Evolución genética: ¿Debe reciclar estrategias como población de entrada?

Hola a todos. Una vez que se ha ejecutado un flujo de trabajo de principio a fin, se ha acumulado un conjunto de estrategias fallidas en cada etapa del flujo de trabajo (y, con suerte, algunas exitosas al final). ¿Sería una buena idea recopilar un número decente de las últimas estrategias del flujo de trabajo y utilizarlas como población de entrada de la evolución genética para el siguiente flujo de trabajo? ¿Tendría esto como resultado demasiadas estrategias correlacionadas entre sí?

He tenido algún éxito donde ive generado algunas estrategias que no han pasado necesariamente todas las pruebas de robustez. Entonces he vuelto a ejecutar la prueba inicial de OOS. Los que pasan, a continuación, cargado en la pestaña de población inicial y las estrategias que se encuentran a continuación, pasar todas las pruebas de robustez.

Gracias, Oliver. La siguiente etapa después de Builder en mi flujo de trabajo es probar con precisión adicional. Me di cuenta de que la carga de 400 de las estrategias que lo hacen a través de este primer paso en la población inicial aumentó la velocidad Builder de 85 a más de 600 estrategias por hora (y eso es incluso con una medida de estabilidad adicional añadido!). Parece que hay aproximadamente el mismo nivel de desgaste a medida que las someto a las comprobaciones de robustez. No he reunido una muestra suficiente para saber si están muy correlacionados...

Sí, produce una gran cantidad de estrategias correlacionadas, pero creo que si las procesas por lotes puedes encontrar algunas realmente buenas que pasan todas las pruebas de robustez e incluso funcionan mejor en otros mercados.

Vale, genial. Gracias.

Oliver escribió:

A continuación, he vuelto a realizar la prueba inicial de OOS.

Hola,

Soy nuevo en la estrategia quant y también estoy buscando la mejor manera de reciclar estrategias.

¿Qué quiere decir con esta afirmación? ¿Quiere decir que toma las estrategias fallidas y luego las entrena con los datos del OOS (es decir, utiliza el OOS como IS)?

así que construyo utilizando la mayoría de las señales, indicadores y entradas de precios utilizando la generación aleatoria. luego vuelvo a probar los de años anteriores. si cumplen con ciertas métricas entonces los guardo y los uso en el proceso de reciclaje. el proceso de construcción al azar lleva un tiempo. hago esto porque quiero estrategias no corellated. esta es la mejor manera que he encontrado para hacerlo sin gastar demasiado tiempo

Para ser honesto, es mejor generar nuevas estrategias por 2 razones:

1. Más variedad en sus carteras.

2. Menos gastos generales. Es un dolor de cabeza gestionar grandes volúmenes de estrategias pregeneradas, especialmente cuando SQ puede generar nuevas estrategias tan rápidamente. Deseché 200k estrategias hace un tiempo por esta razón y nunca miró hacia atrás