Degrés de liberté (DOF) : plus c'est grand, mieux c'est ?

proviennent de la description du fichier d'aide de SQX :

Les degrés de liberté (DOF) sont calculés à partir de la complexité de la stratégie et du nombre de transactions. Plus la stratégie est simple, plus elle a de degrés de liberté. Pour cette propriété, plus la valeur est élevée, mieux c'est.

mais pourquoi le type de DOF dans le bloc de fitness pesé est minimisé ?

se référer au fichier ci-joint

Mark l'avait déjà dit :

L'objectif est donc de rechercher des stratégies comportant le moins de degrés de liberté possible et présentant également le moins de risques de surajustement.

En général, il est préférable d'avoir une valeur plus grande, c'est-à-dire plus de degrés de liberté, car elle est exprimée comme # de transactions moins le nombre d'entrées. Pour 100 transactions et 10 entrées, cette stratégie a 90 degrés de liberté et nous voulons plus de transactions et moins d'entrées.

degrés de liberté calculés à partir du nombre de transactions ????

c'est un non-sens absolu

J'aurai 2 stratégies avec 10 paramètres, une avec 500 trades, la seconde avec 1000 trades.

les degrés de liberté seront 490 et 990, quelle stratégie est la meilleure ? comment comparer les stratégies dans le sens de vos mots - "nous voulons plus de transactions et moins d'intrants", cela n'a pas de sens.

les degrés de liberté doivent être uniquement le nombre de variables dans la stratégie

Je suis conscient qu'il s'agit d'un très vieux sujet mais je voulais poser une question à ce sujet. En lisant le livre de Rob Pardo, il parle de la mesure clé qu'est le pourcentage restant de degrés de liberté. Il poursuit en disant que ce pourcentage doit être supérieur à 90%, sinon la stratégie ne peut pas être considérée comme fiable.

Son calcul pour Rdf% n'a rien à voir avec les règles ou les transactions - il a à voir avec le nombre total de points de données / points de données utilisés dans la stratégie.

@Notch - Je ne sais pas si vous fréquentez encore ces forums mais utilisez-vous ceci dans votre processus de filtrage ? J'ai l'impression qu'en gardant une période d'échantillonnage élevée et détaillée, des conditions minimales et pas de multiples 200 MA, je devrais m'en sortir ?

@SQ – not sure if you guys want to look at this at all but I gather Pardo is a guru in this space…

Bonjour Notch - Désolé pour cette réponse tardive. Je n'avais pas remarqué que vous aviez répondu.

Vous avez bien sûr tout à fait raison - j'ai écrit cela à la page 130 et l'exemple simple de Pardo à ce stade ne couvre que le nombre de points de données consommés.

Quoi qu'il en soit, je pense que SQ a entendu notre conversation et a modifié le calcul actuel qui utilisait le nombre de transactions. C'était l'essentiel. Eh bien, c'est ça et toi, je suis présenté 🙂 .

Kevin Davey écrit :
"Le fait d'avoir des méthodes de calcul distinctes pour les entrées longues et les entrées courtes conduit à
plus de degrés de liberté dans la stratégie".
Il écrit également qu'il faut examiner le rapport entre le nombre de transactions et les variables.

D'après les documents de la SQ :
"Il est en fait fortement recommandé que votre stratégie ait le moins possible de paramètres configurables (degrés de liberté)".

De wiki :
"Le nombre de façons indépendantes par lesquelles un système dynamique peut se déplacer, sans violer aucune contrainte qui lui est imposée, est appelé nombre de degrés de liberté. "

Quoi qu'il en soit, en supposant que tout le monde préfère Pardo, cette statistique ne devrait-elle pas être exprimée en pourcentage ? Si la SQ l'a récemment modifiée, comment est-elle calculée exactement ?

Un vote de plus pour les pourcentages de Pardo.

Merci d'avoir clarifié les choses. Je voulais simplement dire que si nous utilisons la "méthode de Pardo" pour la colonne des degrés de liberté, celle-ci devrait afficher un pourcentage et, bien sûr, plus il est élevé, mieux c'est pour la signification statistique ; sinon, la colonne devrait simplement afficher le nombre de variables configurables comme auparavant, auquel cas plus il est faible, mieux c'est.

En l'état actuel des choses, il semble que ce ne soit ni l'un ni l'autre, d'où mes questions réelles.

J'aurais dû demander : "Cette colonne est-elle censée indiquer les degrés de liberté restants exprimés en pourcentage ou est-elle censée indiquer les degrés de liberté dans la stratégie ou est-elle censée indiquer quelque chose d'autre ? Si c'est quelque chose d'autre, alors quoi ? Et que montre-t-elle maintenant ?" =)

@notch . juste la mise en œuvre https://towardsdatascience.com/algorithmic-trading-based-on-mean-variance-optimization-in-python-62bdf844ac5b pour le rééquilibrage périodique de mes stratégies. je verrai si cela fonctionne

clonex / Ivan Hudec a écrit :

@notch . juste la mise en œuvre https://towardsdatascience.com/algorithmic-trading-based-on-mean-variance-optimization-in-python-62bdf844ac5b pour le rééquilibrage périodique de mes stratégies. je verrai si cela fonctionne

J'ai ajouté ce site à mes signets. Je l'ai ajouté à mes signets. Il a l'air très intéressant.

@notch - Comment se fait-il que vous vous soyez éloigné de la SQ ? Les stratégies que vous avez développées n'étaient-elles pas rentables à long terme ou l'étaient-elles mais vous pensez pouvoir faire mieux ?

Ok cool. J'espère que la SQ me nourrira aussi.

une explication ici - il s'agit peut-être d'un mauvais nom, mais ce que nous appelons communément les degrés de liberté - la complexité d'une stratégie (nombre de règles, de conditions, de paramètres) est affichée comme suit Complexité colonne dans la SQ, et plus la complexité est faible (la stratégie est simple), mieux c'est.

Colonne des degrés de liberté dans SQ est calculée comme suit : nombre de transactions - complexité

Je ne me souviens pas exactement de ce qui m'a conduit à cette formule, très probablement Pardo ou quelque chose de similaire que j'ai lu :

Pardo : page 292 - mesure des degrés de liberté.

"On dit alors qu'un degré de liberté est consommé ou utilisé par chaque règle de négociation et par chaque point de données nécessaire au calcul des indicateurs.

L'idée était de créer une mesure qui ait une relation entre le nombre de transactions et la complexité de la stratégie.

Nous avons utilisé le nombre de transactions au lieu des points de données simplement parce que le nombre de barres est trop important et que le nombre de transactions dans le backtest est une meilleure mesure de la signification statistique.

Pour mesurer les "vrais" degrés de liberté, il convient donc d'utiliser la colonne Complexité.