Адаптирующиеся системы vs. обычные. Лабораторная работа №1

Коллега @Ho_Chu при каждом удобном случае говорит мне, что необходимо пересчитывать системы на основе последних данных. Коллега @bascomo, наверное единственный известный мне алго, эксплуатирующий этот механизм в промышленном варианте, написал в последнее время пару статей, чем подогрел мое любопытство. 

Мое отношение к подстройке под последние данные отрицательное, но оно основывается скорее на отсутствии доступных результатов трейдеров, использующих адаптирующиеся системы. Тем не менее такая стоящая гипотеза достойна проверки. Так как такая работа не подразумевает повторяемости, делается все вручную, а значит долго, дорого и плохо. И возможно с ошибками.

Для лабораторной работы взял одну из рабочих систем с тремя параметрами для оптимизации, определил диапазон параметров и периоды IS и OOS 

1. Разбил  OOS на интервалы с длительностью в 1 месяц. Проводил оптимизацию IS для каждого из интервалов OOS на периоде в 6 месяцев до этого периода и использовал лучшие параметры IS, различные для каждого из соответствующих периодов OOS.
2. Провел оптимизацию IS на периоде 01.01.2015-31.12.2022 (собственно так и делаю всегда при создании систем) и протестировал OOS на периоде 01.01.2023-н.в с лучшими параметрами, полученными на периоде IS.

В результате тестов получил кривую ежедневных приращений счета для каждого из вариантов тестирования/оптимизации.



Преимущество ежемесячной оптимизации по более короткому диапазону данных не подтвердилось. Возможно это связано с ошибками в тестировании или с выбором «не той» системы. Думаю как именно сделать еще несколько подходов.

Продолжение следует…