Um grande livro sobre testes e otimização - página 4
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Nenhum dos outros argumentos neste fórum, e também no livro do Pardo, me convenceram da viabilidade desta "sustentabilidade". VelesFX, concordo com você sobre "Você ganha em rentabilidade, você perde em sustentabilidade". Há muitos, muitos pensamentos; aos poucos os colocamos em um artigo...
Se nada impede, em breve terminarei a biblioteca que permitirá implementar "análise direta" na íntegra.
Como funcionará a biblioteca, por favor?
Tenho uma idéia de busca de consistência via FT, aqui está:
Isto é, fazemos três janelas de teste (TO) em cada uma delas executamos otimização, salvamos os resultados de otimização em cada TO, depois escolhemos em uma das execuções do TO em ordem de diminuir a rentabilidade. Pegamos o número de corridas, encontramos corridas com o mesmo número em duas OTs adjacentes e se a rentabilidade dessas duas corridas nos satisfaz
então consideramos que a corrida com esse número de FT passou.
Aparentemente, há um padrão de "você ganha em rentabilidade, você perde em consistência", e vice-versa. O que você acha?
A biblioteca é projetada como uma ferramenta, que permite testar e otimizar em dois modos básicos:
1)Modo automático:
Realização de testes e/ou otimização por programas macro pré-definidos.
2) Modo manual
Execução de testes e/ou otimização através de rotinas de macro escritas pelo usuário. Assim, você pode facilmente implementar seu próprio algoritmo de teste.
O processo de trabalho com a biblioteca é maximamente simplificado, por exemplo, no modo automático você precisa definir parâmetros para teste/optimização como normalmente no testador, mas ao invés do botão iniciar, inicie o script e selecione o programa de macro apropriado e isso é tudo. (em oposição ao auto-optimizador)
aqui está a versão curta.
A biblioteca é projetada como uma ferramenta que permite testar e otimizar em dois modos principais:
1)Modo automático:
Realização de testes e/ou otimização de acordo com programas macro predefinidos.
2) Modo manual
Execução de testes e/ou otimização através de rotinas de macro escritas pelo usuário. Assim, você pode facilmente implementar seu próprio algoritmo de teste.
O processo de trabalhar com a biblioteca é maximamente simplificado, por exemplo, no modo automático você precisa definir parâmetros para teste/optimização como normalmente no testador, mas ao invés do botão iniciar, inicie o script e selecione o programa macro apropriado e isso é tudo. (em oposição ao auto-optimizador)
aqui está a versão curta.
Sim, não seremos capazes de prever o futuro. Mas talvez esse não seja nosso objetivo? Nosso objetivo é construir uma estratégia que funcione de forma lucrativa sobre a maior variedade possível de dados. A verificação disto é a tarefa de testes completos. Grosso modo, devemos ser capazes de colocar alguma "estrutura" nos dados de mercado dando os pontos de entrada/saída. E o que esta estrutura fará no futuro não é nossa preocupação...
Valmars, eu tenho uma idéia. Pretendo, por diversão, escrever uma lista completa do que a Pardo oferece aqui neste tópico. Será muito impressionante (terminei hoje minha leitura preliminar deste livro). Que esta lista sirva como um lembrete para os grail makers do quanto eles subestimam o nível atual de compreensão neste campo. Ainda assim, esta lista é, pela intenção do livro, pelo menos alguns, não 100%, a garantia relativa de que a estratégia tem um direito razoável de existir. A lista estará aqui em breve.
Sim, não seremos capazes de prever o futuro. Mas talvez esse não seja nosso objetivo? Nosso objetivo é construir uma estratégia que funcione de forma lucrativa sobre a maior variedade possível de dados. A verificação disto é a tarefa de testes completos. Grosso modo, devemos ser capazes de colocar alguma "estrutura" nos dados de mercado dando os pontos de entrada/saída. E o que esta estrutura fará no futuro não é nossa preocupação...
Não pense que é melhor não se entusiasmar com os testes de avanço ????? :(!!!! Porque se você executar o sistema mais uma vez, nós apenas aumentamos N - o número de negócios, reduzindo o erro padrão.
Se você quiser aumentar o número de negócios, precisamos reduzir o erro padrão.
A maneira que sugeri para fazer as mensagens FT 6 acima é semelhante à fusão de três TO's em um grande e otimização burra neste grande TO? )) embora, é claro, não absolutamente tudo, mas quase tudo.
E se considerarmos o trabalho das táticas comerciais configuradas em condições comerciais reais como um evento aleatório, por exemplo, um lançamento da mesma moeda ou dados. Ou seja, o lucro do sistema para o i-ésimo mês de trabalho é um valor aleatório e não há nada a ver com essa aleatoriedade, provavelmente só podemos alterar seus parâmetros (configuração, otimização).
Corrija-me se eu estiver errado!!!
Uma consolidação idiota de todas as seções de otimização em uma só não dará um efeito de "walk-forward".
Sim, não podemos prever o futuro. Mas talvez esse não seja nosso objetivo? Nosso objetivo é construir uma estratégia que funcione de forma lucrativa com o máximo de dados possível. A verificação disto é a tarefa de testes completos. Grosso modo, devemos ser capazes de colocar alguma "estrutura" nos dados de mercado dando os pontos de entrada/saída. O que esta estrutura fará no futuro não é nossa preocupação...
Eu, por outro lado, acho que nosso objetivo é diferente: em termos práticos, não me importa quanto lucro (ou prejuízo) minha estratégia obteve há um ano ou dois ou cinco anos. O que é importante para mim é que isso dê um lucro tangível agora, dois ou seis meses no futuro, e então, que comece a falhar. Eu desistirei e encontrarei outro, se puder, que está perdendo dinheiro agora e começará a trabalhar em seis meses. É claro que perderei antes de poder determinar que a estratégia parou de funcionar (dando lucros, ou seja, que o mercado mudou), mas espero que não tudo.
É provavelmente possível encontrar uma estratégia que será lucrativa por 7 anos, mas não será ótima para o momento atual, dará resultados piores do que minha estratégia atual (no passado - ameixa). Penso que precisamos nos concentrar no estado e no tempo de mudança do mercado global (os fundamentos da economia mundial), e tais mudanças ocorrem dentro de ~ 2 anos, na minha opinião, este é o "tempo de vida" de uma estratégia lucrativa.
Ou seja, a abordagem prática difere da criação teórica de uma "estratégia universal". Além disso, acredito que é impossível criar uma estratégia desse tipo para um par de moedas, por exemplo. Eu acho que você pode criar um "Sistema Especialista" que analisará a condição do mercado, escolher instrumentos promissores para operações, calcular riscos em transações de acordo com probabilidades de eventos, encontrar os melhores pontos (ótimos em termos de riscos) para entrar em uma posição quando a decisão sobre o instrumento for tomada, fazer hedge de posições com outros instrumentos, realizar gerenciamento de dinheiro em múltiplas moedas, ou seja, simular o trabalho de um especialista, ou mesmo de toda uma empresa de investimento (fundo) ou banco. E creio que tais sistemas foram criados e existem dentro do sistema financeiro internacional com suas ilimitadas possibilidades financeiras. Mas isto está além das possibilidades da MQL e você e eu.
Honestamente, o que você destacou em negrito eu não entendi. Por favor, explique, VelesFX. Vejo o valor da WFA precisamente na "diversificação" do sistema otimizado sobre diferentes comportamentos de mercado e exatamente sobre os dados sobre os quais a otimização não foi realizada. E o que é interessante, a WFA repete as ações de um comerciante quando ele entra no mercado real com este sistema. O que o torna tão ruim?
Uma combinação idiota de todas as seções de otimização em uma só não terá efeito de "walk-forward".
E esta frase eu não consigo entender completamente: " Eu vejo o valor da WFA na "diversificação" do sistema otimizado sobre diferentes comportamentos de mercado e exatamente sobre aqueles dados, nos quais a otimização não foi conduzida.
Deixe-me explicar a essência da FT usando meu método:
1. Se tivermos três OTs nós conduzimos a otimização no meio (na janela de tempo #2), TO #1 - esta janela está localizada no "passado relativo ao TO #2", TO3 - respectivamente no futuro.
Portanto, se precisarmos atingir certos parâmetros do sistema (rendimento, fator de lucro, máximo drawdown ... ). Então ...
consideramos que a corrida com esse número já passou.
Como resultado desta busca encontraremos um sistema "estável ao longo da história", ou seja, o sistema que desenha algo assim em cada manutenção:
E, portanto, desenhará uma linha com a mesma inclinação no teste de manutenção (TO1+To2+To3) - portanto, este sistema será mais "estável", também podemos assumir que será mais estável, pois foi testado em um contexto de mercado variado e mostra um crescimento estável do depósito em cada manutenção. Bem, isto não é FT, esta é uma forma sofisticada (pervertida) de otimização :)), e FT como uma tentativa de "diversificar" o sistema otimizado por diferentes comportamentos de mercado é um caso especial deste método.
Portanto, a WFA é apenas uma forma de evitar o excesso de equipamento !!!!
Talvez esteja apenas aumentando N = No+Nf - tamanho da amostra, aumento da confiabilidade da previsão. Quanto mais N for N, maior será a probabilidade P de o sistema apresentar rentabilidade semelhante à do sistema anterior na próxima janela de teste.