Critério para a seleção automática dos resultados de otimização.
Lutamos, escrevemos estratégias, e praticamente qualquer especialista é capaz de gerar lucros com certos parâmetros no intervalo comercial final. Entretanto, relativamente pouca atenção tem sido dada ao tópico da seleção de parâmetros.
Vamos fazer um pouco de magia?
O assunto parece ser sempre atual. Portanto, podemos começar.
Vamos começar, e vamos começar com o fato de que é hora de desmascarar algumas teses que, em parte, tornam este fio sem sentido.
1) "O lucro é embutido no sistema na fase de construção, não na fase de otimização". O que, em geral, torna a etapa de otimização sem importância. Eu mesmo pensei assim por muito tempo. Como eu estava errado... Há uma série de sistemas para os quais não é assim, ou melhor, não é bem assim. Diversos NS e simplesmente sistemas muito complexos (recentemente vi um interruptor de tubulação com cerca de 100! parâmetros que precisam de "afinação", aliás, bastante rentável, estranhamente), o que, o que quer que você coloque neles na fase de projeto, sem otimização/treinamento, pode facilmente ir para o lixo...
2) "Demasiados parâmetros externos - especialista é lixo". Já ouvi isso muitas vezes. A prática mostra que não existe tal correlação. Tais EAs são difíceis de treinar e, portanto, difíceis de usar, mas é porque ninguém pode dizer claramente o que deve ser ensinado. Portanto, o resultado mais provável da otimização será um "mau ajuste" e, como resultado, uma falha.
Minha experiência de 5 centavos de dólar - para mim deduzi alguma fórmula = número de negócios é diretamente proporcional à estabilidade e inversamente proporcional à rentabilidade.
É muito bom que você tenha notado este tópico. Penso que ao trabalhar com e no auto-optimizador, você ganhou mais do que muita experiência com rublos, e ainda poderá compartilhá-la).
Neste caso particular, tenho uma visão dupla do número de ofícios:
A primeira opção - coincide com suas observações, mas eu a abandono gradualmente, tenho que restringir a busca.
O segundo é o caso quando o número de operações é definido na fase de projeto, ou seja, para cada sistema há sua atividade, e há o que foi "forçado" a aprender ao custo da mutação para outro sistema. Suponha, por exemplo, que o número estimado (olhando para um gráfico) de negócios seja 5 por dia (podemos ter 1 negócio por 20 barras ou 2 por hora, ou o que for), portanto o número médio de negócios deve estar dentro de um intervalo de cerca de 5, ou seja, 3<=WordStop<=7. O que está além do alcance - é impiedosamente descartado, permitindo não perder o sentido do sistema, mas ao mesmo tempo cruzando a possibilidade de encontrar acidentalmente uma variante relacionada ao uso do TS, ou apenas outro padrão.
Очень хорошо, что Вы заметили эту тему. Я думаю, работая с автооптимизатором и над ним, опыта Вы набрали более чем на много рублей, и еще сможете им поделиться)
В этом конкретном случае, с колличеством сделок, у меня двоякое видение:
Первый вариант - совпадает с Вашими наблюдениями, но постепенно от него отказываюсь, приходится сжимать круг поиска.
Второй - это тот случай когда колличество сделок закладывается на этапе проектирования, т.е. для каждой системы есть ее активность, а есть то, чему ее "заставили" научиться ценой мутации в другую систему. И последнее время я использую колличество сделок примерно так: Допустим, расчетно-визуальное (глядя на график) колличество сделок 5 в день (можно 1 на 20 баров, 2 в час или что угодно), соответственно среднее колличество сделок (СКС) должно укладываться в диапазон около 5, т.е. например 3<=CКC<=7. То что за диапазоном - безжалостно отбрасывается, позволяя не потерять смысл системы, правда заодно перечеркивая возможность случайно найти сопутствующий вариант использования ТС, или просто другую закономерность.
Depende certamente do tipo de veículo.
Outro parâmetro interessante em minha opinião (calculado) é o "coeficiente Sharp", mas eu ainda não trabalhei com ele :-)
Naturalmente, tudo depende do tipo de TS.
Outro parâmetro interessante em minha opinião (calculado) é "Sharpe Ratio", mas eu ainda não trabalhei com ele :-)
Sharps, Sortino e outros - é quase uma língua de pássaro :) Todos dizem que é legal, mas eu também ainda não tentei, se alguém souber calcular a partir de dados brutos para uso prático, eu tentarei e lhe direi o resultado. Precisamos redefinir os dados brutos para a linguagem de fórmula.
-GrossProfit = GP ,
-GrossLoss = GL,
-MaxDrawdown (Drawdown) = MD ,
-Número de negócios lucrativos = PD, negócios perdedores = LD, Número total de negócios = AD,
-Número de barras (carrapatos) de testes = TEMPO,
Max Profit trade = MPD, max loss trade = MLD
-Série de negócios lucrativos = SPD (em unidades), = SPD$ (em moeda de depósito), série de negócios perdidos =SLD, =SLD$
Perdi alguma coisa? É possível desenhar fórmulas?
Z.U. Levarei algumas horas para refletir e apoiar moralmente nossos atletas olímpicos, esquiando) E sem meu apoio) eles não estão tão longe....(
Quem está comigo?:)
Metodologia de cálculo da Razão Sharpe
Ajuda para a Razão Sharpe:
A Sharp Ratio, também conhecida como reward-to-variability ratio, caracteriza o desempenho da administração. Ele mede o retorno em relação ao risco geral da carteira. Onde o risco geral é o desvio padrão dos retornos da carteira.A Razão Sharpe a uma determinada profundidade e prazo é calculada usando a seguinte fórmula:
onde
- retorno médio da carteira (retorno médio da carteira);
- taxa média sem risco;
-Desvio padrão dos retornos da carteira, o cálculo detalhado pode ser encontrado na documentação do serviço de cálculo da volatilidade.
É utilizado o retorno geométrico, definido como o logaritmo natural da relação de preço (logaritmo de retorno):
onde
- preços medidos a partir do final do período anterior;
-preços medidos no final do período atual;
Quanto maior for a Razão Sharpe, mais eficiente será o investimento. Um pequeno valor de Sharpe Ratio indica que o retorno do investimento não justifica o nível de risco assumido. Uma razão Sharpe negativa indicará que os investimentos em ativos sem risco produziriam retornos mais altos.
Ajuda do coeficiente Sortino e Sortino Modificado:
A Razão Sortino é outra medida do retorno e do risco de um instrumento de investimento. Matematicamente, ele é calculado de forma semelhante ao Sharpe Ratio, porém, ao invés da volatilidade da carteira, é usada a chamada "volatilidade negativa". Neste caso, a volatilidade, é calculada sobre retornos abaixo do retorno mínimo aceitável da carteira (MAR).O coeficiente de Sortino na profundidade e no tempo determinados é calculado usando a seguinte fórmula
onde
- retorno médio da carteira (retorno médio da carteira);
MAR- Retorno mínimo aceitável da carteira
- desvio padrão dos retornos da carteira, calculado para os retornos abaixo do retorno mínimo aceitável da carteira. O cálculo detalhado pode ser encontrado na documentação do serviço de cálculo da volatilidade.
O coeficiente Sortino Modificado na profundidade e no tempo determinados é calculado usando a seguinte fórmula
onde
- retorno médio da carteira (retorno médio da carteira);
- taxa média sem risco;
- desvio padrão do retorno da carteira calculado para os retornos abaixo do retorno mínimo aceitável da carteira. O cálculo detalhado pode ser encontrado na documentação do serviço de cálculo da volatilidade.
O rendimento é geométrico e é definido como o logaritmo natural da relação de preço (rendimento logarítmico):
onde
- preços medidos a partir do final do período anterior;
-preços medidos até o final do período atual;
Referência de coeficiente alfa e beta:
Os coeficientes alfa e beta são projetados para revelar a relação estatística entre o instrumento e o índice. Na representação gráfica, este será um gráfico de pontos de retorno do instrumento versus o retorno do índice. (ver desenho de uma elipse). Através do conjunto de pontos obtidos, vamos traçar uma linha reta, o mais próxima possível do gráfico de pontos. O procedimento estatístico de traçar tal linha é conhecido - é chamado de "regressão linear simples ou o método dos mínimos quadrados". De acordo com este método, a equação da linha reta minimizando a soma dos quadrados de distâncias de cada ponto do gráfico até a linha reta é encontrada. A equação de linha reta (regressão) resultante terá a forma:,
onde está o rendimento do instrumento;
-coeficiente de deslocamento vertical da linha reta;
-coeficiente de declive da linha reta;
-index retorno
De acordo com o método dos mínimos quadrados os coeficientes e são encontrados por fórmulas:
,
onde Cov(,)-covariância de retorno de instrumento e índice de retorno
- desvio padrão do retorno do índice
onde
-restituição média de um instrumento
-Rendimento médio do índiceex
Quando o índice de mercado é escolhido como o índice
"Beta-coeficiente - determina a influência da situação geral do mercado sobre o destino do instrumento em particular. Se >0, a eficiência do instrumento é semelhante à do mercado. Se < 0, a eficiência do instrumento em questão diminuirá à medida que a eficiência do mercado aumentar. A razão também é comumente considerada como uma medida do risco de investimento nestes títulos. Em >1, o risco de investimento é maior que a média do mercado, enquanto que em <1 é o contrário.
O coeficiente "Alfa " caracteriza a correlação entre a taxa de crescimento do mercado e a taxa de crescimento do instrumento específico. Se qualquer instrumento é positivo, significa que sua taxa de crescimento é superior à média do mercado, ou seja, podemos dizer que está "subvalorizado" pelo mercado no momento.
Coeficiente de referência
A precisão da descrição das flutuações de rendimento pela equação de regressão é caracterizada pela dispersão (spread) dos valores de rendimento. Para estimar o poder explicativo da equação de regressão, introduzimos o coeficiente que mostra até que ponto a variação do preço do instrumento é explicada pela relação especificada com a variação do valor do índice e é definida de acordo com a fórmulaR = ,
onde é beta-coeficiente
- desvio padrão do retorno do índice
- desvio padrão do retorno do instrumento
No caso em que o índice de mercado é selecionado como o índice:
O coeficiente "" ou coeficiente de determinação- caracteriza a parcela de risco de investimento em um determinado instrumento contribuído pela incerteza do mercado como um todo. Quanto mais próximo estiver de zero, mais independente será o comportamento do instrumento em relação à tendência geral do mercado. Quando um instrumento arbitrário ou a carteira de um usuário é selecionada como índice: o coeficiente "" caracteriza o aperto da relação entre o instrumento e o índice. Quanto mais próximo deste valor estiver de 1, mais forte será a relação.
Valor do teste t pelo critério t do aluno
O cálculo do teste t de Student é aplicado para testar o significado dos coeficientes de regressão, ou seja, os coeficientes alfa e beta. O valor do teste t de Student para o coeficiente beta é calculado usando a fórmula:,
onde está o coeficiente beta
-é erro padrão, que é calculado por fórmula:
,
onde -provatividade do instrumento;
-provatividade do instrumento, calculada de acordo com a fórmula: ;
-index return; -index return calculado por fórmula: ;;
-Rendimento médio do índice
n-número de valores de retorno que participam do cálculo.
O valor do teste t de Student para o coeficiente alfa é calculado pela fórmula: ,
onde - coeficiente alfa;
-é o valor do erro padrão, que é calculado pela fórmula
,
onde - o instrumento retorna;
-provatividade do instrumento, calculada pela fórmula: ;
-index return; -index return calculado por fórmula: ;;
-index retorno médio
n-número de valores de rendimento envolvidos no cálculo.
Valor do critério do pescador
O valor do critério Fisher é calculado de acordo com a fórmula:Similar ao critério t de Student, o valor calculado do critério Fisher é comparado com o valor da tabela (ver Valores da tabela). Se o valor calculado do critério de Fisher exceder o valor tabelado, a hipótese nula de não haver relação entre o instrumento e o índice é rejeitada e é feita a conclusão sobre a existência da relação e a significância estatística da equação de regressão. Mas se o valor calculado do critério Fisher for inferior ao valor da tabela, então a probabilidade da hipótese nula é maior do que o nível especificado e não pode ser rejeitada sem risco sério de fazer uma conclusão incorreta sobre a relação. Neste caso, a equação de regressão é considerada estatisticamente insignificante.
Sim, a sessão já terminou 17 de setembro de 2010.
O que será que todos estes afiados e estudantes se resumem a quando o mercado está em baixa por saltos e saltos?
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Lutamos, escrevemos estratégias, e praticamente qualquer especialista é capaz de gerar lucros com certos parâmetros no intervalo comercial final. Enquanto isso, é dada relativamente pouca atenção à seleção de parâmetros.
Francamente falando, fiquei interessado neste tópico em por outro motivo, a saber, por causa da busca do critério de otimização em meu próprio otimizador usando minha própria AG, pois entendi que os critérios de otimização do MT4 não dão o resultado desejável. Mas percebi que eu deveria começar a dançar a partir do código fonte. É por isso que "Search of Selection Criteria of Optimization Results" (Pesquisa de critérios de seleção de resultados de otimização ).
É claro que não conheci os artigos disponíveis no site (graças aos autores), olhei as discussões disponíveis também, até mesmo folheando alguns livros), mas não encontrei lá o que eu gostaria de ver. Talvez haja algo, mas na língua do pássaro, eu não sou muito bom nisso, todo o mesmo praticante primitivista (talvez alguém se traduza em "humano"), mas talvez simplesmente não tenha visto. Como resultado desta discussão e, espera-se, construtiva, gostaria de obter uma fórmula específica, alguma função dos resultados dos testes, o máximo dos quais com alta probabilidade indicaria um conjunto viável de parâmetros.
Sem falsa modéstia), vou notar que obtive algum sucesso na seleção manual do resultado da otimização . Entretanto, não posso de forma alguma automatizar este processo. Talvez seja apenas uma experiência pouco formalizável.
É claro que existe uma forma simples e eficiente de seleção de parâmetros - o teste OOS. Mas, infelizmente, nem sempre é aceitável. Por exemplo, para meus carneiros, se fizermos um critério de resultado de OOS, algum critério de seleção de espécimes em GA, não será mais OOS.
Portanto, dados iniciais em termos de MT4:
-GrossProfit ,
-GrossLoss,
-MaxDrawdown (Drawdown) ,
-Número de negócios rentáveis, perdendo negócios, -Número total de negócios,
-Número de barras (carrapatos) de testes,
Max Profit trade, max loss trade
-série de negócios lucrativos, série de negócios perdidos
Parece não faltar nada (correto se falhei alguma coisa), todos os tipos de MO, RFP, etc. são omitidos intencionalmente, pois são calculados e podem ser obtidos a partir do exposto acima.
Vamos fazer um pouco de magia?