Esta página está obsoleta. As versões atuais do AmiBroker possuem otimizador multithread inteligente inteligente não-exaustivo incorporado e motor avançado. Como uma verificação mais completa de que um sistema funcionará conforme previsto, sempre devemos testar o sistema sem dados de amostra ou, em outras palavras, com dados que não foram vistos pelo processo de otimização In Sample representado graficamente por: Isso pode ser realizado em AmiBroker por: 8211 Configurando de e para datas para o nosso sistema para onde quer que desejamos 8211 Execução de uma otimização e escolha dos valores dos parâmetros para o uso avançar 8211 Alterar os valores padrão das instruções de otimização 8211 Mover as datas e as datas no tempo 8211 Execução de um teste de volta para ver o quão bem o sistema executa. Além de automatizar todo o processo acima, a IO também oferece alternativas mais avançadas, como um calendário totalmente automático ou um sinal baseado, ancorado ou rolando Walk Forward optimization e Out of Sample testing que pode ser feito para ser muito completo. Graficamente, os processos avançados e avançados da marcha são assim: sem ferramentas automatizadas como esta, quase ninguém executa o teste Walk Forward devido à quantidade de intervenção manual necessária. Por exemplo, pense nas etapas manuais necessárias para realizar um teste Walk Forward ao longo de um período de 3 anos, 3 meses a uma hora, que são: 8211 Defina as datas e as datas para a otimização original para começar a partir de uma determinada data no fim e fim de 3 anos atrás 8211 Execute a otimização e escolha quais os valores dos parâmetros a serem usados em frente 8211 Alterar os valores padrão das instruções de otimização 8211 Mover as e para as datas em frente 8211 Executar um teste de retorno para os três primeiros meses de dados fora da amostra e gravar Os resultados 8211 Repita todo o processo onze vezes, cada vez que se muda a data de término (ancorada) ou as datas de início e término (rolando) 3 meses mais perto até ficar sem dados. Supondo que um tenha os meios para juntar manualmente a curva de equidade da amostra, isso proporcionaria uma imagem de vida real de como o sistema foi executado ao longo de um período de Out of Sample de 3 anos, com reoptimização ocorrendo a cada 3 meses. O acima pode ser realizado em IO sem intervenção manual e uma única Direção Walk Forward escrita como esta: 8211 WFAuto: Anchored: 3: Months Como resultado, mesmo que demore 15 minutos para otimizar cada um dos 12 segmentos para acumular Dados necessários para construir e mostrar as tabelas e as curvas de equidade combinadas, tudo pode ser feito sem supervisão. Como resultado, apenas é necessário configurar uma corrida, começar e começar a encontrar outra coisa de interesse para fazer. Além dos resultados tabulares que são produzidos pela IO, também é capaz, com uma AFL incluída, de mostrar um compósito preciso da curva de Equidade In e Out of Sample na AmiBroker que se parece com o que está abaixo: O painel do meio no modelo acima mostra Minha substituição pela curva de equidade AmiBroker padrão para a atual Otimização de Amostra. O painel inferior mostra os resultados completos do Walk Forward e é construído de forma a que cada novo segmento Walk Forward ocorra. A seção à esquerda da barra vertical grossa no painel inferior é o período de otimização original na amostra. As seções à direita separadas por barras verticais mais finas são cada um dos períodos fora da amostra na análise Walk Forward. O IO também é capaz, com uma forma ligeiramente diferente da diretiva, de executar processos Walk Forward baseados em sinais que exigem reoptimização sempre que algum tipo de sinal selecionado pelo usuário (Compra, Vender, Curta, Cobertura, Entrada, Saída, Qualquer) ocorra. Por definição, isso implica um período variável de Out of Sample que depende de quando os sinais realmente ocorrem. Estes são recursos avançados no IO. Uma versão shareware do IO com documentação completa pode ser encontrada na seção de arquivos AmiBroker 8230 groups. yahoogroupamibrokerfilesIO. zip Arquivado por Fred às 5:22 da manhã sob Otimização Inteligente Comentários Desligados no IO 8211 Fora do Teste de Amostragem e Avanço Avançado Testes avançados AmiBroker 5.10 Possui o modo automático de teste Walk-Forward. O teste automático Walk forward é uma técnica de projeto e validação de sistema na qual você otimiza os valores dos parâmetros em um segmento passado de dados de mercado (8221in-sample8221) e, em seguida, verifique o desempenho do sistema testando-o para a frente no tempo em dados após a otimização Segmento (8221out-of-sample8221). Você avalia o sistema com base em quão bem ele executa nos dados do teste (8221out-of-sample8221), e não nos dados em que foi otimizado. O processo pode ser repetido em segmentos de tempo subsequentes. A seguinte ilustração mostra como o processo funciona. O objetivo do teste walk-forward é determinar sempre que o desempenho do sistema de negociação otimizado seja o realista ou o resultado do ajuste de curva. O desempenho do sistema pode ser considerado realista se tiver um valor preditivo e funcionar bem em dados de mercado não vistos (fora da amostra). Quando o sistema é projetado corretamente, o desempenho de negociação em tempo real deve ser em relação ao descoberto durante a otimização. Se o sistema estiver funcionando na negociação real, primeiro deve passar por um teste de caminhada. Em outras palavras, nós realmente não nos interessamos nos resultados da amostra, pois eles são (ou devem ser) sempre bons. O que importa é o desempenho do sistema fora da amostra. É a estimativa realista de como o sistema funcionaria na negociação real e rapidamente revelará quaisquer problemas de ajuste de curva. Se o desempenho fora da amostra é ruim, então você não deve trocar esse sistema. A premissa de realizar vários passos de otimização em etapas ao longo do tempo é que o passado recente é uma base melhor para selecionar valores de parâmetros do sistema do que o passado distante. Esperamos que os valores dos parâmetros escolhidos no segmento de otimização sejam bem adaptados às condições de mercado que acompanham imediatamente. Isso pode ou não ser o caso, à medida que os mercados passam pelo ciclo bearbull, então deve-se ter cuidado ao escolher o período de in-sample. Para obter mais informações sobre o design e a verificação do sistema usando o procedimento walk-forward e todas as questões envolvidas, podemos recomendar o livro Howard Bandys: QuotQuantitative Trading Systemsquot (consulte os links na página AmiBroker). Para usar a otimização Walk-Forward, siga estas etapas: Goto Tools-gtAutomatic Analysis Clique no botão Configurações e, em seguida, mude para a guia Walk-Forward Aqui você pode ver as configurações Walk forward para otimização In-sample, fora de amostra backtest Start e End dates Marque o período inicial do início inicial Este período será movido para a frente por Etapa até o final chegar à última data. A data de início também pode avançar passo a passo ou pode ser ancorada (constante) se a verificação ancorado estiver ativada. Se você marca Usar hoje, a última data inserida será ignorada e HOJE (data atual) será usada em vez disso. Por padrão, um 8220EASY MODE8221 é selecionado, o que simplifica o processo de configuração de parâmetros WF. Assume-se que: a) O segmento fora da amostra segue imediatamente o segmento na amostra b) o comprimento do segmento fora da amostra é igual ao passo walk-forward Com base nestas duas premissas, o modo 8220EASY8221 toma a data da amostra END E apresenta a data de INÍCIO fora de amostra para o dia seguinte. Em seguida, adiciona STEP na amostra e isso se torna a data de END da amostra. Os valores de passo na amostra e fora da amostra são definidos para os mesmos valores. O modo 8220EASY8221 garante a correção das configurações do procedimento WF. Você deve usar o Modo Fácil (EOD) ao testar dados do fim do dia ou Modo Fácil (Intraday) ao testar dados intraday. A diferença é que, no modo EOD, a data de END do período anterior e a data de INÍCIO do próximo período são as mesmas - evitando assim o intervalo entre os períodos. O modo Intraday configura a data de INÍCIO do próximo período como PRÓXIMO DIA após o final do período anterior. Isso garante que o dia do limite não seja contado duas vezes ao testar dados intraday. No modo Avançado. O usuário tem controle total sobre todos os valores, na medida em que eles não podem constituir um procedimento WF válido. A interface permite desativar seletivamente as fases na amostra e fora da amostra usando caixas de seleção na parte superior (para coisas especiais, como executar backtests seqüenciais sem otimização). Todas as configurações são imediatamente refletidas na lista PREVIEW que mostra todos os segmentos ISOOS gerados e suas datas. O campo 8220 Optimization target 8221 define o código de otimização COLUMN NAME que será usado para classificar resultados e encontrar o BEST. Qualquer coluna incorporada pode ser usada (como aparece na saída de otimização), ou você pode usar qualquer métrica personalizada que você defina no backtester personalizado. O padrão é CARMDD, você pode, no entanto, selecionar qualquer outra medida incorporada do combo. Você também pode selecionar qualquer métrica personalizada que você adicionou via interface de backtester personalizada. Depois de definir as configurações de Walk-Forward, vá para Análise automática e pressione a SETA DESTINADA no botão Otimizar e selecione 8220Walk Forward Optimization8221. Isso executará a seqüência de otimizações e backtest e os resultados serão exibidos no documento 8220Walk Forward8221 que está aberto no Quadro de aplicação principal. Quando a otimização está sendo executada, você pode clicar no botão 8220MINIMIZE8221 na caixa de diálogo Progresso para minimizá-la - isso permite ver a saída Walk Forward durante as etapas de otimização. Equivalência combinada IN-SAMPLE e OUT-OF-SAMPLE As ações combinadas em amostra e fora da amostra estão disponíveis por tickers compostos OSEQUITY (períodos consecutivos de IS e OOS são concatenados e dimensionados para manter a linha de continuidade da equidade - essa abordagem pressupõe que você geralmente Falar estão acumulando lucros). Para exibir a equidade IS e OOS, você pode usar, por exemplo, isso: ISEQUITY. In-Sample Equity. cor vermelha . StyleLine) PlotForeign (relatório de resumo OUT-OF-SAMPLE (novo em 5.60) A versão 5.60 traz um novo relatório de resumo walk-forward que cobre todas as etapas fora da amostra. É visível no Report Explorer como o último e tem quotPSchot type Houve mudanças significativas para avançar testes feitos para permitir um relatório sumário fora da amostra. A mudança mais importante é que cada teste subsequente de fora da amostra usa o patrimônio inicial igual ao passo anterior que finaliza o patrimônio. (Anteriormente usou constante inicial Equidade). Essa alteração é necessária para o cálculo adequado de todas as estatísticas em todas as seções do teste fora da amostra. O relatório de resumo mostra a nota de que as métricas integradas representam corretamente todas as etapas fora da amostra, mas as métricas personalizadas de resumo são compostas usando Método definível pelo usuário: 1 valor do primeiro passo, 2 valor do último passo, 3 soma, 4 média, 5 mínimo, 6 máximo. Por padrão, o relatório de resumo mostra o valor da última etapa das métricas personalizadas, A MENOS QUE o usuário especifique o método de combinação diferente em bo. AddCustom Chamada métrica (). Bo. AddCustomMetrics tem agora novo parâmetro opcional - CombineMethod bool AddCustomMetric (string Título, variante Valor, variante opcional LongOnlyValue, variante opcional ShortOnlyValue. Variante opcional DecPlaces 2, variante opcional CombineMethod 2) Este método adiciona métrica personalizada ao relatório de backtest, questummaryquot e questummary Lista de resultados de otimização. O título é um nome da métrica a ser exibida no relatório, o valor é o valor da métrica, os argumentos opcionais LongOnlyValue, ShortOnlyValue permitem fornecer valores para colunas longshort-only adicionais no relatório do backtest. O último argumento DecPlaces controla quantas casas decimais devem ser usadas para exibir o valor. Os valores do CombineMethod suportados são: 1 valor do primeiro passo, - o relatório de resumo mostrará o valor da métrica personalizada desde o primeiro valor da etapa 2 do último passo fora da amostra, o relatório de resumo mostrará o valor da métrica personalizada a partir do último Soma da etapa 3 fora da amostra, - relatório de resumo mostrará a soma dos valores da métrica personalizada de todas as etapas da amostra 4 média, - o relatório de resumo mostrará a média dos valores da métrica personalizada de todas as etapas da amostra 5 mínimo, - o relatório de resumo mostrará o menor valor da métrica personalizada a partir de todas as etapas da amostra 6 no máximo. - o relatório de resumo mostrará o maior valor da métrica personalizada a partir de todas as etapas da amostra. Observe que determinados métodos de cálculo de métricas são complexos e para O exemplo de média deles não levaria a uma representação matematicamente correta de todos os testes fora da amostra. Os resumos de todas as métricas incorporadas são matematicamente corretos fora da caixa (ou seja, não são médias, mas métricas adequadamente calculadas usando um método apropriado para determinado valor). Isso contrasta com as métricas personalizadas, porque elas são definíveis pelo usuário e cabe ao usuário selecionar o método de combinação, e ainda pode acontecer que nenhum dos métodos disponíveis seja apropriado. Por esse motivo, o relatório inclui a nota que explica o método que foi definido pelo usuário para combinar métricas personalizadas.
No comments:
Post a Comment