Come misurare la concentrazione del risultato del metodo MC retest?

Sappiamo che non dobbiamo concentrarci solo su un certo livello di fiducia dei risultati del metodo MC retest, ma anche controllare la divergenza di tutti i risultati delle simulazioni.

Quali sono le metriche adatte per l'ordinamento (colonna della banca dati) o filtraggio automatico?

Salve,

È a questo che servono le condizioni di filtraggio dei controlli incrociati. Ma molti trader le valutano in base alla discrezione visiva (senza utilizzare alcun valore rigido o specifico). Vogliono solo vedere che ci sono pochissimi risultati, o idealmente nessuno, che si discostano dal resto in modo significativo.

Grazie, tomas262,

Penso che misuri solo il valore a un certo livello di confidenza, non per valutare la distribuzione della simulazione.

Forse possiamo provare questo metodo,

1, calcolare la differenza tra il capitale simulato e quello originale.

2, calcolare la somma dei quadrati di ciascuna serie di differenze, quindi calcolarne la radice quadrata.

3, dividere il risultato del passo 2 per il patrimonio netto originale.

4, sommare il risultato della fase 3 di tutte le simulazioni. Ad esempio, se chiamiamo la distribuzione Monte Carlo.

Esistono criteri simili in SQ? In caso contrario, come implementare le mie idee in SQ?

Immaginate una cosa semplice: avrete, ad esempio, una strategia che entra in un blocco di costruzione OHLC, ad esempio OPEN DAILY

Questo blocco di costruzione non ha alcun parametro - potrebbe avere solo il turno, niente di più - quindi OPEN DAILY è per i test MC sempre lo stesso OPEN DAILY, nulla sarà cambiato nei test MC

E qui arriva la conclusione: i test MC con questi blocchi di costruzione non parametrici saranno sempre migliori rispetto alle strategie che utilizzano, ad esempio, l'EMA con i parametri.

Quindi è paragonabile? Temo di no... I test MC sono per me solo una proiezione per il futuro, non mi dicono nulla sulla qualità o sulla redditività futura.

Uso "Randomizza barra iniziale" e "Randomizza parametri strategia", la maggior parte delle strategie ha 2 o 3 condizioni con parametri.

Il test MC può valutare la solidità della strategia in una certa misura, credo.

Buona giornata a tutti,

Ottima domanda, signor eastpeace, mi piace molto e penso che molti utenti abbiano la stessa preoccupazione.

Purtroppo la risposta dell'amministrazione non mira alla domanda e si rivolge all'etica e ai miti dei commercianti.

Penso che le informazioni di cui abbiamo bisogno dall'unità di supporto siano il modo specifico di usare il programma, la specialità nella fase di generazione della selezione dei blocchi di costruzione e il modo corretto di usare il ranking in tutti i processi. A mio parere un cattivo uso del ranking distruggerà tutto il vostro lavoro, soprattutto qual è il numero perfetto da scegliere per ogni condizione di ranking e qual è la condizione corretta da selezionare.

Hai ragione, ci sono strumenti matematici che potrebbero essere utilizzati per valutare la "qualità" dei risultati dei test di robustezza (curve), quanto sono vicine le curve e quanto sembra ideale il tutto.

Come menzionato da Hankeys, la domanda è: cosa dice sui risultati futuri? Ciò che valuto visivamente in una frazione di secondo sarà difficile da esprimere in formule significative. Ho visto molte strategie dall'aspetto perfetto, con ottimi risultati nei test RT, fallire miseramente, mentre altre con risultati scarsi in quei test fanno soldi anno dopo anno.

Verificherò con Mark cosa ne pensa a riguardo

filtraggio tramite test MC che porta solo ad una minore diversificazione

Grazie mille per la sua risposta sincera. Speriamo che con il tempo si riesca a trovare il modo giusto per farlo.

Il WFM è più importante del MC TEST?