Definitionen für diese beiden genetischen Optionen Einstellungen?

Was sind diese beiden Einstellungen der Genetischen Optionen: (hoffentlich in Laiensprache)

1. Maximale Baumtiefe

2. Dezimierungskoeffizient

 

 

+1, ich möchte bitte auch jede einzelne Einstellung innerhalb der genetischen Generation kennen,

 

BITTE MEHR IN DIE TIEFE ALS DER SQ GUIDE.

 

danke

Ah, der Dezimierungskoeffizient ist also sehr interessant... Vielen Dank für die Hilfe.

 

Ich verstehe allerdings die Beschreibung von Tree Depth nicht.

Wenn ich also die "5" als Maximale Baumtiefe,

die Strategien werden bis zu 5 Regeln für den Einstieg und bis zu 5 Regeln für den Ausstieg haben, habe ich das richtig verstanden?

Wenn ich "5" auswähle, bedeutet das nicht, dass eine Strategie auch mit "2" Regeln gefunden wird und zu meiner Datenbank hinzugefügt wird, oder? nicht nur mit "5", ja?

 

Sie hatten nicht den Vorteil, dass sie Dezimierungskoeffizient anders als "1"

 

 

Danke Kerbe!

Der Dezimierungskoeffizient erzeugt mehr Anfangsstrategien (in Generation 1) und wählt dann aus diesen die 100 besten Strategien aus (oder was auch immer Sie für "Populationsgröße" eingestellt haben), um in den nachfolgenden Generationen weiterzumachen.

 

Dies scheint mir eine extrem wichtige Einstellung zu sein, da man mit einer viel hochwertigeren Basis von zufällig generierten Strategien beginnen kann. Ich habe sie derzeit auf "4" eingestellt.

 

Ich habe auch die "anfänglichen Populationsbedingungen" verwendet, um die erste Generation zu filtern. Ich habe dies sehr behutsam getan (denke ich?), um nicht unwissentlich einige Strategien zu reduzieren, die Elemente enthalten, die zwar extrem profitabel sind, aber viel häufiger in Strategien mit niedrigeren Standards auftauchen.

 

Hier sind zum Beispiel die Einstellungen, die ich im Moment verwende (aber vielleicht sind sie noch zu eng?):

 

Anzahl der Abschlüsse < 50 [fünfjähriger IS-Zeitraum]

Profit-Faktor < 0,6

Stabilität < 0,2

% Stagnation > 50%

 

Einige andere Faktoren, die ich in Betracht gezogen habe:

 

Netto Profit < -$7.000 [die Verwendung von NP würde Strategien aussortieren, die den PF-Test bestehen, aber eine größere Anzahl von Geschäften haben, aber trotzdem nicht viel Hoffnung haben, in etwas Profitables umgewandelt zu werden]

Symmetrie < 10% [Ich bin mir nicht sicher, aber das sollte zu robusteren Strategien führen].

Payout Ratio < 0,4 [würde die Ergebnisse gegen Systeme mit niedrigerem Win% verzerren]

 

Ich habe kurz versucht, diese Einstellungen auf OOS-Ergebnisse anzuwenden, aber ich glaube nicht, dass dies zu wesentlich besseren Anfangsstrategien geführt hat.

 

Selbst mit diesen laxen Einstellungen dauert es eine ganze Weile, um eine Anfangspopulation von 400 Strategien abzuleiten, aber ich denke, der Zeitaufwand *könnte* sich lohnen.

Verwenden Sie einfach lockerere Kriterien,

Das sind die, die ich immer benutze:

das sind meine Einstellungen drüben bei der GenGen 😉

Mal sehen, ob es etwas taugt

 

Die Kriterien, die ich oben aufgeführt habe, verwende ich auf der Registerkarte "Genetische Optionen" in den "Bedingungen für die Ausgangspopulation", so dass es für die Population der ersten Generation ein wenig wählerisch ist.

 

Ich habe ähnliche Bedingungen wie Sie bei den "Ranking Options".

Vielen Dank für Ihre Antwort; ich habe daraufhin einen ähnlichen Ansatz wie Sie gewählt, da mein Ansatz nicht viele Strategien generierte und diese Strategien nicht sichtbar besser waren.

 

Ich verwende immer noch den "Dezimierungskoeffizienten", aber die einzige Bedingung, die ich für die Einbeziehung generierter Strategien habe, ist "Anzahl der Trades > 40" (über IS von fünf Jahren).

 

Ich habe dann wie Sie Ranking-Optionen verwendet, um die Modellgenerationen an meinen allgemeinen Kriterien auszurichten. Das macht 100% Sinn.

 

Ich weiche von Ihnen ab, indem ich die Anzahl der Trades verwende. Ich glaube, dass die gewichtete Fitness in den Ranking-Optionen einen besseren Netto-Profit ergibt, aber dass anfängliche Strategien, die unter einer bestimmten Mindestanzahl von Trades liegen, keine guten Kandidaten sind, um letztendlich eine gute Strategie zu entwickeln. Sie werden wahrscheinlich durch den genetischen Prozess aussortiert, und so bleibt ein kleinerer Pool von brauchbaren Anfangsstrategien übrig, die schließlich mit gutem Effekt eingesetzt werden können. Und da die Anzahl der Trades nicht in meine gewichtete Fitness einfließt, während andere Kriterien dies tun, denke ich, dass es das einzige Kriterium ist, das in meiner anfänglichen Generierungsphase verwendet werden sollte.

Verwenden Sie diese Kriterien in der Registerkarte "Ranking" oder in der Registerkarte "Genetisch", und gibt es einen Unterschied, ob Sie die Kriterien hier oder dort festlegen?

@Karish:

 

Ich verwende derzeit die folgenden Kriterien in den Genetischen Optionen:

#/Grade < 40

 

Dezimierungskoeffizient = 5 [In Anbetracht des obigen Beitrags von Notch reduziere ich diesen jedoch wieder auf 1].

 

Bei den Ranking-Optionen verwende ich die folgenden einfachen gewichteten Fitness-Parameter:

Netto Profit: 1 Gewicht

Profit-Faktor: 3 Gewicht

R/DD-Verhältnis: 10 Gewicht

@notch: Vielen Dank für Ihre Warnungen...

 

Wie oben erwähnt, verwende ich nur ein niedriges "#/Trades"-Kriterium [40 für einen Fünfjahreszeitraum].

Ich vermute (habe aber natürlich keine Erfahrung), dass Strategien mit extrem niedrigen #/Gewerken keine signifikanten Beiträge zur genetischen Entwicklung liefern.

 

Meine gewichteten Fitnesskriterien sind sehr einfach (fast identisch mit denen, die nur R/DD verwenden).

 

Ich habe kurzzeitig Stabilität = 3 und % Stagnation = 1 verwendet, sie dann aber fallen gelassen.

 

Ich habe ehrlich gesagt Fragen zur Bedeutung jedes dieser Parameter. (Ich weiß, dass diejenigen, die mehr wissen als ich, anders argumentieren werden! Ich bin einfach nicht überzeugt.) Solange R/DD gut ist, sollten diese Parameter nicht zu sehr ins Gewicht fallen. (?)

Ich denke auch so, ich neige dazu, die RDD als mein Hauptanliegen zu verfolgen, je höher, desto besser,

Hier sind meine Gedanken über Stagnation und Stabilität...bitte sagen Sie mir, wie weit ich daneben liege.

 

Natürlich ist der Markt nicht völlig zufällig und produziert daher keine völlig zufällige Handelsreihenfolge (wie unser Robustheitstest der Randomize Trade Order). ABER wenn es hat eine völlig zufällige Reihenfolge der Trades erzeugen, dann könnten wir auf die Werte von Stagnation und Stabilität völlig verzichten, weil der Drawdown aus unseren Robustheitstests in seiner Bedeutung völlig dominieren würde. Wenn die Handelsreihenfolge zufällig wäre, wären Stagnation und Stabilität ziemlich zufällig und würden stark von Win % und R/DD abhängen.

 

Da der Markt eine gewisse Struktur aufweist, führen Strategien nicht zu völlig zufälligen Abschlüssen. Aber wirklich, wie viel Struktur, die der Markt bietet, um eine bestimmte Strategie in bestimmte vorbestimmte Stagnations- und Stabilitätswerte zu zwingen? Wenn wir denselben historischen Zeitraum mit einigen geringfügigen Abweichungen erneut durchlaufen, wird dies wahrscheinlich zu einer erheblichen Veränderung beider Werte führen.

 

Der R/DD ist jedoch nicht so anfällig für diese Veränderungen. Wir haben Tests, um die Standardabweichung von R/DD zu bestimmen und können Strategien wählen, die die größte Wahrscheinlichkeit für einen hohen R/DD haben.

 

Ich habe nicht das Gefühl, dass der obige Gedanke vollständig ist, aber es ist ein bisschen spät... 🙂

Nein, denn das Modell mit geringerer Stagnation und höherer Stabilität wird mit größerer Wahrscheinlichkeit dieselben Merkmale in der Zukunft aufweisen, aber meine Frage ist, "wie viel wahrscheinlicher?".

 

Vielleicht gibt es andere Messgrößen, die eine bessere langfristige Vorhersage (oder Wahrscheinlichkeit von Werten) von Stagnation und Stabilität liefern können.

 

Ich vermute, dass Stagnation und Stabilität stark von Faktoren wie Win% und durchschnittlicher Gewinn/Verlust (?) beeinflusst werden. Diese letzteren Zahlen würden bei ausreichender Stichprobengröße viel weniger variieren. Ich habe die meisten der Robustheitstests nicht untersucht... vielleicht gibt es bereits einen Test für Stagnation und Stabilität?

 

Ich denke, ich will damit sagen, dass jeder einzelne historische Marktverlauf zu einer erheblichen Abweichung von der Norm in Bezug auf Stagnation und/oder Stabilität führen kann (ebenso wie andere Merkmale, z. B. R/DD - für die wir einen Varianztest haben).

Ja, die Wahrheit ist, dass ich bei der Verwendung von Popgröße 100 und # der Generation 25 mit Koeffizient 1 mehr Ergebnisse erhalte als mit dem, was ich vorher verwendet habe.

100+ Pops Größe mit # der Generation 999 und Coeff 5~10,

 

Das ist seltsam 🙂 .