Strategie a curva e periodi indicatori casuali

Salve utenti SQ e team SQ,

Sto solo annotando alcune riflessioni sull'adattamento delle curve e sui problemi legati all'ottimizzazione e alla ricerca di strategie solide. Mi sembra che si possa ottenere una strategia che sembra buona con una manciata di indicatori comuni (alcune medie mobili, alcuni indicatori di momentum come l'RSI e forse un'impostazione della volatilità come l'ATR).

1TP9Il problema è che, anche con pochi indicatori, tutti basati su un'impostazione di periodo, si tratta solo di strategie con curve. Perché l'EMA(97) con l'RSI(29) e l'ATR(203), ad esempio, dovrebbero dare ottimi risultati? Perché quei valori si adattano ai segnali dei dati storici. Le differenze tra i dati del broker e i prezzi futuri non funzionano.

Nel mondo del trading, i periodi comunemente utilizzati sono 5, 10, 14, 50 e 200. A mio avviso, a meno che la vostra strategia non utilizzi periodi predefiniti o comunemente usati, che potrebbero essere utilizzati da altri partecipanti al mercato, tutto ciò che state facendo è generare strategie con curve adattate.

A questo proposito, sarebbe possibile limitare i periodi a un elenco definito dall'utente in SQ4?

Le mie conclusioni sono che le strategie di lungo termine più solide hanno pochi periodi diversi. Quelle con molti periodi, tutti insoliti e diversi l'uno dall'altro, sono solo curve adattate e una perdita di tempo nel trading reale. La loro ri-ottimizzazione non fa altro che riadattarle ai dati e non è una soluzione al problema.

Cosa ne pensano gli altri?

Salute,

Mike

Ciao Mike,

è una buona idea se può essere resa una caratteristica, non un "must". Personalmente, sto finalmente guadagnando un po' di soldi da quando ho "curvato" le mie strategie su 29 anni di dati e uso solo strategie con almeno 2000 operazioni (significatività statistica!). Come già in precedenza, per la maggior parte del tempo utilizzo solo regole semplici, non limitate da me dal punto di vista del repertorio di indicatori, ma è proprio quello che SQ trova che funzioni su un arco di tempo così lungo (la maggior parte delle volte è una delle regole semplici come entrata, poi alcuni stop di breakout di base vendono / comprano in base ai massimi / minimi, e alcuni trailing di base, la maggior parte dei pips fissi che funzionano meglio dell'ATR).

Tuttavia, sto ancora ottimizzando i periodi di lookback per le regole semplici, passando ad esempio da 20 a 16 per il periodo RSI o da > 50, 40, < 60 per l'incrocio RSI, tramite l'ottimizzatore, qualunque cosa funzioni meglio per il mio obiettivo di fitness. Tuttavia, le strategie funzionano finora andando avanti (finalmente!), quindi l'enorme orizzonte di dati è stato il trucco, a quanto pare (la maggior parte delle mie strategie precedenti generate su 15 anni "solo" e che hanno fallito anche dal vivo, hanno fallito miseramente anche nel backtest di 29 anni negli anni precedenti al 2001), per non limitare tutto alle sole regole di base. Quindi, personalmente, non mi piacerebbe affatto vedere una limitazione a passi così grezzi, ma come opzione, sicuramente non sarebbe male.

Per curiosità, le dispiace dire su quale broker le strategie stanno guadagnando?

Diversi, gli obiettivi sono molto ampi, quindi i broker non hanno molta importanza. Io sto usando http://www.globalprime.com.au/forex  Tuttavia, dato che conosco i ragazzi da due anni e so che tutto viene eseguito con le banche e che utilizzano PrimeXM come ponte di esecuzione.

"EMA(97) con RSI(29) e ATR(203)"
Questo è ciò che l'evoluzione genetica generalmente restituisce con coefficienti assurdi come 0,163.
Se la strategia fallisce con parametri leggermente modificati, ma funziona in modo straordinario con questi parametri perfezionati, è una merda di cane. Il passo di ottimizzazione dovrebbe essere superiore a 1 (io faccio passo:5 per tutti gli indicatori, tanto sono solo medie) e superiore a passo:0,01 per il coef. Se ha ancora buoni risultati dopo una "de-ottimizzazione" di ampi passi in walk-forward, è robusto.
 

Depends, I do have such strategies as well and yes, optimized by “1” step-size and they are making money now live forward + I re-optimize them each weekend for a perfect curve fit, BUT ALWAYS on the full 29 years of backtesting data, just with the “last week” added additionally then too. They neither fail the robustness tests (“change indicator parameters by 20% with a 50% chance”, so even worse than the default setting) nor in live forward trading. That was not the case though when I created them on 15 years of data only, then they most often failed already the robustness tests. But the kind of strategies that SQ comes up when creating on 29 years of data have ALL passed each robustness test so far, most likely because the kind of strategies that work on such a long data-horizon are rather simple and are also robust to parameter changes for it´s indicators in a wide-range since they have to exploit a real market edge to work on 29 years of data – not like the kind of strategies that are created on the last few years only that can very well just find inefficiencies in “noise” and “pretend” to be a real edge. Hence I currently see absolutely no reason to not optimize them to the fullest degree possible, which I do every weekend going forward. Whatever makes money is welcome 🙂

Ottimizzi ogni fine settimana con 29 anni di dati retrospettivi per IS? Ti annoi molto?

Ho sentito dire che alcuni lo fanno tutti i giorni, ma per l'HFT.

In ogni caso, probabilmente sapete se le vostre strategie sono solide o meno.
Il punto è che se la modifica dello slippage da 0,5 a 1,0 o dello spread da 0,5 a 1,0 o 1,5 uccide la strategia, probabilmente questa è eccessivamente adattata (passi troppo duri) per i miei gusti. Nelle strategie che gestisco, la modifica di un coef di 0,1 o l'aumento dello spread o dello slippage in un backtest hanno un effetto visivo minimo sulla curva dell'equity. Questo lo attribuisco alla loro robustezza.

Sì, ogni fine settimana, mi bastano 1,5 ore per strategia sulla mia piattaforma, niente di problematico o che richieda molto tempo. In questo modo rimango in linea con il mercato. No, come già detto, nessuna delle strategie fallisce quando si cambia o si raddoppia o si triplica lo spread, così come tutte superano i test di robustezza che includono la randomizzazione degli input degli indicatori con una probabilità di 50% e un cambiamento di 20% + il lavoro su un set di dati randomizzati che sto usando (bootstrapped con uno script di Asirikuy) - qualcosa che SQ purtroppo non può fare affatto. Come accennato, nessuna delle strategie a 29 anni che SQ ha trovato finora ha fallito uno qualsiasi di questi test e la mia ipotesi è che abbia a che fare con la semplicità delle strategie che trova che funzionano su 29 anni di dati, che sono poche, ma se trovate, ottime:) Quando creavo strategie su "soli" 15 anni di dati, molte di esse non superavano i test di robustezza e utilizzavano anche "strane" combinazioni di indicatori in cui si capiva che non si trattava di un vantaggio trovato, ma di "rumore casuale" che veniva scambiato - e questo peggiorava quanto più basso era l'intervallo di tempo scelto.

Eseguo i test prima del 2003 per le strategie basate su D1.
Eseguo il test dopo il 2003 per le strategie intraday.

Nel 2003 le sessioni di box sono state ufficialmente chiuse e i mercati sono diventati ufficialmente digitali. Molti sostengono che anche quest'anno segna un cambiamento nei mercati. Molti grandi capitali erano ai box. I mercati si stanno evolvendo più rapidamente di quanto non abbiano mai fatto, ma sono assolutamente d'accordo sul fatto che se una strategia è solida da oltre 25 anni, probabilmente lo sarà per altri 25 e per sempre, perché sta scoprendo una verità sui mercati. Questo è fondamentale per la mia filosofia di trading, perché conosco trader molto più anziani di me, che ammiro, che utilizzano gli stessi sistemi da oltre 30 anni.

Il 2003 segna comunque un cambiamento sostanziale a livello intraday.
Ecco uno studio in PDF al riguardo:
http://digitalcommons.sacredheart.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1398&context=wcob_fac

"Dal 28 agosto 2000 (negoziazione delle azioni 4% sulla piattaforma elettronica) all'11 settembre, 2003 (quota di trading elettronico che raggiunge più-85% su base persistente)".

 

A questo punto le fosse sono state ufficialmente "chiuse". Alcune sono ancora attive, ma sono molto più piccole.

Oggi quasi 100%. Ciò significa che gran parte del denaro è controllato dagli algoritmi e non dagli esseri umani. Kevin Davey, che ha vinto il Futures World Cup Championship 1 anno con un rendimento di 100+%, lo usa anche quest'anno. Si è anche classificato secondo 2 volte con un rendimento di 100+%. Si tratta di un campionato di trading di fama mondiale.

Sì, ti capisco, ma le mie strategie sono intraday (H1) e la maggior parte di quelle create solo su 15 anni di dati, non hanno mai funzionato dal vivo in futuro. La storia conta, anche prima del 2000, come dimostra questo articolo che utilizza i dati dal 1985 al 2000 per creare sistemi, per poi testarli "OOS" dal 2000 al 2015 e continuare a ottenere profitti, anche se il mercato dal 1985 al 2000 era MOLTO diverso da quello dal 2000 al 2015, e ottenere un buon profitto nel "trading dell'era del computer", con le inefficienze derivate da un'epoca in cui non si usavano computer potenti nel trading né HFT. Questo è esattamente il margine "generale" che "è sempre esistito" e che voglio sfruttare nel mercato e che è stato presente negli ultimi 30 anni, indipendentemente da altri cambiamenti nel mercato come l'informatizzazione ecc.

2 articoli interessanti in questa relazione:

http://mechanicalforex.com/2015/12/using-openkantu-in-practice-is-old-forex-data-irrelevant-in-todays-market-an-evidence-based-look.html

http://mechanicalforex.com/2015/12/the-brick-wall-in-trading-system-design-understanding-the-limitations-of-historical-data.html