SQXにおけるマルチマーケット分析

One of the most important goals in analyzing the strategies generated in StrategyQuantX is to eliminate the risk of overfitting. StrategyQuant provides a wide range of tools for filtering and analyzing strategies.

One approach to determine if a strategy is overfitting for only certain historical data is to know what works in multiple markets.

In StrategyQuant X, you can do this by setting up multiple markets in the Additional Markets section. Performance in multiple markets can then be determined by looking at the performance of the entire portfolio.  (databank values with portfolio setting). For some indicators, we get the cumulative value, for others the average value.

However, this approach has some weaknesses that we have tried to address by adding new snippets. These are the median values of selected indicators in each of the additional markets. Why did I use median values and not average values?

Below is a brief comparison of the two approaches.

Source:  https://www.diffen.com/difference/Mean_vs_Median

Let us imagine a situation where we test the strategy on 20 additional markets. We will have a situation where the strategy performs poorly in 18 markets and very well in 2 markets. The arithmetic mean will be much more optimistic than the median. The arithmetic mean is not appropriate in this case because it tends to give more positive data than reality.

A similar example of the condition i is when you have fewer relatively good results and more negative results.

How do you install these snippets: https://strategyquant.com/doc/programming-for-sq/import-export-custom-indicators-and-other-snippets/

How do you add a snippet to a databank view?

First, you create a new databank view or modify an existing one.

Then use add columns to select the AddmarkestNetProfitMedian …

Here it is important to set the portfolio computation for each snippet so that we get the correct results.

 

You can download snippets ここ.

 

 

クローネックス / イヴァン・フーデツ

イヴァン・フデツ — フォーラム上の「クロネックス」

私は15年間トレードを続けており、2014年からStrategyQuant Xを活用してシステムを構築しています。 現在は主に3つの活動を行っています。自動取引戦略の開発と実戦テスト、SQX本体をカスタムインジケーターやスニペット、機械学習やクオンツ研究のためのPythonツールで拡張すること、そして他のトレーダーが、私がこれまで経験してきたような長年にわたる高価な失敗をせずに、より早く目標に到達できるよう支援することです。.
ほとんどのリテール向け戦略はバックテストでは素晴らしく見えても、実運用では崩壊します。私の仕事はその逆です。すなわち、誠実で、検証済みであり、リアルマネーを託せるほど頑健な戦略です。そのプロセスにおける良い点、醜い点、そして誰も語らない過剰適合について、私のサイト(algotrading.space)で書いています。.
バリデーションやカスタムSQXの開発、データとコードを活用した本当のエッジ構築についてさらに深く掘り下げたい場合は、そこでそのすべてを共有しています。.  www.algotrading.space

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