適切な最適化パラメータを選択してください。

みなさん、

最適化後に正しいパラメータセットを体系的に選択する方法を探しています。

どのようにしてそうしますか?

私の目的は、1年で最適化し、次にパラメータを選択し、次に3か月間取引し、その後1年で再度最適化することなどです。これにより、選択したパラメータに市場構造の変更を含めることができます(新規プレイヤー、ボラティリティ、 …)

これまでのところ、私はこの解決策にたどり着きました(これは私は完全に満足していません…)。

1.いくつかの排他的基準ですべての最適化結果をフィルタリングします – >最小取引数、最小利益率、最大%ドローダウン。

2.すべての最適化結果の中で、最良のパラメーターを取ります(例:4のP / Rが最良、最大300の取引数、最大1%のドローダウン)

3.各結果に対して修正利益を作成します。Profit * ProfitR atio / BestProfitRatio * NumberOfTrades / BestNumberOfTrades * BestDrawdown / Drawdown

これにより、多大なリスクを伴い、統計表現性が低下しすぎてジューシーなパラメータセットを排除できます。

4.次に、25個の最良の修正利益を取り、各パラメーターの値の平均を計算します。

次に、各パラメーターについてこの平均値を使用して戦略を進めます。

これはExcelで簡単に行えます。

どうやって進めますか?私は、最も安定したパラメータセットを見つけたいのですが…それほど利益のあるものではありません…

あなたのanwsersをありがとう!

やあ参照してください。

パット。


過去の結果が将来の結果の指標になると想定しているのは、どのような根拠に基づいているのでしょうか。

現時点ではすべての派手なフィルタリング方法を取っておきます。 何らかの理由で 、フィルタリングパラメータ の黄金のセットを見つけると、類似の特性の将来の結果につながることを期待してそれらの過去の実績に基づいて取引パラメータを選択解除できると信じるので、おそらくあなたはこういうことをしているのでしょう。

だからあなたの推論は何ですか? (答えはドローダウンや収益率、ベストナンバートレードなどの指標が実際に将来の利用のための取引パラメータを選択するための指標をフィルタリングする目的に役立つかどうかを決定するので、これは関連する質問です)

私の具体的なフィルタリングパラメータが何であるのか、そしてその理由は非常に詳細にお伝えできますが、市場予測のための戦略に組み込まれた仮定が私の建築で使用した仮定と同じでない場合。

たとえば、ドローダウンなどのバックテストメトリクスがリスクの把握/表現にほとんど役に立たない理由についての有用な記事は次のとおりです。破滅のリスクを最小限に抑える

それをちらっと見て「気にしている人」と結論づける人もいます…他の人は数学の中でより深いメッセージを見ます。

また、M AEやMFEのようなことについて心配する人もいます(取引の数学:取引結果の推定方法)。

そして、一部の人々は彼らのフィルタリング方法論が彼らの方向に好意的に起こっている偶然の出来事の一致を最大にすることを単にもたらしたということに気づくようになります(将来繰り返されることはおそらくない現象)。


フム..フィリップ、Bigger_Loss-to-Win $ Tradeを信じていないと思います。利益10にストップロス100を言います。あなたが信じるものはありますか(1取引あたりのBigger_Loss-to-Win $)。 5対1か2対1か?今私はここで推測しているだけです、私の信念が間違っているかどうか訂正してください。私/私/私/個人的にはルールがありません。10対1が許容される数学的なポイントがあると思います。1人の敗者に対して11人の優勝者がいます。もちろん、私は(取引あたりのBigger_Win-to-Loss $)を好むでしょうが、そうでなければ気にしないでください。 2 対1(1取引あたりのBigger_Win-to-Loss $)以下のものは許可しない人との出会いがあります。彼らの考えは、彼らは負けるより勝つためにもっと持っている、そしてこれは彼らにとってお金の管理です。

ここでの基本的な問題は、私たちのEAが過去のテスト結果をバックテストで生成することを確実にするためにあなた(あなたたち一人一人)がしたことです。

ストラテジーテスターレポートによって示されるパフォーマンス分析の多くの測定基準は、 時系列における過去の価格活動の特定の年表に依存しています。

連続が勝ちます。ドローダウン等。

これらのメトリクスの値が時間と場所を特定することで、EAの将来のパフォーマンス特性について何かを知ることができるのは、将来的には、EAが実質的に同じタイマーシリーズに遭遇した場合だけです。

私は人々が自分たちの戦略が将来の市場の出来事 鬚匹ν渋するか、またその理由を分析するという側面について詳しく説明する傾向があると思います。単にボタンを押し、コンピュータに仕事をさせ(そして仕事をしていると思う)、そしてこれらのパラメータを使って "winningest"パラメータを選択し、結論を出すのがはるかに簡単になりました。もうしばらくそのようなことを続けられないのでしょうか? "もちろんこれは誤謬の罠です。

これは過去の実績が将来の結果への期待を(自信を持って)予測するために使用できないことを意味するのではありません…しかしそれを可能にするという特定の意図であなたの戦略を構築しなければなりません。そのように最適化しました。それは戦略の本質的な性質ではない、それは設計されなければならない。

そして私は自分自身でそれを正しくやったと主張しているのではありません。





6175: https://www.mql5.com/en/forum/126696


Originally posted 2019-08-04 06:25:19.

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