Алготрейдинг. База. Лекция 7. Walk-Forward подход в оптимизации алгоритмов
Привет, друзья!
В сегодняшней лекции мы переходим к изучению профессиональных методов проверки стратегий и начинаем с Walk-Forward оптимизации. Эта методика, предложенная Робертом Пардо еще в 1992 году, позволяет не просто находить лучшие параметры алгоритма для прошлых данных, но и оценивать способность этих параметров быть устойчивыми к будущим изменениям рынка. Основная идея заключается в пошаговом движении «окна» тестирования по истории: на участке In-Sample мы обучаем торгового робота, а на холодных данных Out-of-Sample проверяем его реальную эффективность. Такой подход помогает отсеять стратегии, которые показывают прибыль лишь за счет переподгонки и не имеют под собой реального преимущества.
В практической части занятия мы перейдем в оптимизатор OsEngine и настроим необходимые параметры. Затем запустим тесты, после чего я покажу, как анализировать и интерпретировать их результаты и на что обратить внимание. Мы снова вспомним о робастности и отдельно поговорим про ее численный показатель — вы узнаете, какое значение является своего рода «черной меткой» для стратегии и поводом отказаться от ее использования. Также я расскажу, как правильно выбрать длину периодов обучения и проверки, чтобы имитировать реальный цикл жизни стратегии. Переходите по ссылкам ниже на Rutube-канал «Т-Алго» и на портал Т-Банка для разработчиков, смотрите лекцию и учитесь строить устойчивые торговые системы!
Лекция на канале «Т-Алго» — rutube.ru/video/39eac39446f6b806c3b58a33438621ca/
Лекция на портале разработчиков — developer.tbank.ru/invest/intro/intro/integr_examples/ose/base_algo#алготрейдинг-база-лекция-7-walk-forward-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
