neophyte
neophyte личный блог
07 октября 2015, 18:18

Робот изучает ММ.

Вчерашнюю публикацию мы завершили на том, что роботу необходимо научиться манименеджменту, чтобы объемы сделок отслеживали рост торгового капитала. Интуитивно ясно, что торговать одними и теми же объемами на 10К и на 100К не совсем правильно. В основном это нужно для тестов, потому что при реальной работе всегда можно внести изменения в параметры объема вручную.

Хоть мы и размещали в предыдущих публикациях фотографии и рисунки крутых роботов-суперменов-трансформеров, но на самом деле сегодня нашему малышу-роботу исполнилось всего три дня. Три дня это конечно немного, но изучать ММ в самый раз.

Робот изучает ММ.
Итак курс на станцию ММ.

Робот изучает ММ.

Характеристики торговой стратегии лучше всего исследовать в режиме Points Only Test с фиксированным объемом сделки, чтобы не маскировать ненужным шумом характеристики торгового алгоритма, а потом уже к алгоритму прикручивать ММ, оптимизируя размер торгового капитала.
Мы брали объем 0.1 лота, при котором каждый доллар прибыли соответствует одному пункту изменения цены в 4-м знаке после запятой. 1. Тест в режиме Points Only Test — без ММ.

Прибыль на двухмесячном интервале 57442 пункта (доллара США) при размере лота 0.1 и стартовом депозите 10000.Робот изучает ММ. 


2. Включаем режим AutoMM при неизменном стартовом объеме сделки 0.1 лота.

Прибыль на двухмесячном интервале 435570 долларов США при стартовом размере лота 0.1 и стартовом депозите 10000. Относительная просадка практически не изменилась.


Робот изучает ММ. 

3. Оптимизация стартового объема сделки при включенном AutoMM.

При увеличении стартового размера лота до 0.15 прибыль достаточно устойчиво растет. Дальше начинается зона нестабильной работы с более высокими максимума и сливами в промежутке между ними.
Максимальная прибыль в зоне стабильной работы 1405007 доллара США при стартовом размере сделки 0.15 лота и стартовом депозите 10000. Но просадка на грани фола.


Робот изучает ММ.

Выводы.
При малых объемах разовой позиции алгоритм работает устойчиво, особых проблем не наблюдается, но велика относительная просадка счета.
Предварительный анализ ситуации показал, что при переходе на таймфреймы М5 и М15 стабильность работы робота возрастает, а относительная просадка снижается до 20-30%, что является приемлемой величиной.
Завтра продолжим исследования на этих таймфреймах.

P.S. Пару слов про тестер МТ4.
Хорошая машина.
Результаты вполне достоверны, совпадают с результатами, полученными на Метасток, т.е. два тестера дают одинаковый результат, что говорит о достоверности тестирования.
Кроме того тестер МТ4 позволяет визуально отследить процесс прохождения теста в ускоренном режиме с индикаторами, на основе которых формируются торговые сигналы.
Картинка очень наглядная, сделки открываются и закрываются в точном соответствии с изменением показаний индикаторов, формирующих торговые сигналы.
Дополнительное преимущество —  в МТ4 в роботах и индикаторах можно использовать данные различных таймфреймов, отличающихся от интервала графика, на котором работает робот или индикатор. Это существенно расширяет возможности построения роботов и индикаторов и возможности тестирования торговых стратегий в автоматическом режиме.


Всем Удачи!!!

SWT-метод. Теория и практика применения
Параметры волн SWT-метода
11 Комментариев
  • nbvehrfr
    07 октября 2015, 18:25
    почему все существующие тестеры стратегий tslab, mq4 сделаны с прицелом на overfitting? почему нигде нет нормальной кроссвалидации с форвардным тестированием? со скользящим окном? а? спецом так сделано или недалекие разработчики?
  • nbvehrfr
    07 октября 2015, 18:45
    traders-union.ru/forum/showthread.php?t=145216&page=2&p=6595&viewfull=1#post6595

    максимум что нашел — постепенное добавление out of sample к оптимизационной выборке. странно почему не использовать скользящее окно — в этом случае результат системы не усредняется по разным фазам рынка (бычий, медвежий, пила) и можно посмотреть как она ведет себя в разных фазах, оценить устойчивость системы.

    почему никто не использует методы градиентного спуска при оптимизации — занимаются тупым перебором
    • Roman Ivanov
      07 октября 2015, 23:35
      nbvehrfr, градиентный спуск годится только для гладких функций, причем функций вещественных переменных. В задаче трейдинга полно целочисленных и булевых параметров, а функция как правило очень сложная. Генетика и отжиг как правило лучше тупого перебора.
  • Кухонный трейдер
    07 октября 2015, 21:04
    Вот здесь грааль и сидит — на верхнем уровне альфа-бета отсечение, на нижнем — метод градиентного спуска (как в шахматах). ИМХО.
  • Roman Ivanov
    07 октября 2015, 23:29
    «Интуитивно ясно, что торговать одними и теми же объемами на 10К и на 100К не совсем правильно.»
    Интуитивно понятно, что во втором случае, объем должен быть в 10 раз больше :)
  • moroz
    07 октября 2015, 23:36

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн