Skip to main content
Дорожка Robustness testing
46 / 51
Библиотека

2017выпуск C0918-21

Оптимизация без переобучения при оценке трендовых систем

Переобучение возникает, когда параметры настолько плотно подгоняются под исторические паттерны, что те же правила перестают работать на более поздних, других данных. Оценка становится надёжнее, если диапазоны задают заранее, используют больше истории, а устойчивость судят по тому, насколько широко тесты остаются прибыльными, а не по одному пику.

  • Переобучение возникает, когда параметры настолько плотно подгоняются под исторические паттерны, что те же правила перестают работать на более поздних, других данных.
  • Задавайте диапазоны параметров заранее, исходя из ожидаемого стиля удержания позиции. Перебор всех возможных значений с последующим отбором только прибыльных — это первый шаг к переобучению.
  • Предпочитайте больше истории, чтобы оценка включала бычьи и медвежьи режимы, ценовые шоки и большее число сделок, и повторно проверяйте тот же диапазон на трёх последовательных окнах.
  • Считайте результат устойчивым, если большая доля тестов остаётся прибыльной, а новое правило считайте обобщённым только тогда, когда среднее по всем тестам улучшается и улучшается большинство отдельных тестов.
Записи этого разбора3 записи

Переобучение при оптимизации системы

Переобучение возникает, когда параметры настолько плотно подгоняются под исторические паттерны, что те же правила перестают работать на более поздних, других данных.

Перебор всех возможных значений с последующим отбором только прибыльных описывается как первый шаг к переобучению.

Используйте больше истории, а не меньше

Использовать больше истории предпочтительнее, потому что это добавляет бычьи и медвежьи режимы, ценовые шоки и большее число сделок для оценки.

Зафиксируйте диапазон до перебора

Диапазоны параметров следует задавать заранее, исходя из ожидаемого стиля удержания позиции, например от 40 до 120 дней для работы по макротренду и от 5 до 40 дней для краткосрочной работы.

Трендовые правила, использованные в тестах

Однопараметрический трендовый тест может использовать наклон скользящей средней, чтобы оставаться в длинной позиции, когда линия растёт, и в короткой, когда она снижается, избегая многих ложных сигналов от пересечений цены с линией.

Moving-average crossover даёт длинную позицию, когда быстрая средняя выше медленной, и короткую, когда быстрая средняя ниже.

Повторно проверьте тот же диапазон на более поздних окнах

Проверка того же диапазона на трёх последовательных окнах, каждое примерно вдвое короче предыдущего, используется, чтобы убедиться, что преимущество по-прежнему проявляется на более поздней истории.

Устойчивый результат определяется как большая доля тестов, остающихся прибыльными, а не как один пик прибыли; в трендовом примере успешными оказываются до 70% тестов.

Когда новое правило считают обобщённым

Новое правило считают обобщённым только если среднее по всем тестам улучшается и улучшается большинство отдельных тестов. Улучшение, ограниченное одним карманом при ухудшении остальных, считают переобучением.

Фильтр волатильности на новых входах

Фильтр волатильности, который блокирует новые входы, когда годовая ценовая волатильность превышает 50%, и ждёт, пока она снова не опустится ниже этого уровня, представлен как приём, который обычно немного снижает доходность, но гораздо сильнее снижает риск.

Средняя прибыль пересечения скользящих средних по меди в зависимости от длины медленной скользящей средней

Средние по строкам с тепловых карт пересечения скользящих средних по меди. Окно 1985 остаётся прибыльным на периодах от 40 до 120 дней и достигает пика около 80-дневной медленной средней. Более поздние старты лежат ниже, лучший период медленной средней сокращается к 65 дням, а с 2008 длинный край того же диапазона переходит в убытки.
Средние по строкам с тепловых карт пересечения скользящих средних по меди. Окно 1985 остаётся прибыльным на периодах от 40 до 120 дней и достигает пика около 80-дневной медленной средней. Более поздние старты лежат ниже, лучший период медленной средней сокращается к 65 дням, а с 2008 длинный край того же диапазона переходит в убытки.Copper futures · Daily · 1985-01-01T00:00:00.000Z

Каждая точка — опубликованное среднее по строке по быстрым средним 5, 10, 15, 20, 25, 30 и 35 дней. Тесты используют фьючерсы на медь с обратной корректировкой: длинная позиция, когда быстрая средняя выше медленной, и короткая, когда ниже; размер фьючерсной позиции задан как $25,000, делённые на произведение 20-дневного ATR и стоимости большого пункта.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
46 из 51 в дорожке «Robustness testing»
201746-47 с.Дальше про «Robustness testing»Стабильность параметров — лучший ориентир, чем более крупная сетка кроссоверовКогда среднее всех тестов пересечения скользящих средних выглядит сходным со средним всех однотрендовых тестов, остаётся решить, какой торговый профиль принять.
Все разборы дорожки · 51 разбор
  1. 1986Степени свободы в оптимизации торговой системы
  2. 1988Walk-forward и тесты окрестности после оптимизации
  3. 1988Нераскрытые правила блокируют тесты робастности системы
  4. 1988Тестирование календарей реоптимизации против контроля со случайными параметрами
  5. 1989Ограничения бинарного поиска на сетках средних с несколькими пиками
  6. 1989Окрестности параметров, которые выдерживают сдвиг
  7. 1990Используйте картирование прибыли, чтобы сохранить плато цикла и стопа
  8. 1990Почему оптимизация популярных индикаторов не проходит проверку на робастность
  9. 1991Повторная проверка взвешенных балансов индикаторов на разных горизонтах
  10. 1992Построение прогнозных моделей с регрессией, walk-forward и робастностью
  11. 1992Диагностируйте режимы, прежде чем фиксировать параметры
  12. 1992Когда стопы меняют тайминг системы
  13. 1993Правила остановки walk-forward для прогнозных моделей
  14. 1994Walk-forward оценка генетических правил индекса
  15. 1995Прунинг входов как walk-forward оценка системы
  16. 1995Критика нейросетей как неполных торговых систем
  17. 1996Пересоберите коэффициент пути эквити до того, как он ранжирует сконструированную систему
  18. 1996Сетки параметров можно подогнать под случайные блуждания
  19. 1996Walk-forward анализ входит в проектирование механической торговой системы
  20. 1997Когда holdout не проходит, отбросьте набор правил
  21. 1997Тестируйте вознаграждаемые нарушения правил, прежде чем заменять систему
  22. 1997Правила walk-forward не дают исследованию системы переписывать живые сделки
  23. 1999Сведите пробой канала к двум lookback и проверьте устойчивость соседей
  24. 1999Постоянный размер инвестиции при оценке системы на акциях
  25. 2000Форсирующая оптимизация очерчивает границы отказа механической системы
  26. 2000Робастный выбор параметров с помощью карт поверхности
  27. 2001Учебный тест с двумя шлюзами для двух-оконного трендового фильтра моментума
  28. 2002Как двусторонний фактор продолжения становится проверяемым трендовым правилом
  29. 2002Оценка двухоконной интенсивности тренда как правила разворота
  30. 2003Дисконтирование спекулятивных пузырей в тестах робастности системы
  31. 2003Walk-forward оценка зафиксированных правил стохастического осциллятора
  32. 2003Критика проектирования механических систем после экстремальных ценовых режимов
  33. 2004Оценка трендового триггера на двух окнах
  34. 2005Оценивайте бэктестированные сигналы по holdout и плато оптимизации
  35. 2006Оценка дизайна торговой системы на резервной выборке
  36. 2006Walk-forward критика ретроспективных систем на пересечениях
  37. 2008Оценка механических систем методом walk-forward с сопоставлением состояния
  38. 2011Оценка систем основной сессии и overnight с разделением сессий
  39. 2012Walk-forward оценка как репетиция оператора
  40. 2013Двухоконная оценка механических торговых систем
  41. 2013Walk-forward отбор фильтра для repeated-median velocity
  42. 2014Walk-forward оценка систем fading-memory velocity
  43. 2015Проверяйте события осциллятора до настройки правил
  44. 2016Walk-forward оценка пятипараметрового parabolic stop-and-reversal
  45. 2016Walk-forward оптимизация без подгонки под кривую
  46. 2017Оптимизация без переобучения при оценке трендовых систем
  47. 2017Стабильность параметров — лучший ориентир, чем более крупная сетка кроссоверов
  48. 2018Вселенные point-in-time для оценки систем
  49. 2018Оценка робастности оптимизированных систем методом walk-forward
  50. 2018Критика breakout-систем через тесты на робастность
  51. 2018Критика подгонки параметров при проектировании системы
Все 58 разборов с записью «Robustness testing»
Тоже про «Robustness testing»5 разборов