|
12+ 年
经验
|
12
产品
|
37
演示版
|
|
3
工作
|
1
信号
|
1
订阅者
|
Для дальнейшего продвижения хорошо было бы посмотреть, можем ли мы улучшить результаты, периодически выполняя повторную автоматическую оптимизацию и генерирование нового советника. Камнем преткновения во многих спорах об использовании оптимизации параметров является вопрос о том, насколько долго можно использовать полученные параметры для торговли в будущем периоде с сохранением основных показателей прибыльности и просадки на заданных уровнях. И можно ли вообще это делать?
Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.
Пока что мы рассматривали автоматизацию запуска последовательных процедур оптимизации советников исключительно в штатном тестере стратегий. Но что делать, если между такими запусками нам хотелось бы выполнить некоторую обработку уже полученных данных, используя другие средства? Попробуем добавить возможность создания новых этапов оптимизации, выполняемых программами, написанными на Python.
Продолжим автоматизировать шаги, которые ранее мы выполняли вручную. В этот раз вернёмся к автоматизации второго этапа, то есть выбора оптимальной группы одиночных экземпляров торговых стратегий, дополнив его возможностью учитывать результаты экземпляров на форвард-периоде.
Сейчас наш советник использует базу данных для получения строк инициализации одиночных экземпляров торговых стратегий. Однако база данных является достаточно объёмной и содержит много информации, ненужной при реальной работе советника. Попробуем обеспечить работоспособность советника без обязательного подключения к базе данных.
The EA under development is expected to show good results when trading with different brokers. But for now we have been using quotes from a MetaQuotes demo account to perform tests. Let's see if our EA is ready to work on a trading account with different quotes compared to those used during testing and optimization.
As we gradually approach to obtaining a ready-made EA, we need to pay attention to issues that seem secondary at the stage of testing a trading strategy, but become important when moving on to real trading.
The previously developed risk manager contained only basic functionality. Let's try to consider possible ways of its development, allowing us to improve trading results without interfering with the logic of trading strategies.
Первый этап требовал достижения прибыли 8% от начального баланса и занял немногим менее месяца.
Второй этап требовал достижения 5%, но из-за менее удачного периода затянулся почти на два месяца.
Теперь ждем активации Funded-аккаунта, которая занимает, по словам техподдержки, 24 - 48 часов
我们已经实现了自动化优化的第一阶段。我们根据若干标准对不同的交易品种和时间框架进行优化，并将每次通过的结果信息存储在数据库中。现在我们将从第一阶段找到的参数集中选择最佳组。
在正在开发的 EA 中，我们已经有了某种控制回撤的机制。但它具有概率性，因为它是以历史价格数据的测试结果为基础的。因此，回撤有时会超过最大预期值（尽管概率很小）。让我们试着增加一种机制，以确保遵守指定的回撤水平。
为了获得一个好的 EA，我们需要为它选择多组好的交易策略实例参数。这可以通过对不同的交易品种运行优化然后选择最佳结果来手动完成。但最好将这项工作委托给程序，并从事更有成效的活动。
EA 开发计划包括几个阶段，中间结果保存在数据库中，它们只能作为字符串或数字而不是对象再次从那里读取。因此，我们需要一种方法来根据从数据库读取的字符串重新创建 EA 中的所需对象。
让我们来概述一下 EA 开发的主要阶段。首先要做的一件事就是优化所开发交易策略的单个实例。让我们试着在一个地方收集优化过程中测试器通过的所有必要信息。
随着我们的进步，我们在一个 EA 中使用了越来越多的同时运行的交易策略实例。让我们试着弄清楚在遇到资源限制之前，我们可以得到多少实例。
在此之前，我们曾对一组交易策略实例的选择进行过评估，目的是改进它们的联合运行结果，但这只是在对单个实例进行优化的同一时间段进行的。让我们拭目以待在前向时间段会发生什么。
在优化交易策略后，我们会收到一组参数。我们可以使用它们在一个 EA 中创建多个交易策略实例。以前，我们都是手动操作。在此，我们将尝试自动完成这一过程。
在前面的部分中，我们正在开发的智能交易系统 (EA) 只能使用固定的仓位大小进行交易。这对于测试来说是可以接受的，但在真实账户交易时并不建议这样做。让我们能够使用可变的仓位大小进行交易。