Systemparameter-Randomisierung, besser als "Systemparameter-Permutation"

Hallo,

Es gibt ein Interview mit Dave Walton, dem Schöpfer von SPP (System Parameters Permutation), in dem er über eine bessere Herangehensweise an dieses Thema spricht.

Die Idee ist, den SPP zu nehmen und eine Monte-Carlo-Funktion darüber zu legen. Ein Monte-Carlo-Auswahlverfahren, das über den SPP gelegt wird.

Hier ist das Papier von Dave Walton:
http://bettersystemtrader.com/system-parameter-permutation-a-better-alternative

"Um all diese Probleme zu lösen, möchte ich einen engen Verwandten von SPP vorstellen, den ich Systemparameter-Randomisierung (SPR) genannt habe. Der grundlegende Mechanismus hinter SPP und SPR ist derselbe, doch die Umsetzung ist sehr unterschiedlich. SPR kann man sich als eine Zufallsstichprobe einer kontinuierlichen SPP-Verteilung vorstellen. Der Prozess wird in den folgenden Schritten erläutert:

1. Die Parameter-Scanbereiche für das Systemkonzept werden vom Systementwickler festgelegt.
2. Mit Hilfe eines Monte-Carlo-Verfahrens werden einzelne Parameterwerte innerhalb der Scanbereiche ausgewählt.
3. Es wird eine feste Anzahl von Iterationen mit einer realistischen portfoliobasierten historischen Simulation über den gewählten Zeitraum durchgeführt.
4. Die simulierten Ergebnisse für jede Systemvariante werden kombiniert, um eine Stichprobenverteilung für jede interessierende Leistungskennzahl zu erstellen (z. B. CAR, maximaler Drawdown, Sharpe Ratio usw.). Jeder Punkt auf einer Verteilung ist das Ergebnis eines historischen Simulationslaufs für eine einzige Systemvariante."

Vollständiges Interview:
http://bettersystemtrader.com/051-dave-walton/

Hallo,

Das ist ein guter Punkt, danke für den Hinweis! Ich habe Mark darüber informiert, um das zu überprüfen...

https://roadmap.strategyquant.com/tasks/sq4_8737

Hallo zusammen,

Wurde dies bereits in SQX implementiert?
Dankeschön