оптимизация

Первая версия тестера-оптимизатора «Монте-Карло».
Классический поиск максимума.
За основу своего первого тестера-оптимизатора решил взять логику из статьи «Нелинейная стохастическая оптимизация методом Монте-Карло»  из сборника Санкт-Петербургского Государственного Университета. Кого интересует это направление, советую почитать их сборники. Много интересных разноплановых статей про оптимизацию в самых разных областях.

Так вот. Суть метода в том, что мы создаем многомерную матрицу, состоящую из разновидностей стратегий с разными параметрами. Выбираем из этой матрицы случайным образом стратегии, тестируем их и определяем самую прибыльную стратегию. За критерий прибыльности взял мат ожидание. А так можно комплексный параметр составить. Принимаем точку с этой стратегий в матрице за эпицентр и режем края матрицы максимально удаленные от эпицентра на заданную нами глубину. Тем самым уменьшаем область выборки и по-новому тестируем из полученной уменьшенной области случайные стратегии, повторяем итерацию. Так продолжаем до тех пор, пока не сойдемся к экстремуму.

( Читать дальше )

                                                      Введение.

                                   Методы оптимизации стратегий

     Как вы уже поняли из предыдущей статьи, оптимизация методом перебора не эффективна. Учитывая скорости тестирования, нецелесообразно перебирать все возможные параметры.
     Есть, конечно, уже готовые производительные оптимизаторы стратегий в других программных продуктах. Но как в них перевести свои стратегии? Все ли может этот тестировщик, что нам нужно? Будут ли тесты отражать реальность? Как правило, к ним нужны всякие коннекторы, конверторы и др. костыли, не относящиеся к нашим задачам.

( Читать дальше )

Есть некоторые стратегии
Может ли кто-нибудь, к примеру, написать под них алгоритм/оптимизировать. И в случае прибыльности/доходности стратегий написать под них робота?

*Сам не владею методом/опытом написания подобных ТС.

Сама работа не опалчивается — как вариант, если стратегии будут работать — оставляете себе. К тому же свой капитал в них вложу. (~ 100 тыс. руб.)

Вчера Wealth-Lab Developer обновился до версии 6.6. Первое, что привлекло внимание — Walk-Forward Optimization. 

Зачем это нужно? Прежде всего это еще один инструмен оценки торговой стратегии. Если Вы видите большой разброс параметров, сильно различающиеся эквити и прочие отклонения — это значит, что что-то идет и будет идти не так. Потом, вы всегда можете проверить гипотезу изменяющегося рынка, готова ли Ваша стратегия успешно перестроиться, переоптимизироваться и быть достаточно устойчивой в будущем. 

Я встраивал самописное простое WFO в стратегию, и самым большим открытием для меня стал факт, что при достаточно небольшом разбросе параметров от оптимальных величин на всей истории, WFO может довольно сильно снизить просадку, при этом совсем немного убавив в совокупном эквити.

В общем, вещь интересная, но сильно увлекаться, на мой взгляд, не стоит. 

А так это выглядит:

          Касаемо моих алгоритмов которые транслируются тут. Система условно безиндикаторная, то есть я вхожу на пробой уровня но уровень отрисовываю на основе статистического анализа рынка. 
         Получается: я рисую линию на графике в зависимости от неких условий статистики, которую определял на глаз/визуально. Величину исходя из которой определяю уровни, завязаны были на моем личном опыте и желанию иметь наиболее эффективную систему (меньше сделок — больше прибыль). То есть параметр более гибкий и менее гибкий я задал и торговля меня устраивала. 
          Механизмом «оптимизация», свои реальные алго никогда не менял и не прогонял, даже с учетом того, что их можно использовать «по уму», ограничить выборку, ограничить шаг, параметр и тд.  
           

          И вот безделье и куча свободного времени сделали свое дело… загнал алго на оптимизацию чтобы посмотреть результаты. Получилось что если использовать серидинные параметры между гибким и менее гибким алго, результат улучшается на 30%.  Итак ввиду своей упертости я не дозаработал 30%…

( Читать дальше )

Что делать если созданная торговая система недостаточно эффективна? Есть ли способ повысить эффективность МТС? Да, это оптимизация. Как правильно оптимизировать алгоритм? Что такое переоптимизация и каковы ее последствия? Как избежать переоптимизации? Каковы  правила правильной оптимизации? На эти вопросы я даю ответ в очередном видео.

Первоначальные условия были такими:
1.Таймфрейм 1 час.
2.Продажа опциона если его волатильность выше справедливой на Х процентов.
3.Справедливая волатильность равна волатильности из биржевой формулы расчета улыбки.
4.Страйк опциона Пут для продажи Центральный страйк минус 10000пунктов
5.Страйк опциона Колл для продажи Центральный страйк плюс 10000пунктов   
6.Центральный страйк равен цене фьючерса за 30 дней до экспирации(округл) и не меняется до экспирации. Т.е. определен диапазон для работы.
7.Опционы месячные.
8.Закрытие позиции если цена опциона стала справедливой. (волатильность опциона равна или ниже волатильности биржевой)  
9.Если фьючерс уходит ниже или выше выбранных страйков опционов для продажи белее чем на 2500 пунктов, то продавать их не надо, даже если они и переоценены.
10. Если позиция открыта (опцион продан), то если фьючерс уходит ниже или выше выбранных страйков опционов белее чем на 2500 пунктов, то позиция закрывается.

( Читать дальше )

Предлагаю следующую тему для обсуждения.

Имеем 100 акций и простую систему, скажем, пробойную трендовую.
Видим, что на 30 из них стратегия работает, дорабатываем, слека оптимизируем, запускаем торговлю.


Столкнулся с таким вопросом: а не является ли выборка наиболее результативных инструментов элементом подгонки?

Приветствую любые комментарии, мнения, логические выводы из Вашего личного опыта!

 Для системной торговли провел расчеты по валютным парам (major), наиболее результативными вышли фунт, оззи, киви (GBPUSD, AUDUSD, NZDUSD). Для построения системы как всегда берутся исторические данные, к сожалению объем небольшой — с 25.01.13 по 8.03.13. 
  Принцип системы: раcсчитываются уровни buy&sell, также тейк-профиты, стоп — противоположный уровень. Соотношение стоп/профит — 1:2,5. Ордера выставляются в начале торговой сессии, закрываются в конце.
 
1. Сигналы  - 1 касание (либо buy, либо sell — противоположный удаляется, лот х1)


( Читать дальше )

Много постов тут было по сабжу, хочу добавить ещё
несколько слов.
Имеем историю в текстовике, в TSLab прогнали оптимизацию.
Получили результат.


Выбираем параметры, какие нам понравились и начинаем
«заглядывать в будущее».
Для этого загоняем наш текстовик с историческими данными

( Читать дальше )