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adrayner1985
11:32,
F�r diejenigen, die die Optimierungsfunktion verwenden, kann dies von Interesse sein. Dies ist eine E-Mail von den Entwicklern von MT4.


Genetische Algorythmen

Bis zum 1. Juli 2006 plant MetaQuotes Software Corp., die Entwicklung eines neuen Mechanismus zur Optimierung von Trading-Egies basierend auf genetischen Algorithmen abgeschlossen zu haben. Ab diesem Datum wird die Unternehmenswebsite eine aktualisierte Version des Kundenterminals mit dieser bereits darin eingebetteten Technologie enthalten.

Die Optimierung der Expertenparameter ist die Auswahl der besten Eingabewerte, bei denen die Effizienz des Experten am h�chsten w�re. Dies ist die wichtigste Phase, bevor der Experte in den echten Handel eingef�hrt wird. Eine komplexe und effiziente Egy kann unrentabel werden, wenn die verwendeten Inputs nicht die besten sind.

Es gibt mehrere M�glichkeiten, Eingabewerte zu bestimmen. Der einfachste Weg ist eine Schritt-f�r-Schritt-Suche. Diese Methode wurde zuvor in MetaTrader 4 implementiert. Eine solche Suche kann jedoch zu lange dauern, wenn sehr viele Variablen verf�gbar sind. In diesem Fall kann die Optimierung von nur einem Experten manchmal einen Monat oder sogar l�nger dauern. Die Implementierung von genetischen Algorithmen erm�glicht eine erhebliche Reduzierung der ben�tigten Zeit, obwohl sie keine absolute Genauigkeit bietet.

Die genetische Optimierung erm�glicht es, den Bereich der profitabelsten Werte deutlich einzuengen. Es hilft zu sehen, in welchen Bereichen die profitablen Kombinationen zu finden sind. Der eingeengte und profitabelste Wertebereich kann bei Bedarf nachoptimiert werden. So kann die profitabelste Kombination gefunden werden.

Der genetische Algorithmus-Optimierer basiert auf der Auswahl der besten Ergebnisse der Eingaben und ihrer anschlie�enden �berschneidung mit einem automatischen Abschneiden der am wenigsten erfolgreichen Kombinationen. Die n�chste Generation des Parameter-Crossovers verwendet nur die erfolgreichsten Kombinationen. Die Optimierung f�hrt also dazu, dass nur die erfolgreichsten Parameter �berleben, w�hrend die nicht erfolgreichen bereits im fr�hen Stadium abgeschnitten werden.

Die neue Technologie erm�glicht es ihren Benutzern, gro�e Mengen aller m�glichen Kombinationen zu sortieren und die besten Ergebnisse in sehr hoher Geschwindigkeit zu finden. Dank der Abgrenzung der ineffizienten Parameter und der ausschlie�lichen Konzentration auf die profitablen kann die Zeitersparnis das 100- bis 1000-fache erreichen (wenn die Anzahl der Kombinationen 5000 �bersteigt). Tats�chlich erreichen die meisten Parameter, die als nicht erfolgreich angesehen werden, nicht einfach das Stadium des Testens.

Das neue Optimierungssystem, das auf genetischen Algorithmen basiert, erm�glicht die Bestimmung der besten Optionen anhand von f�nf Kriterien:Bilanz � der h�chste Gewinn im Testzeitraum;

Rentabilit�t � Verh�ltnis der profitablen Trades zu den verlustbringenden Trades;

Absoluter Drawdown � minimaler absoluter Drawdown;

Relativer Drawdown, % � minimaler relativer Drawdown; Erwartete Auszahlung � statistischer Durchschnittswert des Gewinns bei einem Trade.

Genetische Algorythmen

Bis zum 1. Juli 2006 plant MetaQuotes Software Corp., die Entwicklung eines neuen Mechanismus zur Optimierung von Trading-Egies basierend auf genetischen Algorithmen abgeschlossen zu haben. Ab diesem Datum wird die Unternehmenswebsite eine aktualisierte Version des Kundenterminals mit dieser bereits darin eingebetteten Technologie enthalten.

Die Optimierung der Expertenparameter ist die Auswahl der besten Eingabewerte, bei denen die Effizienz des Experten am h�chsten w�re. Dies ist die wichtigste Phase, bevor der Experte in den echten Handel eingef�hrt wird. Eine komplexe und effiziente Egy kann unrentabel werden, wenn die verwendeten Inputs nicht die besten sind.

Es gibt mehrere M�glichkeiten, Eingabewerte zu bestimmen. Der einfachste Weg ist eine Schritt-f�r-Schritt-Suche. Diese Methode wurde zuvor in MetaTrader 4 implementiert. Eine solche Suche kann jedoch zu lange dauern, wenn sehr viele Variablen verf�gbar sind. In diesem Fall kann die Optimierung von nur einem Experten manchmal einen Monat oder sogar l�nger dauern. Die Implementierung von genetischen Algorithmen erm�glicht eine erhebliche Reduzierung der ben�tigten Zeit, obwohl sie keine absolute Genauigkeit bietet.

Die genetische Optimierung erm�glicht es, den Bereich der profitabelsten Werte deutlich einzuengen. Es hilft zu sehen, in welchen Bereichen die profitablen Kombinationen zu finden sind. Der eingeengte und profitabelste Wertebereich kann bei Bedarf nachoptimiert werden. So kann die profitabelste Kombination gefunden werden.

Der genetische Algorithmus-Optimierer basiert auf der Auswahl der besten Ergebnisse der Eingaben und ihrer anschlie�enden �berschneidung mit einem automatischen Abschneiden der am wenigsten erfolgreichen Kombinationen. Die n�chste Generation des Parameter-Crossovers verwendet nur die erfolgreichsten Kombinationen. Die Optimierung f�hrt also dazu, dass nur die erfolgreichsten Parameter �berleben, w�hrend die nicht erfolgreichen bereits im fr�hen Stadium abgeschnitten werden.

Die neue Technologie erm�glicht es ihren Benutzern, gro�e Mengen aller m�glichen Kombinationen zu sortieren und die besten Ergebnisse in sehr hoher Geschwindigkeit zu finden. Dank der Abgrenzung der ineffizienten Parameter und der ausschlie�lichen Konzentration auf die profitablen kann die Zeitersparnis das 100- bis 1000-fache erreichen (wenn die Anzahl der Kombinationen 5000 �bersteigt). Tats�chlich erreichen die meisten Parameter, die als nicht erfolgreich angesehen werden, nicht einfach das Stadium des Testens.

Das neue Optimierungssystem, das auf genetischen Algorithmen basiert, erm�glicht die Bestimmung der besten Optionen anhand von f�nf Kriterien:Bilanz � der h�chste Gewinn im Testzeitraum;

Rentabilit�t � Verh�ltnis der profitablen Trades zu den verlustbringenden Trades;

Absoluter Drawdown � minimaler absoluter Drawdown;

Relativer Drawdown, % � minimaler relativer Drawdown; Erwartete Auszahlung � statistischer Durchschnittswert des Gewinns bei einem Trade.

Alejandro
14:24,
Ich hoffe, dass sie immer noch die aktuelle �Schritt�-Methode enthalten werden. Es kann vorkommen, dass diese genetische Methode Parameterwerte aussondert, die sp�ter im Backtest erfolgreicher sein k�nnen.
https://www.tradingintuitive.com/attachments/1529191865.pngCoole Idee ansonsten.