100% automatisierter und 100% genauer SQ-Workflow-Testfall

Mein erster 100% automatisierter und 100% genauer Arbeitsablauf, StrategyQuant 'custom projects' Testfall

HAFTUNGSAUSSCHLUSS: Die unten dargestellten Ergebnisse sind noch vorläufig, es besteht immer noch eine kleine Chance, dass meine positiven Ergebnisse durch einen unentdeckten Fehler in der aktuellen Version von SQ-X (Build 118.84) beeinflusst werden oder dass ich einfach irgendwo in meinem Arbeitsablauf einen dummen Fehler gemacht habe, der zu einer großen "Data-Mining-Verzerrung" führt. Ich habe jedoch mein Bestes getan und alles mehrfach überprüft... Da dies alles auf einer relativ neuen Funktion für benutzerdefinierte Projekte von SQ-X basiert, wurde noch nichts davon auf einem realen Konto getestet... aber ich denke, ich habe ein starkes Argument aufgebaut, das dafür spricht, dass ich in diesem Fall Recht haben könnte

Mein Anspruch: Es sieht so aus, als ob es mir gelungen ist, einen 100% automatisierten und 100% genauen Arbeitsablauf zu erstellen, indem ich die StrategyQuant-Funktion "benutzerdefinierte Projekte" verwendet habe.

100% automatisch bedeutet: Ich drücke einen Knopf, bevor ich ins Bett gehe, und jeden Morgen werden in meinem Arbeitsablauf automatisch einige neue Strategien erstellt, validiert und ausgewählt, die sofort einsatzbereit sind.

Startklar" bedeutet: Ich kann sie sofort auf meinem Live-Konto bereitstellen. Ohne dass eine weitere Bearbeitung erforderlich ist.

100% bedeutet genau: Jede einzelne Strategie, die durch diesen automatischen Arbeitsablauf ausgewählt wurde (bisher ~50), war in den 2 Jahren ab dem Generierungsdatum profitabel.

Um meinen Arbeitsablauf zu testen, habe ich meine SFT Methode wie in diesem Thema beschrieben: Siehe HIER.

Der Arbeitsablauf basiert auf Standard-Validierungstests (Allgemeinwissen), wie sie das SQ-Team in seinen kostenlosen Kursen vermittelt, allerdings mit sehr strengen Einstellungen. Der Arbeitsablauf verwendet keine fortgeschrittenen Validierungsmethoden wie WFA, WFM, OP, SPP. Stattdessen wird ein angepasster Monte-Carlo-Test verwendet, um das Verhalten einer SPR-Methode zu simulieren. Es wird keine Portfolioanalyse durchgeführt (einige Systeme können korreliert sein!).

Mein automatischer Workflow-Testfall ist in zwei Prüfzeiträume unterteilt:
1. Ende des Jahres 2014.
2. Ende des Jahres 2016.

Zu jedem Zeitpunkt (1 und 2) habe ich meinen Arbeitsablauf genutzt, um automatisch 20 NEU Strategien (von mehreren hunderttausend Systemen) ohne ANY manuelles Eingreifen und dann ALLE ausgewählter Systeme wurden mit SFT (Zukunftsdaten) getestet. Lassen Sie mich eines klarstellen: Ich habe keine Strategien herausgepickt.

Es scheint, dass jede einzelne ausgewählte Strategie in der Periode nach dem ausgewählten Generierungsdatum profitabel war. Siehe Zahlen:

Testfall 1: Strategieerstellung am 31.12.2014, Simulierter Forward-Test: 01.01.2015...31.12.2016.
Real-Ticks (Dukascopy-Daten), Real-Spread (keine Provisionen)

Testfall 2: Strategieerstellung am 31.12.2016, Simulierter Forward-Test: 01.01.2017...31.12.2018.
Real-Ticks (Dukascopy-Daten), Real-Spread (keine Provisionen)

Meine bisherigen Schlussfolgerungen:
1. Wenn es keine Fehler gibt, dann scheint es durchaus möglich zu sein, die automatisierten "Custom Projects" von SQ-X zu nutzen, um automatisch profitable Handelssysteme zu generieren und auszuwählen.
2. Keine fortgeschrittenen Validierungs-/Filtermethoden erforderlich. Natürlich sollen diese Tests nur das Gesamtergebnis verbessern und die DD auf Portfolioebene minimieren.
3. Die Ergebnisse in SFT von >2014 sind etwas besser als >2016. Der Arbeitsablauf ist in gewisser Weise empfindlich gegenüber den bei der Strategieerstellung verwendeten Daten (aufgrund der sich ändernden Marktbedingungen). Es scheint, dass die Jahre 2017 und 2018 sehr schwierige Jahre für den Handel mit dem gewählten Handelstyp sind.
4. Es ist noch nicht 100%-erprobt, aber es ist bisher ein verdammt gutes Ergebnis, wenn man bedenkt, dass es auf einem einfachen Arbeitsablauf basiert, der grundlegende Filterprinzipien verwendet.
5. Einige der Strategien können korreliert werden, aber für diese Untersuchung wurde keine manuelle Korrelationsfilterung durchgeführt. Dies würde die Objektivität dieses Testfalls gefährden.
6. Die Filtereinstellungen sind sehr rigoros, dieser Workflow filtert nur die robustesten Strategien heraus. Nach meinen Statistiken können nur 0,05% der generierten Strategien diesen Workflow bestehen.

TODO:
- Verfeinerung des Arbeitsablaufs und Umsetzung einer weiteren Strategieauswahl, Durchführung von Korrelationstests, WFM-Analysen und zusätzlichen Tests auf Portfolioebene.

- Ich warte auch auf den 01.03.2019 und Build 119 mit neuen Features 😉 .

Begrüßt,
Chris

gute Arbeit bis jetzt 🙂

Ein echter Tick, ein echter Spread ohne Provision und Slippage könnte zu einem sehr optimistischen Ergebnis führen... haben Sie einen Vergleich gemacht? Tick mit festem Spread, 1M Präzision, 1 Pip Slippage hinzufügen?

Wurden Ihre Erkenntnisse auch auf anderen Märkten oder Zeitrahmen bewiesen? denn EU H1 ist der einfachste Markt und TF.

Können Sie uns auch die Ergebnisse von Testfall 1 für das Jahr 2017-2018 zeigen? Sind die Strategien gleich oder besser als die Strategien von Testfall 2, oder sterben sie sogar?

* Ja, 1M, fester Spread, Slippage ergeben sehr ähnliche Ergebnisse (vielleicht sogar etwas schlechter)...

* Alle anderen Testdiffs TF, Diff-Märkte sind bereits in meinen Arbeitsablauf integriert. Wie ich schon sagte, basiert er auf dem ABC des Allgemeinwissens + SPR wie Filterung.

* Die erweiterte SFT von Testfall 1 liefert gemischte Ergebnisse: einige Strategien sterben oder stagnieren nach 2 Jahren, andere nicht. Es scheint, dass dieser Arbeitsablauf einen regelmäßigen Austausch der Strategien erfordert (nach 2 Jahren muss ein NEUER Satz von Strategien erstellt werden). Dies könnte anders sein, wenn WFM verwendet wird, aber das ist eine andere Diskussion für später... siehe unten die Ergebnisse von Fall 1 mit erweiterter SFT vom 01.01.2015 bis zum 31.12.2018 (4 Jahre):

Mit festem Geld zu stoppen ist scheint sehr Kurvenanpassung, die ich glaube, Sie tun. Ich kann 95 %up zu 2015-2016 mit keine Robustheit Test überhaupt nur hinzufügen, Kommission und echte Tick-Test, um die Mischung. Jedoch keine, Null, Null, dieser Strategien arbeiten 2017-2018. Tun Sie das gleiche und kommen Sie zurück mit Ergebnis für 2018 und ich werde glauben, dass Sie etwas gefunden haben.

und keine Fuzzy-Logik 🙂

1) wie ich schon sagte, ich mag keine echten Tick echten Spread, Backtest wird sehr optimistisch sein. Dukascopy Daten hat sehr niedrige ECN-Spread, also ohne Kommission seine nicht wahr. Wenn Sie STOP-Strategien verwenden, fügen Sie immer etwas Slippage zu einem Backtest hinzu, denn in der realen Umgebung werden Sie es bekommen, viele Male werden Sie mit Gaps gegen Sie getroffen werden. Verwenden Sie immer Methoden, die zu einem realistischen Backtest führen, selbst 1 Pip Preisunterschied kann von einem Gewinnhandel zu einem Verlusthandel führen. Stellen Sie sich nun vor, dass Sie einen echten Tick echten Spread verwenden.

2) Ich mag das feste Risiko MM nicht. Wenn Sie Backtesting mit Einstellungen, die Sie nicht handeln werden (Kapital, Risikowert) und in realen Konto werden Sie andere Werte einstellen, wird der Backtest anders sein, in Strategien mit ATR SL.

3) über die "ready to go" - die meisten von uns mit Demo acc oder kleine reale acc als Inkubator von Strategien - aber der Hauptzweck für diese ist nicht zu warten, 2 Jahre und kommen zu einem Schluss, wie Sie mit Ihrer Methode zu tun. Das ist nichts Neues, viele von uns verwenden ungesehene Daten in ihren Arbeitsabläufen. Der Hauptzweck besteht darin, deutlich zu machen, dass die Strategie auf die gleiche Weise wie im Backtest gehandelt wird. In SQX gibt es Bausteine, die sehr preisempfindlich sind (Pivots, Fibo, etc.) - was Sie im Backtest sehen, werden Sie nicht einmal im Demo-Acc bekommen, auch nicht in der Realität.

5) höre auf niemanden und gehe deinen eigenen Weg 🙂

Ok, ich hatte auf diese Art von Kommentar gehofft, mein Ziel ist es, Fehler in diesen zu positiven Ergebnissen zu finden und nicht zu beweisen, dass diese 100% richtig sind, weil nichts davon auf einem echten Konto getestet wurde.

Also, welche Art von Spread/Slippage-Einstellungen halten Sie für realistisch für Dukascopy/andere Broker? Spread@? Slippage@? Kommissionen?

Hier die aktualisierten Ergebnisse mit zusätzlichen 2pips Slippage und $9/Lot Kommissionen...

Testfall 1: Simulierter Vorwärtstest: 2015.01.01...2016.12.31.

Testfall 2: Simulierter Vorwärtstest: 2017.01.01...2018.12.31.

Beachten Sie, dass 2017 und 2018 in der Tat extrem schwierige Jahre für Systemhändler sind, es ist wie der Markt immun gegen "einfache" Algo-Trading wurde. Doch selbst mit zusätzlichen Slippage und Kommissionen in beiden Fällen sehe ich ein positives Gesamtergebnis.

In einem Punkt stimme ich nicht mit Ihnen überein, nämlich beim Testen mit einem festen Spread. Testen mit festen Spread sogar so hoch wie 2 Pips kann zu sehr heikle Ergebnisse führen. Beachten Sie, dass alle Broker ihren Spread während der Nachtstunden und auch während volatiler Ereignisse drastisch erhöhen. Ich werde meine Chancen mit echten Ticks und einer echten Spread-Option nutzen.

Außerdem werde ich versuchen, eine weitere Sache zu überprüfen:

- Ich werde meine Testfall-1-Strategien nehmen und sie nach der Korrelation filtern und einige wenige unkorrelierte auswählen, um ein Portfolio zu erstellen.

- Wird WFM für jedes einzelne Jahr > 2015.01.01 bis jetzt machen

Mal sehen, ob das bei der Bewältigung von 2017/2018 helfen wird.

Ich war die gleiche Art und Weise vor 3 Jahren, als ich begann mit alten SQ, versuchen, die besten Einstellungen für Daten zu finden, um die Backtest so viel wie möglich entsprechen. Mit tick backtest mit realen spread und kommen sehr schnell zu dem Schluss, dass im wirklichen Leben bin ich immer nur 50% der Ergebnisse aus backtest. Sie fangen 1 Gap gegen Sie, einige NFP Achterbahn, etc. Jeder Makler unterscheidet sich, müssen Sie wissen, wo Sie wollen, um echte Handel...

Der Backtest war sehr optimistisch, und wenn ich ein Portfolio aufbaue und das Risikoniveau und das benötigte Kapital aus den maximalen Drawdowns berechne, weichen die Werte stark ab.

Jetzt benutze ich nur 1M Präzision überhaupt und ich kann damit sehr gut leben. Für EURUSD mit 2 Pips festen Spread mit 1 Pip Slippage

für jetzt habe ich 159 Strategien von SQX in Inkubator und für jede Strategie habe ich den Vergleich zwischen Tick und 1M Präzision getan. In 99% die eq-Kurven unterscheidet sich nicht in der Bedeutung der Richtung und wie die EQ lookslike. Aber wenn ich mir RDD oder max DD anschaue, kann ich sehr große Unterschiede sehen.

und eine andere Wahrheit ist - in 99% die Tick-Backtes ist besser als 1M Präzision

dies ist ein Vergleich aller Strategien zusammen

max DD TICK - 3900

max DD 1M - 4500

Ok, das ist eine nette Untersuchung, aber die vorgestellten Kurven sind immer noch backtested (richtig?), wo Sie 99% tick BT mit einem 1M BT vergleichen, wo für 1M BT Sie einen angenommenen festen Spread von 2pips mit einem 1 Pip Slippage verwendet. Daher ist es nicht verwunderlich, dass das auf 1M basierende Ergebnis schlechter ist, das ist wie erwartet, das kann man auch ohne einen BT feststellen. Wenn ich das Gleiche mit einem angenommenen Spread von 100 Pips tue, wird die resultierende Differenz noch viel höher sein;)

hankeys schrieb:

für jetzt habe ich 159 Strategien von SQX in Inkubator und für jede Strategie habe ich den Vergleich zwischen Tick und 1M Präzision getan. In 99% die eq-Kurven unterscheidet sich nicht in der Bedeutung der Richtung und wie die EQ lookslike. Aber wenn ich mir RDD oder max DD anschaue, kann ich sehr große Unterschiede sehen.

Bitte zeigen Sie uns die guten Sachen, die auf Ihrem Lebensergebnisvergleich beruhen, nicht auf einem BT. Das wäre sehr interessant zu sehen...

du verstehst mich nicht richtig und du liest hier nicht alles, denn ich habe hier schon oft Vergleichskurven von echten Akkus geschickt.

OK...1 Beispiel

rote Linie - real acc

schwarze Linie - 1M bactest dukascopy

grüne Linie - echter Tick, echter Spread

gelbe Linie - 1M Backtest Asirikuy Daten

Ich habe viele Male bewiesen, was ich hier sage... optimistische Tick-Backtests zu machen ist, als würde man sich selbst ein Loch graben

nach 2 Jahren Live-Handel - 1M und TICK Backtest hält immer noch, aber reale EQ-Kurve ist bereits im Verlust...NFPs, Gaps...und sie haben dich

Ok, ich verstehe, was Sie meinen, wollte nur Ihre Daten sehen, also danke für den Austausch (wieder), vielleicht ist es eine Diskussion für ein anderes Thema, aber:

* Ich nehme an, diese "rote Linie - real acc" ist auf dukascopy Broker? In diesem Fall, welche Höhe der zusätzlichen Spread / Slippage wäre erforderlich, um "emulieren" die gleichen Bedingungen wie auf realen acc (um "schwarze Linie" mit der "roten Linie" ausrichten)? Wenn dies überhaupt möglich ist... (was ich bezweifle) Ich sehe, dass diese Diskrepanz nicht konstant ist, so dass wahrscheinlich durch viele verschiedene Faktoren verursacht.

* Haben Sie versucht, den/die größten Faktor(en), der/die diese Diskrepanz verursacht/verursachen, durch die Analyse Ihrer Daten oder die Durchführung zusätzlicher Tests zu isolieren? Gaps, Slippage, Latenz, Nachrichten, Swaps, Auftragsarten, etc...? Oder wurde dies bereits in einem anderen Thema behandelt...

Je mehr Kommentare ich hier lese, desto mehr erkenne ich, dass "nicht teilen" überhaupt der beste Weg, auf diesem Forum zu gehen sein könnte. Ich sehe, dass ihr schon alles herausgefunden habt, ich sehe eine Menge Leute, die ständig große Gewinne machen, vor allem alle Gurus, es gibt keinen Raum und keine Notwendigkeit für den Austausch von Ideen und Diskussionen... 😉 .

Hey, lassen Sie sich nicht entmutigen. Ich bin mehr als glücklich, die Ideen und Standpunkte aller zu hören, und ich bin sicher, dass viele andere hier es auch zu schätzen wissen.

Ilja