Автор Тема: Gelium_Helper_SF - установка своего критерия оптимизации в TradeStation  (Прочитано 8919 раз)

0 Пользователей и 1 Гость просматривают эту тему.

Оффлайн Gelium

  • Администратор
  • Сообщений: 9 412
    • Просмотр профиля
    • Gelium.net
TradeStation, в отличие от MetaTrader или MultiCharts, не имеет встроенного механизма задания своего критерия оптимизации. Встроенные критерии оптимизации приводят к подгонке под отдельный наиболее прибыльный участок истории. Это не позволяет заставить искать генетический оптимизатор параметры со стабильной доходностью из года в год.

Для решения этой проблемы я использую следующий метод. Данные разбиваются на интервал настройки и интервал проверки. На конец интервала настройки фиксируется доходность худшего года интервала настройки. Повышение минимальной доходности должно быть целевой функцией для генетического алгоритма. Чтобы заставить ген использовать именно эту доходность, в конце интервала проверки я искусственно меняю итоговую доходность за счет серии сделок, которые изменят итоговый баланс в нужную сторону. Для этого часть конечной истории сохраняю в серию данных и потом сделками создаю нужный баланс.

Вот как выглядит корректировка баланса в стратегиях на базе G_Trader:



В таблице доходностей по годам All_R показывает итоговую доходность для худшего года в режиме отладки p_Sf_Debug=1. Этот баланс является итоговым для TradeStation, что позволяет заставлять генетический алгоритм искать параметры со стабильной доходностью.

Порядок использования во время оптимизации:

1. В рабочем листе должно быть второе окно со ста барами такой же последней истории, как и на графике с работающей стратегий. В этом окне обязательно должен работать индикатор G_Helper_SF.

2. В параметр p_SF стратегии указываем какой год должен быть последним в интервале настройки. Например, ставим 16, значит на истории  2011-2016 ищется год с минимальной доходностью. Если параметр меньше нуля, итог работы стратегии не меняется.

Параметры:

p_SF(-15), // Последний год учета минимального результата
p_SF_AllYear(1), // Все года должны иметь сделки
p_SF_TargetMode(0), // 0 - поиск лучего для худшего, 1 - поиск годового AGP
p_SF_WinPrc(0), // Учитывать процент выигрышных сделок
p_SF_FileFlag(0), // Файл-флаг оптимизации
p_SF_Debug(0), // Отладка

Стратегия SRB с блоком параметров p_SF и индикатором G_Helper_SF: https://www.forum.gelium.net/index.php?topic=1284.msg14318#msg14318
Пример рабочего листа: https://www.forum.gelium.net/index.php?topic=1279.msg14319#msg14319

Оффлайн Gelium

  • Администратор
  • Сообщений: 9 412
    • Просмотр профиля
    • Gelium.net
Актуальная версия Gelium_Helper_SF с поддержкой оптимизаций на данных интрадэй.
так же прилагаю рабочий лист для TS 9.5.

Skylord

  • Гость
Оригинально! То что вы используете называется критерий Вальда - https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%92%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%B4%D0%B0
Правда я оптимизирую другой критерий V=m/s - отношение математического ожидания к средне-квадратическому отклонению доходности. Если кого заинтересует напишу по-подробнее почему пришёл к такому выводу. Ещё по поводу оптимизации хотелось бы добавить вот что - это число степеней свободы системы и количество подбираемых параметров, тут всё не очень просто - https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BA%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%90%D0%BA%D0%B0%D0%B8%D0%BA%D0%B5
Или
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BA%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9

Оффлайн Gelium

  • Администратор
  • Сообщений: 9 412
    • Просмотр профиля
    • Gelium.net
Правда я оптимизирую другой критерий V=m/s - отношение математического ожидания к средне-квадратическому отклонению доходности. Если кого заинтересует напишу по-подробнее почему пришёл к такому выводу.

Почему?

Skylord

  • Гость
Почему?
Хорошо! Для начала небольшая задача: есть два источника случайного дохода, оба они дают доход определяемый равномерно распределённой случайной величиной от -1 до 2 и от -2 до 4. Вопрос какой из этих двух источников предпочесть при одинаковом уровне риска? (Кстати, а чем характеризуется риск?)
Ну очевидно, что при одинаковом уровне риска эти два источника случайного дохода равнозначны. А риск характеризуется двумя числами вероятностью и максимальной величиной потери капитала за определённый промежуток времени.
Усложним задачу! Пусть имеется несколько источников случайного дохода, требуется найти критерий соответствия характеризующий зависимость уровня риска (то есть вероятности и максимальной величины потери капитала) от функции распределения доходности источника случайного дохода.
Оставим доказательство за скобками ;D* Glava-3.djvu (1141.63 КБ - загружено 237 раз.) этот критерий V=m/s - отношение математического ожидания к средне-квадратическому отклонению доходности.
Рассмотрим наш пример: в первом случае m1=0.5 s1=0.866025 V1=0.577350, во втором m2=1 s2=1.732051 V2=0.577350
Очевидно что V1 и V2 равны то есть предпочтения равнозначны, а доля источников дохода при одинаковом уровня риска пропорциональна G1:G2=m1/s1^2:m2/s2^2, то есть один к двум.
По сути уровень риска (вероятность и максимальная величина потери капитала) есть функция от V=m/s - отношения математического ожидания к средне-квадратическому отклонению доходности. Вот в принципе и всё.

Оффлайн Gelium

  • Администратор
  • Сообщений: 9 412
    • Просмотр профиля
    • Gelium.net
Оригинально! То что вы используете называется критерий Вальда

Бред какой-то про гарантии в наихудших условиях. И это точно не моя методика. :)

Цитировать
Очевидно что V1 и V2 равны то есть предпочтения равнозначны, а доля источников дохода при одинаковом уровня риска пропорциональна G1:G2=m1/s1^2:m2/s2^2, то есть один к двум. По сути уровень риска (вероятность и максимальная величина потери капитала) есть функция от V=m/s - отношения математического ожидания к средне-квадратическому отклонению доходности. Вот в принципе и всё.

Написано умно, может быть даже заумно. ;) Но цель такого подхода мне не понятна. :)

Skylord

  • Гость
Бред какой-то про гарантии в наихудших условиях. И это точно не моя методика. :)
Почему бред? Разве вы не максимизируете доходность в самом худшем случае?
У вас есть семь реализаций некоего случайного процесса, из имеющейся в них информации вы путём подбора неких параметров пытаетесь максимизировать доходность в худшей из реализаций. Я так понимаю. :)

Skylord

  • Гость
Написано умно, может быть даже заумно. ;) Но цель такого подхода мне не понятна. :)
Цель проста - максимизировать доходность при заданном уровне риска.
Вот у меня к вам вопрос, какова вероятность максимальной просадки в n-% в вашей торговой стратегии? Я вот например из ваших расчётов её определить не могу. :)  У вас максимальная просадка получается 50%, а с какой вероятностью? 100% - что ли?
А я вот кстати как-то на досуге начал разбираться в ваших торговых стратегиях, например "третья волна", очень интересно и оригинально. Спасибо. :)

Оффлайн Gelium

  • Администратор
  • Сообщений: 9 412
    • Просмотр профиля
    • Gelium.net
Вот у меня к вам вопрос, какова вероятность максимальной просадки в n-% в вашей торговой стратегии?

Чтобы не ошибиться в терминах и не уподобиться шарлатанам, надо для начала определиться с тем, что вы понимаете под "вероятностью" для прошлого и что вы понимаете под "вероятностью" для будущего? Я уже не раз сталкивался с шарлатанами от квантовой физики, которые дурят лохов с помощью демагогии и подмены понятий. В том числе для глумления над лохами удачно используют и "вероятность". Не хотелось бы тратить время на "топтания по этим граблям".

Skylord

  • Гость
Чтобы не ошибиться в терминах и не уподобиться шарлатанам, надо для начала определиться с тем, что вы понимаете под "вероятностью" для прошлого и что вы понимаете под "вероятностью" для будущего?
Во-первых у вероятности нет не прошлого не будущего, во-вторых существует два подхода к аксиоматическому определению вероятности "классический" он же частотный и Колмогоровский - вероятность есть некая "мера", ещё есть правда Байесовское определение вероятности как степени уверенности в наступлении события. Так вот чтобы не заниматься схоластикой, я в своих расчётах пользуюсь частотным определением вероятности, то есть соотношением числа благоприятных исходов ко всем возможным.
Я уже не раз сталкивался с шарлатанами от квантовой физики, которые дурят лохов с помощью демагогии и подмены понятий. В том числе для глумления над лохами удачно используют и "вероятность". Не хотелось бы тратить время на "топтания по этим граблям".
А причём здесь квантовая физика? Между прочем шарлатаны успешно дурят и с помощью многих других способов? Мне например попадались адепты холодной трансмутации элементов. :)
Если вы считаете что я над вами глумлюсь, то извините меня пожалуйста, я всего лишь выразил свой подход к проблеме оптимизации. Что касается "топтания по граблям", то я вот прямо сейчас разбираюсь в ваших моделях со своей точки зрения и нахожу их интересными. Когда разберусь и "допилю" их под себя тогда можно будет и посмотреть на результативность. А критерием истины может быть только истина. :)
С уважением Василий.