Виртуальный оптимизатор на mql, встроенный в советник? - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Вычисляет вероятность срабатывания текущего паттерна и сравнивает с желаемой вероятностью.... Например, мы входим в рынок при вероятности получения прибыли 80 %.
Бесполезно, если стратегия бернуллиева. Схема Бернулли непредсказуема в принципе, т.к. испытания (здесь - бинарные результаты сделок, т.е. 1 или 0) независимы от истории сделок. Вероятность успеха всегда одинакова - даже если перед этим было 500 успехов.
P.S. У тебя есть шанс, если система небернуллиева, т.е. сделки зависимы. Такие системы существуют (например, Lucky с одновременным открытием нескольких сделок), но вот как в них это использовать - пока не знаю. Вот если бы эти сделки открывались по одной за раз и между ними сохранялась бы зависимость, то что-то можно было бы сделать.
Если говорить о теме топика!
то можно сказать что НЕЙРОСЕТЬ с алгоритмом обучения, это и есть виртуальный оптимизатор!
Бесполезно, если стратегия бернуллиева. Схема Бернулли непредсказуема в принципе, т.к. испытания (здесь - бинарные результаты сделок, т.е. 1 или 0) независимы от истории сделок. Вероятность успеха всегда одинакова - даже если перед этим было 500 успехов.
P.S. У тебя есть шанс, если система небернуллиева, т.е. сделки зависимы. Такие системы существуют (например, Lucky с одновременным открытием нескольких сделок), но вот как в них это использовать - пока не знаю. Вот если бы эти сделки открывались по одной за раз и между ними сохранялась бы зависимость, то что-то можно было бы сделать.
Любая стратегия строится на поиске статпреимущества... Условия могут быть разные: пересечение МА, показания супер-пупер индикатора, пробой канала и т.д.
Т.е. изначально мы предполагаем, что наша система профитная на каком-то временном промежутке... Но наступает время, когда профит улетучивается... мы ловим лосей полную корзинку... да, наша стратегия работает на убыточном промежутке, но тока с другими параметрами... оптимизировали... вроде все... ок... и снова слив... условия рынка поменялись... Мы постоянно гоняемся за рынком... Это путь в некуда....
Предложеный фильтр - это альтернатива оптимизации... ведь он решает ту же задачу, что и оптимизация: поиск статпреимущества путем сравнения текущего паттерна с его историей...
Если говорить о теме топика!
то можно сказать что НЕЙРОСЕТЬ с алгоритмом обучения, это и есть виртуальный оптимизатор!
нейросеть - это подгонка под историю....
Приведу простой пример...
Мы решили, что будем все время покупать... тейк и стоплосс равны... Сработал тейк или стоплосс, снова покупаем... Вопрос: будет ли такая система профитная?
Да.... если покупаем по тренду..
Нет... если покупаем против тренда....
То же самое происходит с нашей стратегией... Профитный участок - мы торгуем по тренду, и наоборот...
Если к нашему примеру добавить фитр по паттернам, то торговля по тренду будет происходить значительно чаще... :)
нейросеть - это подгонка под историю....
я вспоминаю как на чемпионате 2007 нейросеть уделала всех, всех экспертов которые якобы не являлись подгонкой
кстати я своего именно подгонял! и подбирал параметры на последней истории выбрал средние - оптимальные
и сли бы у меня была еще неделя другая подгонки то я бы взял 2-е место! прсосто самый хороший экземпляр подгонки я получил буквально через неделю после начала
--
т е если нейросеть то подгонка, а если не нейросеть то не подгонка?
просто понять мысль Вашу хочется до конка - может я неверно Вас понял?
---
т е если нейросеть то подгонка, а если не нейросеть то не подгонка?
Думаю, мысль проста: методы обучения нейросети - это подгонка весовых коэффициентов под минимальную ошибку на обучающих данных со всеми вытекающими.
Думаю, мысль проста: методы обучения нейросети - это подгонка весовых коэффициентов под минимальную ошибку на обучающих данных со всеми вытекающими.
Гмм, а торговая стратегия это подгонка условий под оптимальный устраивающий Вас критерий. Принципиально одно от другого никак не отличается.
И то и другое нужно уметь готовить.
Точнее подгонка под критерий на некотором участке истории, не дающая никаких гарантий по поведению системы за пределами этого участка.
Не тот случай, чтобы гарантию требовать. А вот поведение системы за пределами подгонки с некоторой степенью достоверности можно получить.
Поэтому не вижу никакой разницы, что готовить из вашего меню.
Ничего не надо, если не видите.
Если говорить о теме топика!
то можно сказать что НЕЙРОСЕТЬ с алгоритмом обучения, это и есть виртуальный оптимизатор!
А можно сказать,что советник с обучаемой нейросетью есть виртуальный оптимизатор, т.к. он оптимизирует сеть.
Мои мысли по теме:
встроенный оптимизатор по типу имеющегося в терминале -- накладно по памяти и ресурсам. Допустим, есть 3 параметра с 10 вариантами. Получается 1000
Для каждого надо проверять условия торговли, открывать закрывать, а также хранить как минимум сумму выигранных и проигранных пипсов.
Это реализуемо если стратегия простая. Но если учитываются все тики, плюс нетривиальные условия... Будет тормозить диким образом.
Короче я к тому, что делать подобие имеющегося оптимизатора смысла нет.
В крайнем случае всегда можно прооптимизировать ручками.
Фильтрующий оптимизатор -- по мне самое оно.
Возьмем самую простую систему -- пересечение мувингов.
Паттерн один -- собственно пересечение, или два, если разделить покупку и продажу.
Условия можно брать абсолютно любые, площадь до пересечения, значения других индикаторов цену и т.д.
Далее нам на помощь приходит сеть Кохонена, которые эти самые условия бьет на кластеры. И именно для кластеров подбиваем статистику.
Фишка в том что статистика изменяется, т.о. мы имеем адекватную информацию о кластере без переобучения системы.