûr, nous pouvons trouver une période МА "optimale" sur n'importe quel horizon temporel où la stratégie sera rentable sur cette période.
Plus loin, si nous ne changeons pas cette période MA, ce sera un tirage au sort garanti - ce n'est qu'une question de temps.
Pour une réelle auto-optimisation lorsque la période МА est constamment révisée en fonction de la situation du marché, nous avons besoin de ce bloc d'IA qui, en bref, résout la tâche de reconnaissance des formes. Il existe une multitude d'options.
Par exemple, le plus simple est de créer un espace de points à 6 dimensions. Chaque point a 6 coordonnées :
Ainsi, des nuages à 6 dimensions sont formés et lorsqu'ils sont analysés(il s'agit d'un historique plus long), ils peuvent être "prévus" pour la période MA actuelle requise.
La 3e coordonnée est utile pour déterminer un plat/une tendance.
Cette très grande quantité de calculs ne se produit qu'une fois par passage des données historiques. De plus, à chaque nouveau tick (barre), des points sont ajoutés à cet espace.
Optimisation prospective avec des critères de sélection clairs (et identiques pour toutes les exécutions prospectives) (ils devraient l'être) pour la sélection des variantes d'optimisation pour cette exécution très prospective). Dans ce cas, il s'agit d'optimisation et non d'adaptation. Si cela fonctionne, je n'ai pas vu de tels conseillers experts qui auraient des critères clairs pour sélectionner les variantes d'optimisation et qui passeraient avec succès cette optimisation avant)).
Quelle est la différence fondamentale entre ces concepts ?
La correspondance historique est un ensemble de valeurs pour les paramètres d'un conseiller expert qui donnent les meilleurs résultats de trading sur une certaine période historique de mouvement des prix.
Essayez maintenant de définir l'optimisation.
Sont-ils les mêmes ?
Optimisation prospective avec des critères de sélection clairs (et identiques pour toutes les exécutions prospectives) (ils devraient l'être) pour la sélection des variantes d'optimisation pour cette exécution prospective. Dans ce cas, il s'agit d'optimisation et non d'adaptation. Si cela fonctionne, je n'ai pas vu de tels Expert Advisors qui ont des critères clairs pour sélectionner les variantes d'optimisation et qui passent avec succès cette optimisation avant).
Voici par exemple l'essai avant. Quelle est la conclusion ?
L'optimisation et l'adaptation sont la même chose.
Voici un exemple de test en avant. Quelle est la conclusion ?
non. pour les conclusions, vous avez besoin d'un test walk-froward ou d'un backtest avec un auto-optimiseur intégré.
L'optimisation est un concept plus large. L'ajustement de l'historique est l'une des méthodes d'optimisation (calcul direct des valeurs de la fonction). Par essence, un EA est une fonction décrite d'une manière particulière. Le testeur MT calcule ses valeurs.
L'optimisation est la recherche d'un extremum d'une fonction par un ou plusieurs paramètres (c'est ce qu'on enseignait à l'université, autant que je me souvienne). Le testeur vous propose un ensemble de valeurs mais il n'effectue pas l'optimisation selon la définition - vous le faites en choisissant parmi les valeurs proposées.
PS
Il semble qu'une question ait été posée, mais qu'une autre ait été sous-entendue : comment évaluer si l'extremum choisi est local (pour un intervalle de temps/échantillon donné) ou global.
Malheureusement, j'ai eu un C en statistiques avec un écart :( Aucune aide.