Очень интересно узнать, кто какие методы использует для для избежания подгонки (overfitting) системы.
Я лично ничего, кроме форвард тестирования для себя пока не нашёл. Поделитесь, если кто сталкивался и успешно использует подобные методы.
Что можете сказать про алгоритм бустинга AdaBoost?
Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.
Это значит что:
1) если на тестах нечто более сложное даёт результат лучше, а нечто более простое проигрывает, всё равно выбирай более простое. Оно в жизни будет наоборот =)
2) всё сложное, но без чего нельзя обойтись надо спрятать в «чёрный ящик» оттестить как следует и забыть — пусть там себе работает и на глаза не попадается (никаких внешних параметров).
3) больше чисел во время разработки! Больше всяких распределений и сводных таблиц. А затем выбирается самое сладкое на глазок и всё. Остаётся золото из шлака. Остальное — забыть.
Параметров может быть очень много, но они все должны быть такие, что бы не возможно было ничего оптимизацией испортить =). Пример: куча параметров по временным ограничениям + РМ + 1 ключевой параметр, от которого зависит «чувствительность». 1 раз на глазок подбирается и всё. Больше ничего и не надо.
Причём, пробовал я много раз всякие хитрые подходы с самооптимизацией и внутренней настройкой бота — фигня выходит. Всё что можно упростить — упрости =)
имеет смысл все делать наоборот… ну например оптимизировать за последние лет 5… с 2012-2017гг а затем тестировать на более ранних данных 2007-2012гг
вообще алготрейдинг ничем не отличается от инвестирования… так же выбираем бумажки… и молимся чтоб динамика сохранилась
из этого следуем мораль… которую расписывать не буду… т.к грааль