Valutare l'efficacia dei filtri nella costruzione di un ATC - pagina 2

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-Aleks-:
Non proprio, ho preso ATR per i giorni 3 e 100 (ho provato 50% e 61,8% da loro) - 100 ha mostrato meglio, naturalmente, che dice di più sulla deviazione statica, ma questo ATR(100) sarà diverso per diverse coppie, e il valore fisso di 90 pips per tutte le coppie si è rivelato più efficace, che mi ha sorpreso.
Era una cosa interessante da vedere.
 
Maxim Romanov:
Ma non si tratta di aggiungere medie, poi aggiungere oscillatori, controllare quali non funzionano e buttare quelli che non funzionano.

Nessuno ha ancora parlato di questo approccio, ma in linea di principio non vedo perché non possa funzionare. Se avessi abbastanza risorse controllerei tutti gli indicatori standard per la loro utilità, ma non ce l'ho e uso solo MAA e ATR, anche se ho il mio proprio ATR che ho sviluppato nel 2010 senza sapere dell'esistenza di ATR...

Tuttavia, questo non riguarda i filtri e il loro approccio di selezione per l'ottimizzazione, ma come determinare l'efficienza di un filtro usando un metodo matematico (statistico).

 
Maxim Romanov:
Questa è una cosa interessante.
Se il 90 è più efficiente, allora c'è una supposizione su alcuni partecipanti globali pigri - i cui indicatori sono semplicemente gli stessi su tutte le coppie, ma questa è una supposizione e non ho ancora trovato una vera spiegazione.
 
-Aleks-:

Nessuno ha ancora parlato di questo approccio, ma in linea di principio non vedo perché non possa funzionare. Se avessi abbastanza risorse controllerei tutti gli indicatori standard per la loro utilità, ma non ce l'ho e uso solo MAA e ATR, anche se ho il mio proprio ATR che ho sviluppato nel 2010 senza sapere dell'esistenza di ATR...

Tuttavia, questo non riguarda i filtri e il loro approccio di selezione per l'ottimizzazione, ma come determinare l'efficienza di un filtro usando un metodo matematico (statistico).

Questo approccio può dare buoni risultati, enumerare strategie casuali è un argomento separato e può dare buoni risultati, ma abbiamo bisogno di una macchina per farlo, richiede troppo tempo.
 
-Aleks-:
Se circa il fatto che 90 è più efficace, allora c'è un presupposto su alcuni partecipanti globali pigri - i cui indicatori sono semplicemente gli stessi in tutte le coppie, tuttavia, questa è una supposizione, ma non ho trovato una spiegazione reale.
Beh, sì, ci sono sicuramente delle peculiarità globali che funzionano, non c'è dubbio. C'è sempre un buco nel sistema. In realtà è una regolarità interessante. E in quale intervallo di tempo il valore statico ha funzionato meglio di quello dinamico e qual era il sistema?
 
Maxim Romanov:
Questo approccio può dare buoni risultati, il metodo di enumerazione delle strategie casuali è un argomento separato e può dare buoni risultati, ma la macchina deve enumerarle, è troppo lungo.

Naturalmente la macchina, il trading manuale aiuta solo a formulare un'ipotesi.

Maxim Romanov:
Beh sì, ci sono sicuramente caratteristiche globali che funzionano, non si può discutere su questo. C'è sempre un buco nel sistema. In realtà è un modello interessante. Bene, in quale intervallo di tempo i valori statici hanno funzionato meglio di quelli dinamici e qual era il sistema?

Ho preso un periodo di 3 anni, non l'ho diviso meno - forse è stata una fluttuazione casuale, ma allora sarebbe stato per una coppia, e qui è stato per 13:

Media % migliore
Indicatore/Filtro MAf_Pips MAf_3_3_3 MAf_3_4_3 MAf_3_3_3_100 MAf_3_4_100 MAf_Pips MAf_3_3_3 MAf_3_4_3 MAf_3_3_3_100 MAf_3_4_100
Profit_procplus 70,26 65,34 65,04 67,19 67,54 38,67% 8,00% 10,67% 26,67% 16,00%
Profitto_AVR 1349,78 454,80 72,93 1397,64 1321,24 28,85% 7,69% 7,69% 44,23% 11,54%
PV_AVR 0,54 0,49 0,49 0,54 0,53 37,50% 1,79% 10,71% 30,36% 19,64%
Coefficiente di scorrimento RMS_AVR 15,20 25,08 23,35 23,56 23,13 33,96% 5,66% 13,21% 28,30% 18,87%
% vincite_AVR 63,11 61,92 61,93 62,34 62,40 63,46% 5,77% 3,85% 15,38% 11,54%
Saldo minimo delle transazioni, % Proc100 3,67 4,32 4,34 4,00 3,61 19,61% 19,61% 20,10% 21,08% 19,61%
Redditività_AVR 2,44 2,33 2,38 2,42 2,40 64,15% 1,89% 11,32% 16,98% 5,66%


La "media" è una media di tutte le coppie di valute e la "% migliore" è la percentuale che mostra quante delle migliori coppie di valute c'erano.
 
Ahimè, non posso inserire correttamente i dati da Excel - le tabelle si muovono sempre a parte....
 
Il filtro è un grande valore +- pips. L'idea è di non andare contro il trend in anticipo se l'ampiezza della correzione è forte.
 

Per valutare l'efficacia del filtraggio, confronto i seguenti indicatori:

Profit_procplus - mostra la percentuale di varianti redditizie dei risultati di ottimizzazione;
Profit_AVR - mostra il profitto medio dei risultati dell'ottimizzazione;
PV_AVR - mostra il fattore di recupero medio dei risultati dell'ottimizzazione (profitto diviso per il prelievo del saldo o del capitale, qualunque sia il più grande);
RMS_AVR - mostra la morbidezza media dell'equilibrio dei risultati dell'ottimizzazione - più basso è l'indicatore, più liscia è la crescita dell'equilibrio;
% wins_AVR - mostra la percentuale media di accordi positivi dei risultati di ottimizzazione;
Min.balance from trades, % Proc100 - mostra la percentuale di risultati di ottimizzazione il cui saldo è nel massimo drawdown negativo alla fine del periodo di test - un deposito potenzialmente prosciugato;

Profitability_AVR - mostra la redditività media dei risultati dell'ottimizzazione.

Ho elencato sopra una tabella con i dati ottenuti ma dubito che queste cifre possano essere paragonate allo stesso modo, cioè dubito che la variante "MAf_3_3_100" abbia il valore più grande dell'indicatore "Profit_AVR" che è migliore di "MAf_Pips" o un valore uguale dell'indicatore "Profit_procplus".

Inizialmente ho deciso di utilizzare un approccio semplice - trovare i migliori valori per ogni indicatore e vedere quale opzione di filtro ha dato la migliore performance complessiva, i risultati sono stati assegnati un punto per ogni migliore indicatore. Allo stesso modo ho usato una tabella espressa in percentuale, che mostra quale variante di filtro ha dato i migliori risultati considerando le statistiche su ogni coppia di valute. Dopo di che ho combinato le due tabelle e calcolato il numero di punti, la variante con il numero più alto di punti è stata riconosciuta come la migliore variante del filtro.

Tuttavia, questo approccio ha una serie di svantaggi, due dei quali sono ovvi:

1. non tiene conto dell'importanza relativa di un indicatore rispetto agli altri - cioè, una differenza dell'1 per cento e del 10 per cento è trattata allo stesso modo

2. non tiene conto dell'importanza degli indicatori - profit_AVR è equivalente a profit_procplus, ma è davvero così?

Compro il primo difetto calcolando la deviazione del valore dalla media per il peggio - più deviazioni per ogni indicatore, maggiore è la possibilità di esclusione dalla selezione.

Per risolvere il secondo inconveniente ho deciso di usare i pesi, ma c'è una questione di come distribuirli - prendo i coefficienti da 1 a 7 - determino quale indicatore è il più significativo e già do non un punto per il miglior indicatore, ma un punto moltiplicato per il coefficiente.

Quali pensi che siano gli indicatori più significativi tra quelli che ho dato sopra, quali pesi dovrebbero essere dati loro?

Sto descrivendo chiaramente il mio approccio alla selezione dei filtri o ho bisogno di alcuni dati di base per dare un senso?
 

Dato che non ci sono commenti dopo l'ultimo post, ci sono due ipotesi - l'argomento non è interessante o non capisco di cosa sto scrivendo. Ecco perché ho deciso di pubblicare un esempio dal vivo in un file, che mostra come i dati vengono confrontati e vengono scelte le migliori opzioni.

Sarò felice se l'argomento sarà sviluppato.

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