Kurvenangepasste Strategien und zufällige Indikatorperioden

Hallo SQ-Benutzer und SQ-Team,

Ich schreibe nur ein paar Gedanken zur Kurvenanpassung und zu Problemen bei der Optimierung und der Suche nach robusten Strategien auf. Mir scheint, dass man mit einer Handvoll gängiger Indikatoren (einige gleitende Durchschnitte, einige Momentum-Indikatoren wie RSI und vielleicht eine Volatilitätseinstellung wie ATR) eine gute Strategie entwickeln kann.

Das Problem ist, dass selbst bei nur wenigen Indikatoren, die alle auf einer Periodeneinstellung beruhen, es sich nur um kurvenangepasste Strategien handelt. Warum sollte EMA(97) mit RSI(29) und ATR(203) zum Beispiel tolle Ergebnisse liefern? Weil diese Werte einfach zufällig zu den Signalen der historischen Daten passen. Unterschiede in der Broker-Daten, und zukünftige Preise einfach nicht funktionieren.

In der Welt des Handels werden üblicherweise die Zeiträume 5, 10, 14, 50 und 200 verwendet. Mir scheint, dass Sie nur dann kurvenangepasste Strategien erstellen, wenn Ihre Strategie Standard- oder allgemein verwendete Zeiträume verwendet, die auch von anderen Marktteilnehmern genutzt werden könnten.

Wäre es vor diesem Hintergrund möglich, die Zeiträume auf eine vom Benutzer in SQ4 definierte Liste zu beschränken?

Ich habe festgestellt, dass die robustesten langfristigen Strategien nur wenige unterschiedliche Zeiträume aufweisen. Diejenigen mit vielen Perioden, die alle ungewöhnlich sind und sich voneinander unterscheiden, sind nur kurvenangepasst und im realen Handel eine Zeitverschwendung. Eine erneute Optimierung passt sie nur an die Daten an und ist keine Lösung für das Problem.

Was denken die anderen?

Zum Wohl,

Mike

Hallo Mike,

eine gute Idee, wenn sie als Funktion, nicht als "Muss", eingeführt werden kann. Ich persönlich verdiene endlich etwas Geld, seit ich meine Strategien auf der Basis von 29 Jahren Daten "anpasse" und nur noch Strategien mit mindestens 2000+ Trades verwende (statistische Signifikanz!). Wie bereits zuvor, verwenden sie nur einfache Regeln die meiste Zeit, nicht von mir überhaupt Indikator-Repertoire begrenzt, aber das ist nur das, was SQ findet, um auf eine so lange Zeitspanne zu arbeiten (meist ist es eine der einfachen Regeln als Einträge dann einige grundlegende Breakout-Stopp verkaufen / kaufen basierend auf Hochs / Tiefs, und einige grundlegende Trailing, meist feste Pips arbeiten besser als ATR).

Ich bin allerdings noch dabei, die Lookback-Perioden für die einfachen Regeln nachträglich zu optimieren, also z.B. von 20 auf 16 für die RSI-Periode zu gehen oder von > 50, 40, < 60 für den RSI-Crossing, über den Optimierer, was auch immer für mein Fitness-Ziel besser funktioniert. Immerhin funktionieren die Strategien soweit vorwärts (endlich!), also war der große Datenhorizont wohl der Trick (die meisten meiner bisherigen Strategien, die "nur" auf 15 Jahre generiert wurden und auch live scheiterten, scheiterten auch im 29-Jahre-Backtest in den Jahren vor 2001 kläglich), um nicht alles nur auf Grundregeln zu beschränken. Ich persönlich würde also eine Beschränkung auf solch grobe Schritte überhaupt nicht gut finden, aber als Option kann es sicher nicht schaden.

Könnten Sie aus Interesse sagen, bei welchem Broker die Strategien Geld einbringen?

Mehrere, die Ziele sind wirklich breit, so dass Makler nicht so viel ausmachen. Ich bin mit http://www.globalprime.com.au/forex  Aber da ich die Jungs seit 2 Jahren kenne und weiß, dass alles wirklich mit Banken abgewickelt wird, weiß ich, dass sie PrimeXM als Ausführungsbrücke nutzen.

"EMA(97) mit RSI(29) und ATR(203)"
Das ist es, was die genetische Evolution im Allgemeinen mit verrückten Koeffizienten wie 0,163 ergibt.
Wenn die Strategie mit geringfügig angepassten Parametern versagt, aber mit diesen fein abgestimmten Parametern erstaunlich gut funktioniert, dann ist das Hundescheiße. Die Optimierung Schritt sollte höher sein als 1(Ich tue Schritt:5 für alle Indikatoren, sie sind alle nur Durchschnitte sowieso) und höher als Schritt:0,01 für coef. Wenn er nach einer "De-Optimierung" mit großen Schritten im Walk-Forward immer noch gute Ergebnisse liefert, ist er robust.
 

Hängt davon ab, ich habe solche Strategien auch und ja, optimiert durch "1" Schrittgröße und sie machen Geld jetzt live vorwärts + ich re-optimieren sie jedes Wochenende für eine perfekte Kurvenanpassung, ABER IMMER auf die vollen 29 Jahre Backtesting-Daten, nur mit der "letzten Woche" zusätzlich dann auch hinzugefügt. Sie versagen weder bei den Robustheitstests ("Änderung der Indikatorparameter um 20% mit einer Chance von 50%", also noch schlechter als die Standardeinstellung) noch im Live-Terminhandel. Das war allerdings nicht der Fall, als ich sie nur auf Basis von 15 Jahren Daten erstellt habe, da sind sie meistens schon bei den Robustheitstests durchgefallen. Aber die Art von Strategien, die SQ bei der Erstellung auf 29 Jahren Daten aufzeigt, haben bisher ALLE Robustheitstests bestanden, höchstwahrscheinlich weil die Art von Strategien, die auf einem so langen Datenhorizont funktionieren, ziemlich einfach sind und auch robust gegenüber Parameteränderungen für ihre Indikatoren in einem weiten Bereich sind, da sie einen echten Marktvorteil ausnutzen müssen, um auf 29 Jahren Daten zu funktionieren - nicht wie die Art von Strategien, die nur auf den letzten paar Jahren erstellt werden, die sehr gut einfach Ineffizienzen im "Rauschen" finden und einen echten Vorteil "vortäuschen" können. Daher sehe ich derzeit absolut keinen Grund, sie nicht so weit wie möglich zu optimieren, was ich auch in Zukunft jedes Wochenende tun werde. Was auch immer Geld bringt, ist willkommen 🙂

Sie optimieren jedes Wochenende neu mit 29 Jahren Daten für IS? Sehr gelangweilt?

Ich habe von einigen Leuten gehört, die das jeden Tag machen, aber für HFT.

Außerdem wissen Sie wahrscheinlich, ob Ihre Strategien robust sind oder nicht.
Mein Punkt ist, wenn eine Änderung des Slippage von 0,5 auf 1,0 / des Spread von 0,5 auf 1,0 oder 1,5 die Strategie tötet, ist sie für meinen Geschmack wahrscheinlich zu stark angepasst (Schritte zu hart). Bei den Strategien, die ich verwende, hat die Änderung eines Koeffizienten um 0,1 oder die Erhöhung von Spread oder Slippage bei einem Backtest kaum sichtbare Auswirkungen auf die Aktienkurve. Ich führe dies auf ihre Robustheit zurück.

Ja, jedes Wochenende, ich brauche nur 1,5 Stunden pro Strategie auf meiner Anlage, nichts Problematisches oder Zeitraubendes. Auf diese Weise bleibe ich mit dem Markt auf Kurs. Nein, wie gesagt, keine der Strategien versagt beim Ändern oder Verdoppeln oder Verdreifachen des Spreads, ebenso bestehen sie alle die Robustheitstests, einschließlich der Randomisierung der Indikatoreingaben mit einer Chance von 50% und 20% Änderung + Arbeit an einem randomisierten Datensatz, den ich verwende (Bootstrap mit einem Asirikuy-Skript) - etwas, das SQ leider überhaupt nicht kann. Wie bereits erwähnt, hat keine der 29-Jahres-Strategien, die SQ bisher gefunden hat, einen dieser Tests nicht bestanden, und meine Vermutung ist, dass es mit der Einfachheit der Strategien zu tun hat, die es findet und die auf 29-Jahres-Daten funktionieren, die wenige sind, aber wenn sie gefunden werden, großartig sind:) Als ich Strategien für "nur" 15 Jahre Daten erstellte, fielen viele von ihnen bei den Robustheitstests durch und verwendeten auch "seltsame" Kombinationen von Indikatoren, bei denen man erkennen konnte, dass es sich nicht um einen gefundenen Vorteil handelt, sondern um "zufälliges Rauschen", das dort gehandelt wird - und das wurde noch schlimmer, je niedriger der Zeitbereich gewählt wurde.

Ich prüfe vor 2003 auf D1-basierte Strategien.
Ich teste nach 2003 für Intraday-Strategien.

Im Jahr 2003 wurden die Börsensitzungen offiziell geschlossen und die Märkte wurden offiziell vollständig digitalisiert. Viele sagen, dass dieses Jahr auch einen Wandel in den Märkten markiert. Eine Menge großes Geld war in den Boxen. Die Märkte entwickeln sich schneller als je zuvor, aber ich stimme voll und ganz zu, dass eine Strategie, die sich über 25 Jahre hinweg bewährt hat, wahrscheinlich auch noch weitere 25 Jahre lang und für immer Bestand haben wird, weil sie eine Wahrheit über die Märkte entdeckt hat. Dies ist für meine Handelsphilosophie von grundlegender Bedeutung, denn ich kenne Händler, die viel älter sind als ich und die ich bewundere, die seit über 30 Jahren dieselben Systeme anwenden.

Das Jahr 2003 stellt jedoch eine wesentliche Veränderung im Tagesverlauf dar.
Hier ist eine PDF-Studie dazu:
http://digitalcommons.sacredheart.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1398&context=wcob_fac

"28. August 2000 (4% Aktienhandel auf der elektronischen Plattform) bis 11. September, 2003 (Anteil des elektronischen Handels, der auf dauerhafter Basis plus-85% erreicht)".

 

Damals wurden die Gruben offiziell "geschlossen". Einige sind noch aktiv, aber viel kleiner.

Heute sind es fast 100%. Dies bedeutet, dass viel mehr des Geldes von Algos und nicht von Menschen kontrolliert wird. Kevin Davey, der die Futures World Cup Championship 1 Jahr mit 100+% Rendite gewonnen hat, nutzt auch dieses Jahr. Er wurde auch 2 Mal Zweiter mit 100+% Rendite. Dies ist eine weltbekannte Handelsmeisterschaft.

Ja, ich verstehe Sie, aber meine Strategien sind Intraday (H1) und die meisten, die nur auf Basis von 15 Jahren Daten erstellt wurden, haben nie live funktioniert. Geschichte zählt, auch vor 2000, auch schön in diesem Artikel demonstriert, die 1985 bis 2000 Daten verwendet, um Systeme zu erstellen, und dann testet sie "OOS" von 2000 bis 2015 und sie halten auf Gewinne zu machen, obwohl der Markt von 1985 bis 2000 war viel anders als von 2000 bis 2015 machen sie einen schönen Gewinn in der "Computer-Zeitalter-Handel", mit Ineffizienzen aus einem Zeitalter, das kaum verwendet keine leistungsstarken Computern im Handel noch jede HFT. Das sind genau die "allgemeinen" Vorteile, die es "schon immer gab", die ich auf dem Markt ausnutzen möchte und die seit 30 Jahren bestehen, unabhängig von anderen Veränderungen auf dem Markt wie der Computerisierung usw., genau wie bei den von Ihnen erwähnten manuellen Händlern aus 30+ Jahren.

2 interessante Artikel zu diesem Thema:

http://mechanicalforex.com/2015/12/using-openkantu-in-practice-is-old-forex-data-irrelevant-in-todays-market-an-evidence-based-look.html

http://mechanicalforex.com/2015/12/the-brick-wall-in-trading-system-design-understanding-the-limitations-of-historical-data.html