Évolution génétique : Faut-il recycler les stratégies en tant que population d'entrée ?

Bonjour à tous. Une fois que vous avez exécuté un flux de travail de bout en bout, vous avez construit un ensemble de stratégies qui ont échoué à chaque étape du flux de travail (et, avec un peu de chance, quelques stratégies réussies à la toute fin !) Serait-ce une bonne idée de rassembler un nombre décent de stratégies de flux de travail ultérieures et de les utiliser comme population d'entrée de l'évolution génétique pour le flux de travail suivant ? Cela ne risque-t-il pas d'entraîner un trop grand nombre de stratégies corrélées les unes aux autres ?

J'ai généré quelques stratégies qui n'ont pas nécessairement passé tous les tests de robustesse. J'ai ensuite repris le test initial OOS. J'ai ensuite chargé les stratégies qui avaient réussi dans l'onglet population initiale et j'ai trouvé des stratégies qui ont ensuite réussi tous les tests de robustesse.

Merci Oliver. L'étape suivante après le Builder dans mon flux de travail est de tester avec plus de précision. J'ai constaté qu'en chargeant 400 des stratégies qui passent cette première étape dans la population initiale, la vitesse du Builder passait de 85 à plus de 600 stratégies par heure (et ce, même en ajoutant une mesure de stabilité supplémentaire !) Il semble y avoir à peu près le même niveau d'attrition au fur et à mesure que je les soumets aux contrôles de robustesse. Je n'ai pas constitué un échantillon suffisant pour dire s'ils sont fortement corrélés...

Oui, il produit un grand nombre de stratégies corrélées, mais je trouve que si vous les traitez par lots, vous pouvez trouver de très bonnes stratégies qui passent tous les tests de robustesse et qui fonctionnent même mieux sur d'autres marchés.

Ok cool. Merci d'avance !

Oliver a écrit :

J'ai ensuite repris le test OOS initial.

Bonjour,

Je suis nouveau dans le domaine de la stratégie quantique et je cherche également la meilleure façon de recycler les stratégies.

Qu'entendez-vous par cette affirmation ? Voulez-vous dire que vous prenez les stratégies qui ont échoué et que vous les entraînez ensuite sur les données OOS (c'est-à-dire que vous utilisez les OOS comme IS) ?

Je construis donc en utilisant la plupart des signaux, des indicateurs et des entrées de prix en utilisant la génération aléatoire. Je teste ensuite ces signaux sur les années précédentes. S'ils répondent à certaines mesures, je les garde et les utilise dans le processus de recyclage. Le processus de construction aléatoire prend un certain temps. Je fais cela parce que je veux des stratégies non corrélées. C'est la meilleure façon que j'ai trouvée de le faire sans perdre trop de temps.

Pour être honnête, il est préférable d'élaborer de nouvelles stratégies pour deux raisons :

1. Plus de variété dans vos portefeuilles.

2. Moins de frais généraux. C'est un casse-tête de gérer de grands volumes de stratégies pré-générées, surtout quand SQ peut générer de nouvelles stratégies si rapidement. J'ai mis au rebut 200k strats il y a quelque temps pour cette raison et je n'ai jamais regardé en arrière