Список проголосовавших за комментарий "Beach Bunny, <p>Байесовская оптимизация хороший инструмент. Если задача такая: есть одна стратегия, один актив, один таймфрейм, один PM и одна целевая функция J(θ), например максимизировать Recovery Factor, то 100-200 шагов действительно могут дать хороший кандидат.</p><p>Но в моих примерах из статей показаны только базовые фильтры и состояния: EMA/RSI/MACD/PM как отдельные простые контуры. Там еще нет последовательных логических цепочек вида если да -> проверяем следующее условие, если нет -> идем в другую ветку, нет многоуровневых наборов правил и нет сложных обновляемых значений, которые меняются по ходу сделки. То есть пример специально упрощен.</p><p>Если добавить многоуровневые индикаторы, вложенные условия и наборы правил, пространство гипотез становится еще шире. И тогда вопрос уже не только в том, чтобы найти одну хорошую точку параметров.</p><p>Мне нужно исследовать пространство:</p><p>θ = стратегия + фильтры + состояния рынка + PM + актив + таймфрейм + long/short</p><p>И цель не просто найти одну лучшую точку max J(θ). Цель — собрать пул итоговых стратегий:</p><p>S = {θ1, θ2, θ3… θn}</p><p>где важны метрики всего набора: просадка, Recovery Factor, Profit Factor, серии убытков, корреляция, поведение на разных активах и таймфреймах, хеджирование long/short.</p><p>Байес может найти хороший short по PnL. Но мне может быть нужен short не лучший сам по себе, а такой, который перекрывает просадки long-пула:</p><p>J(S) = RF(S) — штраф_за_DD(S) — штраф_за_loss_streak(S)</p><p>Поэтому Байесовская оптимизация не отменяет мою задачу. Она может быть полезна как локальный инструмент поиска внутри уже выбранного класса гипотез. Но сначала нужно понять, какие классы фильтров, PM, активов и таймфреймов вообще жизнеспособны.</p><p>Плюс мне не нужно руками сидеть над 100-200 шагами. Я задаю пространство, метрики и ограничения, запускаю расчет и получаю массив кандидатов для анализа. Оптимизация параметров — не конечная цель. Конечная цель — пул стратегий с нужным профилем риска.</p><p>Завтра в третьей статье как раз раскрою эту тему подробнее: почему PnL и winrate не главные метрики, зачем сравнивать разные PM, почему EMA/RSI/MACD — это состояния рынка, и почему задача профессиональной оптимизации шире, чем найти одну лучшую точку Байесом.</p><p> </p>"