Criterio per la selezione automatica dei risultati dell'ottimizzazione.
Noi lottiamo, scriviamo strategie, e praticamente qualsiasi esperto è in grado di generare profitti con certi parametri sull'intervallo finale di trading. Nel frattempo, relativamente poca attenzione è stata data al tema della selezione dei parametri.
Vogliamo fare un po' di magia?
Il soggetto sembra essere sempre attuale. Così possiamo iniziare.
Cominciamo, e cominciamo con il fatto che è il momento di sfatare alcune tesi che in parte rendono questo thread privo di senso.
1) "Il profitto è incorporato nel sistema nella fase di costruzione, non nella fase di ottimizzazione". Il che, in generale, rende la fase di ottimizzazione poco importante. Io stesso l'ho pensato per molto tempo. Quanto mi sbagliavo... C'è un certo numero di sistemi per i quali non è così, o meglio non proprio così. Vari NS e sistemi semplicemente molto complessi (recentemente ho visto un pipswitch con circa 100! parametri che hanno bisogno di "tuning", tra l'altro, abbastanza redditizio, stranamente), che, qualunque cosa tu ci metta in fase di progettazione, senza ottimizzazione/formazione può facilmente andare in spazzatura...
2) "Troppi parametri esterni - l'esperto fa schifo". L'ho sentito dire spesso. La pratica dimostra che non c'è questa correlazione. Tali EA sono difficili da addestrare e quindi difficili da usare, ma è perché nessuno può dire chiaramente cosa dovrebbe essere insegnato. Quindi il risultato più probabile dell'ottimizzazione sarà un "cattivo adattamento" e, di conseguenza, un fallimento.
I miei 5 centesimi di esperienza - per me stesso ho dedotto una formula = il numero di affari è direttamente proporzionale alla stabilità e inversamente proporzionale alla redditività.
È molto bello che tu abbia notato questo argomento. Penso che lavorando con e sull'auto-ottimizzatore, hai guadagnato più di un sacco di rubli di esperienza, e sarai ancora in grado di condividerla).
In questo caso particolare, ho una doppia visione del numero di scambi:
La prima opzione - coincide con le tue osservazioni, ma la abbandono gradualmente, devo restringere la ricerca.
Il secondo è il caso in cui il numero di scambi è fissato in fase di progettazione, cioè per ogni sistema c'è la sua attività, e c'è quello che è stato "costretto" ad imparare a costo di mutare in un altro sistema. Supponiamo, per esempio, che il numero stimato (guardando un grafico) di transazioni sia 5 al giorno (possiamo avere 1 transazione ogni 20 barre o 2 all'ora, o qualsiasi altra cosa), quindi il numero medio di transazioni dovrebbe cadere in un intervallo di circa 5, cioè 3<=WordStop<=7. Ciò che è al di là della gamma - è spietatamente scartato, permettendo di non perdere il senso del sistema, ma allo stesso tempo escludendo la possibilità di trovare accidentalmente una variante correlata all'uso della TS, o semplicemente un altro modello.
Очень хорошо, что Вы заметили эту тему. Я думаю, работая с автооптимизатором и над ним, опыта Вы набрали более чем на много рублей, и еще сможете им поделиться)
В этом конкретном случае, с колличеством сделок, у меня двоякое видение:
Первый вариант - совпадает с Вашими наблюдениями, но постепенно от него отказываюсь, приходится сжимать круг поиска.
Второй - это тот случай когда колличество сделок закладывается на этапе проектирования, т.е. для каждой системы есть ее активность, а есть то, чему ее "заставили" научиться ценой мутации в другую систему. И последнее время я использую колличество сделок примерно так: Допустим, расчетно-визуальное (глядя на график) колличество сделок 5 в день (можно 1 на 20 баров, 2 в час или что угодно), соответственно среднее колличество сделок (СКС) должно укладываться в диапазон около 5, т.е. например 3<=CКC<=7. То что за диапазоном - безжалостно отбрасывается, позволяя не потерять смысл системы, правда заодно перечеркивая возможность случайно найти сопутствующий вариант использования ТС, или просто другую закономерность.
Dipende certamente dal tipo di veicolo.
Un altro parametro interessante secondo me (calcolato) è il "coefficiente di Sharp", ma non ci ho ancora lavorato :-)
Naturalmente, tutto dipende dal tipo di TS.
Un altro parametro interessante secondo me (calcolato) è "Sharpe Ratio", ma non ci ho ancora lavorato :-)
Sharps, Sortino e altri - è quasi una lingua di uccello :) Tutti dicono figo, ma nemmeno io l'ho provato, se qualcuno sa come calcolarlo dai dati grezzi per uso pratico, lo provo e vi dico il risultato. Dobbiamo ridefinire i dati grezzi per il linguaggio delle formule.
-GrossProfit = GP ,
-GrossLoss = GL,
-MaxDrawdown (Drawdown) = MD ,
-Numero di operazioni redditizie = PD, operazioni perdenti = LD, Numero totale di operazioni = AD,
-Numero di barre (tick) di test = TIME,
-Max Profit trade = MPD, max loss trade = MLD
-Serie di operazioni redditizie = SPD (in unità), = SPD$ (in valuta di deposito), serie di operazioni perdenti =SLD, =SLD$
Mi sono perso qualcosa? È possibile disegnare formule?
Z.U. Mi prendo un paio d'ore per riflettere, e sostenere moralmente i nostri olimpionici, sci) E senza il mio sostegno) non sono così far....(
Chi è con me?:)
Metodologia per il calcolo dello Sharpe Ratio
Aiuto per il Rapporto di Sharpe:
Lo Sharp Ratio, noto anche come rapporto ricompensa-variabilità, caratterizza la performance del management. Misura il rendimento rispetto al rischio complessivo del portafoglio. Dove il rischio complessivo è la deviazione standard dei rendimenti del portafoglio.Lo Sharpe Ratio ad una data profondità e in un dato lasso di tempo viene calcolato utilizzando la seguente formula:
dove
-rendimento medio del portafoglio (rendimento medio del portafoglio);
-tasso medio privo di rischio;
-Deviazione standard dei rendimenti del portafoglio, il calcolo dettagliato può essere trovato nella documentazione del servizio di calcolo della volatilità.
Si utilizza il rendimento geometrico, definito come il logaritmo naturale del rapporto di prezzo (rendimento logaritmico):
dove
- prezzi misurati alla fine del periodo precedente;
-prezzi misurati alla fine del periodo corrente;
Più alto è lo Sharpe Ratio, più efficiente sarà l'investimento. Un piccolo valore di Sharpe Ratio indica che i rendimenti dell'investimento non giustificano il livello di rischio assunto. Uno Sharpe Ratio negativo indicherà che gli investimenti in attività prive di rischio produrrebbero rendimenti più elevati.
Il coefficiente di Sortino e il coefficiente di Sortino modificato aiutano:
Il Sortino Ratio è un'altra misura del rendimento e del rischio di uno strumento d'investimento. Matematicamente, è calcolato in modo simile al rapporto di Sharpe, tuttavia, invece della volatilità del portafoglio, viene utilizzata la cosiddetta "volatilità al ribasso". In questo caso, la volatilità è calcolata sui rendimenti inferiori al rendimento minimo accettabile del portafoglio (MAR).Il coefficiente di Sortino a una data profondità e un dato periodo di tempo viene calcolato con la seguente formula
dove
- rendimento medio del portafoglio (rendimento medio del portafoglio);
MAR- Rendimento minimo accettabile del portafoglio
-deviazione standard dei rendimenti del portafoglio, calcolata per i rendimenti inferiori al rendimento minimo accettabile del portafoglio. Il calcolo dettagliato può essere trovato nella documentazione del servizio di calcolo della volatilità.
Il coefficiente di Sortino modificato a una data profondità e un dato periodo di tempo viene calcolato con la seguente formula
dove
-rendimento medio del portafoglio (rendimento medio del portafoglio);
-tasso medio privo di rischio;
-deviazione standard dei rendimenti del portafoglio calcolata per i rendimenti inferiori al rendimento minimo accettabile del portafoglio. Il calcolo dettagliato può essere trovato nella documentazione del servizio di calcolo della volatilità.
Il rendimento è geometrico ed è definito come il logaritmo naturale del rapporto dei prezzi (rendimento logaritmico):
dove
- prezzi misurati alla fine del periodo precedente;
-prezzi misurati alla fine del periodo corrente;
Riferimento del coefficiente alfa e beta:
I coefficienti alfa e beta hanno lo scopo di rivelare la relazione statistica tra lo strumento e l'indice. Nella rappresentazione grafica questo sarà un grafico a punti del rendimento dello strumento rispetto al rendimento dell'indice. (vedere il disegno di un'ellisse). Attraverso l'insieme di punti ottenuti tracciamo una linea retta, il più vicino possibile al grafico dei punti. La procedura statistica per tracciare tale linea è nota - si chiama "regressione lineare semplice o metodo dei minimi quadrati". Secondo questo metodo, si trova l'equazione della linea retta che minimizza la somma dei quadrati delle distanze da ogni punto del grafico alla linea retta. L'equazione della linea retta (regressione) risultante avrà la forma:,
dove è il rendimento dello strumento;
-coefficiente di spostamento verticale della linea retta;
-coefficiente di pendenza della linea retta;
-indice ritorno
Secondo il metodo dei minimi quadrati i coefficienti e sono trovati da formule:
,
dove Cov(,)-covarianza del rendimento dello strumento e del rendimento dell'indice
-deviazione standard del rendimento dell'indice
dove
-rendimento medio di uno strumento
-Rendimento medio dell'indice
Quando l'indice di mercato è scelto come indice
"Beta-coefficiente - determina l'influenza della situazione generale del mercato sul destino del particolare strumento. Se >0, l'efficienza dello strumento è simile a quella del mercato. Se < 0, l'efficienza dello strumento in questione diminuirà all'aumentare dell'efficienza del mercato. Il rapporto è anche comunemente pensato come una misura del rischio di investire in questi titoli. A >1, il rischio dell'investimento è superiore alla media del mercato, mentre a < 1 è il contrario.
Il coefficiente "Alpha" caratterizza la correlazione tra il tasso di crescita del mercato e il tasso di crescita dello strumento specifico. Se uno strumento è positivo, significa che il suo tasso di crescita è superiore alla media del mercato, cioè possiamo dire che è "sottovalutato" dal mercato in questo momento.
Coefficiente di riferimento
L'accuratezza della descrizione delle fluttuazioni del rendimento mediante l'equazione di regressione è caratterizzata dalla dispersione (spread) dei valori del rendimento. Per stimare il potere esplicativo dell'equazione di regressione introduciamo il coefficiente che mostra in che misura la variazione del prezzo dello strumento è spiegata dal rapporto specificato con la variazione del valore dell'indice ed è definito secondo la formulaR = ,
dove è il coefficiente beta
-deviazione standard del rendimento dell'indice
-deviazione standard del rendimento dello strumento
Nel caso in cui l'indice di mercato sia selezionato come indice:
Il coefficiente "" o coefficiente di determinazione- caratterizza la quota di rischio di investire in un dato strumento contribuito dall'incertezza del mercato nel suo complesso. Più è vicino a zero, più il comportamento dello strumento è indipendente rispetto alla tendenza generale del mercato. Quando uno strumento arbitrario o un portafoglio dell'utente viene selezionato come indice: il coefficiente "" caratterizza la tenuta della relazione tra lo strumento e l'indice. Più questo valore è vicino a 1, più forte è la relazione.
Valore del test t con il criterio t di Student
Il calcolo del test t di Student è applicato per testare la significatività dei coefficienti di regressione, cioè i coefficienti alfa e beta. Il valore del test t di Student per il coefficiente beta è calcolato secondo la formula:,
dove è il coefficiente beta
-è l'errore standard, che è calcolato dalla formula:
,
dove -la redditività dello strumento;
-la redditività dello strumento, calcolata secondo la formula: ;
-index return; -index return calcolato con la formula: ;;
-Rendimento medio dell'indice
n-numero di valori di ritorno che partecipano al calcolo.
Il valore del test t di Student per il coefficiente alfa è calcolato dalla formula: ,
dove - coefficiente alfa;
-è il valore dell'errore standard, che è calcolato dalla formula
,
dove - ritorno dello strumento;
-la redditività dello strumento, calcolata dalla formula: ;
-index return; -index return calcolato con la formula: ;;
-rendimento medio dell'indice
n-numero di valori di rendimento coinvolti nel calcolo.
Valore del criterio di Fisher
Il valore del criterio di Fisher è calcolato secondo la formula:Analogamente al criterio t di Student, il valore calcolato del criterio di Fisher viene confrontato con il valore della tabella (vedi valori della tabella). Se il valore calcolato del criterio di Fisher supera il valore tabulato, si rifiuta l'ipotesi nulla di nessuna relazione tra lo strumento e l'indice e si conclude sull'esistenza della relazione e sulla significatività statistica dell'equazione di regressione. Ma se il valore calcolato del criterio di Fisher è inferiore al valore della tabella, allora la probabilità dell'ipotesi nulla è superiore al livello specificato e non può essere rifiutata senza il serio rischio di fare una conclusione errata sulla relazione. In questo caso, l'equazione di regressione è considerata statisticamente insignificante.
Evviva, la sessione è finita!!!!
Mi chiedo a che cosa ammontano tutti questi studenti e studenti quando il mercato è in calo a passi da gigante?
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Noi lottiamo, scriviamo strategie, e praticamente qualsiasi esperto è in grado di generare profitti con certi parametri sull'intervallo finale di trading. Nel frattempo, si presta relativamente poca attenzione alla selezione dei parametri.
Francamente, mi sono interessato a questo argomento su per un'altra ragione, vale a dire per cercare il criterio di ottimizzazione nel mio ottimizzatore usando il mio GA, poiché ho capito che i criteri di ottimizzazione di MT4 non danno il risultato desiderato. Ma mi sono reso conto che dovrei iniziare a ballare dal codice sorgente. Ecco perché "Ricerca dei criteri di selezione dei risultati dell'ottimizzazione".
Certo, non ho preso conoscenza degli articoli disponibili sul sito (grazie agli autori), ho guardato anche le discussioni disponibili, ho anche sfogliato alcuni libri), ma non vi ho trovato quello che vorrei vedere. Forse c'è qualcosa, ma nella lingua dell'uccello, non sono molto bravo a farlo, tutto lo stesso praticante primitivista (forse qualcuno tradurrà in "umano"), ma forse solo non ha visto. Come risultato di questo thread e, si spera, di una discussione costruttiva, vorrebbe ottenere una formula specifica, una qualche funzione dei risultati dei test, il cui massimo con alta probabilità indicherebbe un set di parametri valido.
Senza falsa modestia), noterò che ho raggiunto un certo successo nel selezionare a mano il risultato dell'ottimizzazione . Tuttavia, non posso automatizzare questo processo in nessun modo. Forse è solo un'esperienza poco formalizzabile.
Naturalmente, c'è un modo semplice ed efficiente di selezionare i parametri - il test OOS. Ma purtroppo non è sempre accettabile. Per esempio, per i miei montoni, se facciamo un criterio di risultato OOS, qualche criterio di selezione degli esemplari in GA, non sarà più OOS.
Quindi, dati iniziali in termini di MT4:
-GrossProfit ,
-Perdita lorda,
-MaxDrawdown (Drawdown) ,
-Numero di operazioni redditizie, operazioni perdenti, -Numero totale di operazioni,
-Numero di barre (tick) di test,
Max Profit trade, max loss trade
-serie di operazioni redditizie, serie di operazioni perdenti
Sembra che non manchi nulla (correggete se mi sono perso qualcosa), tutti i tipi di MO, RFP, ecc. sono omessi intenzionalmente, poiché sono calcolati e possono essere ottenuti da quanto sopra.
Vogliamo fare un po' di magia?