Популар Постс

Избор Уредника - 2020

Како решити проблем поновне оптимизације саветника

Поздрав, другови форек трговци!

Врло често можете наћи тужне приче почетника алгоритамског трговца о томе како је пронашао одличне датотеке са датотекама за саветника и, уводећи их у посао на стварном рачуну, претрпео губитке. А чинило се да ради све како треба, чак је тестирао и нападача, али је ипак изгубио новац. Зашто се ово догађа? Како се испоставља да се поставке одличне у резултатима теста „сипају“ током рада у стварном времену? Ситуација слична овој назива се међу трговцима поновном оптимизацијом или прилагођавањем параметара. Данас ћемо разговарати о њој и како је избећи.

Шта је поново оптимизација?

Поновна оптимизација или подешавање је неправилно извршена оптимизација. Са техничке тачке гледишта, превелика оптимизација је проналазак таквих параметара система који су врло у складу са историјским подацима на којима је оптимизација извршена, али потпуно неефикасан за тренутне и будуће податке о тржишту. Једноставним речима, проналажење таквих поставки које дају гомилу бака на причу, али спајање у стварном времену. Ре-оптимизација се може одредити само резултатима које саветник даје у стварном трговању. Тачније, разлика између ових резултата и резултата испитивања.

Нема ништа лакше него описати праве симптоме поновно оптимизираног система трговања - стварни губици на рачуну. Наравно, сви трговински системи имају губитке, али имају и добитке, захваљујући којима ти системи заправо повећавају рачуне својих власника. Али када ти губици у кратком временском периоду постану веома велики, очигледно не слични ономе што се догодило са системом у историји, онда дефинитивно можемо рећи да је нешто претјерано паметно са сетовима.

У исто време, подешени систем се не мора нужно почети спајати одмах након инсталирања - постоји велика шанса да ће систем и даље за кратко време профитирати, а тек након тога ће започети низ континуираних губитака.

Други начин да се утврди прилагођавање система је упоређивање просечног годишњег приноса на наредни период са стварним. Требало би бити приближно исто, а ако није, онда се бавите прекомерном оптимизацијом. Ипак, ако је скуп поставки прошао тест за напред, онда је то највероватније оперативно. Изводљив скуп може бити мало подешен када постоје мале разлике у резултатима стварног и теста, али ипак може дугорочно бити профитабилан.

Разлози поновне оптимизације

Као што рекох, разлози леже у кршењу правила за оптимизацију. Из праксе могу навести шест примера таквих кршења:

  1. Превише правила и услова који ограничавају број степени слободе.

Превише ограничења резултира погрешним резултатима. Ако правила трговинског система прате превише података о ценама или је премало трансакција у односу на број правила, резултати оптимизације могу бити погрешни. Једноставно речено - што је систем сложенији, више правила и филтера има, већа је вероватноћа прилагођавања. Не за ништа, уосталом, свима који нису лењи препоручује се да користе што мање филтера приликом прављења свог возила, у идеалном случају два или три.

  1. Узорковање података је премало, нерепрезентативан део историјских података за оптимизацију.

Грубо говорећи, на пример, само се тренд тржишног тренда ушао у сегмент оптимизације, а летњи равни период је пропао. Поред тога, тржиште се често мења из године у годину, а такође углавном у наизглед празно место. То се може догодити због одређених глобалних процеса који се одвијају унутар земаља чије валуте чине пар који разматрамо. Природа валутног пара понекад се може мењати до препознавања, до те мере да стратегије створене за ове парове престану потпуно да раде.

  1. Грешке у процесу креирања самог система.

Често дизајнер система у почетку поставља могућност поновне оптимизације у систему. Ево неколико таквих карактеристика:

- Додавање правила по једно да бисте посматрали побољшане перформансе и елиминисали неисправна правила. На пример, додавање стохастике, затим додавање РСИ, затим брисање неког другог индикатора.

- Тестирање многих варијација истог правила. На пример, улазак и излазак из зоне прекупе / препродаје.

Да бисте добили максималну ефикасност саветника, горње методе су сасвим оправдане, али требате бити веома опрезни приликом прецизног прилагођавања стручњаку.

  1. Премало посла је завршено.

Већ сам вам рекао шта је стандардна грешка и зашто је потребна. Што је више трансакција закључено, то је мања могућност грешке. Брзина трговања за све системе је различита, неки ће скалпери прикупити 300 уговора за један пар месечно, а неки неће добити 50 уговора годишње. Зато је такође важно да одаберете период оптимизације на основу „темперамента“ саветника.

  1. Нетачна процена резултата скупа.

Иако погрешан избор скупа није директан узрок превелике оптимизације, он је и даље чест узрок неуспеха. Пре свега, потребно је анализирати понуде сета. Зараде и губитке требало би распоредити равномерније и равномерније, то боље. Ни у којем случају не би требала постојати једна трансакција, која би донијела 30% све добити. Губитак посла такође би требало да буде равномерно распоређен.

При оптимизацији два параметра добијамо графикон за оптимизацију сличан овом:

Што је дубља зелена боја, то су профитабилнија подешавања. Увек је вредно бирати из оних скупова параметара који су сложени заједно, из оних параметара који су окружени параметрима исте боје. У овом случају, уз мање промене на тржишту, профитабилност стручњака се неће много променити.

  1. Раст добити.

Ово је посебан случај погрешне странице за оптимизацију. У овом случају, случајно, у одабраном подручју оптимизације тржиште има најпогодније услове за саветника. Резултат су шик сетови који почињу да се изливају у реалном времену. Или обрнуто, одабире се период са најгором тржишном ситуацијом за саветника, на пример, дуготрајни стан период за трендове робота. Оптимизација даје слаб резултат и робот је незаслужено одложен у архиву.

  1. Прекомерно скенирање.

Могуће су две могућности. Први је када се сва подешавања оптимизују врло малим кораком, непрактично за оптимизацију. Други - када се нормална профитабилна подешавања заврше поново малим кораком како би се максимум стиснуо. Друга опција - ово је нормално, прва - води ка поновној оптимизацији само зато што испитивач гурне сва подешавања у уске радне опсеге, чиме ће саветник почети да сипа. И он ће сигурно изаћи из њих, одмах, чим се садашње тржиште мало промени.

Ко је крив и шта да ради?

Као што видите, половина грешака током оптимизације повезана је са погрешним алгоритмом за његову имплементацију, а друга половина са малим узорком података. Покушајте да не журите и пажљиво се придржавајте технологије оптимизације саветника. Никада не штедите делић историје за оптимизацију и не заборавите на тест унапред (препоручљиво је да се сетите и назадног теста), а затим, надам се да ћете избећи замке оптимизације и ваше алгоритамско трговање биће профитабилно и пријатно.

Погледајте видео: Obnova Starih Sobnih Vrata URADI SAM (Јануар 2020).

Оставите Коментар