Principi di lavoro con un ottimizzatore e modi di base per evitare di inserirsi. - pagina 10
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Allora, ho già detto che il tester permette di spostare i parametri rispetto al loro estremo. Cosa significa? Supponiamo che, utilizzando lo stesso tester, abbiamo determinato i valori di alcuni parametri, ai quali il profitto dell'Expert Advisor è massimo nell'intervallo di tempo testato. Il mercato in quell'intervallo di tempo è completamente noto e qualsiasi sua proprietà misurabile determinerà il suo stato in modo preciso e corretto. Dopo aver trovato i parametri ottimali che danno l'estremo del profitto con l'aiuto del tester, facciamo uno spostamento relativo a questo estremo e guardiamo il cambiamento del risultato. In futuro, si verificherà il quadro opposto: il mercato si allontanerà dai nostri estremi di un certo valore e la misura in cui questo estremo si trova nell'ampia gamma di redditività definirà la stabilità del sistema nel suo insieme.
Ora passiamo a un grafico specifico:
Il gruppo di valori situati in un luogo completamente diverso e che generano un profitto inferiore all'estremo è di vero interesse! Il tester, invece, non ne sa nulla e se gli si dà il compito di cercare il massimo della redditività, troverà un'impennata statistica insignificante. In futuro, anche il più piccolo cambiamento dei parametri di mercato ci farà ritrovare ai piedi di quel picco! Per evitare questo dovremmo concentrarci su intervalli stabili piuttosto che su valori specifici di combinazioni individuali. C'è solo un modo per trovare un diapason stabile: guardando i parametri relativi a un'impronta di mercato fissa, formando una mappa di stabilità 2D o 3D.
Indirettamente, possiamo determinare che possiamo essere agli estremi di un picco statistico e non nella zona di stabilità dalla scorrevolezza della tendenza azionaria. Siamo intuitivamente più attratti da un risultato positivo stabile e piatto (trend) che da una curva frastagliata con un saldo finale addirittura superiore a quello dei parametri che generano una crescita costante. Questo si spiega con la natura frattale del processo in questione. Se il processo nel suo insieme è instabile o casuale, osserveremo le stesse caratteristiche instabili in ogni suo segmento, cioè scale: cadute violente che lasciano il posto a rialzi inaspettati.
Ecco un'illustrazione abbastanza buona di questo pensiero. Ho fatto trovare al tester la combinazione di parametri più redditizia in un Expert Advisor consapevolmente insensato (quasi casuale). Il risultato è un grande equilibrio finale e qualcosa che assomiglia a un movimento verso l'alto. Si noti che anche il test per gli stessi parametri nel campione non ottimizzato (metà sinistra del grafico) ha avuto successo. Questo perché i soli turni di tempo non sono una garanzia di stabilità. Un picco statistico può durare molto più a lungo della nostra finestra di ricerca e OOS in questo caso lo dice semplicemente. Ma ci sono altri metodi di turni dei tester che ci permettono di analizzare correttamente i risultati, ma di questo parleremo più avanti.
...Dopo aver trovato i parametri ottimali che danno l'estremo di profitto con il tester, facciamo uno spostamento relativo a questo estremo e guardiamo il cambiamento nel risultato. ...formando una mappa di stabilità 2D o 3D.
Ci ricorda le montagne e gli altipiani dei valori stabili dei parametri:
Prog: 3D1V8 - con una descrizione e il mio esempio specifico dal rapporto di ottimizzazione del gufo. Per la visualizzazione della selezione di set planari di variabili esterne incluse in owl - opzione eccellente, IMHO. Lo uso io stesso.
Prog: 3D1V8 - con descrizione e il mio esempio specifico dal rapporto di ottimizzazione del gufo.
A proposito, il tester MT5 ha una visualizzazione integrata dei risultati di ottimizzazione in 3D, bene anche in 2D, cioè non hai nemmeno bisogno di un software esterno per guardare le scogliere e i plateau.
In futuro accadrà il contrario: il mercato si allontanerà dai nostri estremi di una certa quantità, e quanto è ampia la gamma di redditività in questo estremo determinerà la stabilità del sistema nel suo insieme.
Nel linguaggio della statistica significa stabilità della dispersione, e il suo valore è un drawdown. La variabilità di questa varianza è la stabilità della ST.
Perché non usiamo l'ideologia collaudata ed esporre i nostri pensieri in termini di arrampicata?
A proposito, il 3D è tre parametri del TS come lo capisco, e se ce ne sono 4, cosa si può vedere?
Tradotto in linguaggio statistico, questo significa stabilità della varianza e la sua grandezza è il drawdown. La variabilità di questa varianza è la stabilità della ST.
Perché non usiamo l'ideologia collaudata ed esporre i nostri pensieri in termini di arrampicata?
A proposito, il 3D è tre parametri di TC come lo capisco, e se 4, cosa si può vedere?
3D sono due parametri relativi a una metrica. Qualsiasi parametro può essere una metrica come la redditività, il fattore di profitto, l'aspettativa, ecc.
I grafici di tester 2D sono anche uno spazio tridimensionale, solo che la metrica non ha la sua scala, e i valori più alti della metrica sono colorati con un colore più ricco.
4D - è qui che entra in gioco la difficoltà di percezione. Gli EA multiparametro formano spazi multidimensionali. E non sono facili da analizzare visivamente. Credo che dovremmo usare il metodo della divisione: se ci sono 4 parametri, costruiamo quattro vere trame 2D. L'asse Y è il valore della metrica, per esempio la redditività, il valore X è l'ottimizzazione del parametro. Il grafico che ho presentato sopra è essenzialmente bidimensionale, ho solo spiegato la superficie in modo che la terza dimensione (parametro di ottimizzazione 2) non sia visibile in prospettiva (come un disegno 2D). Analizziamo 4 trame, cerchiamo gruppi stabili di valori, poi li mettiamo tutti insieme e vediamo il risultato. Il metodo non è perfetto soprattutto perché i parametri si influenzano a vicenda e trovare i loro estremi separatamente non è lo stesso che trovare un gruppo stabile di valori per tutti i parametri simultaneamente. Ma non c'è una crescita esponenziale dell'enumerazione e qualsiasi tester più semplice può far fronte a questo compito. Se avete qualche suggerimento su come questa difficoltà potrebbe essere risolta con grazia, per favore fatelo in uno studio.
Dato che non ho una formazione specializzata in questo campo, sto usando i miei trucchi personali. Non posso leggere libri in lingua d'uccello, a causa della mancanza di un dottorato in matematica.
Mi ricorda le montagne e gli altipiani dei valori stabili dei parametri:
Prog: 3D1V8 - con una descrizione e il mio esempio specifico dal rapporto di ottimizzazione del gufo. Per visualizzare la selezione di un insieme planare di variabili esterne incluse nel gufo è una grande opzione, IMHO. Lo uso io stesso.
Grazie per la guida. Anch'io stavo cercando qualcosa del genere. È solo che il mio WealthLab è terribilmente difettoso e fa grafici a intermittenza.
Nel linguaggio della statistica significa stabilità della dispersione, e il suo valore è un drawdown. La variabilità di questa varianza è la stabilità della ST.
Esistono metodi statistici che ci permettono di cercare analiticamente questi plateau stabili?
Ma ancora d'accordo, anche avendo questi metodi analitici, un tester è ancora necessario, che almeno forma lo spazio di risultato su cui questi metodi lavoreranno ulteriormente.
Esistono metodi statistici che ci permettono di cercare analiticamente questi plateau stabili?
Ma ancora d'accordo, anche avendo questi metodi analitici, il tester è ancora necessario, almeno per formare quello spazio di risultati, su cui questi metodi lavoreranno ulteriormente.
Non si può fare a meno di un tester, perché fornisce statistiche che devono essere analizzate
In passato, senza dubbio. La varianza deve essere stabile. Deviazioni dalla varianza mo - la varianza della varianza darà una misura della stabilità.