Блог компании OsEngine | Алготрейдинг. База. Лекция 6. Наивный подход в оптимизации алгоритмов

Друзья, всех приветствую!

Красивый график доходности в тестере легко может оказаться ловушкой для начинающего алготрейдера. В этом уроке мы продолжим осваивать инструментарий OsEngine и разберем «наивную» оптимизацию — метод, с которого начинают многие новички, но который может их погубить. Мы обсудим проблему переподгонки стратегии под историю конкретной бумаги, когда отличная прибыль в оптимизаторе оборачивается серьезными убытками в реальных торгах. Я объясню, почему такой подход считается «красной зоной» алготрейдинга и почему поиск лучших параметров на одном участке данных является самым рискованным методом тестирования, где математическая случайность выдается за торговое преимущество.

В практической части видео мы перейдем в оптимизатор OsEngine, выберем робота для демонстрации «наивного» подхода и подключим сет исторических данных, который скачали в прошлой лекции. Мы поэтапно изучим весь интерфейс данного модуля — я буду пошагово объяснять, какие настройки за что отвечают. Затем запустим тесты, посмотрим на результаты оптимизации параметров нашего робота и обсудим, в чём конкретно заключается проблема данного подхода. Переходите по ссылкам ниже на Rutube-канал «Т-Алго» и на портал Т-Банка для разработчиков, смотрите урок и учитесь отличать системную прибыль от опасной подгонки под прошлые котировки!

Лекция на канале «Т-Алго» — rutube.ru/video/c5c88c3ce8d92f9b31a3305296240ab0/
Лекция на портале разработчиков — developer.tbank.ru/invest/intro/intro/integr_examples/ose/base_algo#алготрейдинг-база-лекция-6-наивный-подход-в-оптимизации-алгоритмов

Удачных алгоритмов!

Комментарии открыты для друзей

https://smart-lab.ru/company/os_engine/blog/1024149.php

OsEngine: https://github.com/AlexWan/OsEngine
Поддержка OsEngine: https://t.me/osengine_official_support

Канал Научный трейдинг (Bad Quant): https://t.me/bad_quant