Ich bin gerade dabei, einen Workflow für erfolgreiche Forex-Strategien aufzubauen. Schließen Sie sich mir an!

Ich benutze StrategyQuant schon seit mehr als zehn Jahren, aber ob Sie es glauben oder nicht, ich habe bis jetzt noch nicht einmal seine vollen Möglichkeiten genutzt.

Mein Prozess besteht darin, Tausende von Strategien im Builder zu erstellen und sie dann einer sehr selektiven Robustheitsprüfung zu unterziehen. Die (wenigen) überlebenden Strategien werden dann auf einem MT4-Demokonto aktiviert, wo sie mindestens 25 Trades ausführen müssen, bevor ich sie für den Einsatz auf einem Live-Konto in Betracht ziehe.

Bislang bin ich mit diesem Prozess sehr zufrieden und würde die Produktion erfolgreicher Systeme gerne weiter automatisieren. Deshalb habe ich mich in die benutzerdefinierten Projektfunktionen vertieft, mit denen sich benutzerdefinierte Arbeitsabläufe erstellen lassen.

Ich bin gerade dabei, einige Beispiel-Workflows für erfolgreiche Forex-Strategien zu erstellen, und würde mich freuen, wenn sich jemand in diesem Forum für dasselbe interessiert und bereit ist, seine Erfahrungen mitzuteilen.

Vor allem würde mich interessieren, ob jemand schon einmal ein solches Projekt auf eigene Faust gestartet hat?

Hallo Kevin,

ein weiterer wichtiger Punkt, den es zu berücksichtigen gilt, danke für Ihren Kommentar. Ich denke, wir sind uns alle einig, dass die Live-Leistung so nah wie möglich an die simulierten Leistungsdaten von StrategyQuant herankommen sollte. Obwohl wir alle wissen, dass es nie eine perfekte Übereinstimmung geben wird. Aber sie müssen "irgendwie" übereinstimmen (wobei ich noch überlege, wie man dieses "irgendwie" quantifizieren kann).

Warum sollten wir nicht gemeinsam einen Arbeitsablauf entwickeln und ihn gemeinsam optimieren? Wir haben vielleicht unterschiedliche Instrumente, unterschiedliche Zeitrahmen, auf die wir uns konzentrieren wollen, aber die Methoden zum Aufbau von robusten Testsystemen sollten etwas sein, das wir gemeinsam tun können.

Was halten Sie davon? Ich bin gerne bereit, meine Workflow-Dateien als Ausgangspunkt zur Verfügung zu stellen.

Mit freundlichen Grüßen

AlgotradingDE

Zunächst mag es den Anschein haben, dass ich bei der Nutzung meiner Arbeitsabläufe "fortgeschritten" bin, aber das ist nur eine Vermutung. Ich habe viel darüber nachgedacht und eine große Anzahl von Arbeitsabläufen entwickelt und getestet, aber ich habe immer noch nichts, mit dem ich auch nur annähernd zufrieden bin.

Eine Sache, an die ich sehr fest glaube, ist ein Zeitraum (z. B. die letzten paar Jahre), in dem die Entwicklung ruht. Dies ist ein Zeitraum, der noch nie vom Entwicklungsprozess berührt wurde (in der Regel lasse ich dafür den 01.01.2019 bis zum aktuellen Datum laufen). Dies simuliert im Grunde die letzten 3 Jahre wie ein Demokonto. Ich markiere diesen Zeitraum als OOS, während IS der Rest der historischen Daten ist. Dies ist mein letzter Schritt, bevor ich die Portfolio-Korrelation prüfe. Ich filtere dann nur nach den OOS-Daten (da der Rest bereits auf die eine oder andere Weise gründlich getestet wurde).

Nun möchte ich Ihnen meine Version der Antworten auf die von Ihnen gestellten Fragen geben:
- Welche Robustheitstests werden von anderen verwendet?
Ich mag die fortgeschrittenen Robustheitstests, aber ich versuche, von allem ein bisschen zu bekommen. Ich führe also eine Reihe von MC-Tests, Was-wäre-wenn-Tests, Tests für verschiedene Zeitrahmen und Märkte durch und gehe dann speziell zu SPP und WFM über, die ich sehr schätze (obwohl ich Strategien, die diese beiden Tests nicht bestehen, nicht unbedingt lösche).

- welche Robustheitstests dazu beitragen, Strategien zu entwickeln, die in einer realen Umgebung funktionieren
Ich glaube, dass die WFM und der Holdout großartige Tests sind, um eine reale Umgebung zu simulieren. Auch bei der WFM werde ich nicht unbedingt zu streng sein, da es sich um einen echten Berührungstest handelt, aber ich möchte anständige Ergebnisse erzielen, auch wenn ich nicht ganz mein 9×9-Quadrat erhalte, das bestanden hat.

- Wie sieht es mit der Optimierung von Strategien aus, die erfolgreich bestanden wurden: Ist es in Ordnung / erforderlich, sie im Nachhinein zu optimieren, oder sollten wir sie unangetastet lassen?
Ich optimiere derzeit nicht. Der Grund dafür ist, dass ich eine dumme Angst vor Overfitting habe. Ich vermeide so viel wie möglich, was zum Overfitting beitragen kann. Ich glaube nicht, dass ich das immer vermeiden werde, aber im Moment optimiere ich nicht. Das werde ich vielleicht später öfter tun, wenn meine Strategien versagen und ich ihnen etwas Leben einhauchen muss, bevor ich sie verwerfe. Zu diesem Zeitpunkt werde ich testen, ob das gut oder schlecht ist.

Schließlich bin ich 100% dabei, wenn Sie gemeinsam einen Arbeitsablauf erstellen möchten. Ich werde auch gerne meinen Arbeitsablauf teilen, den ich erstellt habe (die meisten meiner anderen Arbeitsabläufe... die, die mehr oder weniger funktionieren, sind die Arbeitsabläufe anderer Leute, die ich modifiziert habe).

Ich muss einfach darum bitten, dass wir dies auf einer anderen Plattform tun. Das Forum ist nicht wirklich förderlich für eine gute Kommunikation, IMO. Aber ich bin gerne bereit, mitzumachen, egal wie ihr euch entscheidet.

Hallo Gerhard,

Als Antwort auf Ihre Anregung würde ich sehr gerne gemeinsam an der Entwicklung und Optimierung von Arbeitsabläufen arbeiten. Bitte lassen Sie mich wissen, wie Sie weiter vorgehen möchten. Ich finde algotrading.de ein sehr interessantes Projekt.

In Anknüpfung an die Kriterien für die Inbetriebnahme halte ich die Kriterien für die Rangfolge für durchaus sinnvoll, und ich möchte irgendwann einmal die Kriterien für die Strategieauswahl als etwas analysieren, das als Strategie an sich optimiert werden kann.

Ich bin gerade dabei, meine Arbeitsabläufe zu testen und zu verfeinern, aber im Wesentlichen verwende ich Folgendes:

- Builder: grundlegende Filterung der Ausgangspopulation für die genetische Evolution, strengere Filterung in der Rangfolge nach Gewinnfaktor, Stabilität und jährlicher %-Rendite / DD% auf das Anfangskapital (siehe. https://strategyquant.com/codebase/annual-return-max-drawdown-of-initial-capital/).

- Robustheit: 1-Minuten-Präzision, MC-Handelsmanipulation (Auftrag, Überspringen), Ausführung auf verschiedenen Zeitrahmen, bei einem Zeitrahmen unter H1 auf Tick-Daten, MC-Strategieparameter, MC-Datenhistorie, MC-Slippage-Spread

- Optimierung: sequentielle Optimierung und WF-Matrix. Ich wende die optimierten Parameter an und führe alle Robustheitstests erneut mit den neuen Parametern durch

In der Regel muss ich den gesamten Arbeitsablauf bis zur Optimierung mehrmals durchlaufen, um zumindest einige Strategien zu haben, mit denen ich die Optimierungsphase beginnen kann, denn das ist in der Regel der "arbeitsintensivere" Teil, da ich hier jede Strategie einzeln überprüfe, um zu sehen, welche Parameter die stabilsten sind usw.

Nach den Tests in der Demo usw. führe ich Korrelationstests in QA durch, um korrelierte Strategien aus dem Portfolio zu entfernen und sie in Bereitschaft zu lassen. Ich passe die Positionsgrößen je nach DD MC 95% der einzelnen Strategien und der Kontogröße an.

Das ist ohnehin meine derzeitige Arbeitsweise und ich befinde mich noch in einer Phase der Konsolidierung, weshalb ich an einer Zusammenarbeit interessiert wäre.

Mit freundlichen Grüßen

Hallo zusammen 🙂 .

Hier ist einer meiner Workflows für Eurusd H1

Mit freundlichen Grüßen

Conmariin

Hallo Conmariin,

vielen Dank, dass Sie Ihren Arbeitsablauf mit uns teilen. Das ist der richtige Geist, der uns allen hilft, besser zu werden.

Ich habe heute damit begonnen, Ihren Arbeitsablauf zu analysieren, und das ist eine wunderbare Gelegenheit, die Vor- und Nachteile verschiedener Aufgaben zu diskutieren.

Ich werde auch einen Arbeitsablauf vorstellen, den ich vor kurzem fertiggestellt habe. Es gibt mir sehr gute Ergebnisse auf dem EURUSD 1H Zeitrahmen. Sie können es über den unten stehenden Link herunterladen und analysieren.

Lassen Sie uns etwas Zeit, um die Komponenten der Arbeitsabläufe durchzugehen, die wir ausgetauscht haben, und dann gemeinsam an möglichen Verbesserungen oder einfach an den Lehren aus jedem der Beispiele zu arbeiten.

Ich schätze es sehr, dass Sie bereit sind, Ihre Arbeit mit uns zu teilen, und lade jeden, der daran interessiert ist, ein, sich unserer Diskussion anzuschließen. Lassen Sie uns einen Arbeitsablauf aufbauen (und nicht nur einen), der uns eine Menge Geld einbringt.

Mit freundlichen Grüßen

Gerhard Frischholz

Ich führe Ihren Arbeitsablauf auf einem Cloud-Computer aus und stelle gerade fest, dass Sie 3000 Strategien erstellen müssen, bevor Sie die Wiederholungstests in Gang setzen können. Eine grobe Berechnung sagt mir, dass der Builder ca. 2 Monate laufen müsste, um so viele Anfangsstrategien zu erstellen.

Meine Frage wäre: Basiert dies auf Ihren Erfahrungen mit den anstehenden Robustheitstests oder wird auch eine kleinere Anzahl von Ausgangssystemen funktionieren?

Hallo Gerhard,

Ich nehme 3000 entwickelte Strategien, weil die Robustheitstests danach viel aussortieren und normalerweise nicht viel übrig bleibt. Ich nenne es auch das "Bootcamp" 😉 .

Aber da ich einen VPS mit 8 Kernen und 32 GB Ram auf Linux habe, dauert es im Durchschnitt 3-4 Wochen, bis ich die 3000 Strategien voll habe. Das hängt von dem Paar ab, das ich aufgebaut habe.

Ich persönlich finde es sehr wichtig, beim Aussortieren harte Kriterien zu setzen, da ich Strategien nicht optimieren werde. Sie werden dann durch neue ersetzt, wenn sie schlecht laufen.

—–

In Ihrem Arbeitsablauf ist mir aufgefallen, dass Sie zusätzliche Schritte unternehmen, um Strategien auszusortieren. Führen Sie diese zusätzlichen Schritte aus, weil Sie die Strategien dann manuell aussortieren? Ich lasse sie immer automatisch am Ende eines jeden Schrittes aussortieren. Sie können dies unter "Ranking" -> "Gescheiterte Strategien aus der Datenbank löschen" einstellen. Das würde Ihren Arbeitsablauf straffen und mehr automatisieren.

Hallo Conmariin,

Unsere Ansätze sind sehr ähnlich, und auch für mich hat sich herausgestellt, dass ich eine beträchtliche Anzahl von entwickelten Strategien benötige, bevor ich überhaupt mit den Robustheitstests beginne. Denn sie müssen wirklich sehr streng sein, um realistische Live-Ergebnisse zu erhalten.

Was die Optimierung betrifft, so bin ich zu demselben Schluss gekommen wie Sie, nämlich die Strategien, die die Robustheitstests überlebt haben, nicht zu optimieren. Ursprünglich dachte ich, sie sollten robust genug sein, um für die letzte Marktphase optimiert zu werden, aber ich denke, das ist völlig falsch. Ich stimme Ihnen völlig zu, dass es darum geht, starke Strategien zu finden (Builder) und auszuwählen (Retester). Und nicht die Hände auf den Optimierungsknopf zu legen 🙂 .

Was die 3000 Strategien betrifft, die Sie vor Beginn der Robustheitstests erstellen. Ich verwende eine leichte Modifikation, die etwas Zeit bei der Erstellung spart:

Ich lasse den Builder Strategien nur für den ausgewählten Zeitrahmen erstellen (z. B. 1H), wodurch die Strategien viel schneller erstellt werden. Dann, als meine erste Retest, ich laufen diese Strategien auf der 1min Zeitrahmen. Meinen Statistiken zufolge überleben etwa 80% der Strategien diesen Test für den 1-Minuten-Zeitrahmen. Der Test selbst dauert nur ein paar Minuten, so dass ich abschließend viel mehr Strategien in der gleichen Zeit erstellen kann, indem ich diesen Prozess in zwei Schritte aufteile.

Zur Verdeutlichung: Was ich tue, ist:

1. Führen Sie den Builder mit dem ausgewählten Zeitrahmen für z. B. 3000 Strategien aus.

2. Führen Sie den Test "Höhere Backtest-Präzision" mit 1-Minuten-Daten für diese 3000 Strategien durch.

Ich genieße diese Diskussion sehr, sie hat alles, was man braucht, um von einander zu lernen. Nochmals vielen Dank für den Austausch Ihrer Erfahrungen, ich werde gerne meine teilen.

Ich werde Ihren Arbeitsablauf weiter auswerten und mich wieder melden, wenn ich weitere Fragen und Anregungen habe.

Hallo Gerhard,

auf den ersten Blick scheint Ihre Methode schneller zu sein. Aber es gibt einen kleinen Denkfehler. Meine Methode ist:

Schritt1: Strategie mit H1-Zeitrahmen mit Daten in H1 (am schnellsten) erstellen -> Strategie okay dann direkt mit Kreuz prüfen, ob Strategie auch in Zeitrahmen H1 mit Daten in M1 (am langsamsten) okay ist -> wenn Strategie nicht okay ist dann sofort automatisch löschen. Nächste Strategie erstellen.
Schritt 2: Wenn 3000 Strategien erstellt worden sind, folgt der erneute Test.

Das ist Ihre Methode:
Schritt 1: Erstellen Sie Strategien mit H1-Zeitrahmen in H1 (am schnellsten), bis Sie 3000 Strategien erstellt haben.
Schritt 2: Überprüfen Sie, ob die Strategien im Zeitrahmen H1 mit Daten in M1 (langsamste) in Ordnung sind -> 80% (in Ihrem Beispiel) sind in Ordnung = 2400 Strategien.
Schritt 3: Der erneute Test wird mit 2400 Strategien gestartet.

Natürlich wird man mit weniger Strategien schneller sein 😉 .

Hallo Conmariin,

Ihr Kommentar bringt mich dazu, meine Aussage zu überdenken. Ich war der Meinung, dass der Test der höheren Backtest-Präzision auf 1-Minuten-Daten für jede Strategie durchgeführt wird, die generiert wird, und nicht nur für diejenigen, die die Kriterien des Builders erfüllt haben. Wenn letzteres der Fall ist, dann spart man natürlich nichts, wenn man die beiden Aufgaben trennt, sondern hat am Ende weniger Strategien als gewünscht.

Ich habe in den StrategyQuant-Dokumenten keine klare Aussage dazu gefunden. Haben Sie es ausprobiert?

Hallo Gerhard,

Ich glaube nicht, dass es etwas ist, das dokumentiert werden muss. Es ist eher eine logische Sache.
So wie Ihre Methode ist, können Sie es auf jeden Fall schaffen! Aber dann fängt man nicht mit 3000 Strategien an, sondern mit weniger.

Eigentlich spielt das keine Rolle, denn beide Methoden haben ihre Berechtigung. Ich vermeide manuelle Eingriffe in den Arbeitsablauf. Zumindest so weit es geht. Es ist dasselbe wie beim Handel mit Robotern: die menschliche Fehlerquelle soll so weit wie möglich ausgeschaltet werden. Ich habe mich oft dabei ertappt, dass ich eine "gescheiterte" Strategie für "bestanden" halten wollte. "Aber sie hatte so einen schönen Drawdown...!" 😉 .

Übrigens muss ich sagen, dass die mit StrategyquantX erstellten Expert Advisors die profitabelsten sind. Ich habe letztes Jahr ein komplett neues SQX-Portfolio auf einem Demokonto gestartet. Und der Gewinn, obwohl es ein hartes Jahr war, betrug etwa 60%.
Aufgrund dieses Ergebnisses habe ich dieses Jahr mit einem Live-Konto begonnen. Ja, ich weiß, es ist wirklich kein gutes Jahr für den Anfang 😀 Aber da ich die 1%-Regel verwende, sind die Verluste erträglich und die Roboter arbeiten sich gerade wieder nach oben.
Der Unterschied zwischen Demo und Live ist auch sehr gering. Natürlich machen die Roboter nicht immer 1:1 jeden Handel wie auf der Demo, aber sie sind akzeptabel sehr nahe.

Hallo Conmariin,

Sie haben völlig Recht. Und was ich übersehen habe, ist die Tatsache, dass Sie sehr strenge Anforderungen an Ihren High Backtest Precision 1min-Test stellen. Selbst mit "meiner" Methode würde also die Mehrheit der ursprünglichen Strategien den 1-Minuten-Test nicht bestehen.

Ich finde es gut, dass Sie erwähnen, dass Sie nicht manuell in den Robustheitstest eingreifen wollen. Das ist so wahr. Oft sind wir versucht, die Kurve zu kriegen, weil wir bestimmte Strategien mögen und nicht wollen, dass sie durch den "grausamen" Robustheitstest zunichte gemacht werden.

Und es sieht so aus, als ob diese Art, die Dinge zu handhaben, für Sie funktioniert. Das ist gut so. Auch für mich ist der Test auf einem Live-Konto der ultimative Test.

Hallo Gerhard und Conmariin,

Vielen Dank für die Weitergabe dieser Arbeitsabläufe. Ich habe einen meiner Workflows beigefügt. Wie ich bereits erwähnt habe, verwende ich eine benutzerdefinierte Kennzahl (Annual % Ret / DD% on initial capital), die ich für alle in der Codebase veröffentlicht habe. Wenn Sie sich jedoch nicht damit befassen wollen, wäre die integrierte Kennzahl Annual % ret / DD% ähnlich, aber nicht so streng.

Beachten Sie, dass einige Aufgaben nach den ersten Builds deaktiviert sind. Das liegt daran, dass ich versucht habe, mit einer kompletten Bauphase zu arbeiten, in der ich mehrere Iterationen mit zwei Computern (einem mit meiner Pro-Lizenz und einem mit meiner Starter-Lizenz) durchführte. Beim letzten Mal habe ich gewartet, bis ich etwa 8000 gebaut hatte, bevor ich weitergemacht habe. Ansonsten habe ich festgestellt, dass ich, wenn ich anfange, Robustheitstests mit nur, sagen wir, 1000 Strategien durchzuführen, und keine die Tests besteht, versucht bin, meine Kriterien zu lockern, um mehr durch die Filter gehen zu lassen. Ich habe die hohe Präzision (M1-Testauflösung) von der Aufbauphase getrennt, weil die Startlizenz keine Wiederholungstests zulässt. Die andere Möglichkeit wäre, das Gebäude direkt mit M1-Auflösung zu bauen. Aber im Moment ziehe ich es vor, den gleichen Prozess für beide zu verwenden, auch wenn das bedeutet, dass ich mich mit viel mehr Strategien beschäftigen muss, von denen ich weiß, dass sie in der nächsten Phase herausgefiltert werden.

Beachten Sie, dass ich die Optionen für die genetische Evolution angepasst und Filter für die Ausgangspopulation hinzugefügt habe. Auf diese Weise dauert es länger, die Ausgangspopulation zu erzeugen, aber ich habe festgestellt, dass die von dieser Ausgangspopulation erzeugten Strategien von besserer Qualität sind. Am Ende jeder Aufgabe filtere ich entweder in der Rangliste oder in der Cross-Check-Aufgabe. Ich übertrage nur die erfolgreichen Strategien in eine Datenbank für jede Phase. Auf diese Weise kann ich prüfen, welche Strategien welche erneute Testphase überstanden haben, falls ich den Arbeitsablauf in irgendeiner Weise anpassen oder einfach die Ergebnisse einer bestimmten Phase genauer untersuchen möchte, ohne dass ich dafür die Aufgaben einzeln ausführen muss.

Da ich Darwinex als Broker verwende, werden Sie sehen, dass ich einen Schritt habe, in dem ich mit Tickdaten von Darwinex auf die verfügbaren Tickdaten teste (normalerweise nur von 2018 oder so).

Ich überdenke meinen Arbeitsablauf mit Hilfe einiger der Ideen, die Sie in diesem Forum geteilt haben. So möchte ich jetzt einen Prozess haben, bei dem ich keine optimierten Parameter anwenden und somit mit diesen neuen Parametern erneut testen muss, da ich denke, dass dies die Dinge sehr viel mühsamer macht. Dennoch halte ich die Schritte der sequentiellen Optimierung und der Walk-Forward-Optimierung für wichtig, aber eher als Robustheitstests, auch wenn ich die "optimierten" Parameter nicht anwende. Die sequenzielle Optimierung stellt sicher, dass die Parameter in einem stabilen Wertebereich liegen, und, um es kurz zu machen, die Lektüre von Roberto Pardo hat mich davon überzeugt, dass WF auch für die Robustheit nützlich ist.

Mir gefällt die Idee, die Strategien, die in ein Live-Konto-Portfolio aufgenommen werden sollen, auf der Grundlage der Leistung in einem Demokonto oder in einem echten Konto mit minimaler Positionsgröße auszuwählen. Ich denke jedoch, dass es gut wäre, eine Mindestanforderung für das Ranking festzulegen, z. B. einen Gewinnfaktor von > 1,5 oder etwas Ähnliches. Was meinen Sie dazu?

Zum Wohl!

Hallo Kevin, hallo Conmariin,

leider wartet meine (lange) Antwort auf Ihre Beiträge immer noch auf die Moderation, obwohl ich nicht weiß, warum. Hoffentlich wird sie bald veröffentlicht, denn sie ist sehr wichtig. Ich wollte ein sehr konkretes Kooperationsprojekt vorschlagen.

Ich würde sagen, wenn es nicht vor morgen veröffentlicht wird, werde ich mir die Mühe machen und den ganzen Beitrag noch einmal schreiben.

Hoffen wir das Beste!

Hallo Kevin,

danke für Ihren Arbeitsablauf 🙂

Ich habe den nützlichen ProfitFactor(IS) >= 1 in den Genetischen Optionen an meinen Arbeitsablauf angepasst. Ja, es dauert länger, bis man auf die Anzahl der Strategien kommt, aber ich denke, Sie haben recht.

Ich mache auch die Walk-Forward-Matrix mit dem Gewinner des "Wettbewerbs", aber das ist für mich nur ein statistisches Element. Ich erkenne die Ergebnisse, aber sie sind kein Kriterium für mich, um die EAs auszusortieren.