Ottimizzazione Trading System

Optimierungstypen Im Tester stehen zwei Optimierungstypen zur Verfügung. Sie können die entsprechende Option auf der Registerkarte Einstellungen des Strategie-Testers auswählen. Slow Complete Algorithmus In diesem Modus werden Optimierungsläufe für alle möglichen Kombinationen von Werten von Eingangsvariablen durchgeführt, die auf der entsprechenden Registerkarte ausgewählt wurden. Diese Methode ist die präziseste. Das Ausführen des Expertenberaters mit allen möglichen Kombinationen dauert jedoch viel Zeit. Fast Genetic Algorithm Diese Art der Optimierung basiert auf dem genetischen Algorithmus der Suche nach den besten Werten der Eingabeparameter. Diese Art ist viel schneller als die erste und ist fast von der gleichen Qualität. Die langsame vollständige Optimierung, die mehrere Jahre dauern würde, kann innerhalb weniger Stunden mit dem genetischen Algorithmus durchgeführt werden. Jedes Individuum weist einen spezifischen Satz von Genen auf, der dem Satz seiner Parameter entspricht. Die genetische Optimierung basiert auf der konstanten Auswahl der quadratischsten Parameter (Werte, die das beste Ergebnis liefern). In der allgemeinen Form kann der Algorithmus folgendermaßen dargestellt werden: Aus der Gesamtzahl aller möglichen Kombinationen von Parametern werden zwei Populationen (Sätze) durch eine Zufallsstichprobe ausgewählt. Beide Sätze werden getestet und die mit den besten Ergebnissen (gem Das Optimierungskriterium) bleibt. Die Mengenmitglieder werden zufällig miteinander gekreuzt, in zufälligen Mutationen und Inversionen von Parametern. Die Nachkommen werden nach den besten Ergebnissen sortiert und Kreuzungen wiederholt. Sortier - und Kreuzungsoperationen werden wiederholt, solange die Ergebnisse verbessert werden (Das beste Ergebnis unter den Nachkommen ist besser als das beste unter den Eltern). Wenn die Optimierungskriteriumswerte nicht während mehrerer Kreuzungen (Generationen) verbessert werden, ist der Optimierungsprozess abgeschlossen. Anzahl der Testläufe Bei der genetischen Optimierung ist die Anzahl der Testläufe deutlich geringer, was eine schnelle Optimierung ermöglicht. Nach dem Start der genetischen Optimierung wird eine geschätzte Anzahl von Testläufen auf der Registerkarte Einstellungen angezeigt. Sie wird nach folgender Formel berechnet: Populationsgröße (Unbedingte Anzahl von Generationen Anzahl Generationen für Konvergenzschätzung) Populationsgröße wird basierend auf der Anzahl der möglichen Kombinationen von Optimierungsparametern berechnet, kann von 64 bis 256 liegen Unbedingte Anzahl von Generationen kann reichen 15 bis 31. Es wird durch das Vorhandensein einer Verbesserung des Optimierungskriteriums definiert. 15 Generationen werden in allen Optimierungen getestet. Wenn eine Generation im Bereich zwischen 15 und 31 keine Verbesserung des Optimierungskriteriums aufweist, wird zur Konvergenzschätzung ein weiterer Test der nächsten Generationen gestartet. Die Anzahl der Generationen für die Konvergenzschätzung wird als ein Drittel der unbedingten Anzahl von Generationen berechnet. Wenn die unbedingte Zahl der Generation 18 ist (die 17. Generation hat das beste Ergebnis gezeigt und es gibt keine Verbesserungen, die in der 18-ten Generation gezeigt werden), werden weitere 5 Generationen getestet: die 18-te Generation hat keine Verbesserung gezeigt, Und für die Schätzung der Konvergenz brauchen wir 18/3 6 Generationen ohne Verbesserungen des Optimierungskriteriums. Wenn es keine Verbesserungen der angegebenen Anzahl von Generationen gibt, wird die Optimierung gestoppt. Wenn die Gesamtzahl der Optimierungsschritte in einem 32-Bit-System oder 100.000.000 in einem 64-Bit-System 1.000.000 übersteigt, startet der genetische Optimierungsmodus automatisch. Während der genetischen Optimierung. Zwischenergebnisse werden nach der Berechnung jeder Generation (in einer Datei platformdatafolder / tester / cache /.gen) im Cache gespeichert. So kann der Optimierungsprozess jederzeit unterbrochen werden. Auch wenn der Prozess der genetischen Optimierung durch einen externen Faktor (zB Stromausfall) unterbrochen wird, wird die Optimierung automatisch von der letzten berechneten Generation beim nächsten Start fortgesetzt. Der Cache für genetische Optimierung wird gespeichert, bis die Optimierungseinstellungen geändert werden oder der Optimierungsvorgang abgeschlossen ist. Bei einem normalen Optimierungsstopp (beim Betätigen der Stopptaste) werden alle vorher berechneten Läufe gespeichert. Wenn der Optimierungsprozeß fortgesetzt wird, wird er von dem zuletzt berechneten Lauf fortgesetzt. Alle Symbole, die in der Marktuhr ausgewählt werden Im Gegensatz zu den oben beschriebenen Optimierungstypen erlaubt dies, einen Expertenratgeber mit denselben Eingabeparametern zu testen. Aber mit verschiedenen Symbolen. In jedem Durchgang wird nur das Hauptsymbol der Prüfung geändert, d. H. Das Symbol der Tabelle, an das das EA angeschlossen werden würde. Die Optimierung erfolgt nur für Symbole, die derzeit in der Market Watch ausgewählt werden. So können Sie die Optimierung durch die Anpassung der Satz von ausgewählten Symbolen zu verwalten. Bitte beachten Sie, dass das Herunterladen der notwendigen Preisdaten vom Server sehr lange dauern kann. Die Verlangsamung der Optimierung als Ergebnis des Daten-Downloads erfolgt jedoch nur beim ersten Start für ein Symbol, beim nächsten Mal werden nur die fehlenden Daten heruntergeladen. Für die Optimierung durch Symbole werden die aktuellen Werte der im Feld "VALUEquot" angegebenen Eingabeparameter verwendet. Optimierungskriterium Ein Optimierungskriterium ist ein bestimmter Faktor, der die Qualität eines getesteten Parametersatzes definiert. Je höher der Wert des Optimierungskriteriums ist, desto besser ist das Testergebnis mit dem vorgegebenen Satz von Parametern. Ein solcher Faktor kann in einem Feld rechts von quotOptimizationquot auf der Registerkarte Einstellungen ausgewählt werden. Das Optimierungskriterium ist nur für den genetischen Algorithmus erforderlich. Folgende Optimierungskriterien stehen zur Verfügung: Balance max der höchste Wert der Balance Balance max Profit Faktor der höchste Wert des Produkts aus Balance und Profitfaktor Balance max Erwartete Auszahlung des Wertes des Produkts des Saldos und des erwarteten Payoffs Balance min Drawdown in diesem Werden Balance - und Drawdown-Werte berücksichtigt: Balance / Equity Drawdown Balance max Recovery Faktor das Produkt der Balance und des Recovery-Faktors Balance max Sharpe Verhältnis der Wert des Produkts von Balance und Sharpe Verhältnis Custom max das Optimierungskriterium Hier ist der Wert der Funktion OnTester () im Expertenratgeber. Dieser Parameter erlaubt die Verwendung beliebiger benutzerdefinierter Wert für die Optimierung von Expert Advisors. Un passo importante nella progettazione di un Handelssystem automatico consiste nellottimizzazione dei parametri (detti input). Metatrader Dispute di una funzione di ottimizzazione che ci consente di individuare ich Valori degli Eingang che ci consentono di fare Renderer al meglio i nostri Expertenratgeber sui dati storici (Backtesting). Kommen Sie si effettua una ottimizzazione Il primo schritt aprire il tester delle strategie dal menü in alto (si clicca su visualizza). Si apre il Tester. Scegliamo nei Variieren Sie eine Tendina il nome della strategia, il mercato da testare e il Zeitrahmen (Abb. 1). Kommen Sie secondo passo clicchiamo su Propriet esperte. Sie haben noch keine Artikel in Ihrem Warenkorb. Nellesempio di Abb. 2 decidiamo di ottimizzare i primi due parametri (una media mobile und un coefficiente di penetrazione oltre la media). Nella colonna Valore c il parametro di Voreinstellung. Nella colonna Beschreibung des Eigentümers Allgemein Übersicht Richtlinien Zimmerausstattung Ausstattung Lage Automatische Übersetzung von Google: In der Arresta lultimo valore che testeremo. Im Passo in der Höhe. Nel concreto nel nostro caso la media mobil sar ottimizzata da una lunghezza di 20 fino a 200 passando per i 30 Valore, 40, 50 (Ossia di 10 in 10 kommen incremento). Confermiamo il tasto ok e poi flagghiamo la casella ottimizzazione kommen in Abb. 3. Clicchiamo su Avvio. Metatrader effettua lottimizzazione dei parametri e ci restituisce i risultati e il grafico dellottimizzazione (Abb. 4). A questo punto possiamo ordinare i in der Basis risultati ein Valori Crescenti (o decrescenti) dei titoli delle Colonne, ad esempio in Basis al Net Profit. Infine cliccando col tasto destro sul Test che prediligiamo possiamo salvare i parametri migliori di Standard-E utilizzarli per il nostro Expert Advisor al posto di quelli di default. Enrico Malverti ITA: Trader ed analista quantitativo: da oltre 15 anni progetta sistemi di Handel e di Gestione Del rischio automatizzati per clienti istituzionali (fondi, Sgr e tesorerie di banche) su azioni, bond, valute e futures. E39 Portfoliomanager von unfondo di una Sicav lussemburghese. E39 stato per 4 anni capo del team di consulenza di una Suche verfeinern Sprache ändern Deutsch English Español Français Italiano Português Русский Svenska 中 文Bemerkungen RampD di Cybertrade. Societ specializzata nella ricerca quantitativa e progettazione von Robotrader und Roboadvisor. Enricomalverti ENG: Enrico Malverti hat seit über 15 Jahren automatisierte Handelssysteme für institutionelle Kunden (Fonds, Vermögensverwaltungsgesellschaften und Banken) auf Aktien, Obligationen, Währungen und Futures entwickelt. Er ist der Autor von mehreren Bestseller-Bücher über Handelssysteme und technische Analyse einschließlich 8220Trading-Systeme vincenti8221 von Hoepli veröffentlicht. Er war auch ein geschätzter Redner bei mehreren nationalen und internationalen Seminaren auf automatisiertem Handel für fast ein Jahrzehnt. Er ist Koordinator RampD bei Cybertrade, einem Unternehmen, das sich auf Robotrader und Roboadvisors spezialisiert hat. Enrico hat vier Jahre lang die Rolle des Chief Investment Officer in einer italienischen Finanzberatungsgesellschaft abgedeckt und von 2013 bis 2015 hat er für einen Englisch-Management Senior Quantitative Analyst gewesen company.160 enricomalverti Kontaktformular