Visão diferente antes do processo WFM

Estou apenas pensando de forma diferente com o título deste artigo.
Você acha que o resultado do WFM é importante? Se sim, qual é a diferença entre executar uma otimização simples ou não antes do WFM?
Deixe-me explicar: sabemos que criamos a estratégia original e depois a colocamos em um teste de robustez.
Se for aprovado, talvez possamos executar uma otimização simples (ou não).
Se sim, você obterá a estratégia de otimização original.
Portanto, nesse momento, temos duas estratégias com a mesma lógica, mas com parâmetros diferentes (ou iguais).
Agora, vamos fazer o WFM.
Você pode ver que precisamos definir a "Distribuição de valores", para cima, para baixo e a etapa.
Então, você já pensou nisso antes? O intervalo e a etapa serão diferentes entre a estratégia original e a estratégia de otimização. Porque elas têm parâmetros diferentes no ponto inicial (ou o mesmo).
Há duas situações com ele (se eles usarem apenas a média móvel):

1.Parameters está próximo do original após a otimização.

2. os parâmetros estão muito distantes do original após a otimização.

Se definirmos a opção de classificação "o mesmo" em duas condições diferentes acima,

Na primeira condição, obteremos a mesma pontuação de robustez do WFM, tanto na estratégia original quanto na de otimização.

Porém, se testarmos o WFM na segunda condição, a pontuação de robustez do WFM será diferente, tanto na estratégia original quanto na de otimização.

Acho que você pode entender o que quero dizer: não sabemos se nossos parâmetros de estratégia são semelhantes ou não após a otimização.

No entanto, usaremos esses mesmos filtros de classificação para testar nossas estratégias com o WFM.

Não importa se é bom ou ruim.
É só pensar um pouco no WFM.
Se quiser compartilhar seu pensamento, por favor, e obrigado.

Não gosto do WFM porque, a cada execução, você pode obter resultados diferentes - claro que isso depende de muitos fatores - como você definiu o WFM, quantos parâmetros sua estratégia tem, quantos parâmetros você está otimizando, em quantas etapas e quais são seus intervalos de parâmetros etc. etc.

E, no final, você obterá um conjunto de parâmetros que usará em sua negociação real, mas esses parâmetros podem tornar sua estratégia original totalmente diferente e, se você executar o teste mais robusto nessa estratégia alterada, ela poderá falhar.

Para mim, é mais cômodo descartar as estratégias que morreram com base em dados não vistos e gerar novas estratégias continuamente, em vez de fazer reotimizações periódicas.

hankeys escreveu:

Não gosto do WFM porque, a cada execução, você pode obter resultados diferentes - é claro que isso depende de muitos fatores - como você configurou o WFM, quantos parâmetros sua estratégia tem, quantos parâmetros você está otimizando, em quantas etapas e quais são seus intervalos de parâmetros etc. etc. e, no final, você obterá um conjunto de parâmetros que usará em sua negociação real, mas esses parâmetros podem tornar sua estratégia original totalmente diferente e, se você executar o teste mais robusto nessa estratégia alterada, ela poderá falhar. Para mim, é mais confortável descartar estratégias que morreram com dados não vistos e gerar uma nova estratégia continuamente, e não fazer reotimizações periódicas.

 

Sim, eu também concordo com isso.

É por isso que nunca uso o resultado do WFM para selecionar a estratégia que quero usar, prefiro o teste real de OOS.

Mas ainda acho que há uma diferença entre otimizar ou não quando você deseja executar o WFM.

Hi

 

In my case I only use WFM it as a filter.

 

Also I decide if several have passed the strategy has more profitable runs. But I do nnot chose the stable run.

OOS is good but I have some doubts. I bulti iwth IS OISV and OOS.

Second stage I make other OOS.

And third stages I pass several restests with all data.

Here I find the problem, I could use not all data to make finally a third OOS to close the retesting.

But I think teses last data have not passes retesting.

 

Then if WFM use several runs and OOS I understand I may use all data for all retesting, and use WFM as the last one.

 

 

 

alfonsmartin68 wrote:

Hi In my case, I only use WFM it as a filter.

If several strategies have passed WFM I select the one which has generated more profitable runs and has more stable 3D area, but not select the optimized run.

I do not optmize because I think some bug maybe here, I mean, strategies have passed the retest WFM using recommended paramters, does not pass the optimization using the recommended parameters.

 

About the use of OOS; is good but I have some doubts. I buit with DATA USING IS ISV and OOS. Second stage I runother OOS. And final stages I execute several restests using all data. Here I find the problem, I could use not all data to make finally a third OOS to close the retesting. But I think theses last data have not passed retesting. Then if WFM use several runs and OOS I understand I may use all data for all retesting, and use WFM as the last one.