Otimização! Compartilhe suas experiências, por favor. - página 8

 
nchnch:
Há cerca de 4 meses está funcionando... ( tal como previsto)
Bem, então, eu o invejo. Você tem uma prensa de impressão em suas mãos! Parabéns! Entendo que você não vai dar nenhuma dica de como funciona aqui?
 
chv:
nchnch:


Para lhe dar um exemplo ... Gráfico da EA por 7 anos... ( lucro 10 p) parar 300 mas o lucro flutua com o preço mesmo se em prejuízo.... A relação lucro/benefício é de cerca de 25 por sete anos... não é muito, em princípio... mas é possível fazer cerca de 200 lucros anuais.
Eu queria fazer tal imagem durante um ano, depois entendi que o lucro seria muito alto (um amigo pediu recentemente para adicionar zeros em dígitos do terminal), abortei o teste aos 5 meses.



Realisticamente, porém, este não é o caso. É apenas uma bela miragem. E há muitos deles. Isto deve sempre ser levado em conta.

Qual é o lucro médio em pips? E durante que período de tempo? Obrigado pela resposta :)
 
AndyGri:
chv:
nchnch:


Para lhe dar um exemplo ... Gráfico da EA por 7 anos... ( lucro 10 p) parar 300 mas o lucro flutua com o preço mesmo se em prejuízo.... A relação lucro/benefício é de cerca de 25 por 7 anos... não é muito, em princípio... mas é de cerca de 200 por ano.
Eu queria fazer tal imagem durante um ano, depois entendi que o lucro seria muito alto (recentemente um amigo pediu para adicionar zeros em dígitos do terminal), abortei o teste aos 5 meses.



Realisticamente, porém, este não é o caso. É apenas uma bela miragem. E há muitos deles. Isto deve sempre ser levado em conta.

Qual é o lucro médio em pips? E durante que período de tempo? Obrigado pela resposta :)
Fi-lo improvisando no trabalho... Eu queria fazer um ano de 01.01.2005 até 01.01.2006, mas só sobrevivi 5 meses, até 30.05.2005.
 
solandr:
nchnch:
4 meses ou mais corridos... ( também como previsto)
Bem, então, eu o invejo. Você tem uma prensa de impressão em suas mãos! Parabéns! Entendo que você não vai dar nenhuma dica sobre como funciona?

Não, posso lhe falar sobre isso... escreva para clin-p@inbox.ru... Na minha opinião, o comerciante está separado do grande dinheiro não apenas pela ausência de um bom algoritmo, mas por algo mais :))
 
Reshetov:

No momento eu tenho os melhores resultados somente para aqueles parâmetros de otimização com curva de juros ascendente (ela se filtra se você desligar resultados inúteis) e o coeficiente de correlação linear desta curva está mais próximo de 1 em valor absoluto. Ou seja, o programa pega uma a uma variante dada pelo otimizador, faz um teste em cada uma delas e analisando lucros e perdas encontra aquela que tem o gráfico mais parecido com uma linha reta. Obviamente, tal gráfico nunca dará o melhor equilíbrio do resultado da otimização, na maioria dos casos é um gráfico do meio. Mas essas curvas de rendimento que são mais lineares têm um drawdown muito pequeno e movimentos ascendentes anormalmente acentuados também não são praticamente observados.

Bem visto. Também acho que a inclinação da curva de juros pode, até certo ponto, ser sacrificada em prol da redução do drawdown.
E não se trata apenas de reduzir os riscos. Acho que o aspecto principal é a funcionalidade do TS. A ausência de drawdowns significativos mostra a adequação do sistema, ou seja, que ele usa propriedades reais do mercado. E isto, por sua vez, significa que os parâmetros sobre os quais é alcançado não são o resultado de uma estúpida adaptação à história, mas refletem estas mesmas propriedades.

A propósito, infelizmente, eu não sei o que é o "coeficiente de correlação linear" e como ele difere de um simples coeficiente de correlação.
Eu usaria RMS para avaliar a qualidade da aproximação da curva de juros por uma linha de regressão linear. Então talvez você possa explicar o que é e como a opção do coeficiente de correlação linear é melhor do que a estimativa RMS ?
 
Yurixx:

A propósito, infelizmente, não sei o que é um "coeficiente de correlação linear" e como ele difere de um simples coeficiente de correlação.

Eles são a mesma coisa. Apenas um jogo de palavras que significa o mesmo conceito.

PS: A afirmação é verdadeira para este caso, pois os participantes da conversa significam a mesma correlação.
 
solandr:
Yurixx:

A propósito, infelizmente, não sei o que é um "coeficiente de correlação linear" e como ele difere de um simples coeficiente de correlação.

É a mesma coisa. Apenas um jogo de palavras que significa o mesmo conceito.
Dito de forma muito branda, não é exatamente a mesma coisa. Há muitas maneiras de calcular a correlação de duas ou mais quantidades. Simplesmente o coeficiente de correlação linear (em pares) é usado com muito mais freqüência do que outros, e por padrão é simplesmente chamado de "coeficiente de correlação".
 
Yurixx:
Reshetov:

Atualmente tenho os melhores resultados somente para aqueles parâmetros de otimização com curva de juros ascendente (filtra-se se você desligar resultados inúteis) e o coeficiente de correlação linear desta curva está mais próximo de 1 em valor absoluto. Ou seja, o programa pega uma a uma variante dada pelo otimizador, faz um teste em cada uma delas e analisando lucros e perdas encontra aquela que tem o gráfico mais parecido com uma linha reta. Obviamente, tal gráfico nunca dará o melhor equilíbrio do resultado da otimização, na maioria dos casos é um gráfico do meio. Mas essas curvas de rendimento que são mais lineares têm um drawdown muito pequeno e praticamente nenhum pico excessivo para cima também.

Bem visto. Também acho que a inclinação da curva de juros pode, até certo ponto, ser sacrificada em prol da redução do drawdown.
E não se trata apenas de reduzir os riscos. Acho que o aspecto principal é a funcionalidade do TS. A ausência de drawdowns significativos mostra a adequação do sistema, ou seja, que ele utiliza propriedades reais do mercado. E isto, por sua vez, significa que os parâmetros sobre os quais é alcançado não são o resultado de uma estúpida adaptação à história, mas refletem estas mesmas propriedades.

A propósito, infelizmente, eu não sei o que é o "coeficiente de correlação linear" e como ele difere de um simples coeficiente de correlação.
Eu usaria RMS para avaliar a qualidade da aproximação da curva de juros por uma linha de regressão linear. Então talvez você possa explicar o que é e como a opção do coeficiente de correlação linear é melhor do que a estimativa RMS ?
Se você não tem coragem de abrir um manual de matemática e ler, e passo a citar:

"O grau de correlação entre duas grandezas x e y (valores de coordenadas de pontos no plano) pode ser medido através do coeficiente de correlação linear - r. Se o valor de r estiver próximo de 0, então a alegação de que existe uma relação linear entre as quantidades x e y pode ser rejeitada. Se r está próximo de (+/-)1, então devemos assumir que os pontos se encontram em torno de alguma linha y = A*x + B. Se as quantidades não estiverem relacionadas, podemos calcular a probabilidade de que um módulo de coeficiente de correlação de amostras aleatórias exceda algum valor de r0 com o tamanho de amostra N. Se o número de medidas for pequeno, a probabilidade de obter um grande valor do coeficiente de correlação |r| > 0,5 pode ser alta para variáveis não relacionadas"

As duas últimas frases dizem que se a curva de juros foi traçada com um pequeno número de transações (pequeno volume de amostra), é possível que o coeficiente de correlação exceda o valor 0,5, ou seja, ocorrerá um ajuste.

Na verdade, você também pode calcular o RMS, mas deve considerar que o RMS para uma linha reta, mas não para uma horizontal, será sempre maior que 0. E o coeficiente de correlação linear para qualquer linha reta, independentemente de sua inclinação, será igual a 1.
 
Reshetov:

Na verdade, você pode calcular o RMS, mas note que o RMS para uma linha reta, mas não para uma horizontal, será sempre maior que 0. E o coeficiente de correlação linear para qualquer linha reta, independentemente de sua inclinação, será 1.


Eu estava me referindo ao erro RMS de uma regressão linear que se aproximava da curva de juros.
Neste caso, o RMS será 0 somente se a linha de rendimento for uma linha reta. Neste caso, o resultado não depende do ângulo de inclinação da linha. Em todos os outros casos o RMS>0. Em geral acho que o erro RMS está relacionado ao coeficiente de correlação (já que é o mesmo que o coeficiente de correlação linear) e esta relação não é difícil de expressar analiticamente. Portanto, as variantes devem ser assumidas como equivalentes. A única diferença é que o erro RMS permite estimar o drawdown em um determinado nível de risco. O que você acha?

Reshetov, estou muito satisfeito que você se dirija a mim como "você". Muito obrigado.
Mas a frase

Se você não consegue abrir um livro de matemática e lê-lo...

é uma obra-prima! Eu me diverti muito. Você não acha que há uma mistura de estilos nisso? :-))

 
Yurixx:
Reshetov:

Essencialmente você pode calcular o RMS também, mas note que o RMS para uma linha reta, mas não uma linha horizontal, será sempre maior que 0. E o coeficiente de correlação linear para qualquer linha reta, independentemente de sua inclinação, será 1.


Referia-me ao RMS do erro da regressão linear que se aproxima da curva de juros.
Neste caso, o RMS será 0 somente se a linha de rendimento for uma linha reta. Neste caso, o resultado não depende do ângulo de inclinação da linha. Em todos os outros casos o RMS>0. Em geral acho que o erro RMS está relacionado ao coeficiente de correlação (já que é o mesmo que o coeficiente de correlação linear) e esta relação não é difícil de expressar analiticamente. Portanto, as variantes devem ser assumidas como equivalentes. A única diferença é que o erro RMS permite estimar o drawdown em um determinado nível de risco. O que você acha?

Reshetov, estou muito contente que você me chame de "você". Muito obrigado.
Mas a frase

Se você não tem coragem de abrir um manual de matemática e ler ...

é uma obra-prima! Eu me diverti muito. Você não acha que há um pouco de mistura de estilos nele? :-))

Da mesma forma, eu também me diverti muito com seu escolasticismo. Tantas palavras abstrusas.
Gostaria de saber como você aproxima a curva de juros sem calcular o coeficiente de correlação linear?