Программирование - это просто
Advertisement
Главная arrow Уроки C# arrow Генетический алгоритм (экспериментальный проект) arrow Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4".
31.10.2024 г.
Главное меню
Главная
Интернет магазин
Программные продукты
Биржевые роботы
Искусственный интеллект
Математика и информатика
1С:Предприятие
Уроки C#
Уроки Delphi
Уроки программирования
Web-программирование
Дизайн и графика
Компьютер для блондинок
Исходники
Статьи
Платный раздел
Рассказы про компьютеры
Хитрости и секреты
Системный подход
Размышления
Наука для чайников
Друзья сайта
Excel-это не сложно
Все о финансах
.
Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4". Печать E-mail
Автор megabax   
10.03.2012 г.
New Page 1

Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4".

На прошлом шаге я нашел, из за чего "скачет" доходность при незначительном изменении параметров. Напомню, что все это из за того, что сигналами (формальные) являться не полноценные шипы:

Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4".

Для устранения этой ошибки я ввел дополнительный фильтр (условие, что индикатор уровня должен быть строго горизонтальным):

int filter(int ADir)

{

   if(ADir==1&&support==supportLast) return (1);

   if(ADir==-1&&resist==resistLast) return (1);

   return (0);

}

Теперь результаты тестирования.

Тестирую период с 05.12.2011 по 05.01.2012, 5 мин, EURUSD, значения параметров

Параметр Значение
m 17
Take profit 4000, без оптимизации
Stop loss 360
Level 110

значение n от 220 до 280, график зависимости прибыли от n:

Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4".

сравним с предыдущим графиком из шага 25:

Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4".

Как видим, переходы стали более плавными, да и диапазон колебаний прибыли сузился. Поскольку на прошлом шаге я не проверял остальные параметры из за того что сразу нашел тот на котором "скачет" прибыль), то думаю, сейчас не мешало бы проверить точно так же и остальные. И так тестирую на разных параметрах m для такого вот набора других параметров:

Параметр Значение
n 245
Take profit 4000, без оптимизации
Stop loss 360
Level 110

Вот какая зависимость получается: при m=3...30

Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4".

Как видим, тоже есть резкие переходы, не в такой степени, как было для n на прошлом шаге.

Теперь посмотрим зависимость прибыли от стоп лосса. Тестируем вот на таких параметрах:

Параметр Значение
n 245
m 17
Take profit 4000, без оптимизации
Level 110

На прошло этапе мы оптимизировали стоп лосс с шагом 10, поэтому зависимость тоже рассмотрим с этим шагом, возьмем значения от 100 до 400:

Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4".

Для шага 10 мы наблюдаем резкие переходы, но резкие в пределах разумного. Думаю, имеет смысл рассмотреть один из резких переходов в более мелком масштабе, для стоп лосса от 220 до 230 пунктов:

Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4".

Что же мы видим? Резкий скачок. Резкий, конечно, в пределах разумного, тем более, что для при изменении стоп лоссов резкие скачки закономерны, так как при каком то значении стоп лосса один или более стопов уже не срабатывают или наоборот начинают срабатывать.

И теперь последний параметр, Level. Тестируем на таких же остальных параметрах:

Параметр Значение
n 245
m 17
Take profit 4000, без оптимизации
StopLoss 360

Level=10...300 с шагом 10:

Генетический алгоритм. Шаг 26. Стратегия "Шип-4".

Как видим, резкие переходы тоже есть, но тоже в пределах разумного. И это тоже закономерно (от 0 до 30 был переход за 2 шага), так же как и для стоп лоссов.

Думаю, теперь можно попробовать протестировать переоптимизацию этой  стратегии (Шип-4). Но это уже следующий шаг.

Все статьи по данной теме.

Последнее обновление ( 10.03.2012 г. )
 
« След.   Пред. »
 
© 2024 Программирование - это просто
Joomla! - свободное программное обеспечение, распространяемое по лицензии GNU/GPL.
Русская локализация © 2005-2008 Joom.Ru - Русский Дом Joomla!
Design by Mamboteam.com | Powered by Mambobanner.de
Я принимаю Яндекс.Деньги