Optimisation et intégration dans l'histoire - page 4
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Il semble que ce soit le cas si le TP et le SL sont utilisés.
En fait, il n'y a pas de différence, il y a un tel concept de dépassement de séjour, oui avec cela vous pouvez faire un temps assez long, mais à la fin vous perdez. Mais c'est toujours plus ou moins un moyen raisonnable.
L'optimisation et l'adaptation sont une seule et même chose.
Si deux mots existent, ils auront des significations différentes.
L'ajustement peut être décrit comme la sélection des meilleurs paramètres de l'histoire pour obtenir une belle image.
L'optimisation est la sélection des paramètres optimaux pour une utilisation ultérieure.
Les mots semblent être légèrement différents, mais le sens peut être différent.
Quelle est la différence fondamentale entre ces concepts ?
Lorsque j'optimisais, je choisissais l'option ayant l'extremum le plus large (je ne sais pas comment l'appeler). Autrement dit, disons que nous avons la largeur de la fenêtre d'analyse, dans laquelle il y a un bénéfice entre 40 et 150 barres. Et il y a une valeur maximale quelque part. J'ai sélectionné la largeur de la fenêtre d'analyse quelque part au milieu, par exemple à 95 barres. Peu importe que ce ne soit pas le bénéfice le plus élevé, mais le système est stable dans une large gamme de paramètres. Si certains des paramètres du marché disparaissent, il existe une réserve où ils peuvent aller. Dans l'ensemble, cela assure la stabilité du compte réel. Si la fenêtre (plage de paramètres) est trop étroite, je n'ai pas pris ces paramètres. Mais il s'agit tout de même d'un ajustement pour une certaine gamme, avec l'espoir que les paramètres du marché seront préservés. La deuxième façon : je l'ai optimisé pendant 2 ans, et je l'ai testé 10 ans plus tard. Si l'algorithme était stable, je croyais que le modèle était stable. Mais encore une fois, cela correspond aussi à une série inconnue mais au moins je peux dire que la régularité est stable.
Maintenant, j'ai décidé d'abandonner complètement l'optimisation. Prendre un modèle connu et retracer les paramètres connus du marché qui affectent le profit sur la base de ce modèle et prédire les changements futurs des paramètres du marché. Cette approche s'est avérée beaucoup plus stable et polyvalente.
Par exemple, une stratégie simple. Si le marché est à la mode, nous devons prendre un profit long et un stop loss court, et si le marché est plat, nous devons prendre un stop loss long et un profit court. De cette façon, nous ferons toujours des bénéfices avec une certaine probabilité. La seule chose qui reste à faire est de surveiller l'état actuel du marché et de prédire quand il sera en tendance ou plat. Bien sûr, il y a beaucoup de questions ici))) ce qu'est une tendance et ce qu'est un plat, mais ce sont des détails qui ont été résolus.
Et je pense que la variante de l'optimisation et de l'apprentissage basée sur le comportement passé d'une série de prix est une impasse - cela conduira toujours à s'adapter à une certaine série et vous serez formé selon une certaine régularité, dont la nature vous est inconnue, et si la nature est inconnue, alors comment pouvez-vous la contrôler ? À moins que l'algorithme n'apprenne de l'histoire pour prédire les changements des paramètres du marché.
Et avec l'optimisation et l'apprentissage à partir du comportement passé de la série de prix, je pense que l'option est une impasse, elle conduira toujours à un ajustement pour une série particulière.
Tout est fondamentalement correct, mais avec quelques raffinements...
L'optimisation " sur le comportement passé des séries de prix " n'est pas une chose claire...
Nous (les traders) développons une STRATÉGIE (algorithme) - un certain ordre d'actions pour réaliser un profit.
Cet algorithme a certains paramètres. Ce sont ces paramètres que nous optimisons, et non le "comportement des séries de prix"...
Supposons que nous optimisions nos paramètres... et que nous fassions des bénéfices sur certains historiques de notre test...
Comment vérifier que ces paramètres de la STRATÉGIE sont corrects et ne correspondent pas à la réalité ?
Il existe plusieurs options...
1. Effectuer un test sur une section à terme... Cela aide, mais pas toujours... La raison est simple - la paire de devises elle-même conserve certaines propriétés, telles que la fluidité et la faible volatilité... Par conséquent, ces paramètres auront une application étroite pour la STRATEGIE.
2. Faites le test sur d'autres paires... Si les résultats vous permettent de réaliser un bénéfice, cette STRATÉGIE est universelle, et donc correcte en termes de longévité.
P.S. Mon avis : la deuxième option est plus fiable que la première..., et vous pouvez oublier l'adaptation à l'histoire !
Tout est fondamentalement correct, mais avec quelques raffinements...
L'optimisation " sur le comportement passé des séries de prix " n'est pas une chose claire...
Nous (les traders) développons une STRATÉGIE (algorithme) - un certain ordre d'actions pour réaliser un profit.
Cet algorithme a certains paramètres. Ce sont ces paramètres que nous optimisons, et non le "comportement des séries de prix"...
Supposons que nous optimisions nos paramètres... et que nous fassions des bénéfices sur certains historiques de notre test...
Comment vérifier que ces paramètres de la STRATÉGIE sont corrects et ne correspondent pas à la réalité ?
Il existe plusieurs options...
1. Effectuer un test sur une section à terme... Cela aide, mais pas toujours... La raison est simple : la paire de devises elle-même conserve certaines propriétés, telles que la fluidité et la faible volatilité... Par conséquent, ces paramètres auront une application étroite pour la STRATEGIE.
2. Faites le test sur d'autres paires... Si les résultats vous permettent de réaliser un bénéfice, alors il s'agit d'une STRATÉGIE universelle, et donc la bonne en termes de longévité.
P.S. Mon avis : la deuxième option est plus fiable que la première..., et vous pouvez oublier l'ajustement pour l'historique !
Oui, la deuxième variante est la plus correcte. Ici, nous avons optimisé les paramètres de l'algorithme lui-même, et non pas l'adapter à l'histoire. Idéalement, s'il fonctionne avec n'importe quel symbole (au moins avec des symboles similaires, comme toutes les paires de devises ou toutes les actions), cela signifie que nous avons optimisé l'algorithme sans ajustement.
Mais je n'aime pas l'anticipation pour une raison simple : si nous optimisons un tas de paramètres, il y aura certainement des paramètres rentables. Maintenant, nous faisons un avant et... certains des paramètres obtenus précédemment restent rentables. C'est-à-dire optimisation pendant un an + test avant pendant un an = optimisation pendant 2 ans. Ainsi, plus la période d'optimisation est longue, moins les combinaisons sont rentables. Et ici, il n'est pas clair si notre algorithme est rentable ou si nous l'avons adapté.
Oui, la deuxième option est la plus correcte. Ici, nous avons optimisé les paramètres de l'algorithme lui-même, au lieu de l'adapter à l'histoire. Idéalement, s'il fonctionne avec tous les symboles (au moins avec des symboles similaires, comme toutes les paires de devises ou toutes les actions), cela signifie que nous avons optimisé l'algorithme sans ajustement.
Mais je n'aime pas l'anticipation pour une raison simple : si nous optimisons un tas de paramètres, il y aura certainement des paramètres rentables. Maintenant, nous faisons un avant et... certains des paramètres obtenus précédemment restent rentables. C'est-à-dire optimisation pendant un an + test avant pendant un an = optimisation pendant 2 ans. Ainsi, plus la période d'optimisation est longue, moins les combinaisons sont rentables. Et ici, il n'est pas clair si notre algorithme est rentable ou si nous l'avons adapté.
Eh bien, si nous l'avons ajusté sur une période de cinq ans, c'est assez bon pour six mois, aussi. Ensuite, nous l'ajustons à nouveau et nous ne devons pas le modifier pendant six mois.
pas un fait. J'ai l'ancien algorithme optimisé en toute sécurité de 2004 à 2019 pour la quasi-totalité des 28 paires majeures, et de 2008 à 2019 pour une minorité. Mais il y a quand même eu un cas sur AUDUSD, où l'algorithme a échoué malgré l'optimisation depuis 2004. Dans l'ensemble, oui, l'algorithme est bon, il a été utilisé pendant plus de 2 ans sur un compte réel et il a généré des profits de manière constante chaque mois, mais je ne me sens pas à l'aise lorsque je sais qu'il y a un trou aussi important.
Il se peut donc qu'elle ne suffise pas pour six mois, qu'elle suffise pour dix ans de plus, ou qu'elle suffise pour un mois, c'est le principal problème de l'adaptation, nous ne pouvons pas suivre le modèle parce que nous ne le comprenons pas. Et si nous le comprenons et pouvons le suivre, il n'y a pas besoin d'ajuster... Il y a un problème en soi.
Le prix réagit et dépend de facteurs externes. Nouvelles, etc., etc...
Il s'avère qu'en optimisant, vous voulez influencer les facteurs externes dans le futur, afin que le prix soit celui que vous souhaitez.
Je ne peux que vous souhaiter de réussir)).
Le prix réagit et dépend de facteurs externes. Nouvelles, etc., etc...
Il s'avère qu'en optimisant, vous voulez influencer les facteurs externes dans le futur, afin que le prix soit celui que vous souhaitez.
Je ne peux que vous souhaiter de réussir)).