Montecarlo

Hola,

Me preguntaba si alguien podría compartir amablemente su enfoque para el uso de Monte Carlo dentro de SQ. Actualmente tengo 10.000 estrategias EURUSD y quiero disminuir esta cantidad hasta la parte superior 100 y crear algunas carteras de allí.

Estaba pensando en repetir la aplicación de Montecarlo hasta que se hayan eliminado las 9.900 estrategias, ¿qué opinas?

Hay un número estándar de iteraciones que la gente está utilizando - He leído que 10.000 iteraciones da algo así como un 95% nivel de confianza. Por supuesto, no podemos tener un nivel de confianza 100%, pero yo sólo estoy buscando para obtener una cerca como el programa permitirá, mientras que todavía me deja un poco de espacio para respirar y no eliminar todo.

Mi punto de partida sería 10.000 estrategias: utilizar 100 iteraciones para reducir el número; aumentar gradualmente las iteraciones (para ahorrar tiempo, reducir la muestra más rápidamente y asegurarme de no excederme y eliminarlo todo).

Gracias, señor,

Matthew

Yo uso la mayoría de las veces 200-500 iteraciones para el montecarlo

¿ya ha realizado algunas pruebas que no requieren mucho tiempo, como mayor/menor TF, otro mercado, etc.?

porque realizar pruebas de MC en 10000 strs no es razonable

¿cómo conseguiste esas estrategias, probaste otras configuraciones, o se trata de una única configuración?

¿has probado sólo en todos los datos EURUSD?

Hola Matthew,

Estoy de acuerdo con Hankeys. Una vez que tenga un montón de estrategias creadas en el modo constructor, es una buena idea empezar con las pruebas de robustez "rápidas" en el retester y trabajar de arriba a abajo. Es mejor sólo trabajar con las pruebas más lentas una vez que ya ha eliminado la mayoría de sus estrategias con las pruebas más rápidas. Consulte también los tutoriales de SQ.

Hola,

Gracias, no voy a probar mi par de divisas sólo en Monte Carlo - también utilizo

1. Volver a probar con un diferencial / deslizamiento diferente

2. Volver a probar con mayor precisión

3. Volver a probar con diferentes plazos y divisas

Como esas 3 pruebas no son aleatorias, he pensado que Montecarlo debería venir al final del ciclo de pruebas. Dado que Montecarlo es aleatorio, puede dar resultados diferentes cada vez que se ejecuta, por lo que creo que es útil reducir el número de pruebas que también superan las anteriores.

¿Está de acuerdo con el orden? Tal vez no haya una "respuesta correcta", pero creo que debería haber un enfoque uniforme.

En respuesta a tu pregunta, estos son generados aleatoriamente con algunos criterios de clasificación sueltos (NP; RDD; Estabilidad; Estancamiento, #trades) etc. No suelo cambiar la configuración (¿te refieres a spread / % traded etc?) durante el proceso de generación, ya que he descubierto que puede afectar negativamente a la repetición de pruebas, ya que algunas estrategias están más fuera del rango que otras.

Gracias, sí - Voy a mirar a trabajar de arriba a abajo - las pruebas de Monte Carlo tomar mucho tiempo, por lo que es mejor hacer los que en menor número de estrategias - que era mi sospecha y que han confirmado, gracias 🙂

¿Estamos de acuerdo con TNickel en que 200-500 iteraciones están bien, o debo seguir hasta y darle a "RETEST" hasta que mi banco de datos tenga 100 strats?

He estado leyendo sobre el enfoque estadístico y cuantas más iteraciones se superen, más sólida será la prueba, así que me preguntaba si existe un número óptimo al que aspirar, en sentido general.

mi enfoque es diferente - no me gustan los GRANDES paquetes básicos de estrategias generados con la misma configuración...

por ahora estoy usando proyectos personalizados donde ejecuto todas las tareas juntas y trabajo solo con estrategias "finales

para las pruebas MC estoy utilizando 200 iteraciones

No sé si es óptimo o no, pero prefiero 1000 iteraciones. He llegado a esta conclusión explorando con 100 iteraciones. Si se emplean 100 iteraciones, las estrategias restantes tienden a cambiar en cada ejecución de MC. Cuando se emplean 1000 iteraciones, las mismas estrategias empiezan a pasar la prueba MC independientemente del número de veces que se realice la prueba.

Interesante, gracias.

podría depender de lo que MC prueba que está haciendo - por ejemplo MC RANDOMIZE TRADES EXACTA, hay un sinfín de combinaciones, y usted puede hacer esta prueba en varias ocasiones y se llega a un punto, que ninguna estrategia le dejará

sus únicos métodos probabilísticos con algún valor de confianza

por otro lado, los parámetros de cambio de la prueba MC, en los que se establece la probabilidad y el cambio máximo, de modo que se limita el intervalo en el que se realizarán las pruebas MC.

En mi opinión, realizar 1000 iteraciones en los parámetros de cambio de las pruebas de MC es una pérdida de tiempo.

también la prueba de MC spread y slippage, allí usted podría muy bien vivir con 20 iteraciones sólo, porque la gama de valores no es enorme...su sinsentido para hacer 200 iterationg para slippage 1-5 por ejemplo

Gracias a todos. Aún no sé cómo utilizar las herramientas de flujo de trabajo, pero lo haré cuando tenga una licencia completa.