При настройке ТС есть два подхода
Первый случай хорош тем, что можно видеть величину мат. ожидания используемой закономерности. Казалось бы, что чем оно выше, тем лучше. Но когда речь заходит об реинвестировании робастой ТС с высоким потолком ликвидности, то может случиться так, что большее количество мелких сделок (в пипсах) выгоднее, чем меньшее количество сделок крупнее.
Например, в пипсах результат может быть одинаков у двух проходов. Но проход с бОльшим количеством сделок может стать предпочтительнее при реинвестировании.
Поэтому хорошо бы иметь критерий оптимизации для реинвестирования.
Взял такой: какая относительная прибыльность достигается при жестко заданной максимальной относительной просадке.
Алгоритм вычисления этой прибыльности можно посмотреть на примере интуитивно понятного торгового API из MT4.
// Вычисляет профитность на истории не пересекающихся закрытых позиций. bool GetSumGain( const double Risk, double &SumGain, double &MaxDD, double &RF, const string Symb, const int Magic = -1 ) { bool Res = true; const double Leverage = Risk * 100; SumGain = 1; MaxDD = 0; RF = 1; double MaxGain = SumGain; double DDGain = SumGain; for (int i = OrdersHistoryTotal() - 1; (i >= 0) && (Res = (SumGain > 0)); i--) if (OrderSelect(i, SELECT_BY_POS, MODE_HISTORY) && (OrderType() <= OP_SELL) && (OrderSymbol() == Symb) && ((Magic == -1) || (OrderMagicNumber() == Magic))) { SumGain *= 1 - Leverage * ((OrderType() << 1) - 1) * (1 - OrderOpenPrice() / OrderClosePrice()); if (SumGain > MaxGain) MaxGain = SumGain; else if (1 - SumGain / MaxGain > MaxDD) { MaxDD = 1 - SumGain / MaxGain; DDGain = SumGain; } } RF = SumGain / DDGain; return(Res); } // Вычисляет риск для заданной максимальной просадки. double GetRisk( const double NewMaxDD, const double Alpha, const string Symb, const int Magic = -1 ) { double RiskLeft = 0; double RiskRight = 10; double Risk, SumGain, MaxDD, RF; do { Risk = (RiskLeft + RiskRight) / 2; if (!GetSumGain(Risk, SumGain, MaxDD, RF, Symb, Magic)) // https://www.mql5.com/ru/forum/170953/page20#comment_13432058 { MaxDD = DBL_MAX; RiskRight = Risk; } else if (MaxDD > NewMaxDD) RiskRight = Risk; else RiskLeft = Risk; } while (!IsStopped() && (MathAbs(MaxDD - NewMaxDD) > Alpha)); return(Risk); } #property strict #property show_inputs input double inMaxDD = 0.3; // Для какой максимальной просадки вычислить риск. input int MagicNumber = 1; #define D(A) DoubleToString(A, 2) void OnStart() { double SumGain, MaxDD, RF; const double Risk = GetRisk(inMaxDD, 0.01, _Symbol, MagicNumber); if (GetSumGain(Risk, SumGain, MaxDD, RF, _Symbol, MagicNumber)) Print((string)MagicNumber + ": при риске " + D(Risk) + " увеличение было бы в " + D(SumGain) + " раза" + " с максимальной относительной просадкой по балансу " + D(MaxDD) + ", фактор восстановления = " + D(RF)); }
1: при риске 0.51 увеличение было бы в 3.82 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.30, фактор восстановления = 3.20
Т.е. в данном случае критерием оптимизации было бы значение 3.82.
2. Максимум ДД очень неустойчивый параметр при оптимизации, лучше брать интегральные меры риска. Или хотя бы среднее из помесячных максимумов ДД.