Otimização e testes fora da amostra. - página 2

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leonid553:

À luz do exposto acima, vejo o seguinte modo :

Para construir um simples Expert Advisor adicional, - e carregar todos os conjuntos de parâmetros obtidos após a primeira otimização.

Cada conjunto terá seu próprio índice. E então simplesmente inserimos esta EA adicional no testador em vez da primeira e a otimizamos além da amostra, e o parâmetro de otimização será o NÚMERO LOCAL dos conjuntos inseridos!

Pode ser um pouco complicado, mas é muito melhor do que a otimização manual fora da amostra ...

A única coisa que precisamos é considerar a versatilidade deste suplemento.

A idéia é interessante. Como variante de implementação: O Expert Advisor in deinitacrescenta seus parâmetros e critério de otimização ao arquivo destinado à escrita. Após a otimização estar completa, o script ordena os dados do arquivo pelo critério de otimização, mantém o número de melhores conjuntos de parâmetros e os grava no arquivo somente leitura. Quando a otimização é lançada, o Expert Advisor no init lê este arquivo, etc. Em outras palavras, você não precisa de um Expert Advisor adicional, mas de um roteiro adicional.
 
FION:
leonid553:

À luz de tudo isto, esta é a maneira como vemos até agora: ....

Acho que não vai funcionar tão facilmente, pois cada parâmetro sendo otimizado vários extremos serão identificados quando ligados a outros parâmetros . Pode ser possível encontrar uma solução se esses extremos forem alimentados com a entrada da rede neural.

No último caso, otimizamos apenas o Número, nada mais!

E nós apenas conseguimos o que precisamos. Ou eu entendi mal seu posto?

 
Pessoal, já tenho tudo funcionando há muito tempo.
Mas sob TradeStation, e não de graça ... :))
Não vejo nenhum sentido em fazer isso na MT, não estamos acostumados a pagar pelo trabalho.
 
Mak:
Pessoal, já tenho tudo funcionando há muito tempo.
Mas sob TradeStation, e não de graça ... :))
Não vejo nenhum sentido em fazer isso na MT, não estamos acostumados a pagar pelo trabalho.


Estou quase pronto também)))) E você não precisa incorporar nada no Expert Advisor - o programador recebe um arquivo com um conjunto de parâmetros
 
Eu implementei isto sob o MT4 há muito tempo.
Ele realmente permite estimar as perspectivas de diferentes sistemas sobriamente,
E se livrar de ilusões causadas pela super-otimização.
Após esta segunda otimização, ficamos apenas com aqueles vAriAs que renderam um lucro fora da amostra! <br / translate="no"> Como resultado, idealmente, obtemos os "parâmetros ideais" para o trabalho e testes adicionais on-line!

Estranhamente, mas os parâmetros que têm um lucro fora da amostra nem sempre são lucrativos. Outros critérios de seleção também são necessários.
 
Integer, você quer dizer um comando como 
terminal.exe "\tester\MyTests\MACDTest.ini"
em um loop com o próprio arquivo de parâmetros .set, que também precisa ser atualizado de alguma forma (se quisermos executar, digamos, 1000 testes com genes diferentes)?
 
Mathemat:
Integer, você quer dizer um comando como 
terminal.exe "\tester\MyTests\MACDTest.ini"
em um loop com o próprio arquivo de parâmetros .set, que também precisa ser atualizado de alguma forma?


Mais ou menos. Um programa externo cria um arquivo .set, executa o terminal, monitora o processo, depois lança um novo arquivo .set, executa o terminal novamente para testes, analisa o relatório após cada teste...
 
OK, a idéia geral é clara. Bem, então a última pergunta a todos aqueles que implementaram este projeto (ou seja, Belford, Mak, Integer): vale a pena? Claro, é bom ter um "otimizador" que não só se encaixa na curva (como metaquota), mas também tenta testar a estratégia em dados fora da amostra, mas será que ele realmente merece uma pontuação mais alta do que o otimizador MQ (que também é bom, mas apenas como um ajustador de curva)?
 
Mathemat:
OK, a idéia geral é clara. Bem, então a última pergunta a todos aqueles que implementaram este projeto (ou seja, Belford, Mak, Integer): vale a pena? Claro, é bom ter um "otimizador" que não só se encaixa na curva (como metaquota), mas também tenta testar a estratégia em dados fora da amostra, mas será que ele realmente merece uma pontuação mais alta do que o otimizador MQ (que também é bom, mas apenas como um ajustador de curva)?

Tudo isso servirá para o lar. Não há sentido em comparar com o MQ, porque este programa não se testa a si mesmo, ele apenas executa um testador.
 
leonid553:
FION:
leonid553:

À luz de tudo isto, esta é a maneira como vemos até agora: ....

Acho que não será fácil, para cada parâmetro otimizado em conexão com outros parâmetros, vários extremos serão detectados. Talvez seja possível encontrar uma solução se esses extremos forem alimentados com a entrada .

No último caso, otimizamos apenas o Número, nada mais!

E nós apenas conseguimos o que precisamos. Ou eu entendi mal seu posto?

Eu quis dizer identificar a melhor combinação de todos os parâmetros sem selecioná-los por equidade ou drawdown ou lucratividade. A experiência mostra que a otimização por um critério nem sempre encontra a melhor combinação, por isso uma rede neural baseada na análise multivariada pode dar bons resultados.
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