أنظمة التداول: استكشاف الأخطاء وإصلاحها والتحسين.
حتى بعد النجاح في تصميم وبناء نظام تداول عملي، قد يجد المتداول أن نظامه غير كامل. قد تكون هناك بعض المشاكل، مثل الحدث الذي يحافظ على توليد الخسائر. أو ربما القواعد واسعة جدا وتحتاج إلى أن يكون الأمثل. ما هي أسهل طريقة لحل المشكلة؟ ما مدى فعالية التحسين؟ هذا القسم سوف تظهر لك كيفية استكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحسين نظام التداول الخاص بك لتحقيق أقصى قدر من الأرباح وتقليل الخسائر.
استكشاف الأخطاء وإصلاحها هو جانب مهم جدا من تطوير النظام. نظام التداول اللائق سيكون مربحا في معظم ظروف السوق، ولكن إذا كان في بعض الأحيان يجعل خسائر كبيرة، يمكنك العمل على تحديد وحل المشكلة. إليك أربع خطوات سهلة:
نمط الرسم البياني أو سلسلة السعر - ارتفاع في الأسعار. حجم - حجم كبير في البداية وانخفاض حجم بعد ذلك. عرض التسعير / الطلب - يشير الارتفاع في السعر على انخفاض الحجم إلى انتشار كبير. الهامش (إذا ما استخدم). هذه هي بعض المجالات التي يمكن أن تحدث مشاكل، والتي يمكننا أن نرى من خلال تحليل الرسم البياني أدناه. لاحظ ارتفاع السعر على انخفاض حجم السهم الأخضر. لاحظ أيضا حجم كبير (بالقرب من السهم الأزرق) تليها انخفاض حجم بعد ذلك. إذا لم يتبين أن أيا من هذه هي الجاني، وهناك عوامل أخرى يمكن تحليلها، مثل أحجام كتلة وأنماط الرسم البياني المتقدمة.
2. تقييم المشكلة - استخدام المعلومات التي جمعتها لتحديد ما تسبب بالضبط النظام إلى خلل أو لتوليد خسارة. وغالبا ما يتم ذلك باستخدام الحس السليم، أو من خلال تحليل سجلات المعاملات (المقدمة من الوسيط الخاص بك). في ما يلي أمثلة لكيفية أن تكون بعض العوامل الأربعة المذكورة أعلاه هي السبب في حدوث مشكلة محددة:
نمط الرسم البياني أو سلسلة السعر - النظام غير قادر على البيع خلال الانخفاضات الحادة أو الشراء خلال التسلق الحاد. ولعل النظام لم يكن لديه متسع من الوقت لشراء أو بيع.
3. النظر في البدائل - ببساطة حاول بعض الحلول للمشاكل التي حددتها. النظر في البدائل التالية المقابلة للمشاكل المذكورة أعلاه.
نمط الرسم البياني أو سلسلة السعر - بديل واحد هو ببساطة إخبار النظام بالانتظار حتى يستقر السعر قبل الشراء. ويمكن القيام بذلك باستخدام الاختلافات بين الأسعار السابقة والسعر الحالي لإنشاء قاعدة.
4. تنفيذ الحل - وأخيرا، نحن بحاجة إلى تطبيق الحل ونرى كيف يعمل. تداول الورق أو اختباره مرة أخرى قبل التداول المباشر غالبا ما يكون فكرة جيدة بعد تطبيق الحل لأن الحلول في بعض الأحيان لها عواقب غير مقصودة. على سبيل المثال، قد تقيد قواعد إضافية هذه الأيام السفلية، ولكن أيضا تقليل الأرباح الإجمالية (بسبب الفرص الضائعة).
التحسين يعني ببساطة العثور على أفضل مجموعات من المعلمات لسوق معين. هذه العملية يمكن أن تحسن بشكل هامشي النتائج. ومع ذلك، فإنه يحمل أيضا العديد من المخاطر لأن افتراضه الأساسي هو أن الأداء السابق يدل على تحركات الأسعار في المستقبل. ويمكن تحقيق التحسين من خلال تغيير قيم المعلمة التي ترغب في تحسينها ثم إعادة اختبار هذه التغييرات. ضع في اعتبارك أن المعلمات الأخرى يجب أن تظل ثابتة لتأثير التغييرات التي سيتم تحديدها. بمجرد العثور على القيمة التي تعطي أعلى أداء في اختبار الظهر، وتنفيذه في نظام التداول.
التحسين غالبا ما يبالغ في النتائج. وذلك لأن المعلمات محددة جدا وغير عالمية أن أي تغيير في السوق (أي المستقبل) يمكن أن يسبب عدم الاستقرار.
وكقاعدة عامة، ينبغي أن يحدد التحسين فقط الإعدادات العامة للمعلمات بدلا من وضع قواعد محددة - حتى لو كان ناجحا في الاختبار الخلفي والتداول الورقي.
استكشاف الأخطاء وإصلاحها أمر بالغ الأهمية لجعل النظام الخاص بك تعمل بالطريقة التي تريدها. من المهم تحديد أي مشاكل من خلال مراقبة الحالات التي حدثت فيها، ثم تقييم كيف أن بعض الظروف لعدة عوامل - مثل نمط السعر، وحجم، وعرض العطاء / الطلب، والهامش - قد تسببت في المشكلة.
تحسين الاستراتيجية.
اختبار استراتيجية يسمح لك لاختبار وتحسين استراتيجيات التداول (الخبراء المستشارين) قبل استخدامها للتداول الحية. أثناء الاختبار، يتم تشغيل خبير خبير مع المعلمات الأولية مرة واحدة على بيانات التاريخ. أثناء التحسين، يتم تشغيل استراتيجية التداول عدة مرات مع مجموعات مختلفة من المعلمات التي تسمح باختيار أنسب مزيج منها.
اختبار الاستراتيجية هو أداة متعددة العملات لاختبار وتحسين الاستراتيجيات تداول الأدوات المالية متعددة. يقوم المختبر تلقائيا بمعالجة معلومات جميع الرموز المستخدمة في إستراتيجية التداول، لذلك لا تحتاج إلى تحديد قائمة الرموز يدويا للاختبار / التحسين.
اختبار الاستراتيجية متعددة الخيوط، مما يسمح لاستخدام جميع موارد الكمبيوتر المتاحة. يتم إجراء الاختبار والتحسين باستخدام عوامل حوسبة خاصة يتم تثبيتها كخدمات على جهاز الكمبيوتر الخاص بالمستخدم. وكلاء العمل بشكل مستقل والسماح معالجة موازية لتمرير الأمثل.
ويمكن ربط عدد غير محدود من وكلاء البعيد لمختبر الاستراتيجية. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن اختبار استراتيجية الوصول إلى شبكة سحابة MQL5. أنه يجمع الآلاف من وكلاء في جميع أنحاء العالم، وهذه القدرة الحاسوبية متاحة لأي مستخدم من منصة التداول.
بالإضافة إلى اختبار مستشار الخبراء والتحسين، يمكنك استخدام اختبار استراتيجية لاختبار تشغيل المؤشرات المخصصة في وضع البصرية. هذه الميزة تسمح لاختبار بسهولة تشغيل الإصدارات التجريبية من المؤشرات تحميلها من السوق.
كيفية تحسين.
التحسين يعني تشغيلات متعددة من مستشار خبير باستخدام بيانات التاريخ مع مجموعات مختلفة من المعلمات، التي تهدف إلى إيجاد أفضل مزيج لها. أثناء عمليات تشغيل متعددة، يتم اختبار مجموعات مختلفة من معلمات الإدخال لمستشار خبير للعثور على أفضل منها.
مشاهدة الفيديو: كيفية اختبار الخبراء المستشارين والمؤشرات قبل الشراء.
شاهد الفيديو لمعرفة كيفية اختبار روبوت التداول قبل شرائه من السوق. يتم توفير كل منتج في السوق مع نسخة تجريبية مجانية، والتي يمكن اختبارها في اختبار الاستراتيجية. شاهد الفيديو للتفاصيل.
كيفية اختيار الروبوت التداول للاختبار.
انقر على & كوت؛ اختبار ومثل. في قائمة السياق لمستشار خبير في نافذة المستكشف.
بعد ذلك يتم اختيار مستشار الخبراء في اختبار الاستراتيجية.
تمكين الرموز المطلوبة في مراقبة السوق للمستشارين الخبراء متعددة العملات.
مختبر الاستراتيجية يسمح استراتيجيات باكتستينغ التي تتاجر رموز متعددة. وتسمى هذه الروبوتات التجارية تقليديا متعددة المستشارين الخبراء.
يقوم المختبر تلقائيا بتحميل تاريخ الرموز المطلوبة من منصة التداول (وليس من خادم التجارة!) أثناء المكالمة الأولى لبيانات الرمز. يتم تحميل بيانات التاريخ السعر المفقود فقط من خادم التداول.
قبل البدء في تحسين مستشار خبير متعدد العملات، قم بتمكين الرموز المطلوبة للاختبار في مراقبة السوق. في قائمة السياق، انقر على & كوت؛ حرف ومثل. وتمكين الأدوات المطلوبة.
اختيار إعدادات التحسين.
قبل البدء في التحسين، حدد الأداة المالية لاختبار عملية الروبوت التداول على، والفترة والوضع.
الرمز والفترة.
حدد المخطط الرئيسي للاختبار والتحسين. مطلوب اختيار الرمز لتوفير إطلاق الأحداث أونتيك () الواردة في الخبراء المستشارين. أيضا، يؤثر الرمز والفترة المحددة على وظائف خاصة في التعليمات البرمجية "خبير الخبراء" التي تستخدم معلمات المخطط الحالي (على سبيل المثال، الرمز () والفترة ()). وبعبارة أخرى، يجب اختيار المخطط الذي يعلق عليه خبير الخبراء هنا.
حدد فترة الاختبار والتحسين. يمكنك تحديد واحدة من فترات محددة مسبقا أو تعيين الفاصل الزمني المخصص. لتعيين فترة مخصصة، أدخل تواريخ البدء والانتهاء في الحقول المناسبة إلى اليسار.
الميزة المحددة للاختبار هو أنه بالإضافة إلى تحميل بعض البيانات التي سبقت الفترة المحددة (لتشكيل ما لا يقل عن 100 بار). هذا مطلوب لاختبار أكثر دقة والتحسين. على سبيل المثال، إذا اختبرت في إطار زمني لمدة أسبوع، يتم تنزيل عامين إضافيين.
إذا لم تكن هناك بيانات كافية عن التاريخ لتشكيل 100 شريط إضافي (وهو أمر مهم بشكل خاص للأطر الزمنية الشهرية والأسبوعية)، على سبيل المثال، عند تحديد بداية الاختبار بالقرب من بداية بيانات السجل الحالية، فإن تاريخ بدء الاختبار سوف تلقائيا. تتم إضافة رسالة مناسبة إلى مجلة اختبار الاستراتيجية.
هذا الخيار يسمح لك للتحقق من نتائج التحسين من أجل تجنب المناسب لفترات زمنية معينة. أثناء التحسين إلى الأمام، يتم تقسيم الفترة المحددة في حقل التاريخ إلى جزأين وفقا للفترة الزمنية المحددة (نصف أو ثلث أو ربع أو فترة مخصصة عند تحديد تاريخ بدء الاختبار إلى الأمام).
يتم تنفيذ المستشار الأمثل الخبراء باستخدام البيانات من الفترة الأولى. بعد أن يتم اختيار 10٪ (في البحث الكامل) أو 25٪ (في الخوارزمية الجينية) من أفضل أشواط ثم اختبارها على الفترة الآجلة. ويمكن مقارنة نتائج أفضل التحسين على كلا الفترتين على علامات التبويب نتائج التحسين والنتائج المستقبلية.
اختبار استراتيجية يسمح لك لمحاكاة تأخر الشبكة خلال عملية مستشار خبير من أجل جعل الاختبار أقرب إلى الظروف الحقيقية. يتم إدراج تأخير وقت معين بين وضع طلب التجارة وتنفيذها في اختبار الاستراتيجية. من لحظة إرسال طلب حتى تنفيذه، يمكن أن يتغير السعر. هذا يسمح لك لتقييم كيف تؤثر سرعة معالجة التجارة على نتائج التداول.
في حالة وضع التنفيذ الفوري، يمكن للمستخدمين بالإضافة إلى ذلك التحقق من استجابة إي ل ريكوت من خادم التجارة. وإذا تجاوز الفرق بين الأسعار المطلوبة والتنفيذ قيمة الانحراف المحددة في الأمر، تتلقى وحدة التقييم طلب إعادة شراء.
يرجى ملاحظة أن التأخير يعمل فقط على الصفقات التي يقوم بها إي (وضع أوامر، وتغيير مستويات وقف، وما إلى ذلك). على سبيل المثال، إذا كان إي يستخدم أوامر معلقة، يتم تطبيق التأخير فقط لوضع أمر ولكن ليس لتنفيذه (في ظروف حقيقية، يحدث التنفيذ في الملقم دون تأخير الشبكة).
في هذا الوضع، يتم تنفيذ جميع الطلبات بأسعار المطلوبة مع أي إعادة تسعير. يتم استخدام الوضع للتحقق من إي في ظروف "مثالية".
هذا الوضع يسمح اختبار إي في الظروف التي هي قريبة من تلك الحقيقية. وتولد قيمة التأخير على النحو التالي: يتم اختيار رقم من 0 إلى 9 عشوائيا - وهذا هو عدد الثواني للتأخير؛ إذا كان عدد محدد يساوي 9، يتم اختيار رقم آخر من نفس النطاق عشوائيا وإضافة إلى أول واحد.
وهكذا، فإن إمكانية تأخير لمدة 0-8 ثوان هي 90٪، وإمكانية تأخير 9-18 الثاني هو 10٪.
يمكنك تحديد واحد من قيم التأخير المعرفة مسبقا أو تعيين واحد مخصص. منصة يقيس بينغ إلى خادم التجارة ويسمح لك لتعيين تلك القيمة على أنها تأخير في اختبار بحيث كنت قادرا على اختبار الروبوت في الظروف التي هي أقرب إلى تلك الحقيقية ممكن.
وضع وضع علامة القراد.
حدد واحدة من وسائط توليد القراد:
كل القراد هو الأكثر دقة ولكن أيضا أبطأ واسطة. فإنه يحاكي جميع القراد. كل القراد على أساس القراد الحقيقي هو أقرب إلى الظروف الحقيقية ممكن. ويستخدم القراد الحقيقي من الأدوات المالية التي تراكمت من قبل وسيط. لا يتم تنفيذ محاكاة. بيانات القراد لها حجم أكبر. تحميله قد يستغرق وقتا طويلا جدا خلال الاختبار الأول. 1 دقيقة أوهلك - في هذا الوضع يتم محاكاة فقط 4 أسعار (مفتوحة، عالية، منخفضة وإغلاق) من كل شريط دقيقة. أسعار مفتوحة فقط - في هذا الوضع على غرار أسعار أوهلك أيضا، ولكن فقط يتم استخدام سعر مفتوح للاختبار / التحسين. حسابات الرياضيات - في هذا الوضع اختبار لا تحميل بيانات التاريخ والمعلومات عن الرموز، وكذلك لا تولد القراد. يتم استدعاء أونينيت فقط () أونتستر () و أوندينيت (). وبالتالي يمكن استخدام اختبار لمختلف العمليات الحسابية حيث اختيار المعلمات المطلوبة.
لمزيد من المعلومات حول توليد القراد، يرجى قراءة القسم المناسب.
الإيداع الأولي والرافعة المالية.
حدد مبلغ الإيداع الأولي المستخدم للاختبار والتحسين. تعتمد العملة على عملة الإيداع للحساب المتصل حاليا. بعد ذلك حدد الرافعة المالية للاختبار والتحسين.
الاقوي.
حدد وضع التحسين:
خوارزمية كاملة بطيئة - اختبار جميع التركيبات الممكنة من المعلمات المدخلات المحددة. الخوارزمية الجينية سريعة - البحث عن أفضل القيم من المعلمات المدخلات على أساس الخوارزمية الجينية. جميع الرموز المحددة في مراقبة السوق - اختبار نفس مجموعة من معلمات الإدخال مع أدوات التداول المختلفة.
لمزيد من التفاصيل حول الأنواع المتاحة يرجى قراءة القسم المناسب.
لاحظ أن مواصفات الرمز لا يعني أن المختبر سوف تستخدم فقط هذه البيانات التاريخ. يقوم المختبر تلقائيا بتحميل معلومات عن جميع الرموز المستخدمة في خبير الخبراء. قبل الاختبار / التحسين، يتم تلقائيا تنزيل كافة بيانات الأسعار المتاحة للرمز على المخطط الرئيسي من الخادم. قد يستغرق وقتا طويلا جدا إذا كان الاتصال بالإنترنت بطيئا. يتم تحميل جميع البيانات مرة واحدة، يتم تحميل فقط المعلومات المفقودة خلال بدء المقبل. فقط الرموز التي يتم تحديدها حاليا في مراقبة السوق متاحة للاختبار / التحسين. يتم تلقائيا تحميل بيانات الأسعار لجميع الرموز اللازمة من الخادم أثناء الاختبار والتحسين. يبدأ الاختبار وينتهي في 00hr.00m.00s. من التواريخ المحددة. وبالتالي يتم تضمين تاريخ بدء الاختبار / التحسين في فترة الاختبار، في حين لم يتم تضمين تاريخ الانتهاء. ينتهي الاختبار على آخر علامة في التاريخ السابق. كما لا يمكنك تحديد تاريخ الانتهاء، وهو أكبر من التاريخ الحالي. في مثل هذه الحالة، سيتم إجراء الاختبار على أي حال إلى التاريخ الحالي (وليس بما في ذلك).
يتم تمكين التحسين السريع على أساس الخوارزمية الجينية عن طريق اختيار معايير التحسين في الميدان الموجود إلى اليمين. يقوم هذا الحقل بتعيين المعلمة، بناءا على اختيار أكثر الخبراء الاستشاريين نجاحا. كلما كانت قيمة المعامل المحدد أكبر، كلما كانت النتيجة أفضل.
بعد تعيين جميع المعلمات انقر فوق & كوت؛ ابدأ & كوت ؛. هذا إطلاق عملية الاختبار والتحسين.
يتم حفظ إعدادات اختبار استراتيجية كما اختبار / بدء التشغيل. في حالة التوقف الأمثل العادية (عند الضغط على زر إيقاف) يتم حفظ كافة العمليات المحسوبة سابقا. عند استئناف عملية التحسين، تستمر من آخر تشغيل محسوب.
اختيار معلمات الإدخال.
معلمات الإدخال تسمح لك للسيطرة على سلوك مستشار الخبراء، وتكييفه مع ظروف السوق المختلفة وأداة مالية محددة. على سبيل المثال، يمكنك استكشاف أداء إكسيرت أدفيسور مع قيم وقف الخسارة وجني الأرباح المختلفة، وفترات مختلفة من المتوسط المتحرك المستخدم لتحليل السوق وصنع القرار، وما إلى ذلك.
يعمل الاختبار على اختبار قيم مختلفة & # 8203؛ & # 8203؛ ومجموعات من معلمات الإدخال للحصول على أفضل نتيجة.
لتمكين تحسين معلمة، ضع علامة في مربع الاختيار المناسب. التالي تعيين بداية ونهاية مجموعة من القيم، فضلا عن خطوة للاختبار. يمكنك تحديد واحد أو أكثر من المعلمات. يتم عرض إجمالي عدد التركيبات الممكنة أسفل قائمة المعلمات.
مجموعات المعلمات. يمكنك في أي وقت العودة إلى الإعدادات الحالية لبرنامج MQL5 الخاص بك عن طريق توفير مجموعة من المعلمات باستخدام قائمة السياق:
لحفظ المعلمات كملف مجموعة على جهاز الكمبيوتر، انقر على & كوت؛ حفظ & كوت ؛. يمكن نقل هذه الملفات بين المنصات على أجهزة كمبيوتر مختلفة أو إرسالها إلى مستخدمين آخرين. لحفظ المعلمات لاستخدامها في النظام الأساسي الحالي، انقر على & كوت؛ حفظ الإصدار & كوت ؛. وستتوفر هذه الإعدادات المسبقة المحفوظة ثم في & كوت؛ إصدار التحميل & كوت؛ جنوب القائمة. ويمكن تطبيقها في أي وقت عن طريق اختيار نسخة مناسبة من القائمة.
بداية التحسين.
لبدء التحسين، انقر على & كوت؛ ابدأ & كوت؛ على & كوت؛ الإعدادات & كوت؛ التبويب. يتم عرض التقدم الأمثل إلى اليسار.
مكان عرض نتائج التحسين.
يتم عرض النتائج التفصيلية لكل تشغيل تحسين على & كوت؛ التحسين & كوت؛ التبويب. تحتوي علامة التبويب على نتائج الاختبارات العامة، بما في ذلك الربح وعدد الصفقات، فضلا عن العديد من القيم الإحصائية للمساعدة في تقييم أداء الروبوت التداول.
راجع قسم تقرير الاختبار للحصول على التفاصيل.
يمكن تصنيف تقرير التحسين بواسطة أي معلمة بالنقر على رأس العمود. استخدام الفرز للعثور على الجمع الأكثر ربحية من المعلمات وتشغيل اختبار واحد لتقرير مفصل.
يتم عرض القيم التالية لكل تشغيل تحسين:
تمرير - عدد من تشغيل الاختبار. النتيجة - القيمة الناتجة للمعلمة التي هي معيار الأمثل لاختيار أفضل أشواط؛ الربح - الربح / الخسارة المستلمة بعد التشغيل؛ إجمالي الصفقات - إجمالي عدد الصفقات (الصفقات التي أدت إلى تثبيت الربح أو الخسارة) المنفذة في المدى؛ عامل الربح - نسبة إجمالي الربح إلى إجمالي الخسارة في النسب المئوية. قيمة واحدة تعني أن هذه المعلمات متساوية؛ العائد المتوقع - قيمة محسوبة إحصائيا تعكس متوسط الربحية / الخسارة في صفقة واحدة؛ تراجع - التخفيض النسبي لحقوق الملكية، أكبر خسارة في النسب المئوية من القيمة القصوى لحقوق الملكية. يتم أخذ سحب الأصول من قبل مستشار الخبراء أثناء التحسين في الاعتبار أثناء حساب السحب؛ عامل الانتعاش - هذه المعلمة يعرض مستوى المخاطر للاستراتيجية (الأموال التي تتعرض للخطر للحصول على الربح التي تم الحصول عليها). يتم احتسابها على أنها نسبة الربح المكتسب إلى الحد الأقصى للسحب؛ شارب نسبة - هذه المعلمة تبين كفاءة الاستراتيجية والموثوقية. وهو يعكس نسبة متوسط الربح الحسابي لوقت الاحتفاظ بالمركز إلى الانحراف المعياري عنه. بالإضافة إلى ذلك، تشمل هذه القيمة معدل الخالية من المخاطر وهو الفائدة على مبلغ معين من الودائع المصرفية. المدخلات المحسنة - بالإضافة إلى القيم الإحصائية المشتركة، قيم معلمات الإدخال المحددة لهذا المدى مبينة هنا.
باستخدام أوامر قائمة السياق يمكنك إظهار / إخفاء بعض الأعمدة المذكورة أعلاه. للراحة، تحقق من & كوت؛ التبديل إلى نتائج التحسين & كوت؛ الخيار: بعد اكتمال عملية التحسين، سيتحول اختبار الاستراتيجية تلقائيا إلى علامة التبويب النتائج. يتوفر الأمر نفسه في قائمة السياق من علامة التبويب "دفتر اليومية".
إذا كان التحسين يتضمن اختبارا إلى الأمام، فإن علامة التبويب هذه تحتوي أيضا على القيم المقابلة لمعلمة التحسين (معيار التحسين) للاختبارين الأمامي والخلفي. يمكنك التبديل بين نتائج الاختبار الخلفي والخلفي باستخدام قائمة السياق. انقر نقرا مزدوجا على واحدة من نتائج التحسين يبدأ خبير مستشار اختبار مع المعلمات من هذا المدى (شريطة أن الأمثل قد انتهت). خلال التحسين الجيني واحد من اختبار يعمل (عضو السكان) يمكن أن يكون لها نفس المعلمات (الجينات) كما تشغيل الاختبار السابق. في هذه الحالة، لا يتم عرض هذا التشغيل على علامة التبويب النتائج، لأنه يحتوي على نفس نتيجة الاختبار. ومع ذلك، يعرض الرسم البياني الأمثل كل اختبار يعمل لتصور عملية البحث عن أفضل نتيجة. إذا كان خط تشغيل التحسين لديه الخلفية الحمراء، فهذا يعني أن حدث خطأ أثناء تشغيل "خبير استشاري". تتم إضافة رسالة مناسبة أيضا إلى سجل المختبر (& كوت؛ اختبارها مع خطأ & كوت؛).
تحليل نتائج التحسين في برامج الجهات الخارجية.
لتحليل النتائج في برامج الجهات الخارجية، على سبيل المثال، أوفيس إكسيل، يمكن حفظ تقرير التحسين كملف من خلال & كوت؛ تصدير إلى شمل & كوت؛ قيادة قائمة السياق.
يتم حفظ القيم العددية لجميع المعلمات والخصائص التي تم الحصول عليها أثناء التحسين كملف شمل في platform_data_folder / تيستر / كاش /. يتم تسمية الملف وفقا للقاعدة التالية: ExpertName. Symbol. Period. GenerationMode. xml، هنا:
إكسيرتنام - اسم مستشار الخبراء الأمثل. الرمز - أداة مالية؛ الفترة - الإطار الزمني (M1، H1.)؛ جينيراتيونمود - وضع إنشاء العلامة (0 - & كوت؛ كل علامة & كوت ؛، 1 - & كوت؛ دقيقة واحدة أوهلك & كوت ؛، 2 - & كوت؛ أسعار مفتوحة فقط & كوت؛).
خلال التحسين الجيني، يتم حفظ النتائج الوسيطة في ذاكرة التخزين المؤقت بعد حساب كل جيل (في ملف platform_data_folder / اختبار / ذاكرة التخزين المؤقت / *. وبالتالي فإن عملية التحسين يمكن انقطاع في أي وقت. حتى إذا تم تعطيل عملية التحسين الجيني نتيجة لعامل خارجي (على سبيل المثال، أسود خارج)، وسوف يستمر الأمثل تلقائيا من الجيل المحسوب الماضي بمجرد إعادة تشغيله. يتم تخزين ذاكرة التخزين المؤقت الأمثل الوراثية حتى يتم تغيير إعدادات التحسين أو الانتهاء من عملية التحسين. في حالة التوقف الأمثل العادية (عند الضغط على زر إيقاف) يتم حفظ كافة العمليات المحسوبة سابقا. عند استئناف عملية التحسين، تستمر من آخر تشغيل محسوب.
تصور نتائج التحسين.
يوفر اختبار الاستراتيجية في منصة التداول نظام التصور قوية لتقديم نتائج التحسين. افتح & كوت؛ الرسم البياني للتحسين & كوت ؛. تحتوي علامة التبويب على عدة أنواع من المخططات، يمكنك التبديل بينها باستخدام قائمة السياق.
خط صفر (طائرة)
جميع أنواع الرسوم البيانية، باستثناء شقة لها خط صفر (أو جزء إذا كان مخططا ثلاثي الأبعاد). إذا تم استخدام قيمة الرصيد كمعيار التحسين، فإن هذا الخط عادة ما يعني الإيداع الأولي، مما يسمح بفصل بصريا بين الفقدان والبطاقات المربحة. في جميع الحالات الأخرى يتم رسم هذا الخط على القيمة الصفرية لمعيار التحسين.
الرسم البياني للنتائج والخط البياني البياني (1D)
يتم فتح رسم بياني مع نتائج التحسين افتراضيا. يتم عرض كل تمرير مستشار خبير مع بعض معلمات الإدخال كنقطة على الرسم البياني. يظهر عدد تمرير على المحور الأفقي، يتم عرض قيمة المعلمة التي هي معيار التحسين على المحور الرأسي.
ويبين المخطط الخطي (1D) تباين المعلمة المحدد كمعيار التحسين (المحور الرأسي) اعتمادا على أحد معلمات التحسين المحددة للمحور الأفقي. لتحديد معلمة للمحور الأفقي، استخدم & كوت؛ محور X & كوت؛ الأمر في قائمة السياق.
الرسم البياني المسطح (2D) وثلاثي الأبعاد الرسم البياني (3D)
في وضع الرسم البياني ثنائي الأبعاد، وتظهر الاختلافات المعلمات المحددة المستخدمة للتحسين على كلا المحاور. يتم عرض تغيير معيار التحسين باستخدام تدرج اللون. كلما كان اللون أكثر عمقا كلما ارتفعت قيمة معيار التحسين.
في وضع التصور ثلاثي الأبعاد، يتم عرض تغييرات المعلمات المحددة المستخدمة للتحسين على المحورين X و Y. يتم عرض تغيير معيار التحسين على المحور Z الرأسي واستخدام التدرج اللوني.
لتحديد معلمات للمحورين الأفقي والرأسي، استخدم الأوامر & كوت؛ محور X & كوت؛ و & كوت؛ محور Y & كوت؛ في قائمة السياق.
إدارة الرسم البياني 3D باستخدام الماوس.
لنقل مخطط، قم بالاستيلاء على الجزء المركزي باستخدام زر الماوس الأيسر وحرك المؤشر. لتدوير مخطط حول محوره الرأسي، اسحبه خارج المركز وحرك المؤشر. لتدوير مخطط حول محوره الأفقي، قم بتدوير عجلة الماوس باستمرار أسفل & كوت؛ كترل & كوت؛ مفتاح. لتكبير / تصغير مخطط، اضغط على & كوت؛ كترل & كوت؛ وتحريك مؤشر الماوس رأسيا في الجزء الأوسط من المخطط الضغط باستمرار على زر الماوس الأيسر. لنقل مستوى الصفر، اضغط على & كوت؛ كترل & كوت؛ وتحريك مؤشر الماوس رأسيا خارج الجزء المركزي من المخطط الضغط باستمرار على زر الماوس الأيسر. للعودة إلى الموضع المبدئي للمخطط، انقر نقرا مزدوجا في الجزء المركزي.
إدارة الرسم البياني 3D باستخدام لوحة المفاتيح.
إظهار / إخفاء الشبكة.
التبديل بين ملء الصلبة وملء مع خطوط.
تتحرك الكاميرا لأعلى (يتحرك المخطط لأسفل).
تتحرك الكاميرا لأسفل (يتحرك المخطط لأعلى).
تتحرك الكاميرا إلى اليمين (يتحرك المخطط إلى اليسار).
تتحرك الكاميرا إلى اليسار (يتحرك المخطط إلى اليمين).
الكاميرا تتحرك أقرب (التكبير في الرسم البياني).
الكاميرا تتحرك بعيدا (تصغير الرسم البياني).
أدر الرسم البياني لأسفل حول المحور الأفقي.
أدر الرسم البياني لأعلى حول المحور الأفقي.
أدر الرسم البياني حول المحور الرأسي عكس اتجاه عقارب الساعة.
أدر الرسم البياني حول المحور الرأسي في اتجاه عقارب الساعة.
تتحرك الطائرة الصفر صعودا من قبل واحد.
نقل الطائرة الصفر نزولا واحدا.
تتحرك الصفر الطائرة صعودا من قبل 10 وحدة.
تحريك الطائرة الصفر نزولا بمقدار 10 وحدات.
نقل الطائرة الصفر إلى القيمة القصوى للرسم البياني.
تحريك الطائرة الصفر إلى القيمة الدنيا للرسم البياني.
زيادة شفافية الطائرة الصفر.
الحد من شفافية الطائرة الصفر.
تعيين أقصى قدر من الشفافية من الطائرة الصفر (يختفي).
وضع الحد الأدنى من الشفافية من مستوى الصفر (يصبح غير نافذ).
إعادة التعيين إلى إعدادات الرسم البياني الافتراضية.
ومثل (5)؛ ومثل. مفتاح على لوحة الأسطوانات.
اختبار روبوت التداول على فترة غير محسنة إلى الأمام.
الاختبار الأمامي هو المدى المتكرر لأفضل نتائج التحسين خلال فترة زمنية مختلفة. هذه الميزة تسمح لك لتجنب المعلمات المناسب في مناطق معينة من البيانات التاريخية.
لبدء الاختبار الأمامي، في الحقل إعادة التوجيه من علامة التبويب الإعدادات، حدد الجزء من الفترة الإجمالية لذلك:
لا - لا يتم استخدام الاختبار الأمامي؛ 1/2 - نصف الفترة المحددة يستخدم للاختبار الأمامي؛ 1/3 - يستخدم ثلث الفترة المحددة للاختبار الأمامي؛ 1/4 - يستخدم ربع الفترة المحددة للاختبار الأمامي؛ مخصص - حدد يوم بدء الاختبار إلى الأمام يدويا.
أما الجزء الثاني (الأخير) من الفترة الإجمالية فيتم أخذه دائما للاختبار الآجل. يتم عرض تاريخ بدء الاختبار الأمامي كخط عمودي على الرسم البياني للتحسين.
يتم فصل الجزء المحدد عن الفترة المحددة في & كوت؛ ديت & كوت؛ حقل. الجزء الأول هو فترة اختبار الظهر، والثاني هو فترة الاختبار إلى الأمام.
يتم إجراء التحسين الكامل (بطيء أو سريع) من مستشار الخبراء على فترة الاختبار الخلفي. بعد أن يتم اختيار 10٪ (في البحث الكامل) أو 25٪ (في الخوارزمية الجينية) من أفضل أشواط ثم اختبارها على الفترة الآجلة.
وهناك حد أدنى لعدد مرات النجاح في الاختبار الأمامي. إذا كان عدد من أفضل أشواط أقل من 256، وتستخدم أفضل أفضل تشغيل للاختبار إلى الأمام حتى يصل عددهم 256. إذا كان عدد من جميع أشواط أقل من 256، كل منهم المشاركة في الاختبار إلى الأمام.
يمكن مقارنة نتائج الاختبار الخلفي والخلفي على & كوت؛ نتائج التحسين & كوت؛ (حدد & كوت؛ نتائج الاختبار الأمامي & كوت؛ في قائمة السياق) و & كوت؛ إعادة توجيه النتائج & كوت؛ علامات التبويب. كلما كانت النتائج أفضل، كلما كان من المرجح أن المستشار الخبير سيظهر نتائج جيدة في التداول الحقيقي.
يتوفر التصور لنتائج التحسين في الفترة الآجلة على & كوت؛ الرسم البياني الأمثل للأمام & كوت؛ التبويب. لمقارنة هذه النتائج مع باكتست، التبديل بينها باستخدام قائمة السياق.
اختبار مؤشرات الترابط باستخدام الوكلاء.
يستخدم اختبار استراتيجية مؤشرات الترابط كل موارد الكمبيوتر المتاحة. يتم إجراء الاختبار والتحسين باستخدام عوامل حوسبة خاصة يتم تثبيتها كخدمات على جهاز الكمبيوتر الخاص بالمستخدم. وكلاء تعمل بشكل مستقل وحساب يمر التحسين بالتوازي.
ثلاثة أنواع من العوامل المتاحة: المحلية، النائية والسحابة (MQL5 الشبكة السحابية). يتم تثبيت وكلاء محليين تلقائيا عند تثبيت منصة التداول. عددهم يساوي عدد النوى المنطقية للكمبيوتر.
افتح & كوت؛ وكلاء & كوت؛ في اختبار الاستراتيجية واختر نوع الوكلاء الذي تريد استخدامه للتحسين.
نصائح وميزات:
للحفاظ على بطارية الكمبيوتر المحمول، يمكنك تعطيل وكلاء محليين واستخدام فقط النائية والسحابة منها. إذا لم يتم الانتهاء من اختبار / التحسين يدويا (لا عن طريق الضغط على زر التوقف في علامة التبويب إعدادات ولا عن طريق إغلاق منصة التداول)، وعمليات تفريغ وكلاء المحلية لا يتم تفريغها من ذاكرة الكمبيوتر لمدة 5 دقائق. تسمح هذه الميزة بتجنب التأخيرات المرتبطة بإعداد تاريخ السعر وبدء عمليات الوكيل عند إعادة الاختبار / إعادة تحسين نفس المستشار الخبير بنفس الرمز والإطار الزمني والفترة الزمنية. يتم تثبيت الوكلاء المحليين فقط مع تثبيت المنصة. أنها تستخدم فقط في اختبار استراتيجية من منصة المحلية. وكلاء البعيد التي يمكن أيضا أن تكون متصلا شبكة سحابة MQL5 العالمية يمكن تركيبها يدويا فقط.
كيفية تسريع الأمثل باستخدام مزرعة محلية من وكلاء.
يمكنك شراء معالج مع المزيد من النوى، لكنه لا يسمح لمضاعفة عدد المهام المتزامنة. يمكنك إنشاء المزرعة الخاصة بك من وكلاء المعالجة في الشبكة المحلية.
كيفية إنشاء مزرعة من وكلاء.
تثبيت وكلاء على كل جهاز كمبيوتر من الشبكة المحلية. إذا تم تثبيت المنصة على جهاز كمبيوتر، افتح مدير وكلاء الاختبار باستخدام & كوت؛ أدوات & كوت؛ قائمة طعام.
وإلا، تحميل تطبيق منفصل لإدارة وكلاء ميتاتريدر 5 استراتيجية اختبار وكيل وتذهب من خلال عملية التثبيت بسيطة.
في علامة التبويب الخدمات للمدير:
حدد عدد الوكلاء المراد تثبيتها. يتم تثبيتها على أساس عدد من النوى المنطقية. أدخل كلمة المرور للاتصال بالوكيل. حدد نطاقا من المنافذ للاتصال. انقر على إضافة.
بعد التثبيت، تتوفر الوكلاء للاستخدام من أجهزة الكمبيوتر الأخرى على الشبكة المحلية.
يمكن استخدام وكلاء البعيد فقط في أنظمة 64 بت.
لحفظ حركة المرور ومساحة القرص، وكذلك لأسباب تتعلق بالأمان:
لا تتم إضافة رسائل المستشارين الخبراء (وظيفة الطباعة)) والرسائل المتعلقة بالعمليات التجارية إلى اليومية؛ يحظر الاتصال دل على وكلاء عن بعد.
كيفية ربط وكلاء.
افتح اختبار الاستراتيجية. في علامة التبويب & كوت؛ وكلاء & كوت ؛، حدد & كوت؛ شبكة الشبكة المحلية & كوت؛ وانقر على & كوت؛ إضافة & كوت؛ في قائمة السياق.
الطريقة الأسهل والأسرع هي فحص الشبكة المحلية تلقائيا لمجموعة من عناوين إب والموانئ. حددها وأدخل كلمة مرور اتصال الوكيل التي تم تحديدها أثناء التثبيت.
انقر على & كوت؛ إنهاء & كوت؛ وجميع وكلاء وجدت تصبح متاحة للاختبار.
خيارات أخرى لإضافة وكلاء:
إضافة وكلاء (عن طريق عنوان إب أو اسم المجال) - تحديد عنوان إب أو اسم المجال من الملقم حيث يتم تثبيت وكلاء، فضلا عن مجموعة من المنافذ وكلمة المرور للاتصال وكلاء. استيراد من ملف *.mt5 - حدد هذا الخيار، ثم انقر على & كوت؛ التالي & كوت؛ وحدد الملف *.mt5 الذي تريد استيراد وكلاء منه.
وكلاء مثبتة على الكمبيوتر باستخدام ميتاتستر 5 وكلاء مدير، يمكن توصيلها عن بعد على نفس الكمبيوتر. إذا كانت النوى المعالج لديها قوة حسابية إضافية خلال الحسابات، فإنها يمكن أن تأخذ حمولة أعلى لاستخدام كل القدرة الحاسوبية.
كيفية تغيير إعدادات الوكيل.
لتغيير الإعدادات، انقر على الزر & كوت؛ تحرير ومثل. الأمر في قائمة السياق الخاصة به.
تتوفر الحقول التالية في نافذة الإعدادات:
الاسم - اسم الوكيل. عنوان - عنوان إب والمنفذ لربط وكيل، مفصولة القولون؛ كلمة السر - كلمة السر للاتصال. تمكين - يسمح هذا الخيار لتمكين أو تعطيل استخدام الوكيل أثناء الاختبار والتحسين.
In settings of local agents only the option of enabling/disabling them is available.
Import and Export of Settings of Remote Agents.
To make setting up of remote agents easier, the platform provides a feature for importing and exporting their settings. The files of settings have the *.mt5 extension. The import and export commands are located in the context menu of the "Agents" tab.
Files of settings have the following format: Name;Address:port;Password;Description;Enable.
Name — the name of the agent; Address:port — IP address and port for connecting to an agent, separated by a colon; Password — password for connection; Description — description of the hardware the agent is running on; Enable — agent operation mode: 1 — the agent is enabled, 0 — the agent is disabled.
Settings of different agents are separated from each other with line breaks.
How to Speed Up Optimization Using the MQL5 Cloud Network.
The MQL5 Cloud Network allows you to quickly optimize your Expert Advisors using the power of thousands of computers. The network combines remote agents and distributes optimization tasks among them. The Strategy Tester connects to the cloud network through multiple access points, which are distributed on a territorial basis (e. g., MQL5 Cloud Europe).
Features of the MQL5 Cloud Network.
The entire power of the MQL5 Cloud Network is used only for Complete slow optimization. During genetic optimization, only agents of one access point are used. It is connected with the specific features of the genetic algorithm. The genetic optimization mode is automatically enabled when the total number of optimization steps exceeds 100 million. MQL5 Cloud Network can be used in 64 bit systems only. In addition to using the MQL5 Cloud Network, you can provide your CPU computing power in the network. To install the remote agents and include them into the network, use a special utility MetaTester. Read more about the MQL5 Cloud Network on the official site.
Payments for the Use of the MQL5 Cloud Network.
Using agents of the MQL5 Cloud Network is paid. The formula for calculating the cost is described in a separate section. The current MQL5munity account balance is displayed above the list of cloud agents. To use MQL5 Cloud Network a user needs to have at least 1 US dollar on the MQL5munity account. Tasks are passed in packages to several access points simultaneously, and the user must be able to pay for completion of that tasks. The Network is not able to calculate the exact cost as the time and resources required for calculations cannot be estimated precisely before the start of calculations.
Enabling MQL5 Cloud Network.
To use the network agents, enable them using command " Enable" in the context menu. Since the MQL5 Cloud Network is a paid service, a user must have an account at the MQL5munity website, through which all the accounting operations are performed. Account details are specified on the MQL5munity tab of the platform settings.
If you do not specify the details of your MQL5munity account before enabling the MQL5 Cloud Network agents, you will be offered to do this.
If you have not registered on the website, use the new account creation link.
Starting Calculations Using the MQL5 Cloud Network.
Like with a conventional optimization, you need to set all the testing options and Expert Advisor input parameters. On the Agents tab, you can monitor how the Strategy Tester distributes tasks to available agents. The number of available and currently used agents is displayed for each access point.
Traders may need to run hundreds of thousands of optimization passes in a reasonable time. With the multi-threaded Strategy Tester and the MQL5 Cloud Network, in one hour you can complete the calculations that would require a few days without the network. The computing power of thousands of cores is available straight on the trading platform.
FOREX Trading Strategy Optimization.
Svitlana Galeshchuk Email author Sumitra Mukherjee.
Developing robust trading rules for forex trading remains a significant challenge for both academics and practitioners. We employ a genetic algorithm to evolve a diverse set of profitable trading rules based on weighted moving average method. We use the daily closing rates between four pairs of currencies – EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY, USD/CHF – to develop and evaluate our method. Results are presented for all four currency pairs over the 16 years from 2000 to 2018. Developed approach yields acceptably high returns on out-of-sample data. The rules obtained using our genetic algorithm result in significantly higher returns than those produced by rules identified through exhaustive search.
المراجع.
معلومات حقوق التأليف والنشر.
المؤلفين والانتماءات.
Svitlana Galeshchuk 1 2 Email author Sumitra Mukherjee 3 1. Faculty of Accounting and Audit Ternopil National Economic University Ternopil Ukraine 2. Laboratoire d’Informatique de Grenoble Université Grenoble Alpes Grenoble France 3. College of Engineering and Computing Nova Southeastern University Fort Lauderdale USA.
حول هذه الورقة.
توصيات شخصية.
Cite paper.
المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.
.BIB بيبتكس جابريف منديلي.
مشاركة الورقة.
تحميل فوري للقراءة على جميع الأجهزة التي تملكها إلى الأبد ضريبة المبيعات المحلية وشملت إذا كان ذلك ساريا.
Cite paper.
المراجع المرجعية ريس ريفوركس زوتيرو.
.BIB بيبتكس جابريف منديلي.
مشاركة الورقة.
أكثر من 10 مليون وثيقة علمية في متناول يدك.
تبديل الطبعة.
&نسخ؛ 2017 سبرينجر الدولية للنشر أغ. جزء من الطبيعة سبرينجر.
Advanced Guide To MetaTrader 4 - Strategy Testing And Optimization.
In the Main Menu > View > Strategy Tester ; أو.
Press the Strategy Tester button in the Standard Toolbar; أو.
Press CTRL + R on the computer keyboard. Any of these actions will open the Tester window at the bottom of the MT4 screen, as shown in Figure 21.
Results - the results of the trade operations performed on historical data by the Expert.
Graph - a graphical display of the results.
Journal - a log where all actions and internal messages of the Expert are recorded.
Optimization Results - data regarding every optimization pass, including inputs, profitability and drawdowns.
Optimization Graph - the results of the optimization shown in graph form. Setting up Testing Parameters.
Expert Advisor - Only compiled Expert Advisors will be available for testing, and these will appear in the drop-down menu next to "Expert Advisor."
Expert Properties - Once the Expert has been selected, click on the "Expert properties" button to select parameters for each of the three tabs: Testing, Inputs, and Optimization.
Symbol and Period - The symbol is defined in the Symbol field; the timeframe is specified in the "Period" field. If there is no historical data saved for the symbol or period, the Tester will automatically download the last 512 historical bars.
Model - One of three methods of historical data modeling can be chosen for testing: o Open prices only - the fastest method suitable for Expert Advisors that control bar opening.
Use Date - The historical price data on which the test will be applied; complete the From and To fields to identify a range.
Optimization - Check to enable the Expert parameters optimization mode; if it is disabled, the Expert will be tested but not optimized when the "Start" button is pressed.
Open Chart - Opens a new price chart with the symbol selected for testing. The chart will show trade entries and exits, and can be opened only after the Expert has been tested.
Modify Expert - Click this to open the MetaEditor and make changes to the code, if desired.
Start - Press the "Start" button to being testing or optimization. A progress bar will appear at the bottom of the Tester window, as shown in Figure 22.
Inputs - inputs are variables that affect the Expert's operation. Check to include inputs in the optimization; leave unchecked to disregard during optimization. If checked, double-click in each field to specify the values for Start (initial value), Step (change interval) and Stop (final value).
Optimization - the tab allows traders to apply limitations during optimization. If any of the conditions is met during a separate pass of the optimization process, the optimization will be interrupted. Check to enable a limit condition, such as Profit Maximum and Consecutive Loss.
Pass - pass number.
Profit - net profit (gross profit minus gross loss).
Total Trades - total number of trades generated.
Profit Factor - ratio between the total profit and total loss. Values less than one indicate a losing system.
Expected Payoff - mathematical expectation of winning.
Drawdown $ - maximum drawdown in relation to the initial deposit.
Drawdown % - maximum drawdown in terms of percentage.
Trading Strategy Optimization.
A trading strategy is created by taking trading concepts, ideas and observations about historical market behavior and implementing them into a trading system. Whenever you find an optimal solution for doing anything in everyday life, you are actually performing implicit optimization. Therefore, people often use trading system optimization when creating trading strategies as well. للحصول على معلومات تقنية حول هذه الميزة انظر إلى صفحة ويكي ذات الصلة.
كيف يعمل؟
The aim of any optimization is to adjust one’s trading system in an attempt to make it more effective. Strategy optimization is searching for optimum parameters for predefined criteria. By testing a range of strategy input values, optimization selects values that correspond to optimal strategy performance based on historical data. As a result, a trader gets many possible input combinations to find ones that result in the best performance.
Extensive choices.
MultiCharts offers exhaustive and genetic optimization, as well as walk-forward testing. Each optimization type offers its own advantages and disadvantages, and each is great for accomplishing certain tasks. You can use them separately, or you can combine them to get a complete look at strategy performance. Walk-forward testing combines optimization and backtesting. During the process, optimal inputs are tested against real market conditions to see how they would perform.
Speed up optimization.
MultiCharts uses multi-threading, which is a technology for distributing optimization cycles across all available CPUs. If you have multiple cores then all of them will be used as instances of your optimization running simultaneously. Data is loaded separately into each core at the same time for fast optimization, essentially creating a virtual chart. The 64-bit version of MultiCharts can easily handle huge volumes of data required for this operation, resulting in you using your time more efficiently and effectively during optimizations.
Optimization Report.
This report shows the optimization results, columns represent 18 strategy performance fields as well as all the inputs which were optimized during the current run. Each row represents a set of test results for a given inputs combination. You can filter the outputs by one or more criteria. For example, to find a strategy with the maximum net profit and minimum max drawdown—first sort by net profit in ascending order and then by drawdown in descending order.
Choose between Exhaustive Search and Genetic Algorithm.
Each optimization type has its benefits and drawbacks. You must choose the right tool to get the job done, and find the result you need. If you are testing many possibilities, exhaustive optimization takes a very long time — even with multi-threading. The advantage of exhaustive optimization is that it is guaranteed to find the absolute optimal inputs in the testing range. Therefore, it should be used where the number of possibilities is relatively small, or where you must find the absolute best solution. Another nuance is that the absolute best inputs might actually be an outlier, which does not result in good performance on a consistent basis. Genetic optimization addresses this issue because it performs strategy optimization differently.
Exhaustive (Brute-Force) Optimization.
Strategy optimization is done to find good parameters, and eliminate bad ones. Exhaustive optimization systematically goes through all potential combinations as it searches for the solution with the highest results for the criteria you choose. You can find inputs that maximize net income, minimize drawdown, or result in fewest trades. The amount of time the exhaustive optimization feature needs to find the solution relates directly to the number of possible combinations it needs to test — the more combinations you have, the longer it will take. If only a few parameters are tested for a short range, this method is definitely optimal for finding the best inputs.
Genetic Optimization.
Genetic Algorithms optimization evaluates only more promising combinations, finding near-optimum solutions in a fraction of time that would be required by the brute-force approach, making Genetic Algorithms optimization powerful enough to analyze strategies with hundreds of parameters. Genetic Optimizer settings add flexibility to this technique. The algorithm starts by testing a number of random combinations, select the most potential ones and then combine and modify them further to finally arrive at the best input settings. Instead of mechanically checking every conservable combination, genetic algorithms quickly narrow down the number of potential winners by finding and focusing on the areas that are most profitable and most stable. Thus, genetic algorithms avoid superfluous calculations in the lowest net profit potential zones.
Custom Fitness Function Optimization.
With this feature you can optimize your strategy using several conditions, as opposed to just one. For example, you can find a strategy that combines the greatest profit, lowest drawdown, and the highest percentage of profitable trades. You can use custom fitness function optimization in regular and portfolio backtesting—as well as with genetic and exhaustive trading system optimization. PowerLanguage has a keyword called SetCustomFitnessValue. This word can be used with other keywords, such as GrossProfit and TotalTrades, to create a custom equation for which your strategy will be optimized. You can also create a similar equation in Java script, if you are more familiar with that language. More specific information is found on the related Wiki page.
3D optimization graphs.
3D optimization graphs give visual representations of how the strategy parameters affect trading performance. The 3D graph reveals most robust parameter zones, and is a great tool for avoiding over-optimization, which also known as curve-fitting. A strategy that has abrupt performance breakdowns with only small parameter changes cannot be considered robust. You can superimpose results of different optimizations onto each other to compare results, and see if the optimal inputs you found are confirmed by other tests. You can use superimposition to compare genetic and exhaustive optimization results, and you can evaluate how robust your findings are. 3D surfaces can be drawn by any criteria available in the optimization report, for example, net profit, percent profitable and max drawdown. Relevant input and output values are displayed when the mouse cursor hovers over a particular point on the graph’s surface.
وقد توقفت أونداتا وجميع منتجات مسفكس. تجدون مكفكس استبدال هنا. بيتكوين إلى الدولار الرسوم البيانية على ترادينغفيو.
