¿Qué es el Análisis de caminar hacia adelante Paseo anaylsis hacia adelante es el proceso de optimización de un sistema de comercio mediante un conjunto limitado de parámetros, y luego probar el parámetro mejor optimizado establece en los datos fuera de la muestra. Esto es similar a cómo utilizaría su asesor de expertos en el comercio directo. Los principios de análisis con miras a pie fueron descritos por primera vez en el libro La evaluación y optimización de estrategias de negociación por Robert Pardo. Para realizar un análisis con miras a pie en MetaTrader, optimizar en primer lugar el asesor experto en el Strategy Tester. A continuación, seleccione el resultado más rentable en la pestaña de optimización de resultados, y realizar un backtest lo largo de un período de tiempo inmediatamente después del período de optimización. La fecha de finalización del período de optimización es la misma que la fecha de inicio del período de prueba. Este proceso se repite una y otra vez hasta que se alcanza un tamaño de muestra satisfactoria. Si el asesor de expertos se desempeña bien en las pruebas, en relación con los resultados de optimización, a continuación, se puede concluir que el asesor de expertos es probable que sea rentable en el comercio directo. Si, por el otro lado, el asesor experto realiza mal en las pruebas, entonces tendrá que ser ajustado o bien los parámetros de optimización o la longitud de los periodos de prueba y de optimización. Si, después de muchos intentos, el asesor de expertos aún no logra buenos resultados en las pruebas, entonces se puede concluir que el sistema de comercio no es rentable. La animación de la derecha ilustra el procedimiento de análisis pie hacia adelante. Una optimización se lleva a cabo durante un período más largo (los datos dentro de la muestra), y luego el conjunto de parámetros optimizados se prueba durante un período más corto posterior (los datos fuera de la muestra). Los períodos de optimización y de prueba se desplazan hacia adelante, y el proceso se repite hasta que se acheived un tamaño de muestra adecuado. Fuente Un ejemplo de un análisis prospectivo Walk permite proporcionar un ejemplo real: ¿Se va a hacer un análisis con miras a pie en un asesor experto, utilizando EURUSD M30. Así optimizar este asesor experto en un período de 120 días. Hemos elegido los 3 o 4 parámetros más importantes para optimizar, con el fin de no sobre-optimizar la curva de ajuste o los resultados. Además, un menor número de parámetros significa una prueba más rápida. Bien seleccionar el resultado más rentable, y backtest estos parámetros durante un periodo de 30 días inmediatamente después del período de optimización. Se recomienda el uso de un período de prueba de aproximadamente 25 de la longitud del período de optimización. Una vez que hemos grabado nuestros resultados, así mover el próximo período de optimización y las pruebas presentadas por 30 días. Después de 12 rondas consecutivas de optimización y pruebas, así tener unos años de datos análisis con miras a pie. Se compara la ganancia diaria promedio para los períodos de optimización a la ganancia media diaria para los periodos de prueba. Esto nos dará un cálculo llamado el índice de eficiencia hacia adelante a pie. Un paseo hacia adelante mayor ratio de eficiencia de 0,5 se considera un resultado muy bueno. Esto es lo que llamamos un sistema de comercio robusto. Sin embargo, un asesor experto es negociable, siempre que es consistentemente rentable durante varios períodos de prueba. Si el ratio de eficiencia hacia adelante a pie es negativo, entonces eso significa que el asesor experto no funciona bien con respecto a sus resultados de optimización. Por supuesto, se puede hacer un análisis con miras a pie manualmente en MetaTraders Strategy Tester. Pero el proceso es tedioso, lento y propenso a error. Aquí es donde entra en juego el software de caminar hacia adelante Analizador El programa realizará automáticamente un análisis con miras a pie utilizando MetaTraders Probador de Estrategia durante cualquier periodo de tiempo, con sólo unos pocos ajustes proporcionados por el user. Backtesting y pruebas Adelante:. La importancia de los comerciantes de correlación que están dispuestos a probar una idea de negociación en un mercado en tiempo real a menudo cometen el error de confiar exclusivamente en los resultados de pruebas retrospectivas para determinar si el sistema va a ser rentable. Mientras backtesting puede proporcionar información valiosa con los comerciantes, a menudo es engañosa y que es sólo una parte del proceso de evaluación. Fuera de la muestra de ensayo y pruebas de funcionamiento hacia adelante proporcionan una confirmación adicional en relación con una efectividad de sistemas, y puede mostrar un sistema de colores verdaderos, antes de dinero real está en la línea. Buena correlación entre backtesting, fuera de la muestra y los resultados de pruebas de rendimiento a plazo es vital para determinar la viabilidad de un sistema de comercio. (. Ofrecemos algunos consejos sobre este proceso que puede ayudar a perfeccionar sus estrategias de operación actuales Para obtener más información, lea Backtesting:. Interpretar el pasado) Backtesting Fundamentos Backtesting se refiere a la aplicación de un sistema de comercio a los datos históricos para verificar cómo un sistema habría realizado durante el período de tiempo especificado. Muchas de las plataformas comerciales de hoy apoyan backtesting. Los operadores pueden probar ideas con sólo pulsar unas teclas y obtener una perspectiva de la eficacia de una idea sin poner en riesgo los fondos en una cuenta de operaciones. Backtesting puede evaluar las ideas simples, como por ejemplo cómo un cruce de media móvil podría actuar en datos históricos, o sistemas más complejos con una variedad insumos y factores desencadenantes. Mientras una idea se puede cuantificar puede ser backtested. Algunos comerciantes y los inversores pueden buscar la experiencia de un programador calificado para desarrollar la idea en una forma comprobable. Generalmente, esto implica un programador de codificación de la idea en el lenguaje propietario organizada por la plataforma de negociación. El programador puede incorporar variables de entrada definidos por el usuario que permiten al operador para ajustar el sistema. Un ejemplo de esto sería en el sencillo sistema de cruce de media móvil se ha indicado anteriormente: el comerciante sería capaz de entrada (o modificar) las longitudes de las dos medias móviles utilizadas en el sistema. El operador podría backtest para determinar las longitudes de las medias móviles se han realizado los mejores de los datos históricos. (Obtener una visión más clara en el comercio electrónico de Tutorial.) Muchos estudios de optimización de plataformas de negociación también permiten estudios de optimización. Esto implica entrar en un rango para la entrada especificada y dejar que el ordenador haga los cálculos para averiguar lo que de entrada se habría realizado el mejor. Una optimización de múltiples variables puede hacer los cálculos para dos o más variables en su conjunto para determinar qué niveles juntos habrían logrado el mejor resultado. Por ejemplo, los operadores pueden decirle al programa que las entradas que les gustaría añadir a su estrategia de estos entonces se pueden optimizar para sus pesos ideales dados los datos históricos probados. Backtesting puede ser emocionante en el que un sistema rentable a menudo puede ser transformado mágicamente en una máquina de hacer dinero con algunas optimizaciones. Por desgracia, ajustar un sistema para lograr el mayor nivel de rentabilidad pasado a menudo conduce a un sistema que funcionan mal en el comercio de bienes. Este exceso de optimización crea sistemas que se ven bien en el papel. El ajuste de curvas es el uso de análisis de optimización para crear el mayor número de operaciones ganadoras en el mayor beneficio en los datos históricos utilizados en el periodo de prueba. A pesar de que se ve impresionante en los resultados de pruebas retrospectivas, la curva de cables instalación en los sistemas poco fiables ya que los resultados son esencialmente de diseño personalizado sólo durante dicho período los datos y la hora en particular. Backtesting y la optimización de proporcionar muchos beneficios a un comerciante, pero esto es sólo una parte del proceso de la evaluación de un sistema de comercio potencial. A los comerciantes siguiente paso es aplicar el sistema a los datos históricos que no se ha utilizado en la fase inicial de pruebas retrospectivas. (El promedio móvil es fácil de calcular y, una vez trazados en un gráfico, es una poderosa herramienta de tendencia-manchado visual. Para obtener más información, lea medias móviles simples hacen Tendencias destacan.) Dentro de la Muestra frente a los datos fuera de la Muestra cuando se prueba una idea en datos históricos, es beneficioso para reservar un período de tiempo de los datos históricos para propósitos de prueba. Los datos históricos iniciales en los que se probó y optimizó la idea se conoce como los datos de la muestra. El conjunto de datos que se ha reservado se conoce como datos fuera de la muestra. Esta configuración es una parte importante del proceso de evaluación, ya que proporciona una forma de probar la idea en los datos que no ha sido un componente en el modelo de optimización. Como resultado de ello, la idea de no haber sido influenciado de alguna manera por los datos y los comerciantes de fuera de la muestra será capaz de determinar qué tan bien el sistema puede realizar en nuevos datos, es decir en el comercio de la vida real. Antes de iniciar cualquier backtesting o la optimización, los operadores pueden dejar de lado un porcentaje de los datos históricos para ser reservados para las pruebas fuera de la muestra. Un método consiste en dividir los datos históricos en tercios y segregar un tercio para su uso en las pruebas fuera de la muestra. Sólo los datos de la muestra deben ser utilizados para el ensayo inicial y cualquier optimización. La figura 1 muestra una línea de tiempo en el que una tercera parte de los datos históricos está reservado para las pruebas fuera de la muestra, y dos tercios se utilizan para la prueba dentro de la muestra. Aunque la figura 1 representa los datos de fuera de la muestra en el comienzo de la prueba, procedimientos típicos tendrían la parte de fuera de la muestra inmediatamente anterior a la actuación hacia delante. Figura 1: Una línea de tiempo que representa la longitud relativa de dentro de la muestra y los datos fuera de la muestra utilizada en el proceso de backtesting. Una vez que un sistema de comercio se ha desarrollado a partir de datos dentro de la muestra, que está listo para ser aplicado a los datos de fuera de la muestra. Los operadores pueden evaluar y comparar los resultados de rendimiento entre los y fuera de la muestra de datos dentro de la muestra. La correlación se refiere a las similitudes entre las actuaciones y las tendencias generales de los dos conjuntos de datos. métricas de correlación se pueden utilizar en la evaluación de los informes de ejecución estrategia creados durante el período de prueba (una característica que la mayoría de las plataformas de comercio ofrecen). Cuanto más fuerte es la correlación entre los dos, mejor será la probabilidad de que un sistema tenga un buen rendimiento en las pruebas de rendimiento hacia adelante y el comercio directo. La figura 2 ilustra dos sistemas diferentes que fueron probados y optimizados en dentro de la muestra de datos, a continuación, aplicar a los datos fuera de la muestra. El gráfico de la izquierda muestra un sistema que era claramente curva de ajuste para trabajar bien en los datos de la muestra y fracasó por completo en los datos fuera de la muestra. El gráfico de la derecha muestra un sistema que tuvo un buen desempeño tanto en los datos fuera de la muestra dentro y. Figura 2: Dos curvas de capital. Los datos del comercio antes de cada flecha amarilla representa la prueba dentro de la muestra. Las operaciones generadas entre las flechas amarillas y rojas indican las pruebas fuera de la muestra. Las operaciones después de las flechas rojas son de las fases de pruebas de rendimiento a plazo. Si hay poca correlación entre la entrada y salida de la muestra de prueba dentro de la muestra, al igual que el gráfico de la izquierda en la figura 2, es probable que el sistema ha sido overoptimized y no un buen desempeño en el comercio directo. Si hay una fuerte correlación en el rendimiento, como se ve en el gráfico de la derecha en la Figura 2, la siguiente fase de evaluación implica un tipo adicional de las pruebas fuera de la muestra conocida como prueba de funcionamiento hacia adelante. (Para leer más acerca de los pronósticos, consulte con la previsión económica: El método bayesiano.) Pruebas de rendimiento Rendimiento Forward Forward Conceptos básicos sobre pruebas, también conocido como el comercio de papel. proporciona a los operadores con otro conjunto de datos fuera de la muestra sobre la cual evaluar un sistema. pruebas de rendimiento Forward es una simulación de comercio real y consiste en seguir la lógica de los sistemas en un mercado en vivo. También se conoce como el comercio de papel ya que todas las operaciones se ejecutan sólo en el papel, es decir, las entradas y salidas comerciales se documentan junto con cualquier ganancia o pérdida para el sistema, pero no hay operaciones reales se ejecutan. Un aspecto importante de las pruebas de rendimiento de avanzar es seguir la lógica sistemas exactamente lo contrario, se hace difícil, si no imposible, para evaluar con precisión este paso del proceso. Los comerciantes deben ser honestos acerca de las entradas y salidas comerciales y evitar comportamientos como cherry picking oficios o no incluir una operación en la racionalización de papel que nunca habría tomado ese comercio. Si el comercio se habría producido a raíz de la lógica de los sistemas, debe ser documentada y evaluada. Muchos corredores ofrecen una cuenta de operaciones simulada donde las operaciones se pueden colocar y el correspondiente de pérdidas y ganancias calculadas. El uso de una cuenta de operaciones simuladas pueden crear un ambiente semi-realista en el que practicar el comercio y evaluar aún más el sistema. La figura 2 también muestra los resultados para las pruebas de rendimiento de avance en dos sistemas. Una vez más, el sistema representado en el gráfico de la izquierda no lo hace así más allá de la prueba inicial en los datos de la muestra. El sistema que se muestra en el gráfico de la derecha, sin embargo, sigue llevando a cabo bien a través de todas las fases, incluyendo las pruebas de rendimiento hacia adelante. Un sistema que muestra resultados positivos con buena correlación entre dentro de la muestra, fuera de la muestra y prueba de funcionamiento hacia adelante está listo para ser implementado en un mercado en tiempo real. La línea de base Backtesting es una valiosa herramienta disponible en la mayoría de las plataformas de negociación. La división de los datos históricos en múltiples conjuntos de prever dentro de la muestra y fuera de la muestra de prueba puede ofrecer a los operadores un medio práctico y eficiente para evaluar una idea de comercio y del sistema. Como la mayoría de los comerciantes emplean técnicas de optimización en backtesting, es importante para evaluar entonces el sistema en los datos limpio para determinar su viabilidad. Continuando con la prueba fuera de la muestra con las pruebas de rendimiento hacia adelante proporciona otra capa de seguridad antes de poner un sistema en el mercado de arriesgar dinero real. Los resultados positivos y buena correlación entre dentro de la muestra y fuera de la muestra de backtesting y pruebas de funcionamiento hacia adelante aumenta la probabilidad de que un sistema tenga un buen rendimiento en operaciones reales. (. Para una visión general sobre el análisis técnico ver Análisis técnico:. Introducción) Una persona que comercia con derivados, materias primas, bonos, acciones o divisas con un riesgo más alto de lo normal a cambio de. quotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. Un pedido realizado a una casa de valores para comprar o vender un número determinado de acciones a un precio determinado o mejor. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales como. En el mundo de los negocios, un unicornio es una empresa, por lo general una start-up que no tiene un rendimiento establecido record. The caminar hacia adelante Analyzer es ahora libre Ir a la página de descarga para obtener su copia gratuita ¿Cómo saber si su experto asesor es MetaTraders verdaderamente rentables Strategy Tester que NO DA todo el cuadro ¿está comercial basada en pruebas retrospectivas demasiado optimistas, y decepcionados al encontrar que su asesor de expertos está perdiendo dinero en el comercio directo ¿le gustaría saber si su asesor de expertos es rentable, de forma rápida y con facilidad, sin perder dinero El caminar hacia adelante Analyzer para MetaTrader El caminar hacia adelante Analyzer utiliza MetaTraders poseen probador estrategia para llevar a cabo un análisis con miras a pie. utilizando la configuración y prueba de parámetros proporcionados por el usuario. El software es fácil de usar, y puede proporcionarle un análisis con miras a pie completa en una fracción del tiempo que tomaría para que lo haga manualmente. Un análisis con miras a pie determina si un asesor experto es rentable cuando el comercio con los parámetros optimizados de datos fuera de la muestra. Cualquier asesor experto puede producir un impresionante resultado de la optimización, pero la verdadera prueba es si esos resultados se sostendrán en las pruebas sobre los datos futuros. El caminar hacia adelante Analyzer realiza este proceso muchas veces durante meses y años de datos históricos, que le da una imagen precisa del verdadero rendimiento de su asesor experto. Al término de un análisis con miras a pie, usted se presentará con un informe de análisis con miras a pie detallado, que muestra los resultados de las pruebas y optimización de carreras, la ganancia de prueba / pérdida total, y el ratio de eficiencia hacia adelante a pie. que es una medida de la solidez de su sistema de comercio es. Ver el Analizador de caminar hacia adelante en Acción Si está familiarizado con el procedimiento de análisis con miras a pie, por favor leer lo que se Walk análisis prospectivo para averiguar por qué es el mejor método para determinar la robustez y la rentabilidad potencial de su sistema de comercio. El video a continuación ofrece una completa guía y tutorial del analizador de caminar hacia adelante para MetaTrader: DATFRA - MT4 EA Constructor amp caminar hacia adelante Analizador Hoy por fin puede liberar mi marco de la negociación algorítmica. He estado trabajando en esto durante muchos meses, y ahora es el momento de compartirlo. Su algotrading un marco, que se basa en la parte superior de Metatrader4 y MQL asesores expertos, y que está destinado a analizar, optimizar y gestionar nuestros EA. Análisis Parameterspace. Un método de análisis de 10.000 veces más potente que la caminata Análisis adelante - en base a millones de pruebas retrospectivas Papel Trader: Reproducción de los datos del mercado, tan rápido y tan a menudo como desee, y practican el comercio manual sobre el mismo Dentro Metatrader4 y con plena DATFRA Integración (HowTo : darwins-FX-herramientas / manualppt) Indicador - gt Asistente para EA: generar un asesor experto de cualquier Indicador Metatrader automáticamente. Lo utilizan para backtest indicadores (incluso si usted es un comerciante manual sin codificar) o para acelerar el desarrollo de EA (tutorial: www. forexfactory / showthreadt494895) Constructor EA. Un sencillo de usar constructor de EA le permite dejar su búsqueda electrónica de los nuevos sistemas de comercio - sin intervención humana. Ya sea usando backtests normales - o total caminar hacia adelante Análisis caminar hacia adelante Analyzer. Analizar los sistemas de comercio con Walk Análisis Delantero - rápido, eficaz, multiproceso. Integración metatrader4. DATFRA funciona por encima de Metatrader4, usted no tiene que cambiar su entorno comercial preferido para usarlo MQL Biblioteca. Muchas funciones MQL y plantillas vienen con EA DATFRA, todo lo que necesita para iniciar de inmediato administración del sistema de programación de EA. La base de datos interna le permite gestionar sus EA, parametersets y diversos tipos de informes de análisis - ordenado y central de Data Manager. DATFRA puede importar datos de la historia de los archivos Metatrader4, MetaTrader5 o CSV. AI-Adivsor. Trate de cientos de entrada-filtros y reglas de salida para cualquier sistema (papel en bolsa o WFAnalysed o backtested) sobre la marcha amplificador profesional flexible constructor. Esto le permitirá utilizar cualquier función MQL, cualquier indicador Metatrader y cualquier Asesor de Expertos para la construcción del sistema - la libertad completa para los operadores profesionales de la cartera Creación. Analizar la correlación de los sistemas de comercio - y construir la cartera de Optimización en vivo ideal. Deje DATFRA re-optimizar sus EA para las condiciones actuales del mercado - en base a sus hallazgos durante el paseo o el análisis orientadas hacia el parameterspace. Las simulaciones de Monte Carlo. Determinar las características estadísticas reales de un comercio de distribución Esta es una versión alpha. así que por favor sea tan amable de Informar todos los errores para mí a través de Skype, la tarde o por correo electrónico: darwins-FX-herramientas / contacto Mientras este es un proyecto pequeño, también está invitada a todo el mundo a ponerse en contacto conmigo para obtener ayuda general o preguntas sobre el marco de referencia. El software es gratuito - y quiero que siga siendo así. Sin embargo, no estoy simplemente compartiendo esto porque soy una persona tan agradable, sino también porque quiero hacer algunos contactos valiosos y reputación a través de este proyecto. Por lo tanto, si te gusta, pagar a través de compartir esto con el mayor número de comerciantes como sea posible ya que esto es en fuerte desarrollo, voy a actualizar este hilo con frecuencia, cada vez que cambio algo o añadir nuevas características - suscriban, si no se quiere perder Descargar las instrucciones que aMP: ESCUCHAR me beneficio de la depuración de este proyecto tanto como usted se beneficia de mi ayuda para configurar todo y cosas de solución de problemas. Por lo tanto, si usted ha leído el manual, pero todavía tiene cualquier problema, por favor, tanto de nosotros el favor y en contacto conmigo Ya sea a través de Skype o de correo electrónico. Incluso me proporciono asistencia TeamViewer libre. mientras se benefician de la ayuda en la depuración. ATENCIÓN: Existe un manual ligado en mi sitio web, leer todo Ni siquiera será capaz de instalar este software si no sigue cuidadosamente las instrucciones (eso no es un solo clic en Siguiente tipo de rutina de instalación) El manual se construye a partir de presentaciones de diapositivas con un poco de texto, por lo que no tomará mucho tiempo. Sin embargo, usted debe leer cada texto por debajo de cada imagen, a veces hay instrucciones muy importantes escritas allí. Aquí es una colección del manual y todos mis artículos sobre el análisis del sistema de comercio, gracias a x26s: darwins-FX-herramientas / dl / DATFR. themanual. pdf Comercial Miembro Registrado Oct 2013 Mensajes 305 Cuando digo optimización en todos los datos puedo ser rentable, yo estaba más en referencia a los sistemas construidos de forma algorítmica, ya que tienen un tiempo difícil con respecto a este tipo de problemas y sobreajuste (sistemas poco sólidas que muestran buenas pruebas retrospectivas quotby chancequot ). Debo hacer que un poco más claro supongo, y no generalizar. Lo que está viendo actualmente es el Analizador de caminar hacia adelante, y sí, se utiliza para la optimización de MT4, y por lo tanto tiene las mismas limitaciones. Pero el análisis parameterspace, que es el núcleo real de ese marco, utiliza sus propios algoritmos para hacer su trabajo. Sí, utiliza MT4 para simular las rutas sino que toma entonces las salidas comerciales primas y todo lo demás es entonces hacer internamente, lo que significa que las limitaciones mencionadas no se aplicarán. Espero lanzar esa parte en unas pocas semanas. El constructor se ve en este momento es una cosa muy alfa, y es la versión simple. Eso significa, que sólo construye sobre la base de las plantillas y es más útil para las personas muy nuevo en el comercio. (También, se necesita muuuy mucho tiempo para encontrar sistemas muy prometedores) El constructor real, por el contrario, es mucho más potente, ya que puede tomar cualquier función mql para generar sus reglas y cualquier asesor experto para ponerlas en. Eso significa, plena libertad para un desarrollador de EA para dejar que las ideas de prueba para un constructor de EA en el desarrollo, que es la parte realmente útil. Como el constructor actual adolece de las mismas cosas que he mencionado anteriormente: la aleatoriedad en los resultados, los sistemas poco sólidas que son agradables chancequot quotby. Es por eso que se necesita algún tiempo para encontrar realmente buenos. Pero con un experto en la gestión y la supervisión de todo el proceso de construcción, en términos de insumos y de comprobar la solidez de los resultados, esto es un juego totalmente diferente Edición: sin embargo mejor Usted debe utilizar los pasos más altos en la optimización, como parameterspaces crecen exponentionally, ningún algoritmo puede optimizar bien en los espacios que se unen demasiado ancho Jul 2010 Estado miembro: 788 Mensajes Gran trabajo de Darwin, eso es todo lo que puedo decir y espero con gran interés las nuevas características, suena muy prometedor. En cuanto a las medidas de optimización, los guardo lo más alto posible, pero tan bajo como sea necesario. Aunque el tamaño de paso era más bien un problema para los viejos algos optimización genética. Hoy en día hay muy buenos donde la materia tamaño de paso duerma a mucho a todos. Es posible que desee ver en quotCovariance Matrix adaptación evolutiva Strategyquot. Para ver antecedentes científicos: De acuerdo con los puntos de referencia científicos supera a otros nueve estrategias evolutivas, el más popular (como PSO, la evolución genética y diferencial). Debe tenerse en cuenta, como es el caso de muchos algoritmos de búsqueda continouos-espacio, que la disminución de quotstepquot parámetro en Optimizar las llamadas de función () no afecta significativamente los tiempos de optimización. Lo único que importa es el quotdimensionquot problema, es decir, el número de diferentes parámetros (número de llamadas a funciones optimizar). El número de quotstepsquot por parámetro puede ajustarse sin afectar el tiempo de optimización, a fin de utilizar la resolución más fina que desea. En teoría, el algoritmo debería ser capaz de encontrar una solución en a lo más 900 (N3) (N3) backtests donde quotNquot es la dimensión. En la práctica se converge mucho más rápido. Por ejemplo la solución en 3 (N3) espacio de parámetros dimensional (digamos 100100100 1000000 pasos exhaustivos) se pueden encontrar en tan pocos como 500 a 900 pasos CMA-ES. Esto es, con mucho, la mejor optimización algo que he utilizado nunca. Podría ser interesante para su programa demasiado Usuario Jul 2010 Estado: Miembro 788 Mensajes Por cierto, sólo para señalar esto a los usuarios aquí: no puedes correr más de 32 casos de MT4 para todo el sistema (un nuevo quotprotectionquot estúpida Metaquotes añadido a todas construye gt 600 ), así que tenga cuidado al crear el clúster para no utilizar para muchos casos, ya que el lanzamiento de otro modo costumbre (excepto Ive perdió el hecho de que Darwin-FX utiliza un parche de tiempo de ejecución con su cargador para eliminar esa limitación Usuario jul 2010 Estado: miembro 788 Mensajes lo Id también me gustaría ver es que el constructor EA puede evitar el uso de indicadores para la salida. Mis mejores sistemas son los que tienen una activación de inicio de arrastre basado ATR que, una vez alcanzado, comienza a arrastrarse desde allí. Así que sería posible sólo tiene que utilizar ATR Stop dinámico (y ATR o SL fijado por supuesto) para salir en lugar de indicadores Unido mayo 2011 Estatus: miembro Mensajes 191 Este retroceso se algoritmo de optimización de búsqueda (BSA), un nuevo algoritmo evolutivo mejor que CMA-eS www. pinarcivicioglu / ds acumulados jul 2010 Estado: miembro 788 Mensajes lo siento por los muchos mensajes, pero estoy recibiendo un montón de errores en el registro de: HTMLREPORT nO EXISTE mt4instance :: backtest XYZDATFRA4504777418606 eRROR no podría ejecutar MT4, errar 11 PARTLOG HTMLREPORT nO EXISTE atención a errores BACKTEST INFORME NO EXISTE MT4 en ralentí, CPUUsage MALDITA 4 mem 210928 cachés 0. Su ok cuando esto ocurre de vez en cuando. Cuando sucede a menudo, tiene que iniciar el MT4 desde el que se construye los racimos, bien hacer una actualización, lo cierra y vuelve a generar la MT4-cluster Lo mismo cuando el Control de cuentas de usuario aparece a veces. MT4 ERROR NUM 11 HTMLREPORT NO EXISTE mt4instance :: backtest XYZDATFRA4504662870626 ERROR no podría ejecutar MT4, errar 11 PARTLOG HTMLREPORT NO EXISTE ERROR INFORME ATENCIÓN BACKTEST no existe estoy usando 10 casos en el grupo de MT4 en una máquina de la base 32 de la CPU (no hyperthreaded) y 16 GB de memoria RAM, por lo que la máquina es lo suficientemente potente. MT4 se actualiza a la última generación ya ni UAC está ejecutando todo tiene privilegios de administrador (su funcionamiento el Win 2k12 servidor), pero aún así da los quotMT4 idles errorsquot que sería aceptable si no interrumpía los quotHTMLREPORT NO EXISTquot problemas que conducen obviamente para que su programa doesnt recibir los resultados de la backtest que quiere de la instancia relacionada MT4, a la derecha ¿Cuál es incorrecto aquí utilizo esta máquina para la optimización para el día de MT4 tras día sin ningún problema. Actualización: por encima de problema con el quotidlingquot informes HTML que faltan / MT4 parece solo se producirá si el uso prolongado del 1080 días máximo para la optimización del tiempo de rango (Yo probé de 365 a 4000 días en vez de 1080 días máximo desde que tengo 14 años de datos y quería usar más para la prueba inicial). De todos modos, si el establecimiento a 1080 días máximo, el error se produce mucho menos y no en todos sometimes. Improve estrategias de negociación a través Walk Forward Análisis Mejorar las estrategias de negociación a través Walk Forward Análisis optimización tradicional de estrategias de negociación optimización es el proceso de adaptación de los parámetros de una dada la estrategia a un mercado específico. Es generalmente una buena cosa cuando se hace correctamente, pero si no se hace correctamente, hay un alto riesgo de hacerlo mal y terminar con un sistema instalado curva (voy a profundizar más en la optimización tradicional de estrategias comerciales en el futuro puestos). ¿Cuál es ajustada Siempre se puede encontrar una combinación de reglas y parámetros comerciales que se adapta perfectamente a los datos históricos disponibles, lo que resulta en resultados comerciales excepcionales sobre la base de esas pruebas curva. Pero cuando esas normas se ponen a prueba en un mercado en tiempo real, fallan y perder dinero muy rápidamente. La mayoría de las estrategias disponibles comercialmente sufren de este problema. ¿Por qué Debido a que los vendedores ofrecen la estrategia basada en pruebas bonitas en lugar de la robustez de la estrategia. Es mucho más fácil de vender en base a una curva de las acciones agradable que vender basado en el proceso de optimización compleja para aumentar la robustez y reducir el ajuste de curvas. Triste pero cierto. La forma correcta para optimizar Para evitar el ajuste de curvas, uno debe dejar por lo menos 30 de los datos disponibles fuera del proceso de optimización. Por ejemplo, si tiene datos de 2000 a 2012 (12 años), el proceso de optimización sería: Optimizar para el año 2000 8211 2009. Usted va a terminar con los mejores parámetros en este periodo. Seleccionar el mejor conjunto de parámetros. Los criterios para elegir es importante. Por ejemplo, la selección de la mejor AbsoluteProfit / RelativeDrawdown que tiene parámetros robustos suficiente vecino es una buena opción. Pruebe el juego de parámetros en el periodo de la muestra (2010-2012). Si obtiene resultados diferentes en este período hay algo mal en las fases anteriores. Debe volver a la fase de diseño. Una vez que tenga un conjunto de parámetros que funciona correctamente en el periodo de la muestra, se debe ejecutar su estrategia en vivo. Los problemas de optimización tradicional optimización tradicional es buena, pero hay problemas obvios: El conjunto de parámetros elegido es de calidad media. Ya que tiene que sobrevivir a una gran cantidad de las condiciones del mercado (tanto dentro como fuera de la muestra de datos dentro de la muestra) no se adapta realmente a cualquiera, se puede perder tantas oportunidades comerciales. Degradación obliga reoptimizations periódicas. A medida que pasa el tiempo, el parámetro elegido establece degrada. Tendremos más datos y vamos a tener más diferentes condiciones de mercado. La mayor parte de las ganancias podría centrarse en periodos pequeños. Va a encontrar muchas estrategias por ahí CUVE Montado en condiciones recientes del mercado, pero cuando se prueba que en años anteriores fallan. Un cambio dramático y definitivo en un mercado hará que la estrategia de alcanzar el peor de los casos, perder un montón de dinero Hay maneras de resolver la mayor parte de los problemas anteriores de una manera tradicional. Pero el uso de caminar hacia adelante espero que debe ser capaz de superar o reducir el impacto de todos ellos. Análisis caminar hacia adelante con cabina de análisis prospectivo, en vez de hacer una gran optimización en los datos dentro de la muestra y probarla en los datos fuera de la muestra, vamos a hacer una gran cantidad de pequeñas optimizaciones y pruebas en períodos mucho más pequeñas. El tamaño del período de optimización se llama el 8220Optimization Window8221. Según mis pruebas, el tamaño de la ventana de Optimización debe adaptarse a cada mercado ya que se correlaciona directamente con los ciclos del mercado o la 8220speed8221 en el que un determinado los cambios del mercado. Por ejemplo, en la siguiente imagen que estaríamos haciendo un análisis con miras al caminar utilizando un tamaño 8220Optimization Window8221 de 3 meses y después de un período de un mes fuera de la muestra: Paseo el análisis prospectivo de las estrategias de negociación El resultado de un análisis prospectivo completo Walk prueba será la suma de los resultados de todos los ensayos más pequeños: el resultado de un análisis prospectivo test de marcha de una estrategia que es capaz de sobrevivir a un análisis adecuado Delantero Paseo mostrará niveles mucho más altos de la robustez de las estrategias de negociación conjuntos de parámetros de optimización tradicional. La mayoría de los rasgos o características curva ajustada añaden para mejorar los resultados a corto plazo no será capaz de sobrevivir a esta prueba ya que constantemente fallar durante las diferentes fases de prueba. El objetivo de la caminata Análisis Adelante Hay dos objetivos principales para lograr con una caminata Análisis: Delantero de robustez. El principal objetivo de la caminata análisis prospectivo es alcanzar niveles muy elevados de robustez. Por robustez me refiero a conseguir resultados similares en operación en vivo y en pruebas retrospectivas. El aumento de la rentabilidad. Un proceso adecuado Delantero Paseo permitirá que la estrategia para adaptarse a un mercado cambiante que le permite comerciar con más frecuencia y objetivo más pips en condiciones favorables y reducir la frecuencia y objetivos de negociación en condiciones desfavorables. Hay otros beneficios secundarios: Si el inefficience se borra del mercado, una implementación adecuada Delantero Paseo elegirá no comerciar Si entonces los inefficience vuelve al mercado, será poco a poco comienzan a operar de nuevo la vida de la estrategia es mucho más largo. El peor de los casos que nos haría dejar de operar la estrategia sería mucho más difícil de alcanzar.
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