Только не говорите потом, что ТА не работает - страница 23
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
Угу. Вот это результат для сложения сигналов (trigger=0)
А вот для логического умножения сигналов (trigger=2)
Оба результата при прочих равных условиях (пара, таймфрейм, периоды оптимизации и тп). Те же 11 лет.
Ладно, завтра буду думать, пора спать.
Вот только что я заметил при оптимизации вашего советника:
- оставил по ошибке pass = 1, а на оптимизацию задал параметры перцептрона 0.
При таком раскладе, параметры перцептрона 0, вроде как не должны вычисляться, а они вычислились, т.е. управление попадало на функцию perceptron0()....
Меня радует, что длительность профитного OOS более 7 лет, однако напрягает, что почти весь он сзади по курсу.То, что сзади по курсу - это не напряг. Дело в том, что если даже предположить, что мы имеем дело со стабильным предсказанием прошлого, т.е. с некой машиной времени, которая может вернуть нас назад и позволить торговать там профитно, то решение есть. С обычными перцептронами по разнице цен открытия на входах можно манипулировать как угодно: ставить телегу и сзади лошади и впереди. Т.е. если перцептрон умеет уверенно предсказывать прошлое, то весовые коэффициенты можно пересчитать так, что он будет "предсказывать" будущее. Графики тоже можно переворачивать вокруг вертикальной оси, т.е. пустить время вспять.
Т.е. нам нужна любая машина времени, независимо от того, куда она нас перенесет: вперед или назад. Важен профитный результат в том самом месте в плане стабильности, куда мы попадаем. Остальное уже проблемы не представляет - элементарная математика. Перцептрон ведь - типичное линейное неравенство.
То, что сзади по курсу - это не напряг. Дело в том, что если даже предположить, что мы имеем дело со стабильным предсказанием прошлого, т.е. с некой машиной времени, которая может вернуть нас назад и позволить торговать там профитно, то решение есть. С обычными перцептронами по разнице цен открытия на входах можно манипулировать как угодно: ставить телегу и сзади лошади и впереди. Т.е. если перцептрон умеет уверенно предсказывать прошлое, то весовые коэффициенты можно пересчитать так, что он будет "предсказывать" будущее. Графики тоже можно переворачивать вокруг вертикальной оси, т.е. пустить время вспять.
Т.е. нам нужна любая машина времени, независимо от того, куда она нас перенесет: вперед или назад. Важен профитный результат в том самом месте в плане стабильности, куда мы попадаем. Остальное уже проблемы не представляет - элементарная математика. Перцептрон ведь - типичное линейное неравенство.
А то ваша голословность выглядит даже хуже решетовской. И вапче, предъявлять ему какие-то требования чего-то вам доказать, мне кажется некорректным.
В посте я писал о величине p-value. Это первый аз мат.статистики.
Человек выдвинул идею, да ещё и проиллюстрировал технически, вам этого мало чтоб дальше самому рукава засучивать (если сочтёте перспективным)? Неровён час и стартовый капитал у него потребуете.. ;-)
Мне бы хотелось напомнить про авторов идей, которые 100 мудрецов не могут прокомментировать.
Вот и займитесь восполнением пробелов. Или хоть попытку сделайте.
Решетов утверждает, что его система является доказательством работоспособности ТА. Это он доказывает с помощью ТС. Но Решетов не первый - такие доказательства приводятся около 400 лет, начиная с японцев с их свечами.
Кстати, отсутствие доказательства работоспособности или доказательств нерабоспособности ТА не умаляет того факта, что можно разработать ТС на основе ТА и сделать ТА источником дохода. ТА - это искусство, как в любом другом виде искусств имеются народные артисты на огромную толпу неудачников, о которых никто не знает.
Как я понял у Решетова ТС на основе НС. Если это так, то это знаменательно, так как успех применения НС полностью зависит от человека, обучающего НС. Решетову это удалось, может быть он гений, может упал с дуба, может выпил много пива - нам все равно - его умение не перейдет к нам. Весь ТА именно таков. ТА бездоказателен в принципе.
Заключение.
Быть может Вы поясните мне одно мое наблюдение. На этом форуме (и на других также) обсуждается ТА, какие-то экзотические вещи типа фракталов и т.д., но никогда не обсуждалось применение в ТС эконометрики и ее родной сестры матстатистики. Прошу обратить внимание, что слово "эконометрика" является грамматически неправильным на этом форуме.
Навскидку могу вспомнить обсуждение уравнения регрессии, которое очень быстро было сбито в сторону формул вычисления коэффициентов регрессии - до обсуждения применения регрессии в ТС дело так и не дошло. Игнорирование статистики - это случайность? или это благодаря решетовым и ко.?
:)
никогда не обсуждалось применение в ТС эконометрики и ее родной сестры матстатистики
Навскидку
https://www.mql5.com/ru/forum/105771
https://www.mql5.com/ru/forum/105740
https://www.mql5.com/ru/articles/222
Навскидку
https://www.mql5.com/ru/forum/105771
Не имеет отношения к эконометрике, так как не имеет ясно изложенной модели.
https://www.mql5.com/ru/forum/105740
Предложена новая якобы модель рынка. Предложена специалистом по ЦОС, которая по моему глубокому убеждению не применима к рынкету. Фактического исследования этой модели не проводилось на форуме.
https://www.mql5.com/ru/articles/222
Пардон, согласен. Если запустить поиск по "эконометрика", то не находит. Статья совсем свежая и это статья, а не форум. Приходится настаивать, что я прав на 1 января 2011 года. Обсуждение этого материала или подобного ему, как мне кажется, было бы весьма интересно. Во всяком случае обсуждались бы конкретные алгоритмы и цифры, а не умение отдельных, пусть гениальных личностей.
Если комментировать эту статью, то у меня порождается много разного интереса и предложений. Первое, автор использовал свои программы, но имеется Eviews и главное Матлаб. Если взять эти пакеты, то получим более систематический взгляд на проблему.
Спасибо за последнюю ссылку, а то совсем было грустно от неучей, невежд и специалистов по ЦОС и НС.
Коллеги, адаптация параметров модели с помощью чего угодно - идея старая и правильная, я, например, использую байесовские сети+ еще пара идей сейчас в проверке, можно с помощью танцев с бубнами и ритуальных приношений это дело адаптировать. Вопрос то не в этом. Проверьте на случайность получаемые новые графики профитности. Невооруженным взглядом видны явные проблемы. На самом деле никакого основания то для радости нет.
Martingeil:
То, что сзади по курсу - это не напряг.
...
Остальное уже проблемы не представляет - элементарная математика.
В то, что в Ташкенте весна, не верю - здесь снег и холодно.
Что в Алматы холодно, верю - за окном февраль.
Что касается математики, то она - не религия, чтобы верить:
Пусть у нас четыре соседних участка истории по порядку следования из прошлого в будущее: A, B, C, D
Если сигналы с А, B и C сложить, чтобы D = A + B + C, то на D сигнал неуверенный.
Уверенные торговые сигналы на участке A мы получаем простым суммированием сигналов на других трех участках: A = B + C + D
Но нам не нужен участок А - это прошлое, а будущее можно получить только на участке D, если известны сигналы на A, В и С.
Тогда из вышеприведенной формулы получаем: D = A - B - C
Проведем эксперимент на торговой системе, в основе которой заложен прогноз будущего направления движения котировок путем
подгонки весовых коэффициентов элементарной однослойной нейронной сети – перцептрона на исторических данных. Принцип действия данной торговой системы был подробно описан мною в статье: «Как найти торговую систему». Возьмем исторические данные для валютной пары EURUSD за 9 предыдущих месяцев или более на чарте с таймфреймом H1. Разобьем их на три независимых участка по три месяца. Первый участок оставим для окончательного теста, а два остальных для подгонки под историю. Чтобы не гонять торговую систему по отдельности, я сразу же объединил два перцептрона в одной торговой системе.
А для раздельного тестирования и оптимизации создал функцию переключатель Supervisor() с помощью которой торговая система имеет три режима работы в зависимости от входного параметра pass:
1 – подгонка и тестирование первого перцептрона,
2 – подгонка и тестирование второго перцептрона,
3 – фильтрация путем отсева противоречивых показаний обоих перцептронов в режиме тестирования без оптимизации или в режиме автотрейдинга на демонстрационном или реальном депозите.
Подгоняемыми под исторические данные являются весовые коэффициенты перцептронов: x11, x12 … x42, а также p и sl. Входной параметр sl – является константой для всех участковх. По этому самому значению выставляются уровни стоплосс и тейпрофит для всех открываемых позиций. Еще один входной параметр p – временной период лага для разницы цен открытия, также является константой. Вход в рынок осуществляется в начале формирования нового бара, т.е. по ценам открытия баров и по показаниям перцептронов в зависимости от значения входного параметра pass, а выход только по срабатыванию стоплосс или тейкпрофит. Оптимизация проводится с помощью генетического алгоритма поиска экстремумов, а в качестве экстремума взят максимум по балансу. Чтобы алгоритм не клинило на маржинколлах во время оптимизации начальную сумму нужно брать очень большую, например, $1000000. Входные параметры: lots - объем открываемых позиций в лотах и mn - уникальный магический номер, чтобы советник не перепутал управление своими (которые он открыл) ордерами с чужими (которые он не открывал).
На первом этапе нам нужно узнать какими должны быть значения входных переменных p и sl. Для этого выбираем два последних участка истории, т.е. от 6 месяцев назад и до сегодня. Выставляем все параметры весов перцептронов в значения от Start = 0 до Stop = 200 с шагом 1. Значение p от Start = 3 до Stop =100 с шагом 1, значение sl от Start = 100 до Stop =1000 с шагом 10 (или от 10 до 100 с шагом 1 для четырехзначных котировок). Значение pass выставляем в 1. Помечаем галочкой оптимизируемые параметры: x11, x21, x31, x41, p и sl. Все остальные галочки должны быть отключены. Запускаем оптимизацию. После завершения подгонки устанавливаем входные параметры по лучшему проходу.
Второй этап. Подгонка весов первого перцептрона на втором участке исторических данных. Устанавливаем дату и время оптимизации от 6 месяцев назад, до 3 месяцев назад. Убираем галочки оптимизируемых параметров только с входных переменных p и sl. Запускаем оптимизацию. После завершения подгонки устанавливаем входные параметры по лучшему проходу.
Третий этап. Подгонка весов второго перцептрона на третьем участке исторических данных. Устанавливаем дату и время оптимизации от 3 месяцев назад и по сегодняшний день. Убираем галочки с оптимизируемых параметров: x11, x21, x31, x41 и выставляем для x12, x22, x32 и x42. Остальные галочки должны быть отключены. Выставляем значение входной переменной pass равным 2. Запускаем оптимизацию. После завершения подгонки устанавливаем входные параметры по лучшему проходу.
Все, наша торговая система подогнана под исторические данные от 6 месяцев назад и по сегодняшний день. Сохраняем значения входных параметров в файл настроек. Выставляем входную переменную pass в значение 3. Убираем галочку с «Использовать дату». Запускаем тест. Смотрим на график тестирования. И видим, что кривая баланса и эквити стремится вверх в правой части графика и стремится вниз в левой части. Теперь нам нужно удостовериться в том, что стремление баланса вверх имеет место на участке вне подгоночной выборки. Подводим курсор мышки к линии баланса, где начинается подъем профита и в всплывающей подсказке смотрим дату. Получается, что кривая баланса стремилась вверх почти девять месяцев назад, считая от сегодняшнего дня, без учета 10 дней, т.е. 8 месяцев и 20 дней. А подгонку мы проводили на участке 6 месяцев. Следовательно, успешный тест вне оптимизируемой выборки имеет место. Выделяем этот самый участок вне выборки, чтобы подробнее его проанализировать. В общем и в целом результаты вполне удовлетворительные, хотя значительно уступают рекорду Дж. Сороса, но превосходят рекорды В. Нидерхоффера.
Чтобы убедиться в том, что на отдельных участках истории мы имели дело с подгонкой, необходимо и достаточно убирать галочку с «Использовать дату». И прогнать тест советника со значениями 1 и 2 по всей доступной истории. В каждом из этих режимов мы видим, что рост кривой баланса вверх наблюдается только в пределах тех участков, по которым подгонялись отдельные перцептроны. На всех остальных периодах истории положительной динамики не наблюдается, если не считать отдельные горбы, завершающиеся впадинами.
Как мы убедились, несмотря на то, что оба перцептрона не прошли форвардных тестов вне оптимизируемой выборки исторических данных, тем не менее фильтр их совместных сигналов, дал положительные результаты на исторических данных о которых во время подгонки ничего не было известно. Можно также поэкспериментировать и с другими торговыми системами, например, на базе пробоя простых скользящих средних или на более продвинутых многослойных нейронных сетях. Если торговая система обладает робастностью, то она скорее будет давать положительные результаты по отфильтрованным торговым сигналам вне периода оптимизации. Если не робастная, то может не дать положительных результатов и на оптимизируемом участке при включенном фильтре. Впрочем, робастность ТС вторична по сравнению с накладными расходами на спред, своп и комиссионые брокера. Поэтому, при значительных накладных расходах, о положительных результатах на форвардных тестах можно только мечтать, т.к. матожидание будет заведомо отрицательным.