Jump to content

Search the Community

Showing results for tags 'оптимизация'.



More search options

  • Search By Tags

    Type tags separated by commas.
  • Search By Author

Content Type


Forums

  • General Questions
    • Company news
    • Technical questions
    • Wishes and suggestions
  • Investments
    • PAMM-accounts
    • PAMM-portfolios
    • Coins
  • Trading
    • For begginers
    • Automated trading
    • Analytics
  • Bonuses and Contests
    • Loyalty program Alpari Cashback
    • Special offers and promotions
    • Contests
  • Various
    • Open Communication
    • Advertising
    • Assigning titles

Blogs

There are no results to display.

There are no results to display.


Find results in...

Find results that contain...


Date Created

  • Start

    End


Last Updated

  • Start

    End


Filter by number of...

Found 6 results

  1. Привет уважаемые инвесторы и трейдеры! При очередном прогоне эксперта обнаружил вот такую вещь: Сделка висит в воздухе. Кто-нибудь понимает в чем дело? Для меня это критично, поскольку из-за этого не могу полноценно оптимизировать стратегию.
  2. Добрый день! Приглашаю к сотрудничеству разработчиков алгоритмов, основанных на оптимизации некоторой целевой функции. Мне удалось разработать очень мощный и всеядный инструмент многомерной оптимизации, который хочется опробовать на практических задачах. Условия сотрудничества - с Вас целевая функция и описание задачи, с меня расчёт оптимальных параметров. С моей стороны расчёт параметров безвозмездный, оплаты не требую.
  3. Советники. Как не быть обманутым. Наверное каждый трейдер, находящийся в поиске выгодной, стабильной торговой системы не раз имел возможность скачать где-то или купить советник анонсируемый как прибыльный. Первым делом полученный таким образом советник проходит обкатку на тестах и оптимизацию, ведь не хочется слива своего драгоценного депозита. Но здесь встает проблема нехватки ресурсов компьютера. Моделирование занимает очень много времени. Например, некоторые мои советники проходили оптимизацию в течении 120 и более часов, а это почти неделя. Неделя шипения, жужжания вашего компьютера. Да и ждать не хочется. По всем тикам? Мы знаем, что оптимизацию можно провести по всем тикам - это очень долго, а если еще с достойным периодом около года и более....Поэтому есть очень хороший выход, благо метатрейдер позволяет, провести оптимизацию по контрольным точкам. Но к чему это может привести? Давайте попытаемся разобраться. Сразу скажу, что я провожу оптимизацию своих советников по всем тикам, не менее чем за год. но так ли это обязательно. Необходимо знать или определить к какому типу торговли относится стратегия советника. Если это долгосрочная стратегия на дневных графиках с прибылями и лосами сопоставимыми с размерами дневных свечей, то в большинстве случаев оптимизация по контрольным точкам будет допустима. Если же ваша стратегия предполагает прибыли 10-20-30 пунктов, то вам никак не уйти от оптимизации и тестирования по всем тикам. Если пренебречь этими правилами, то результаты для вашего счета могут быть плачевными. Недавно я написал советник, стратегия простая, на все про все ушло 30 минут. Тут же провел оптимизацию за год по контрольным точкам, чтобы оценить работоспособность нового бота. При депо 1000$ и лоте 0.1 по евре лучший результат за год был +13000$ (pips) и просадкой в 2,5%. Я чуть со стула не упал, ну чем не грааль. Но эйфория продолжалась не долго. Проверка лучшего результата по все тикам показала полный слив за 2 месяца. Вот так! Хотя оптимизация по всем тикам показала все таки прибыльность советника(стратегии), но уже с более скромным результатом около 80% годовых и как мне кажется вполне приемлемыми просадками в 20%. Не раз на различных сайтох вы видели такие отчеты, сделанные по контрольным точкам - берегитесь, потратите деньги за кота в мешке, купите вероятность.... За год? Ну зачем же так много? Как много стратегий в Интернете с красиво подобранными графиками, иллюстрирующими прибыльность стратегии (советника). В один месяц у нас стремительный тренд, в другой флэт. Так и стратегии мы должны менять. Следовательно и советники трендовые работают и показывает хорошие результаты на тренде. А если намечается консолидация цен, флэт - отключите свой советник. Некоторые советники в тестах за месяц или пару недель показывают прибыль, а потом сливают. Итог за год будет всегда более взвешенный. А если не полагаться на советник и отключать его тогда, когда "не его" время, то прибыльность возрастает. Итак если ваш интервал H4,D, то ваш период оптимизации и тестирования от года и выше. На внутридневных графиках 1 год достаточно. Не покупайте советники с представленными тестами за месяц. Тестирование вне выборки? Вот мы провели оптимизацию, провели по лучшим результатам тест за год, что дальше? Кладем деньги на счет? Нет. При написании советников я сталкивался с такой ситуацией, когда за 2010 год советник показывает около 120% прибыли и просадки в 30%. А вот с теми же параметрами, но уже за 2009 или слив или жуткие просадки от 50%. Понятно, что советник в таком виде использовать нельзя. Поэтому всегда проверяйте советник на тех годах, где не проводилась оптимизация. Устойчивость к изменению параметров. Об этом параметре вообще умалчивается, хотя он очень важен. Например, при оптимизации тестер сделал 1200 проходов, сколько результатов прибыльных, сколько результатов с просадками менее 30%? На эти вопросы надо знать ответ. Очень часто только несколько проходов прибыльные из тысячи. Это говорит нам о том, что стратегия советника не работает и при малейшем изменении условий на рынке начнет сливать. Поэтому, чем больше положительных результатов с прибылью и низкими просадками, тем больше вероятность, что советник будет работать на реале. Я использую уровень в 50% прибыльных проходов. Выводы. Меня не удивляет, что многие не дешевые советники не работают в тестере, не предоставляется возможность скачать демо-версию советника. Это сделано специально, чтобы было проще продать лохам бесполезные файлы размером всего 10кб. Работающий советник - результат большого труда. Поэтому не поленитесь и сделайте все то, о чем я говорил.
  4. В статье "Оптимизация стратегий на основе минимизации ошибки управления ПАММ счётом" говорится о важности вида кривой доходности для инвестиционной привлекательности ПАММ счёта для инвесторов. Наиболее рациональный способ достижения такого вида кривой состоит в подборе параметров советника, соответствующих наиболее прямолинейному виду кривой доходности. И как уже было сказано для оптимизации параметров необходимо использовать коэффициент корреляции линейной регрессии. Поскольку штатных средств, рассчитывающий данный параметр, в тестере МТ4 нет, то было предложено вместо коэффициента корреляции линейной регрессии применять фактор восстановления в классическом его определении, как отношение полученной прибыли к просадке. Было показано, что такая замена позволяет в некоторой степени улучшить прямолинейность графика кривой доходности. Физический смысл коэффициента корреляции линейной регрессии состоит в том, что он показывает степень универсальности выбранных параметров для всех участков тестирования. Иными словами можно например провести оптимизацию советника на основе критерия максимизации итогового баланса, но в итоге выйдет так, что на разных участках рост доходности будет сильно отличаться друг от друга. То есть весьма удачный участок будет сменяться не совсем удачным. В применимости к ПАММ сервису смена удачного участка не совсем удачным может активировать в сознании инвестора мем "система сломалась" с принятием соответствующего инвестиционного решения. В случае же выбора параметров советника по линейной регрессии разброс в размерах доходности разных участков будет менее выраженным. И поскольку никто не знает какой участок выпадет на ближайший инвестиционный период, то будет меньше разочарований инвесторов и соответственно меньше поспешных бегств инвесторов с ПАММ счёта. В случае оптимизации советника по линейной регрессии, а не по итоговому балансу в подавляющем большинстве случаев итоговый баланс окажется заметно меньшим. Соответственно математическое ожидание (МО) стратегии также упадёт. И здесь уже каждый управ должен самостоятельно принять решение о выборе в пользу итогового баланса и максимума МО, либо в угоду инвесторам выбирать красивую плавную кривую графика доходности, которая нравится инвесторам. К радости разработчиков торговых систем не так давно появилась возможность воспользоваться библиотекой численного анализа ALGLIB, которая была адаптирована для применения в МТ4 build 555 и выше. Наряду с массой полезных математических функций анализа данных библиотека содержит и необходимую нам функцию расчёта LR Correlation и LR Standard Error. Библиотеку ALGLIB можно скачать с сайта разработчиков терминала. Копия библиотеки приложена к данной статье (на всякий случай). Для работы нужно распаковать архив в папку: каталог_данных_терминала. Шаблон, на примере которого можно использовать библиотеку для расчёта LR Correlation и LR Standard Error, находится в файле Template_for_LR_optimization.mq4. Шаблон показывает код, который нужно внести в оптимизируемый советник. Некоторые моменты, на которые следует обратить внимание при переносе шаблона в оптимизируемый эксперт: 1. Вставка инклюдников #include <Math\Alglib\alglib.mqh>#include <Arrays\ArrayDouble.mqh> 2. В файл optimization_results.txt записываются следующие данные: write_result=FileWrite(handle_optimization_results,DoubleToStr(optimization_parameter,2),DoubleToStr(LR_correlation,4),DoubleToStr(LR_standard_error,4),DoubleToStr(LR_correlation/LR_standard_error,4)); а) необходимо вместо optimization_parameter вписать тот параметр, который будет оптимизироваться в тестере МТ4. Но это не принципиально и необходимо лишь для удобства последующего чтения результатов; б) значение LR Correlation; в) значение LR Standard Error; г) целевая функция LR_correlation/LR_standard_error. Она просто объединяет параметры LR Correlation и LR Standard Error в целевую функцию, что даёт некое удобство при оптимизации. 3. Вид файла optimization_results.txt 4. Файл optimization_results.txt анализируется в Excel на предмет максимизации целевой функции LR_correlation/LR_standard_error. Solandr Test Drive
  5. Продолжение. Начало здесь. Хотелось бы ещё раз подчеркнуть важность фактора восстановления (ФВ) как оптимизируемого параметра. Согласно первой части статьи многие читатели, ознакомившись с результатами тестирования двух вариантов настроек одной и той же торговой системы, могут сказать, что хотя рекомендации по использованию Зелёной системы для управления ПАММ счётом имеют вполне резонные основания, но для управления личным счётом наиболее выгодно использование Синей системы, поскольку итоговая прибыль Синей системы почти в 2 раза выше Зелёной, да и просадка Синей системы оказала "вполне терпимой". Однако это мнение является абсолютно ОШИБОЧНЫМ! И вот почему. Физический смысл, заложенный в параметр ФВ, состоит в определении теоретически возможной прибыли, которую можно было бы получить, зная величину максимальной просадки и отношения между прибылью и максимальной просадкой. Здесь под теоретически возможной прибылью подразумевается прибыль, которая могла бы быть получена в случае отсутствия необходимости учёта маржинальных требований по поддержанию открытых позиций. Таблица ниже помогает понять приведённое выше определение. В последнем столбце таблицы приведено значение теоретически возможной прибыли для обоих систем. Видно, что теоретически возможная прибыль выше у Зелёной системы, так как она имеет более высокий ФВ, чем Синяя. Иными словами можно сказать следующее. Зная что Зелёная система имеет максимальную просадку в $186 мы теоретически могли бы использовать в качестве начального депозита именно эту сумму денег, получив в итоге прибыль в $2752, что составляет 1481% от первоначально вложенного капитала. Для Синей системы мы должны были бы представить начальный капитал минимум в $746 для того, чтобы получить в итоге доходность в $5214, или же 699% от начального капитала. Поскольку приведённые выше результаты тестов были сделаны для фиксированного лота, то при торговле фиксированной долей от депозита преимущество Зелёной системы над Синей окажется гораздо более внушительным. Таким образом ещё раз продемонстрировано преимущество использования стратегий (или их модификаций), обладающих более высоким значением ФВ. Solandr Test Drive
  6. Управление ПАММ счётом накладывает некоторые дополнительные требования по выбору параметров стратегии, используемой для управления счётом. Вполне очевидно, что кроме итоговой доходности инвесторов в первую очередь интересует способ её достижения, то есть вид кривой доходности на всём протяжении существования счёта. Согласно наблюдениям каждая серьёзная просадка на счёте заметно уменьшает количество желающих продолжать инвестиции в такой счёт даже при том, что управляющему удаётся до поры до времени успешно из неё выбираться. В итоге, несмотря на рост доходности счёта, управляющий получает меньшее вознаграждение из-за оттока инвесторов, которые не хотят простить управляющему ошибки в управлении их средствами. Поэтому при выборе параметров стратегии для управления именно ПАММ счётом необходимо самым серьёзным образом отнестись к виду кривой доходности пускай даже в ущерб самой доходности, так как от этого зависит итоговый заработок управляющего. А кривая доходности, наиболее предпочитаемая инвесторами, является просто прямой линией из левого нижнего угла в правый верхний угол графика. Таким образом при отборе параметров стратегии во время оптимизации нужно найти такие параметры, которые приближают результаты торговли к прямой линии. Поскольку просто невозможно проводить визуальное сравнение всего множества получаемых графиков доходности торговой системы с прямой линией во время оптимизации, то для этого можно использовать некое численное значение, которое определяет визуальную разницу между графиком доходности торговой системы и прямой линией. И такая величина называется коэффициентом корреляции линейной регрессии (LR correlation). Вот её определение, взятое отсюда: В новом торговом терминале МТ5 этот параметр присутствует в отчёте о тестировании и можно создать критерий оптимизации для того, чтобы использовать LR correlation для выбора оптимальных параметров. Примеры приведены в этой статье: http://www.mql5.com/ru/articles/286 Но в МТ4, который является де факто стандартом в Форекс индустрии частных клиентов, таких возможностей нет. Но проблему решать как-то нужно. Поэтому ниже предлагается простой вариант решения проблемы по отбору параметров стратегии, дающих наиболее прямой график доходности стратегии. В основе метода лежит расчёт фактора восстановления в классическом его определении, как отношение полученной прибыли к просадке. Обе величины обязательно должны иметь одинаковую размерность, либо деньги, либо проценты. Ниже в примере обе величины берутся в долларах, так как тестер МТ4 в таблице результатов оптимизации показывает именно эти величины. Данный метод наиболее эффективен для постоянного лота, независящего от размера депозита, дабы исключить влияние используемой системы манименеджмента. Разумеется коэффициент корреляции линейной регрессии и фактор восстановления - это разные параметры для оценки кривой доходности стратегии, и методы их расчёта отличаются коренным образом. Однако оба этих параметра при росте значения говорят об уменьшении ошибки управления счётом. Поэтому исходя из многочисленных наблюдений можно отметить, что в подавляющем большинстве случаев рост фактора восстановления происходит одновременно с ростом коэффициента корреляции линейной регрессии. И для проведения экспресс анализа области наиболее оптимальных параметров применение фактора восстановления является вполне уместным. Итак ниже в таблице показаны результаты оптимизации некоего параметра koefSX в диапазоне 0.1-3.6 с шагом 0.1. Таблица получена простым копированием данных из тестера МТ4 в Excel. Последний столбец - это вычисление фактора восстановления. Для этого необходимо разделить значения столбца Profit на значения столбца Drawdown $. На диаграмме ниже построены столбцы Profit (синий), Drawdown $ (коричневый) и Proft/Drawdown $ (зелёный). Левая шкала предназначена для первых двух столбцов, а правая для последнего столбца. На диаграмме синей и зелёной точкой отмечены максимумы кривых прибыли и фактора восстановления соответственно. Как правило начинающий трейдер находит максимум кривой прибыли (синяя точка) и ставит на свой счёт стратегию с максимально прибыльными параметрами. Но является ли его выбор наиболее оптимальным для управления именно ПАММ счётом? На этот вопрос можно получить ответ рассматривая следующие три графика. На первом графике представлена кривая доходности в зелёной точке - максимуме фактора восстановления. На втором - в синей точке для максимума прибыли. А на третьем графике обе этих кривых доходности наложены друг на друга. При этом более яркой линией показана кривая для максимума фактора восстановления, а более бледной кривая для максимума прибыли. Что можно сказать о последней диаграмме? Если показать оба графика до красного овала одному и тому же инвестору без значений правой шкалы прибыли, то он решит, что счета практически ничем не отличаются и проинвестирует в оба счёта равную сумму денег. Но если показать оба графика в полном объёме, включая и область красного овала, то инвестор может сделать вывод, что случилась "поломка" синей стратегии и лучше "посидеть на заборе", наблюдая что будет дальше. При просмотре доходности зелёной стратегии у инвестора не может возникнуть никакого чувства внутреннего беспокойства. И ни один инвестор в этот момент времени не станет принимать решения о срочном выводе средств, обеспечивая таким образом личный заработок управляющего от управления ПАММ счётом. Если провести численное сравнение синей и зелёной точек на графике результатов тестирования, то видно, что в зелёной точке прибыли получается примерно в 2 раза меньше, чем в синей, а в синей наоборот фактор восстановления в 2 раза меньше, чем в зелёной. И поскольку заработок управляющего в большей степени зависит от суммы, привлечённой в управлении, нежели от конкретно показанной доходности, то имеет смысл пожертвовать доходностью ради увеличения объёма инвестиций, тем более что нередки случаи когда на ПАММ счёте с красивой кривой рост инвестиций в течение месяца мог составлять и 100% при показанной доходности за то же самое время всего лишь в 10%. Solandr Test Drive Продолжение следует...
×