Как понять предел оптимизации параметров стратегии?

Как известно, каждая торговая стратегия зависит от набора чисел, т/е. параметров. Мы можем оптимизировать их и подбирать устраивающие нас комбинации. Известны рекомендации подбирать параметры так, чтобы небольшое их изменение не приводило к большому изменению результата торговли. Вопрос — до какой степени имеет смысл уточнять оптимальное значение параметра?

Допустим, мы тестируем систему со скользящей средней и увидели, что оптимальное значение — где-то около 60. Стоит ли находить значение с точностью до единиц?

торговые роботы трейдинг

MoscowTrades

Москва

с 1 июня 2020

22 Комментария

3Qu
15 октября 2024, 21:27
Стоит ли находить значение с точностью до единиц?
С одной стороны, стоит, вблизи максимума меньше вероятность уйти на склон.
С другой стороны, оптимизация оч часто вообще бессмысленное занятие, т.к. она находит максимум именно отрезка истории, на кот проводится оптимизация, и этот максимум часто не имеет никакого отношения к будущей реальности.
+4
Rationalist
15 октября 2024, 21:34
Стоит ли находить значение с точностью до единиц?

А в чем проблема, если даже найти после запятой пятое число самое оптимальное? Или за это засмеют в кругах оптимизаторов?

Бери лучшую оптимизацию и смотри не на красоту линии, а просадки и куски где она была не оптимальной. Именно на этих отрезках все черти сидят. Ну и остальное — стопы, проскальз, комисс проверь по намеренно ухудшенным условиям.
+1
- MoscowTrades
  15 октября 2024, 21:40
  Rationalist, не понял, на красоту (те линейность) линии эквити не смотреть? Мне казалось это один из лучших критериев проверки.
  
  0
  - Rationalist
    15 октября 2024, 21:47
    MoscowTrades, линию эквити можно так любую оптимизировать, что бы стоячком стояла. Но она сглаживается и от красоты картины упустишь куски линии где большой шум с просадками.
    На общие критерии проверки не надо смотреть, т.к. это твои деньги, твои результаты будут. А именно разберись с участками где эквити хромала и из-за чего.
    Хотя. Если для красоты. И так сойдет.
    0
    - MoscowTrades
      15 октября 2024, 21:54
      Rationalist, так «разобраться с результатами где эквити хромала» и означает выровнять эквити, или я что-то не так понял?
      0
Дмитрий Овчинников
15 октября 2024, 22:42
тестируем систему со скользящей средней и увидели, что оптимальное значение — где-то около 60. Стоит ли находить значение с точностью до единиц?

Если речь идет о временных диапазонах, то я бы искал значения, кратные физическим целым. То есть если таймфрейм минутный, то кратный 60, если 5-минутный, то кратный 12 и так далее.
В целом надо смотреть на природу «значения». В идеальном случае оптимизация может и не понадобиться ;)
+3
Reznor
16 октября 2024, 01:13
Если система имеет реальный эдж, то она должна быть эффективна и устойчива в широком диапозоне оптимизируемых параметров. И да, системы на простых индикаторах типа СС в принципе не могут быть эффективными, поэтому пример не корректный.
+1
- MoscowTrades
  16 октября 2024, 09:38
  Reznor, а почему системы на простых индикаторах не эффективны? Есть какое-то фундаментальное объяснение, или это личный опыт?
  0
  - Jkrsss
    16 октября 2024, 10:56
    MoscowTrades, поток входных данных не дифференцируемый.
    0
MadQuant
16 октября 2024, 01:24
Стоит ли находить значение с точностью до единиц?

Ну у вас там в любом случае будет какое-то число, почему именно 60 а не 57, например?
0
- MoscowTrades
  16 октября 2024, 09:38
  MadQuant, ну вот в том и вопрос — надо ли уточнять до 57, или достаточно примерно 60.
  0
  - Пафос Респектыч
    17 октября 2024, 11:44
    MoscowTrades, тут важно понимать, что оптимальные параметры для торговой системы на будущее нельзя вычислить точно, можно только вычислить какую-то их приблизительную оценку, которая является случайной величиной с некоторым матожиданием и дисперсией. Если ты не знаешь, какая у твоей оценки параметра дисперсия, то ты вероятнее всего вообще не понимаешь чем занимаешься )
    +1
Фёдор Г.
16 октября 2024, 15:30
Вам нужно разделить вашу выборку на train и test. На первой выборке определяете определяете наилучшее значение параметра, при котором находится Макс/Мин оптимизируемой функции. Далее смещаетесь из точки с некоторым шагом и находите значения функции вблизи локального минимума. Определяете диапазон изменения параметра, при котором наблюдается минимум и как ведёт себя функция. Далее делаете тоже самое для test выборки. По зависимости функции от параметра на тесте определяете насколько устойчив и приемлим этот минимум на тесте. Если значения функции удовлетворительны, то самое простое, это взять среднее между значениям параметра на train и test, т.к.это учитывает дрифт модели со временем. Вариант сложнее, использовать характерные времена дрифта и динамически изменять параметры со временем. Желательно иметь несколько таких train и test для надёжности.
+1