ATC構築におけるフィルターの有効性評価 - ページ 2

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-Aleks-:
そうではなく、3日目と100日目のATR（50％と61.8％を試した）を取ってみたところ、100の方がもちろん良く、静的偏差についてより詳しく述べているが、このATR（100）はペアによって異なり、全てのペアで90pipsの固定値の方が有効であることが判明し、驚いた次第である。
面白いものですね。
 
Maxim Romanov:
しかし、平均値を入れて、オシレーターを入れ、どれが効かないかチェックして、効かないものを捨てるということではありません。

まだ誰もこの方法について話していませんが、原理的にはうまくいかないわけがありません。もし私に十分なリソースがあれば、すべての標準的な指標の有用性をチェックするのですが、私はそうせず、MAAとATRだけを使っています。ただし、ATRの存在を知らずに2010年に開発した独自のATRがありますが.........。

しかし、これは最適化のためのフィルタとその選択アプローチではなく、数学的（統計的）な手法でフィルタの効率を決定する方法についての話である。

 
Maxim Romanov:
これは面白いことです。
90がより効率的であるならば、いくつかの怠惰なグローバル参加者についての仮定があります - 彼らは単にすべてのペアで同じ指標を持っていますが、これは仮定ですが、私はまだ本当の説明を見つけることができませんでした。
 
-Aleks-:

まだ誰もこの方法について話していませんが、原理的にはうまくいかないわけがありません。もし私に十分なリソースがあれば、すべての標準的な指標の有用性をチェックするのですが、私はそうせず、MAAとATRだけを使っています。ATRの存在を知らずに2010年に開発した独自のATRもありますが...。

しかし、これは最適化のためのフィルタとその選択アプローチではなく、数学的（統計的）な手法でフィルタの効率を決定する方法についての話である。

このアプローチでは、ランダムな戦略を列挙することは別のトピックであり、良い結果が得られるかもしれませんが、それを行うには機械が必要で、時間がかかりすぎます。
 
-Aleks-:
90がより効果的であるという事実については、いくつかの怠惰なグローバル参加者の仮定があります - その指標は、単にすべてのペアで同じである、しかし、これは仮定であり、私は本当の説明を見つけることはありません。
まあ、たしかに世界的な特殊性が働いているのは間違いないでしょう。システムには必ず穴がある。実は、これは面白い規則性なんです。また、どの時間間隔でスタティック値がダイナミック値より効いたのか、システムはどうだったのか。
 
Maxim Romanov:
この方法は、ランダムな戦略を列挙する方法は別のテーマで、良い結果を得ることができますが、機械が列挙しなければならず、時間がかかり過ぎます。

もちろん機械、手動取引は 仮説の形成に役立つだけです。

マキシム・ロマノフ：
そうですね、確かにグローバルに通用する機能はありますし、それに異論はないでしょう。システムには必ず穴がある。実は、面白いパターンなんです。さて、どの時間間隔で、動的な値より静的な値の方が効果があったのか、システムはどうだったのでしょうか？

3年という期間をとったのですが、それ以下には分けていません。ランダムな変動なのかもしれませんが、それなら1組分、ここでは13組分です。

平均値 ベスト
インジケーター/フィルター MAf_Pips MAf_3_3_3 MAf_3_4_3 MAf_3_3_100 MAf_3_4_100 MAf_Pips MAf_3_3_3 MAf_3_4_3 MAf_3_3_100 MAf_3_4_100
プロフィット・プラス 70,26 65,34 65,04 67,19 67,54 38,67% 8,00% 10,67% 26,67% 16,00%
プロフィット_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%
Scor.coefficient RMS_AVR 15,20 25,08 23,35 23,56 23,13 33,96% 5,66% 13,21% 28,30% 18,87%
% winnings_AVR 63,11 61,92 61,93 62,34 62,40 63,46% 5,77% 3,85% 15,38% 11,54%
取引残高の最小値、％ Proc100 3,67 4,32 4,34 4,00 3,61 19,61% 19,61% 20,10% 21,08% 19,61%
収益性_AVR 2,44 2,33 2,38 2,42 2,40 64,15% 1,89% 11,32% 16,98% 5,66%


平均」は全通貨ペアの平均、「ベスト％」はベストな通貨ペアがいくつあったかを示すパーセンテージです。
 
残念なことに、Excelからデータをうまく挿入できないんです。テーブルがいつもバラバラに動いてしまうんです...。
 
フィルタは、大きな値 +- pipsです。補正の振幅が強い場合は、早めにトレンドに逆らわないという考え方です。
 

フィルタリングの効果を評価するために、次のような指標を比較しています。

Profit_procplus -最適化 結果のうち、収益性の高いバリアントのパーセンテージを表示します。
Profit_AVR - 最適化結果の平均利益を表示します。
PV_AVR - 最適化結果の平均回収率（利益÷残高または資本のドローダウン、どちらか大きい方）を示す。
RMS_AVR：最適化結果のバランスの平均的な滑らかさを示す指標で、数値が低いほどバランスの成長が滑らかであることを示します。
wins_AVR - 最適化結果のポジティブディールの平均パーセンテージを表示します。
Min.balance from trades, % Proc100 - テスト期間終了時に残高が最大負のドローダウンにある最適化結果のパーセンテージを表示します - 潜在的に流出した預金です。

Profitability_AVR - 最適化結果の平均収益性を表示します。

私は得られたデータのテーブルを上にリストしたが、私はこれらの数字が等しく比較できることを疑う、すなわち、バリアント "MAf_3_3_100" は "Profit_procplus" の "MAf_Pips" または同じ値よりも良い指標 "Profit_AVR" の最大の値を持っていることを疑います。

当初は、各指標の最良値を見つけ、どのフィルターバリエーションが合計で最良値を出したかを確認し、その結果に基づいて、フィルターが各最良指標に対して1ポイントを与えるという、単純なアプローチをとることにしました。同様に、私はパーセンテージで表した表を使いました。これは、各通貨ペアの統計を考慮して、どのフィルターのバリエーションが最も良い結果をもたらしたかを示しています。その後、2つの表を組み合わせて点数を計算し、点数の多い方を最適なフィルターバリエーションとして認識しました。

しかし、この方法にはいくつかの欠点があり、そのうちの2つは明らかです。

1. ある指標と他の指標との相対的な重要性を考慮していない、つまり、1％の差と10％の差は同等に扱われる。

2.指標の重要性が考慮されていない。profit_AVRはprofit_procplusと同等だが、本当にそうなのか？

私は、悪い方の平均値からの値の偏差を計算することによって、最初の欠点を買う - 各指標の偏差が多ければ多いほど、選択から除外される確率が高くなる。

2つ目の欠点を解決するために、重みを使うことにしたのですが、その配分の仕方に問題があります。1～7までの係数をとり、どの指標が最も重要かを判断し、すでに最も優れた指標に1点ではなく、係数をかけた点数を与えています。

上にあげた指標の中で、より重要な指標は何だと思いますか、どのようなウェイトを置くべきでしょうか。

私のフィルター選択へのアプローチは明確に記述されているだろうか、それとも意味を理解するための背景データが必要だろうか？
 

前回の記事の後にコメントがないので、2つの仮定があります - トピックが面白くないか、私が何を書いているのか理解していないか、です。そこで、どのようにデータを比較し、最適な選択肢を選んでいるのか、実例をファイルにまとめて掲載することにしました。

このテーマが発展していくと嬉しい。

ファイル:
SMA_iDelta_-14_M_Brut_Svod_Poisk.zip  740 kb
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