+
استراتيجية بناء عملية (E-مصغرة S & P 500 الآجلة) بناء استراتيجية emini مربحة للES / TF / EMD مارك Fric في هذه المقالة سوف أشرح خطوة بخطوة العملية الكاملة لبناء استراتيجية قوية مربحة للES (E مصغرة S & P 500 الآجلة)، بما في ذلك خطوات متعددة من الاختبارات متانة مختلفة. هذا هو الاختلاف من مقالتي القديمة حول عملية بناء استراتيجية فوركس. عند استخدام آلة تقنيات التعلم مثل البرمجة الجينية فمن السهل ريلتيفيلي للحصول على الاستراتيجيات مع لطيفة تبحث منحنى الإنصاف. الخطر يكمن في منحنى المناسب، وبالتالي فإن أهم جزء من عملية بناء الاستراتيجية استراتيجية اختبار لقوة لضمان أنه ليس للبيانات التاريخية المجهزة منحنى. في هذه المقالة سوف أشرح كيف يمكنني استخدام فلتر OOS بالإضافة إلى المتانة الاختبارات مزدوجة بالإضافة إلى المشي إلى الأمام مصفوفة الاختبار. هذه هي النتيجة لالدافع I الرد على نتائج استراتيجيات الأداء لطيفة لES / TF / EMD التي وجدت باستخدام العملية الموضحة أدناه. استراتيجية 238433 لES / TF / EMD استراتيجية يتم نشره فوق على منتدانا (فقط للمستخدمين المرخص من StrategyQuant) هنا: متوفرة للتحميل. المدخلات الوحيدة التي يمكنني استخدامها هي توقعاتي الاستراتيجية - أريد لبناء استراتيجية لES (E مصغرة S & P 500) في 15 دقيقة زمني غير ربحية ولها عمليات السحب أقل قدر ممكن. أريد أن استراتيجية لتكون قوية بما فيه الكفاية بحيث أنه يعمل أيضا على العقود الآجلة أخرى (TF، EMD) وأريد أن تمر المسيرة إلى الأمام لمصفوفة اختبار للتأكد من أن reoptimization يعمل على هذه الاستراتيجية. عملية بناء استراتيجية 1. الحصول على البيانات هناك بعض الاختلافات بين العقود الآجلة والعملات الأجنبية. أولا وقبل كل شيء، الحصول على البيانات لمستقبل هو أكثر قليلا صعبة ومكلفة. لا توجد مصادر البيانات حرة ومعظم السماسرة لا تعطيك تاريخ أطول من بضعة أشهر. يمكنك الحصول على البيانات من الوسيط الذي يقدم لهم (Tradestation، إذا كنت موكلهم) أو لديك للاشتراك في خدمة بيانات حية، مثل Kinetick أو iqFeed. هناك أيضا بعض الخدمات الخاصة التي dont't تقديم تغذية بيانات حية، ولكن التي تبيع بيانات العقود الآجلة التاريخية. للعثور عليهم فقط ابحث عن "بيانات furtures خلال اليوم التاريخي" على جوجل. الفرق الثاني هو أن العقود الآجلة لديها تاريخ انتهاء الصلاحية، وعادة ما يتم تداول العقود لمدة 3-4 أشهر فقط ومن ثم يتم استبدالها من قبل الإصدار الأحدث من نفس العقد في المستقبل. لتكون قادرة على استخدام البيانات الآجلة لوضع الاستراتيجيات نحن بحاجة إلى السنوات القليلة على الأقل من البيانات في شكل عقود متواصلة. معظم خدمات البيانات توفر هذا الخيار، لذلك هو فقط مسألة الاشتراك في خدمة البيانات وتحميل البيانات إلى منصة التداول الخاصة بك. تصدير البيانات من NinjaTrader عندما يكون لديك بالفعل البيانات في NinjaTrader لديك لنسخها إلى StrategyQuant جدا، لذلك يمكن النص الاستراتيجيات التي تم إنشاؤها. للقيام بذلك، لدينا تصدير البيانات من NinjaTrader واستيرادها إلى StrategyQuant. تصدير البيانات لدينا لفتح الرسم البياني لES 15 دقيقة. تأكد من تعيين جلسة التداول الصحيحة. يمكنني استخدام جلسة CME الولايات المتحدة مؤشر العقود الآجلة RTH في هذا المثال. عند فتح الرسم البياني مجرد العثور على مؤشر SQDataExport ووضعه على الرسم البياني. وسوف تصدير البيانات للتخطيط المفتوحة حاليا إلى ملف نصي. كرر نفس العملية أيضا لTF (ميني روسيل 2000 الآجلة) وEMD (E-مصغرة S & P Midcap 400) كما في 15 دقيقة زمني مع جلسة التداول الصحيحة. سنستخدم هذه البيانات لاحقا لاختبار استراتيجياتنا على رموز أخرى باعتبارها شكلا من أشكال اختبار متانة. ثم StrategyQuant مفتوحة وخلق رموز جديدة للES، TF وEMD واستيراد ملفات البيانات منها. يوصف استيراد البيانات من NinjaTrader في مزيد من التفاصيل أيضا في دليل المستخدمين. 2. توليد مجموعة كبيرة من المرشحين المحتملين في خطوة هي الأولى من الجيل الأول ببساطة أن تولد مجموعة كبيرة من المحتمل استراتيجيات "جيدة" أنني سوف اختبار متانة في وقت لاحق. أريد بلدي جميع الاستراتيجيات الأولية إلى أن تكون مربحة وقوية (إلى حد ما)، ولذا فإنني توظيف عدة مرشحات أيضا في هذه المرحلة الأولى. الإعدادات لهذه الخطوة يمكنك تحميل الإعدادات يمكنني استخدامها في هذه الخطوة باستخدام الرابط أدناه. انقر على الرابط مع زر الفأرة الأيمن واختر حفظ الرابط. ثم في إعدادات استخدام تحميل StrategyQuant لتحميل هذا الملف الإعدادات إلى البرنامج. لاحظ أنه إذا قمت بتسميته الرموز الخاصة بك في StrategyQuant مختلف ستحتاج إلى تعيين البيانات يدويا. وأوضحت إعدادات أولا وقبل كل شيء، وتولد كل ما عندي من الاستراتيجيات على رموز متعددة. هدفي هو إيجاد استراتيجية جيدة لES، ولكن أريد استراتيجيتي لتكون قوية - لذلك أريد أن تكون مربحة أيضا على EMD. أود أن أضيف EMD إلى بيانات إضافية، وحتى الآن وسيتم اختبار الاستراتيجية على كل حرف. صورة 1: إعداد البيانات سوف تستخدم البيانات من 2003/01/02 إلى 2012/12/31، وهي 10 عاما. بقية البيانات سوف تترك لإجراء مزيد من التجارب OOS في وقت لاحق. سوف تستخدم طريقة تطور الوراثية. والفكرة هي لجعل يبلغ عدد سكانها 200 الاستراتيجيات، وتتطور لهم خلال 30 الأجيال ومن ثم البدء من جديد من نقطة الصفر. يتم تخزين هذه الطريقة سوف تجنب الوقوع في طريق مسدود خلال تطور وأفضل الاستراتيجيات باستمرار لبنك المعلومات. يمكنك أن ترى أيضا أن الشرط الوحيد لسكان الأولي هو أنه يجب جعل لا يقل عن 100 الصفقات. أنها لا تحتاج إلى أن تكون مربحة - ينبغي أن يكون التطور الجيني قادرة على تحسينه. صورة 2: خيارات الوراثية نحن يمكن أيضا استخدام الجيل عشوائي دون تطور، ولكن التطور ينبغي أن تجد الاستراتيجيات المربحة بشكل أسرع. قطعة المهم الأخير من الإعداد خيارات الترتيب. أنا وضعت بنك المعلومات لتخزين 2000 أفضل الاستراتيجيات، لأنني أريد أن يكون قاعدة جيدة لمزيد من عملية الاختيار. أنا أيضا تعيين معايير الاختيار للرجوع نسبة / تراجع - هذا هو المفضل لدي. يمكنك استخدام معايير الاختيار الأخرى، وربما ستحصل على نتائج أفضل. صورة 3: خيارات الترتيب آلات موسيقية أخرى من أهم الأمور هو وضع معايير التصفية الأولية للاستراتيجيات في بنك المعلومات. أريد أن النظر في استراتيجيات الوحيدة التي هي على الأقل 2000 $ في الربح، ويكون العائد نسبة / DD> 3، لا يقل عن 300 الصفقات ونسبة عودة / DD من محفظة إلى أن يكون لا يقل عن 2.5. لأنني اختبار الاستراتيجيات على رمزين - ES وEMD، سيتم حسابها أيضا نتائج محفظة للاستراتيجيات. باستخدام هذه الحالة أنا ببساطة تحديد أن أداء المحفظة لن يكون أسوأ بكثير من أداء الوحيد ES، وهذا البرنامج سوف تسقط كل الاستراتيجيات مع أداء محفظة سيئة. الآن علينا فقط أن تضغط على زر ابدأ والسماح للبرنامج للقيام بهذا العمل. تذكر، ونحن نريد لتوليد استراتيجيات لا يقل عن 2000 "جيدة" قبل سنستمر في عملية التصفية. اعتمادا على إعدادات وسرعة جهاز الكمبيوتر الخاص بك قد يستغرق عدة ساعات أو حتى أيام، حتى يكون المريض. إذا كان البرنامج لا تنتج أي استراتيجية لفترة طويلة جدا، وربما علينا أن التحول إلى إطار زمني أعلى - 30 دقيقة، 1 ساعة، أو جعل قيود أقل تقييدا. 3. مرشح الأول - خارج العينة (OOS) الاختيار عندما يكون لدي 2000 استراتيجيات يحتمل أن تكون جيدة في بنك المعلومات، سأتوقف عن الجيل والبدء في عملية تصفية. سوف تطبيق عامل التصفية الأولى - من خلال إزالة كل نظام أن يكون سيئا للخروج من أداء عينة. أستطيع أن تفعل ذلك بسرعة، فقط عن طريق فرز استراتيجيات في بنك المعلومات وحذف تلك التي لديها OOS الربح أصغر من 3000 $. صورة 4 بنك المعلومات مع مجموعة من الاستراتيجيات مرتبة حسب OOS صافي الربح هذه الخطوة الأولى عادة ما يزيل جزء كبير من الاستراتيجيات، وذلك من المرشحين الأولي 2000 نحن إلى حوالي 1700. 2. مرشح الثاني - إعادة الاختبار والاختيار OOS الثاني في هذه الخطوة سوف يعيد اختبار جميع الاستراتيجيات على المجهول خارج من فترة عينة بالإضافة إلى سأضيف الاختبار على بيانات TF. إعادة اختبار الاستراتيجيات بسيط - أنا مجرد تحديد كافة الاستراتيجيات في بنك المعلومات وانقر على زر إعادة اختبار. وهذا نقل كافة الاستراتيجيات إلى علامة تبويب إعادة اختبار. أنا أيضا تأكيد حوار يسألك عما إذا كان ينبغي استخدام إعدادات الإنشاء لإعادة اختبار بعد ذلك سوف تمديد فترة البيانات إلى نهاية البيانات المتاحة. تم إنشاء استراتيجيات على بيانات من 2003/01/02 إلى 2012/12/31، وأنا الآن إعادة اختبار الاستراتيجيات على البيانات حتى 2013/12/31 (سنة واحدة أكثر لم تستخدم خلال جيل) والواردة من فترة عينة من 2012/12/31 إلى 2012/12/31 . لاحظ أن هذا سوف يعيد اختبار الاستراتيجيات على البيانات الكاملة، وسوف جزء OOS تظهر أداء الاستراتيجية خلال العام الماضي من البيانات غير المستخدمة سابقا. صورة 5: إعدادات لإعادة الاختبار لأن لدي أيضا البيانات التاريخية للTF سأضيف لهم بيانات إضافية لمقارنة الأداء على جميع eminis الثلاثة. الاختبار قد تستغرق بعض الوقت وبعد ان يتم ذلك سوف إزالة مرة أخرى عن النظام الذي يكون سيئا للخروج من أداء عينة. مرة أخرى يمكنني فرز استراتيجيات في بنك المعلومات بواسطة صافي الربح (OOS) وحذف تلك التي لديها OOS الربح أصغر من 1500 $. 3. مرشح الثالث - EMD، TF الاختيار المرشح الثالث هو البصري - أنا سوف تحقق أداء الاستراتيجيات على EMD وTF حرف. سأذهب إلى نتائج -> الرسم البياني للأسهم، والتبديل الرسم البياني لحقيبة وتذهب من خلال استراتيجيات واحدا تلو الآخر يبحث في منحنيات الأسهم لEMD وTF. صورة 6: مثال على الجيد والسيئ EMD / TF الأداء ما الذي نبحث عنه؟ لأن هذه eminis ترتبط إلى حد كبير، أريد أن استراتيجية لتكون مربحة على كل الرموز الثلاثة، تماما مثل على سبيل المثال الأول. يمكننا أن نرى في المثال الثاني أن الأداء على TF ضعيف جدا مقارنة ES وEMD، منحنى رأس مالها لا grodwing، ولذا فإنني سوف يرفضون مثل هذه الاستراتيجيات. ويمكن أيضا أن يكون هناك آخر المدقع - أن أداء على TF و / أو EMD هو أفضل بكثير من أداء ES. هذا على ما يرام، فإنه غالبا ما يحدث ذلك استراتيجيات أداء أفضل على TF من على ES. ينبغي لنا أن لا تبحث فقط في الأداء النهائي، ولكن أيضا لمنحنيات الأسهم. يجب علينا أن نصرف كل منحنيات الأسهم التي لها فترات طويلة من الركود، أو عمليات السحب الكبيرة. بهذه الطريقة يمكننا أن نجعل من مرشح على الرغم جدا، يجب أن ينتهي بما لا يزيد عن 10-20 المتبقية الاستراتيجيات العليا للخطوة التالية. 4. الرابعة فلتر - اختبارات المتانة بعد إزالة جميع الاستراتيجيات مع سوء EMD / TF أداء هناك أقل من 20 استراتيجيات اليسار التي لديها الجيد هو والأداء OOS، فضلا عن أداء مرضيا على EMD / TF. أنا الآن إعادة اختبار استراتيجيات مرة أخرى مع اختبارات المتانة وإدارة الأموال لنرى كيف أن كل من الاستراتيجيات يتعامل مع تغييرات طفيفة في المدخلات وأن تكون قادرا على مقارنة استراتيجيات لبعضها البعض. سوف أقوم بتغيير إدارة الأموال من حجم ثابت إلى مبلغ ثابت، وترك كل المخاطر startegy 500 $ في التجارة. وهذا يسمح للأفضل الاستراتيجيات المقارنة، لأنها خطر على نفس المبلغ في التجارة. صورة 7: إعداد إدارة المال إلى مبلغ ثابت في اختبارات المتانة يمكنني استخدام ما لا يقل عن 20 محاكاة واختبار استراتيجية لجميع أنواع الحالات الإجهاد. بعد تكوين اختبار متانة I إعادة اختبار استراتيجيات مرة أخرى. هذه المرة سوف تكون سريعة لأن هناك عدد قليل من الاستراتيجيات اليسار في بنك المعلومات فقط. صورة 8: اختبارات المتانة كيفية تقييم اختبارات المتانة تظهر اختبارات المتانة لنا كيف الاستراتيجية يمكن أن تتصرف في الواقع، عندما غاب هناك الصفقات، وبيانات التاريخ المختلفة وما إلى ذلك أنا أبحث عن الاستراتيجيات التي تحتوي على قيم مقبولة لصافي الربح وتراجع في مستوى ثقة 95٪. صورة 9: نتائج اختبارات المتانة في المثال أعلاه يمكننا أن نرى النتائج متانة لمدة الاستراتيجيات. استراتيجية على اليسار لديها أرباح في مستوى مقبول، ولكن تراجع بأكثر من الضعف مقارنة مع نتيجة الأصلية. الاستراتيجية على الحق كما بلغت الأرباح في مستوى مقبول والانسحاب دون تغيير تقريبا. في هذه الخطوة سوف تختار فقط 1-3 استراتيجيات النهائية التي سيتعرض للاختبار القادم من المتانة. ويتم اختيار هذه الاستراتيجيات النهائية من قبل أفضل النتائج في اختبارات المتانة، الربحية الإجمالية وكذلك البساطة - أريد قواعد استراتيجية ليكون بسيطا قدر الإمكان، ويجب أن القواعد التجارية تجعل بعض معانيها. 5. تصفية الخامس - المشي إلى الأمام مصفوفة الاختبار نحن غادر مع عدد قليل من الاستراتيجيات ويمكننا تشغيل الاختبار النهائي لمتانة - المشي إلى الأمام مصفوفة الاختبار. WF مصفوفة هو مجرد مصفوفة من التحسينات سيرا على الأقدام إلى الأمام مع عدد مختلف من أشواط وفترات تشغيل. اذا أقر استراتيجية المشي إلى الأمام مصفوفة اختبار فهذا يعني أن بمساعدة المعلمة reoptimization استراتيجية غير قابلة للتكيف مع مجموعة كبيرة من ظروف السوق وأيضا أن الاستراتيجية لا منحنى المجهزة لبيانات معينة - منذ مع reoptimization يعمل على العديد من مختلف الفترات الزمنية. بالإضافة إلى هذا الاختبار WF مصفوفة يخبرنا أيضا إذا كانت استراتيجية يجب reoptimized بشكل دائم وما هي الفترة reoptimization المثلى. المشي إلى الأمام مصفوفة الاختبار الذي ينبغي القيام به لكل استراتيجية على حدة. سوف تحميل استراتيجيتي لمحسن والخيار المشي إلى الأمام مصفوفة تحديد. أنا أيضا تحديد الخطوات اللازمة لتشغيل والنسب المئوية OOS. سوف StrategyQuant تذهب من خلال جميع هذه المجموعات، وأداء سيرا على الأقدام إلى الأمام الأمثل للاستراتيجية. صورة 10: إعداد المشي إلى الأمام مصفوفة وضع معايير لتحسين لتعظيم الاستفادة لمعنى أن يكون لديك لتعيين المعلمات استراتيجية من شأنها أن يكون الأمثل. يستخدم كل استراتيجية منطق مختلف ولها معايير مختلفة، بحيث يكون لديك لتكوين الأمثل مختلف. صورة 11: تحسين المعلمات هذه الاستراتيجية هي بسيطة نسبيا، ولذا فإنني سوف تحسين سوى التوقف عن قيمة الخسائر ووقف زائدة معامل. ليس من الضروري لتحسين جميع المعلمات، فقط هذه التي لها أكبر الأثر على الأداء الاستراتيجية. تقييم المشي إلى الأمام مصفوفة عند الانتهاء من التحسين، وأنا النقر على نتيجة مصفوفة السير إلى الأمام في بنك المعلومات لمعرفة التفاصيل. أريد محسن أن تعطيني جوابا واضحا إذا مرت استراتيجية المشي إلى الأمام الاختبار الأمثل، وذلك لدي لوضع معايير النتيجة. وهذه هي المعايير البسيطة التي يجب أن يكون صحيحا لاستراتيجية لاجتياز الاختبار. صورة 13: نتائج مصفوفة المشي إلى الأمام والنتيجة النهائية هي أن startegy مرت السير إلى الأمام اختبار مصفوفة لمتانة. النتيجة الرسم البياني 3D يبين لنا أن 19 من أصل 24 مجموعات مرت معاييرنا (الإعدادات الافتراضية المستخدمة). لا يحتاج استراتيجية لتمرير كل الجمع، وأنا أبحث عن 2X2 أو 3X3 المنطقة التي لديها أكثر من تركيبات مر - هذا سيكون مجموعة من أفضل مجموعات reoptimization. في هذه الحالة، أستطيع أن أرى أن 10 أشواط مع 30٪ من أصل عينة واحدة من أفضل مجموعات، لأنها محاطة التركيبات الأخرى التي مرت أيضا. عندما تحقق الاستفادة المثلى الرسم البياني للالسير إلى الأمام أستطيع أن أرى أن الاستراتيجية لا تزال مربحة أيضا خلال reoptimization. انخفاض الربحية يتماشى مع الاختبارات التي حصلنا عليها من مونتي كارلو تحليل متانة، ولكن هذه الاستراتيجية لا تزال مربحة. صورة 14: المشي إلى الأمام التخطيط الأمثل وصفت عملية بلدي كاملة للعمل مع StrategyQuant، مما أدى إلى عدد قليل من الاستراتيجيات جديدة مثيرة للاهتمام. هذه strateguies هي عينات فقط استغرق لي ديت أقل من 2 أيام من SQ تشغيل وحوالي 1-2 ساعات من وقتي للعثور عليهم مع استخدام StrategyQuant. يمكنك أن تجرب ذلك بنفسك، تأخذ الإلهام وربما تحسين عملية مع أفكارك التي يمكنك مشاركتها على منتدانا. التحسينات الممكنة من عملية - يمكنك محاولة للبحث عن استراتيجيات منفصلة عن الاتجاه الطويل والقصير. كل اتجاه ديناميته الخاصة به، والاستراتيجيات المختلفة لفترة طويلة وقصيرة يمكن العودة إلى نتائج أفضل. لم أذكر محسن - هو أداة قوية تسمح لك للبحث عن الاختلاف أفضل من الاستراتيجية القائمة الخاصة بك، إذا كنت لا تزال غير راض عن الأداء. فقط نأخذ في الاعتبار - وهذه النقطة هي ليست في إيجاد استراتيجية مثالية على البيانات التاريخية. هذا هو وصفة لكارثة، لأن مضمون الاستراتيجية الأمثل مفرط الفشل في التداول الحقيقي. وينبغي أن يكون هدفنا هو إيجاد استراتيجية التي هي قوية عبر البيانات و / أو رموز مختلفة، لأن هذا يعني أن لديها حافة حقيقية على السوق.