Блог им. 3Qu

Рождение тестовых Граалей.

    • 17 июля 2020, 19:44
    • |
    • 3Qu
  • Еще

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.
Рождение тестовых Граалей.

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.

Однако, есть проблема. Мы знаем, что оптимизацией можно получить тестовый Грааль вообще на пустом месте, который в последующем, на другом интервале истории или на реале работать не будет. Подобный Грааль можно получить не только на реальных исторических данных, но даже на случайном блуждании.
Происходит это следующим образом.
В любой точке пространства X мы можем совершить какую либо сделку, и результат этой сделки будет, либо положительным, либо отрицательным. В силу флуктуаций в пространстве X случайно образуются области D+, в которых количество сделок с положительным результатом может существенно превышать количество сделок с отрицательным. Добавив эти области на Рис.1, получим Рис.2.
Рождение тестовых Граалей.
                                                        Рис.2.

Запустив оптимизацию по прибыли при таком раскладе пространства X, естественно, никакой Грааль из него выделить не удастся, т.к. при оптимизации область результата Gr будет формироваться по случайно сформировавшимся областям наибольшей прибыли D+. И, хотя мы даже частично угадали расположение области реального Грааля G, оптимизатор просто выбросил ее из рассмотрения как неперспективную.

Таким образом, мы качественно показали, что оптимизация торговых систем по прибыли не имеет никакого смысла. Нам ведь не прибыль была нужна, мы искали неэффективность рынка на которой можно бы было стабильно зарабатывать, а нашли тестовый Грааль отлично зарабатывающий только на исторических данных.
Тем самым, применяя оптимизацию по прибыли мы подменили задачу, а первоначальная задача была в поиске и выделении области G и ограничения возможности торговли системы только областью выделения, ограниченной границами Gn.

К сожалению, общего ответа о методах поиска областей G дать невозможно, такие методы существенно различаются для различных систем. Плюс еще, задача усложняется наличием не 2-х, как в топике, а нескольких индикаторов и параметров, что делает пространство X и область G многомерными, а поиск в таких областях задача еще та.

★2
18 комментариев
Грааль — это реально работающий переключатель ТС с тренда на флэт и обратно.

Выглядит грааль примерно так:

Переключатель / выключатель / тумблер 202, 6А 125В/3А 250В, два ...
Цена — от $1 млн. до $10 млрд. в зависимости от покупателя.
avatar
$100, в Митино такие в розницу рублей по 30.))
avatar
3Qu, +)))
avatar
Раньше только такие и делал, ломались сразу), потом стал делать другие, работают подольше)
avatar
Пока одни торгуют «облака» параметров, другие их нещадно граалят 
avatar
Это прям очень по делу, плюсую. И картинки хорошие )
Это да. Переоптимизация просто капец все портит. Иногда идея рабочая. Но начинаешь оптимизировать и её уводит на что-то случайное и суть идеи губится переоптимизацией на случайную ситуацию прошлого. Например коронавирус…
avatar
Вообще, это прямая задача svm — разделение в пространстве параметров. Если линейно не делится, то вводятся дополнительные размерности. Например плоскость можно натянуть на сферу. Тогда гиперплоскостью можно оттяпать верхушку сферы, что при переходе обратно к плоскости даст окружность как линию раздела. Путем подбора ядра можно выбрать довольно заковыристые области и таким образом отделить вам грааль.
avatar
Сергей, по здравому размышлению, найти можно только что-то объективно существующее. Заковыристость тут не при чём. Если грааль есть, то достаточно найти пятно, не обязательно сложной формы, постоянно содержащее его часть, и интеграл финрезультата по пятну больше нуля.
avatar
Если данных для построения системы много, то как ни елозь в двумерном пространстве параметров, никакого грааля там не найти. Если, конечно, его изначально в самих этих двух параметрах не спрятано. Я про это две заметки с результатами моделирования накатал. 
avatar
SergeyJu, накатал?
Ссылки в студию.)  Реклама — двигатель...

avatar
3Qu, два моих последних блога на смартике. 
avatar
Так, значит, настоящий Грояль, обозначенный в тексте в виде аппендикса G (точка джи) — существует? 
avatar
Дык не прибыль надо оптимировать, а эквити. Отношение наклона к ошибке.
avatar
Алексей А., ничего не меняет.
 Раньше уже показывал тестовые Граали. В этом смысле с ними все замечательно было. Картинки — мечта трейдера.
avatar
Walk Forward Optimization вполне подходит для любой системы. Если область G не будет резко перемещаться в «пространстве», то можно предположить что закономерность найдена. А вот критерий оптимизации для разных систем будет разным. Даже для внутренних этапов одной оптимизации может быть разный критерий. Но и там вариантов не много.
avatar

теги блога 3Qu

....все тэги



UPDONW