Идея не нова, вопрос был только в реализации.
Платформа MetaTrader 5 обладает возможностями автоматизации Тестера. Расчет огромного количества данных на истории реальных тиков — обыденность.
Проверка адаптивности ТС — аналогично.
Однако, при большом количестве уже проведенных вычислений требуется разобрать эту кучу данных и найти в ней что-то, действительно, интересное.
Это можно делать двумя способами:
В первом случае получается быстро, но можно легко что-то упустить, действительно, важное.
Во втором случае все гораздо тщательнее, но очень много времени на это уходит. Элементарно утомить природную машину настолько, что больше никогда не захочется к этому возвращаться.
Неоднократно попадались такие споры в комментариях:
«Я проверял на прошлых данных такую-то стратегию или семейство стратегий — она не работает».
«Я тоже проверял — всё работает».
То есть, мы имеем разных людей, делающих проверки на истории одного и того же, и уверенных, что всё делают правильно, но получающих разные, а иногда и противоположные результаты.
Получается, мы выходим на такие темы как:
1. Разные методологии проверки на прошлых данных.
2. Разное качество такой проверки, зависящее от знаний проверяющего.
Значит, нужно вывести идеальную модель бэктестинга, строго её описать и сверять все проведённые бэктесты с этой моделью.
И ставить алготрейдерам оценки от 1 до 5, в зависимости от соответствия проводимых ими проверок идеальной модели.
Вопрос: вывел ли уже кто-то такую идеальную модель бэктеста?
И где её найти?
Неоднократно здесь видел комментарии трендовиков, которые говорили, что в 2019 году они пострадали или не смогли почти ничего заработать.
Поскольку сам в 2019 году видел достаточно подходящих для меня трендов, то возник вопрос: что за тренды торгуют те, кто в 2019 году не смог заработать или даже закрыл год в убыток?
Возможно, что кто-нибудь разъяснит.
Недели две назад обещал ответить нашему коллеге на вопрос и написать на эту тему топик. Отвечаю и пишу.
Итак, нам пришла в голову просто бесподобная и очень простая идея Грааля. Мы имеем всего два индикатора с параметрами х1 и х2 соответственно. Их состояние описывается вектором X = [x1,x2], и в некоторой области Gv подмножества Х и находится наш Грааль, многие сделки в этой области в плюс. По крайней мере, мы так предполагаем, хотя где находится эта область и есть ли она вообще, эта Gv представляем весьма приблизительно, и мы, разумеется, хотели бы это выяснить. Рис.1.
В пространстве состояний X мы ограничили область нашего видения Грааля областью Gv, и в нее даже попал кусок настоящего Грааля G.
Запускаем оптимизацию системы по прибыли, положение и параметры области Gv меняются таким образом, что оптимизатор находит и выделяет настоящий Грааль G областью Gr в пространстве X.
Торговая система готова к употреблению.
Всех приветствую!
Второй квартал закончился с результатом +47,4%. Общий доход за первую половину года +127,5%. Статистика по месяцам:
Апрель +46%
Май -4,3%
Июнь +4,5%
Общий доход за 2,5 года +469%. Общую кривую можно посмотреть тут
Максимум достигнут 7 мая. От него ушли в просадку на 21,8%. Доход и просадку считаю к балансу на начало года. От достигнутого максимума откатили вниз на 9,15%. Ожидаемое, рабочее снижение после хороших движений. Но могло быть лучше.
Окончательно убедился в том, что необходимо торговать все пятно (облако, веер, площадь) параметров внутри одной идеи. Почему окончательно? Вылезли две проблемы.
Первая. Часть движений на укреплении рубля боты не взяли. Причина – в некоторых алгоритмах параметры смещены в сторону лонга (для SI понятно почему). Удержание шортов более короткое, таким образом, тренды вниз с сильными откатами прошли мимо.
Вторая. Недооценил одну из идей. Вариации строились на основании лучшего набора параметров прошлого года. Не учитывал вариации с результатом похуже, но в целом улучшающих показатели алгоритма в долгосрочном периоде.
Требование к пятну – оно не должно сильно двигаться. Делать такой анализ вручную тяжеловато. Надеюсь, что TSLab в будущем внедрит 3D визуализацию, работа как я понял над этим идет. Некоторые системы решил упростить с 3 до 2 параметров, за счет единого значения для лонга и шорта.
Ниже пример вариаций, составленных на основании более устойчивого пятна. Недооцененный алгоритм.
Приветствую!
Заранее прошу прощения за ошибки в тексте. иногда залипает буква «о» и приходится ее копипастом печатать.
Хотелось бы подискутировать на тему оптимизации. Много трейдеров, находятся в нескончаемых поисках лучших параметров для своих стратегий, и ставят оптимизацию, выше чем саму суть алгоритма и трейдинга. Лично сам я, крайне редко прибегаю к оптимизации. И не важно какой крутой бы не был тестер. с бэктестингом или форвард, 3д графики и различные коэффициенты — это все, не так будет важно при попытках переоптимизировать и подогнаться под график.
Смысл всей оптимизации, под имеющиеся данные — найти наилучший результат. это по сути — просто статистика. Да мы можем подставить наоптимизированные цифры в новую история (форвард) и тем самым сделать вывод типа и на истории хорошо и на новых данных тоже хорошо, вот только гарантии, что онлайн — будет так же, нет никакой, если мы в самом алгоритме, не учли возможные изменения в рынке.
Нет речи о создании, конечно, грааля. Приведу пример: например парный трейдинг в классике, пара газпром/лукойл. торгуем себе от соотношения пары 8-9, а потом бац и разрыв уходит до 6 потом до 3 и все, что мы там и как бы не оптимизировали — рынок уже другой. Взять ртс. до 2008года потом до 2011 потом до 2014 — абсолютно разная бумага. Это нужно понимать и не делать оптимизацию на 15 лет и думать, что если все гладко, то у нас грааль.
Конечно все это выбор каждого, потому расскажу в каких случаях я прибегаю к оптимизации.
Пример 1
Алгоритм по паттернам. у каждого они свои. условно смотрю на величину бара на минутке, 5, 10 и 15, а так же их объемы.
Следущим шагом я в алгоритме указываю минимальные значения которые готов рассматривать и максимальные. Далее идут в оптимизацию и смотрю — какие есть варианты.
Сортирую по лучшему доходу и смотрю — ага, есть 100результатов из них есть варианты с большой частотой сделок и маленькой — доход соразмерен. Логичен ли для меня/алгоритма вариант с малой частотой сделок или наоборт? Дальше анализирую сами параметры. если их разброс очень сильный при соразмерных результатах — то нужно проверить на истории подлиннее. В идеале конечно останется несколько близких результатов и это можно будет просто в часть диверсификации алгоритма впихнуть.