Monte Carlo

Olá,

Gostaria de saber se alguém poderia compartilhar sua abordagem ao uso do Monte Carlo no SQ. Atualmente, tenho 10.000 estratégias EURUSD e quero reduzir essa quantidade para as 100 melhores e criar alguns portfólios a partir daí.

Eu estava pensando em repetir a aplicação de Monte Carlo até que todas as 9.900 estratégias fossem eliminadas.

Existe um número padrão de iterações que as pessoas estão usando? Li que 10.000 iterações dão algo como um nível de confiança de 95%. É claro que não podemos ter um nível de confiança de 100%, mas estou apenas procurando chegar o mais próximo possível do que o programa permite, ao mesmo tempo em que me deixa algum espaço para respirar e não elimina tudo.

Meu ponto de partida seria para 10.000 estratégias - use 100 iterações para reduzir o número; aumente gradualmente as iterações (para economizar tempo, diminuir a amostra mais rapidamente e garantir que eu não ultrapasse e elimine tudo)

Obrigado,

Mateus

Na maioria das vezes, uso de 200 a 500 iterações para o montecarlo

Você já fez alguns testes não tão demorados, como TF mais alto/baixo, outro mercado, etc.?

porque executar testes MC em 10.000 strs não é razoável

Como você obteve essas estratégias, tentou outras configurações ou essa é apenas uma configuração?

Você testou apenas todos os dados do EURUSD?

Oi, Matthew,

Concordo com Hankeys. Quando você tiver muitas estratégias criadas no modo construtor, é uma boa ideia começar com testes de robustez "rápidos" no retester e trabalhar de cima para baixo. É melhor trabalhar com os testes mais lentos somente quando você já tiver removido a maioria de suas estratégias com os testes mais rápidos. Consulte também os tutoriais do SQ.

Hi,

Obrigado, não vou testar meu par de moedas apenas com o Monte Carlo - também uso o

1. Testar novamente com spread/derrapagem diferente

2. Testar novamente com maior precisão

3. Testar novamente com diferentes períodos de tempo e moedas

Como esses três testes não são aleatórios, achei que o Monte Carlo deveria vir no final do ciclo de testes. Como o Monte Carlo é aleatório, ele pode apresentar resultados diferentes a cada vez que for executado, portanto, acho que é útil reduzir um número de testes que também sejam aprovados nos testes acima.

Você concorda com a ordem? Talvez não haja uma "resposta certa", mas acho que deveria haver uma abordagem uniforme.

Em resposta à sua pergunta, essas estratégias são geradas aleatoriamente com alguns critérios de classificação vagos (NP; RDD; Estabilidade; Estagnação, #trades) etc. Costumo não alterar as configurações (você quer dizer spread / % negociado etc.?) durante o processo de geração, pois descobri que isso pode afetar negativamente o reteste, já que algumas estratégias estão mais fora da faixa do que outras.

Obrigado, sim - procurarei trabalhar de cima para baixo - os testes de Monte Carlo levam muito tempo, portanto, é melhor fazê-los com um número menor de estratégias - essa era minha suspeita e você a confirmou, obrigado 🙂

Concordamos com o TNickel que 200 a 500 iterações são boas, ou devo continuar até e pressionar "RETESTAR" até que meu banco de dados tenha 100 estratégias?

Eu estava lendo sobre a abordagem estatística e, quanto mais iterações houver, mais robusto será o teste - por isso, gostaria de saber se há um número ideal a ser buscado, em um sentido geral.

Minha abordagem é diferente - não gosto de GRANDES pacotes básicos de estratégias gerados com as mesmas configurações...

Por enquanto, estou usando projetos personalizados em que executo todas as tarefas em conjunto e trabalho apenas com estratégias "finais"

Para os testes de MC, estou usando 200 iterações

Não sei se isso é ideal ou não, mas prefiro 1000 iterações. Cheguei a essa conclusão explorando com 100 iterações. Se forem empregadas 100 iterações, as estratégias restantes tendem a mudar a cada execução de MC. Quando 1000 iterações são empregadas, as mesmas estratégias começam a passar no teste de MC, independentemente do número de vezes que o teste é realizado.

Interessante, obrigado!

Isso pode depender do teste de MC que você está fazendo - por exemplo, MC RANDOMIZE TRADES EXACT, há inúmeras combinações, e você pode fazer esse teste repetidamente e chegará a um ponto em que nenhuma estratégia o deixará na mão

seus únicos métodos probabilísticos com algum valor de confiança

Por outro lado, os parâmetros de alteração do teste MC, em que você define a probabilidade e a alteração máxima, limitam o intervalo em que os testes MC serão realizados.

Na minha opinião, fazer 1.000 iterações nos parâmetros de alteração do teste MC é perda de tempo

Além disso, o teste MC de spread e derrapagem, no qual você poderia muito bem viver com apenas 20 iterações, porque a faixa de valores não é enorme... é um absurdo fazer 200 iterações para derrapagem de 1 a 5, por exemplo.

Obrigado a todos. Ainda não tenho certeza de como usar as ferramentas de fluxo de trabalho, mas vou me dedicar a isso quando tiver uma licença completa.