Resultados de la optimización

Hola a todos,

 

Yo estaba haciendo una carrera para optimizar una estrategia que los datos iniciales fueron 13k usd beneficio neto, la tasa de ganar 53%, factor de ganancia 2,8, retorno / retirada 9, la estabilidad 0,6.

Me puse a clasificar los resultados para la aptitud ponderada, incluyendo los parámetros que acabo de mencionar (prof neto, pf, ganar, r / dd, la estabilidad).

 

Al principio de la optimización (genética, es decir, 15.000 ejecuciones), en la base de datos vi muchas estrategias que superaban a la estrategia original en al menos 4 de los 5 parámetros. Luego, poco a poco fueron reemplazados, y al final tuve sólo las estrategias que estaban muy por debajo del rendimiento de la estrategia original. Y he incluido 5.000 resultados en el banco de datos, por lo que 1/3 del total de ejecuciones. 

 

¿Por qué ocurre esto?

 

gracias por su ayuda

Hola,

 

podría deberse al hecho de que se optimiza para el mejor valor de la función de aptitud. Así que incluso si la estrategia tiene menor Net Profit por ejemplo, todavía puede tener mayor valor de la función de aptitud debido a otros "mejores" métricas de rendimiento por lo que SQ le dará prioridad. Si se tratara de un error se podría ver cuando se optimiza para un único criterio como el Factor Profit por ejemplo. En este caso el proceso de optimización siempre debería priorizar y almacenar las estrategias con mayor PF

Hola Tomas,

 

Sí, este es el caso. Incluso optimizando para otro parámetro (por ejemplo, ret/DD), sustituye los valores de aptitud más bajos por otros más altos. ¿Cómo resolverlo?

gracias por su ayuda