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히스토리에서 외환 관리자를 최적화하는 방법

안녕하세요 외환 거래자! 블로그 페이지에서 이미 견적 준비 및 고문 테스트에 대해 논의 했으므로 이제 고문 최적화에 대해 이야기 할 차례입니다. 최적화에는 상대방과 지지자가 있으며 더 많은 상대가 있습니다.

왜 이런 일이 발생합니까? 어드바이저 최적화 프로세스는 상당히 다양합니다. 어드바이저를 올바르게 최적화하려면 경험이 부족하여 초보자가 액세스 할 수없는 지식이 필요합니다. 인터넷에 다양한 정보가 풍부하고 종종 잘못되거나 왜곡되어 기름에 불을 붙입니다. 그렇기 때문에 최적화 지지자들이 많은 반대자를 가지고 있습니다. 사람들은 그것을 사용하는 방법을 모릅니다. 이 레슨에서는 고문을 올바르게 최적화하는 방법을 알려 드리겠습니다. 새로운 이민자 중 몇 명을 저축하십시오.

최적화 란 무엇입니까?

수동 거래 시스템이 시간이 지남에 따라 더 이상 사용되지 않고 과거에 가져온 이익을 얻는 것을 중단한다는 것은 비밀이 아닙니다. 동시에, 오래된 비영리 전략은 갑자기 잘 나타나기 시작합니다. 일부 거래 조건이 다른 거래 조건으로 대체 될 때 시장의 주기적 특성에 대한 책임. 고문도 마찬가지입니다. 시장 상황은 더 이상 고문의 알고리즘에 명시된 전략에 맞지 않으며 돈을 잃기 시작합니다. 이 상황에서해야 할 일, 조언자를 제거하고 잊어 버려? 다행히도이 경우 최적화가 도움이됩니다. 그래서 무엇입니까? 본질적으로 이는 현재 시장 상황에 맞게 Expert Advisor의 매개 변수에 적합하며 전략을 조정하고 변화하는 조건에 맞게 조정합니다. 트레이더가 수동 거래 시스템을 현재 시장에 맞추면 algo 트레이더는 어드바이저를 조정합니다. 변화, 적응-거래 과정에서 없어서는 안될 부분입니다. 제 시간에 변하지 않는 사람은 선상에 남아 있습니다.

모델 선택

따라서 우리는 고문의 도움을 받아 최적화가 여전히 중요하고 필요한 세부 사항이라고 결정했습니다. 또한, 인용문을 업로드하고 터미널에 Expert Advisors를 설치하고 테스트하여 "세트"또는 세트 파일이 무엇인지 알고있는 방법을 이미 알고 있습니다. 이제 터미널을 열고 최적화를 수행해야합니다. 테스트 어드바이저에 대해 이야기 할 때 세 가지 테스트 모델과 그 기능에 대해 이야기했습니다. "모든 진드기"모델에 따라 권고자를 최적화하는 것이 좋습니다. 이것은 가장 정확한 모델이며 잘못된 일을 할 가능성은 줄어 듭니다. 최종 결과를 비교하기 위해 세 가지 모델에 대한 어드바이저 테스트의 예를 제공하여 내 단어를 명확하게 볼 수 있습니다.

"개시 가격"모델

제어점 모델

모든 틱 모델

따라서 이제는 아무도 의문의 여지가 없다고 생각합니다. 왜 "모든 진드기"모델에 따라 정확하게 최적화를 수행하는 것이 좋습니다. 첫 번째 옵션이 두 번째 및 세 번째 옵션과 얼마나 다른지 확인하십시오. "제어점"모델의 결과는 "모든 진드기"모델의 결과와 크게 다르지 않을 수 있습니다. 이 경우에만 시간을 절약하기 위해 제어점에 의한 최적화가 허용됩니다. 따라서 먼저 세 가지 모드 모두에서 EA 테스트를 실행하고 결과를 비교 한 후 결정을 내려야합니다.

테스트 탭

"최적화 된 매개 변수"위치를 통해 각 실행을 평가할 기본 출력 매개 변수를 선택할 수 있습니다.

  • "균형"-최종 예금 잔고에 따라 선택됩니다.
  • 이익 요인-총 손실 발생 거래 금액에 대한 총 수익성 거래 금액의 최종 비율에 따라 선택됩니다 (즉, 수익성은 1 이상이어야 함).
  • 예상 지불-최종 기대에 따라 선택됩니다. 거래 당 평균 수익. (수학적 기대는 적어도 스프레드의 크기와 같거나 작아서는 안됩니다);
  • "최대 결점"-선택 가능한 최대 드로 다운 크기의 최소값에 따라 선택됩니다. 다시 말해, Maximal Drawdown은 예금이 해당 지역 최대 금액에서 감소한 최대 금액입니다. 실제로이 지표는 실제 위험 가격을 나타냅니다. 예를 들어, 최대 인출이 초기 예금의 크기를 초과하면 예금의 크기를 수정하는 것에 대해 열심히 생각할 가치가 있습니다.
  • "드로우 다운 백분율"-선택은 상대 드로우 다운에 의해 수행됩니다. 현재 예금의 크기와 관련하여 최대 인출 비율. EA가 고정되지 않은 로트 크기로 거래되거나 점진적 로트 기능이 활성화 된 경우이 매개 변수를 기본 출력으로 사용하면 유용합니다.

유전자 알고리즘 반대의 확인 표시가 나타날 수도 있습니다. 선택을 취소하면 테스터는 권고 자 매개 변수 조합에 대해 가능한 모든 옵션을 완전히 제거합니다. 동시에 최적화에는 약 100,500 년이 걸릴 것입니다. 다행스럽게도 터미널에는 유전자 알고리즘을 사용하여 최적의 매개 변수를 검색 할 수있는 기능이있어 몇 시간 또는 며칠 만에 최적화 할 수 있습니다. 원칙적으로이 확인 표시는 별도의 전체 기사에 대한 주제이므로 알기 만하면됩니다.

입력 탭

자금 관리를 해제 한 상태에서 테스트를 수행하는 것뿐만 아니라 권고자를 최적화하는 것이 일반적입니다. 이렇게하려면 EA 매개 변수에서 적절한 블록을 찾고 고정 로트를 0.1로 설정하십시오. 입력 매개 변수 탭의 표에는 매개 변수 자체, 현재 값, 최적화 초기 값, 단계 및 최적화 최종 값의 4 개의 열이 있습니다. 이 모든 것이 무엇을 의미합니까? 예를 들어, 일정 기간 동안 어드바이저에 대한 최적의 중지 손실을 선택하려고합니다. 이를 위해 초기 정지 값 (시작)을 10 포인트로 설정합니다. 우리는 최종 값을 설정합니다 (예 : 60)-정지가 60보다 크면 하루 안에 할 일이 없습니다. 최소 백만 건을 요청할 수 있지만 이러한 값의 선택은 현명하게 접근해야합니다. 그렇지 않으면 최적화에 소요되는 시간이 크게 늘어납니다. 그리고 마지막 단계. 예를 들어 10 단계를 지정하면 선택한 매개 변수 10, 20, 30, 40, 50, 60이 열거됩니다. 여기에서도 논리의 관점에서 접근 할 가치가 있으므로 1 단계 또는 10 단계 (5)를 설정하는 것은 의미가 없습니다. 2 단계는 매우 적합하며 리소스도 절약됩니다.

그러나 매개 변수가 많으면 어떻게됩니까?

한 번에 더 많은 매개 변수를 테스트할수록 최적화 시간이 오래 걸립니다. 그러나 터미널이 최적화를 거부하고이를 로그에보고하는 매개 변수가 너무 많은 상황이 있습니다. 이 경우 모든 매개 변수를 4 가지 그룹으로 나눌 필요가 있습니다. 결과에 큰 영향을 미치는 매개 변수, 중간 및 약한 영향, 전혀 영향을 미치지 않는 매개 변수. 영향의 정도는 단일 매개 변수의 시험 최적화에 의해 결정될 수 있습니다. 당연히, 우선, 결과에 영향을 미치는 매개 변수를 최적화 한 다음 중요도에 따라 다른 모든 매개 변수를 최적화해야합니다.

최적화 탭

이 탭은 또한 최적화 시간을 절약하기위한 것입니다. 여기에서 최적화 단계에서도 결과를 삭제하기위한 고유 한 규칙을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 연속 상실 거래의 최대 연속 수를 4 개로 제한하고 최대 손실을 10 %로 제한하십시오. 그런 다음 최적화 결과에는 이러한 매개 변수를 만족하는 결과 만 표시됩니다.

최적화를위한 세그먼트 선택

원칙적으로 이것은 고문을 최적화 할 때의 주요 질문이며, 돈을 벌거나 잃을지는이 세그먼트의 올바른 선택에 달려 있습니다. 이 순간은 최적화에 대한 많은 열렬한 반대자들과 일반적으로 고문과의 협력의 원천입니다.

초보자 접근

여기에 많은 초보자들이 사용하는 접근 방식이 있습니다. 액세스 가능한 짧은 기간의 기록이 작성되며 (대개 2 개월을 넘지 않아 대기 시간이 오래 걸리지 않음) "시작"버튼이 눌려집니다. 완료 후, 가장 "반죽"을 제공하는 구절이 선택됩니다. 그게 다야, 세트가 진짜로 설정되고 새로 온 사람은 돈을 위해 가방을 준비하고 있으며 종종 그의 "그레인"에 대해 자랑합니다. 그리고 물론 배수구가 있습니다.

대중적인 접근

이 방법은 초보자가 아닌 사람들에게 가장 일반적입니다. 두 개의 히스토리 섹션 인 최적화 섹션과 순방향 테스트 섹션이 선택됩니다. 동시에 최적화 섹션은 순식 테스트 섹션 앞에 있으며 며칠이 걸리지 않습니다. 일반적으로 선택한 기록 섹션의 처음 2/3가 최적화를 위해 선택되고 나머지 3 분의 1이 앞으로 할당됩니다. 최적화 사이트에서 최상의 옵션이 선택되고 고문이 아직 "보이지 않은"전달 기간에는 올바른 설정이 선택됩니다. 역사의 선택은 거래자의 재량에 따라 결정됩니다. 또한, 사이트가 클수록 다양한 시장 놀라움에 대한 설정을 더 많이 적용할수록 동일한 설정으로 더 오래 얻을수록 세트는 더 이상 사용되지 않습니다. 그러나 동시에 고문의 총 이익은 줄어들 것입니다. 최적화 기간이 짧을수록 시장의 특정 기간, 특정 거래 조건에 더 많은 설정이 적용되지만 이러한 조건에서 그 효과가 클수록 수익이 커집니다. 일주일에 한 번 최적화를 수행하거나 원하는 사람에게 5 년마다 최적화를 수행 할 수 있습니다. 그러나 트레이더가 짧은 섹션에 대한 최적의 매개 변수를 찾으려는 노력에는 한 가지 단점이 있습니다. 설정이 오래되었는지 확실하지 않습니다. 당신은 세트와 다음 주 전체에 고문이 수익성있게 거래 할 것으로 추측 할 수 있으며, 월요일에 시장의 성격이 바뀌고 고문이 일주일 내내 합병 될 수 있습니다. 개인적으로,이 복권은 어떻게 든 영감을 얻지 못하며 최적화 할 때 효율성을 극대화하려고하지 않습니다. 대신 "수년 동안"세트를 선택합니다.

또한 3 년 전에 더 살펴보면 무의미하다는 의견이 있습니다. 나는 사실 로이 진술에 도전 할 수는 없지만 여전히 적어도 2 년의 순방향 테스트 영역으로 6 년 이상의 최적화 기간을 선택합니다. 너무 침착 해

일반적으로 트렌드를 추구하는 것은 삶에 대한 권리를 가지고 있습니다. 특히 전문가이고 설정이 작동을 멈출 시간을 실제로 예측할 수 있다면 더욱 그렇습니다.

부두 접근

인터넷에서 이러한 부두교 접근 방식을 만났는데 이는 실제 전문가를위한 접근 방식으로 제시되었습니다. 역사의 줄거리는 두 개의 동일한 섹션으로 나뉩니다. 각각에 대해 개별적으로 최적화가 수행되고 성공적인 설정의 10-20 변형이 저장됩니다. 그런 다음 첫 번째 섹션과 두 번째 섹션의 설정이 비교되고 대략 비슷한 설정이 최적으로 간주됩니다. 이것은 완전한 말도 안되며 시간이 걸리며 의미 론적 하중을 전달하지 않습니다. 이 부두 방법을 사용하면 아무것도없이 많은 시간을 죽이고 결국에는 시력을 심습니다.

내 접근 방식

이 접근 방식의 목적은 시장 특성, 변동성, 글로벌 트렌드, 주, 월 또는 연도에 더 이상 사용되지 않는 설정과 상관없이 장기적으로 안정적인 수익을 제공하는 범용 설정을 찾는 것입니다. 이 경우 불행히도 모든 조언자가 내 테스트를 통과 할 수있는 것은 아닙니다.

따라서 2000 년에서 2015 년까지 15 년 (최소 10 년)에 역사가 있다고 가정 해 봅시다.이 부분을 다음과 같은 기간으로 나눕니다. 2000-2003 년은 과거의 테스트입니다. , 2012-2015-순방향 테스트. 최적화 후, 우리는 10-20 개의 가장 성공적인 세트를 선택하여 평소와 같이 테스트를 진행합니다. 그런 다음 선택한 테스트 세트를 역방향 테스트 사이트에서 실행합니다. 결과는 앞으로 얻은 것과 유사해야합니다. 테스트를 통과 한 세트는 추가 비교를 위해 유지됩니다. 다음으로, 전체 히스토리에서 나머지 세트에 대해 테스트를 실행하고 결과가 다른 세트보다 나은 것을 선택하십시오. 결과적으로 가장 적합한 설정 세트가 하나 남아 있습니다.
첫 단계에서 테스트를 선택하는 방법-정방향 테스트? 매우 간단합니다.이 단계에서 우리에게 가장 중요한 것은 균형 곡선의 형태입니다. 이상적으로는 왼쪽 하단에서 오른쪽 상단으로가는 직선이어야합니다. 동시에 모든 최고의 세트를 연속으로 시청하는 것은 의미가 없습니다. 종종 거의 동일합니다. 최선의 세트에서 선택하는 것은 거래 횟수가 다릅니다.

실제 거래와 테스터 거래가 다른 경우

그래서 우리는 고문을 위해 소중한 세트 파일을 얻었습니다. 동시에, 실제 계정에 고문을 배치하는 것은 너무 이릅니다. 이제 데모 계정에서 세트를 확인하십시오. 원칙적으로 한 쌍에 대한 20-30 개의 거래는 세트가 성공했는지 여부를 이해하기에 충분합니다. 또한 데모의 거래가 테스터에서 동일한 기간 동안의 거래와 일치하는지 확인하는 것이 좋습니다. 이렇게하려면 테스트를 수행하고 판독 값을 비교하십시오. 거래가 적어도 거의 동일하면 모든 것이 정상입니다. pip-to-pip 트랜잭션을 기다리지 말고 두 번째에서 두 번째로 기다리십시오. 또한 일부 트랜잭션이 충분하지 않으면 무섭지 않습니다. 전반적인 그림, 일반적인 유사점이 중요합니다. 실제 상황에서 고문의 업무는 항상 시험과 약간 다를 수 있습니다. 미끄러짐으로 인해 고문이 너무 많이 퍼져서 다시 들어 오거나 다시 인용하는 등의 일이 없었습니다. 그러나 그림은 확실히 크게 달라서는 안됩니다! 실제 생활 에서와는 완전히 다른 그림을 보면, 그러한 조언자를 최적화하는 것은 쓸모가 없습니다. 어떤 아름다운 세트를 선택하든, 조언자는 여전히 다른 방식으로 거래 할 것입니다.

결론

오늘은 전문가 고문 최적화의 기본 원칙을 배웠습니다. 그러나 한 기사에서 이야기 할 수없는 더 많은 칩이 있습니다. 그럼에도 불구하고 오늘 얻은 지식은 H1 이상의 기간 동안 작업하는 고문을 최적화하여 수년 동안 수익을 창출 할 수있을 정도로 충분합니다. 조언자를 올바르게 최적화하면 알고리즘 거래가 거래자의 눈에 조금 더 매력적인 직업이 될 것입니다.

비디오 시청: The World Kabbalah 中央銀行に関するドキュメンタリー (12 월 2019).

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