Metodi di esecuzione di un rolling forward - pagina 6
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Penso che la cosa migliore sia fare un'analisi WF usando strumenti di terze parti, poi mostrare MQ e chiedere loro di costruirla nel tester.
Ma qualcosa mi dice che sarà difficile. Io, per esempio, senza un DB, non ho deciso. Un semplice calcolo:
1 passaggio di ottimizzazione produce 10000+ stringhe
+ 1 passaggio di inoltro - altre 10000+ linee...
Ho una risposta, non c'è bisogno di raccogliere nulla.
Se un tester interno che fa l'ottimizzazione a ritroso per un passo di marcia usa qualche criterio/funzione di fitness, allora salviamo un set con il suo valore massimo. Viene in primo piano per costruire un buon criterio - SI, che può anche guardare tutti i mestieri dal telaio. Il risultato della corsa con un alto valore di criterio è calcolato - lo memorizziamo. Cioè dopo l'ottimizzazione sul passo indietro abbiamo solo 1 set vincente su cui verrà eseguito il passo avanti.
Cioè per 12 passi, 12 set saranno abbinati
Ho la mia risposta, non c'è bisogno di raccogliere nulla.
Se un tester interno che fa l'ottimizzazione posteriore per un passo di camminata usa qualche criterio/funzione di fitness, allora teniamo un set con il suo valore massimo. Viene in primo piano per costruire un buon criterio - SI, che può anche guardare tutti i mestieri dal telaio. Il risultato della corsa con un alto valore di criterio è calcolato - lo memorizziamo. Cioè dopo l'ottimizzazione sul passo indietro abbiamo solo 1 set vincente su cui verrà eseguito il passo avanti.
Cioè per 12 passi, 12 set saranno abbinati
Ma cosa succede se la vostra funzione di fitness fa emergere una cattiva opzione nella parte superiore?
Io, per esempio, ho deciso per me stesso di analizzare tutti gli oltre 10000 in modo che cambiando i criteri di selezione posso arrivare a quello che produrrà risultati coerenti per tutto il periodo WF. Nel mio precedente esperimento, con <20% di drawdown su un periodo annuale ho ottenuto 2 mesi in cui si verificano drawdown e drenaggi.
Ora voglio stringere i criteri di selezione unificati e cercare di avere un drawdown <15% <10%. Aggiungere altri parametri al criterio di selezione - numero di scambi, recupero, Sharpe, ecc. Ma dato che abbiamo solo 12 file memorizzati, dovremo riottimizzare tutti i 12 mesi + tutti gli anticipi. Ogni volta che devo ri-ottimizzare ogni volta che cambio un criterio di selezione - questa è l'unica cosa che devo fare)) Ecco perché ho deciso di memorizzare tutti i dati e poi riottimizzarli.
E se la tua funzione di fitness fa emergere il top non la migliore opzione?
Intendo il test in avanti incorporato nel tester del terminale. Forse dovrebbe essere incluso per completare il quadro? Posso vedere solo alcuni risultati di ottimizzazione manualmente e il tester li calcola tutti... ma non sono sicuro che abbia senso perderci tempo.
Forse, vedendo tutti gli attaccanti, potremmo scegliere qualcos'altro, non un drawdown di <20%, come unico criterio di selezione?
Io faccio questo:
1. Su TF D1, seleziono tutta la storia disponibile (per euro/dollaro l'ho presa dall'inizio del 1973 ad oggi);
2. Ottimizzo l'intera gamma (oltre 10 000 barre) dell'Expert Advisor per determinare il valore più grande del fattore di recupero (RR) come il rapporto tra il profitto netto (NPL) e il massimo drawdown (MP) - RR=58935/4657=12,66; Numero di scambi = 10730; payoff previsto (EPC)=58935/10730=5,49 punti; perdita prevista (ELO) =4657/10730=0,434 punti; criterio di performance della strategia (SEC)=EPC/ELO=5,49/0,437=12,66;
3. Poi eseguo l'Expert Advisor da qualsiasi periodo storico con parametri costanti - in questo caso dall'inizio del 1974, 75, ....., 2012 e determino i valori attuali (KEST) = expected payoff current (EPC)/expected payoff final (EPC)= expected payoff current (EPC)/0.434, che mostra la stabilità o instabilità del TS nel tempo. Questo criterio indica quante volte la probabilità di vincere supera la probabilità di perdere.
Ecco cosa abbiamo ottenuto per 41 anni, dal 1973 al 2013:
Io faccio questo:
2. Ottimizzo l'intera gamma (
Ho capito come implementare il walk-forward in puro MQL usando l'ottimizzatore nativo di MT5 in un'ottimizzazione con periodo completo.
Darò i dettagli più tardi.
Ho capito come implementare il walk-forward in puro MQL usando l'ottimizzatore nativo di MT5 in un'ottimizzazione con periodo completo.
Darò i dettagli più tardi.
Ho capito come implementare il walk-forward in puro MQL usando l'ottimizzatore nativo di MT5 in un'ottimizzazione con periodo completo.
Darò i dettagli più tardi.
È solo che ci sono così tante sfumature, non solo con il campionamento. Questa è un po' la punta dell'iceberg.
Domanda numero uno, che cosa darà volkin forward?, per coloro che vogliono testare i loro sistemi e così può controllare - con qualsiasi condizione il tuo cuore desidera. La ragione è che la strategia può essere predeterminata.
Anche se lo sviluppo è probabilmente una buona cosa.
Questo non è un volking-forward. Prima si ottimizza l'intera trama e poi si fanno delle misurazioni sulla stessa trama. Durante il processo di volking-forward, le aree ottimizzate sono più vecchie di quelle di controllo, e quelle più nuove che non sono ottimizzate vengono controllate, poi vengono spostate della dimensione di quella di controllo e tutto viene ripetuto.
Permettetemi di dissentire.