Actualizaciones de SQ X

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Hola Mark, una actualización rápida de la versión 5: lleva funcionando unas 26 horas y no se ha bloqueado. ¡Pulgares arriba!

He configurado un filtro para eliminar las estrategias en las que el ret/dd de las pruebas de monte carlo cae a <=50% del ret/dd original. Su todavía dejando a través de estrategias que no cumplen con este criterio. He incluido una imagen para que pueda comprobar si he configurado correctamente. si se trata de un error para que pueda informar de ello. gracias

Esta RC5 es un buen paso. Parece que poco a poco nos dirigimos a la versión final.

¿Puedo obtener alguna información sobre la genética y las cosas detrás de él - cómo funciona, lo que significaba este ajuste ...

lo que significa islas - esto no estaba en SQ3, así que no sé cómo funciona

¿cuál es la mejor configuración según el significado de la comunidad?

porque con esta configuración - se generará cerca de 10000 strs para la población inicial y después de 8 horas la aptitud todavía mantiene y la nueva población inicial no se ha generado

¿funciona realmente la función de reinicio si la generación se estanca?

si pongo 10/10/10 generará 100 strs como población inicial y el restartinf parece funcionar - porque después de algún tiempo en las estadísticas había 400 strs como población inicial

pero el gráfico de la función de aptitud sigue siendo una línea recta ... creo que hay un problema

Las islas son una novedad en SQ4. Ejecutar la evolución genética en múltiples islas significa que hay una evolución independiente en cada isla, con la migración ocasional de algunas estrategias de una isla a otra.

Su ventaja es una mayor diversidad de estrategias y que la evolución genética no se estanca en un máximo de localidades, ya que cada isla es independiente y comienza con su propia población inicial.

Su desventaja es que hay que multiplicar la población por el número de islas, ya que se generará una población inicial aleatoria para cada isla.

Si pones islas=1 entonces se comporta igual que en SQ3. Creo que el número razonable es 5-10 islas, no veo el punto de tener más de 20 islas.

Hay una cosa más que influye en el tamaño de la población inicial - es el coeficiente de diezmado. Si se establece en algo mayor que 1 significa que va a crear una población inicial más grande, y los mejores candidatos son elegidos.

Por ejemplo, si su población es de 10, ajuste la decimación a 3.

Generará 3 x 10 = 30 estrategias filtradas, y las 10 mejores de ellas se seleccionarán como población inicial, el resto se desechará.

Se puede ver que el número de estrategias en la población inicial puede crecer rápidamente. Si tienes población=50, decimación=3, islas=10 entonces SQ tiene que generar 50 x 3 x 10 = 1500 estrategias que pasen el filtro inicial sólo para generar población inicial.

thx Mark para la explicación ... y ¿qué pasa con la configuración para filtrar la población inicial - es mejor por su opinión para establecer algo como que, "netprofit superior 0" - por lo que sólo las estrategias rentables que van a la población inicial - o mantenerlo simple y filtro nada y hacer la genética hace su trabajo y encontrar los mejores resultados?

Yo diría que es preferible empezar con estrategias que ya tengan Beneficio neto > 0, pero es una cuestión.

Podría ser interesante hacer algún estudio al respecto.

He estado corriendo 2 sesiones como esta durante una semana en realidad (en la misma máquina). Si establece el beneficio neto a 0 que en el mismo tiempo mismo ir a través de 100% + más randome estrategias generadas a continuación, si usted tiene que establecer en -5000. El resultado final parece ser que se encuentra 20 veces más estrategias utilizando el mismo ranking si se establece en -5000 lo que demuestra que Genetic Evo es mucho más superior que la generación de randome. Sin embargo, tengo bastante buen resultado establecer un win% en lugar de beneficio neto. Esto tal vez sería más lógico que el beneficio neto, ya que estamos buscando estrategias que tienen una ventaja en el mercado.

En SQ4 todavía falta el mejorador. ¿Se implementará? Entonces podemos buscar estrategias con el mismo tamaño fijo de stop y objetivo con un win% por encima de 50 que indicaría que la entrada tenía una ventaja en el mercado y entonces podríamos moverlas a improver para encontrar mejores salidas.

Otra forma de hacerlo podría ser guardar todas las combinaciones de salida en la estrategia, pero desactivado y luego tener WFA para activarlos y crear una nueva estrategia a través de Walkforward optimasation. Pero no funcionaría con salidas basadas en indicadores, pero sería mejor que nada.

Hice algunas pruebas. SQ4 es muy, muy bueno en la búsqueda de estrategias con y borde de entrada. Tengo 300 estrategias en el banco de datos después de sólo un par de horas y eso es en 11 años OOS probado en mercados adicionales. Con SQ3 tomó semanas de generación. ¡WOW ! Necesitamos una función de mejora añadida o la activación WFA de salidas inactivas. O ambas, je je

Probar diferentes salidas sólo en una estrategia debería ser posible utilizando la GPU en lugar de la CPU. Basta con generar un archivo con 1 mil millones de valores de salida predefinidos y dejar que un montón de GPUs lo resuelvan...

mabi - Improver está en SQ4, tienes que elegir la opción correcta en What to build setting.