Форум трейдеров » Торговые роботы, советники, индикаторы » Механические торговые системы: проектирование и применение
+ Подписаться
Страница 45 из 52 ПерваяПервая ... 354344454647 ... ПоследняяПоследняя
  1. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    8.7. Оптимизация МТС на основе MACD.

    8.7.1. Торговая идея - пересечение MACD и сигнальной линии.

    Используем торговые правила п.8.6.2, но введем в них переменную оптимизации, масштабирующую параметры индикатора следующим образом:

    Buy Order: (Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)) > Mov((Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)), 9*opt1,S);

    Sell Order: (Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)) < Mov((Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)), 9*opt1,S);

    Sell Short Order: (Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)) < Mov((Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)), 9*opt1,S);

    Buy to Cover Order: (Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)) > Mov((Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)), 9*opt1,S);

    Зададим первоначальный диапазон переменной оптимизации в пределах от 0.5 до 6 с шагом 0.1.

    Таким образом, временной масштаб первоначального индикатора изменяется в широком диапазоне, но соотношение между параметрами MACD и сигнальной линии сохраняется неизменным и равным соотношению для стандартного индикатора MACD.

    Основываясь на результатах предыдущего подраздела, сигнальную линию формируем с помощью простой скользящей средней, которая показала более высокую прибыльность на множестве проведенных тестов.
  2. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    8.7.2. Оптимизация.

    Проведем первоначальную оптимизацию МТС.
    Результаты тестирования на стартовом сегменте данных представлены на диаграмме рисунка 8.14.



    Рис.8.14.

    Из полученных данных следует, что при стандартных параметрах MACD прибыльность торговой стратегии практически нулевая (тест номер 6). Отметим, что это мы уже видели из графиков, представленных на рисунках 8.5 и 8.6.
    В выбранном диапазоне изменения оптимизационной переменной стратегия имеет два оптимума, при opt1=2.4 – прибыль 7123пп, и при кратном значении opt1=4.8 – прибыль 7247пп. Однако при opt1=4.8 количество проведенных на интервале тестирования сделок всего 30, т.е. на грани эмпирического минимума для достоверной оптимизации.
  3. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Прибыльность тестов в окрестности первого и второго оптимизационных максимумов практически одинакова, чего не скажешь о характере графиков эквити проведенных тестов (рис.8.15).



    Рис.8.15.

    Красным цветом на графике рисунка 8.15 изображен график эквити для стандартной MACD, синим – на первом оптимуме и зеленым – на втором оптимуме.

    Несмотря на то, что прибыль в окрестности обоих оптимумов практически одинакова, характер изменения эквити для более медленного индикатора с opt1=4.8 выглядит более предпочтительным – меньше провалы и более плавный рост линии.

    Циклическую оптимизацию проводить не будем, проверим ход кривых эквити для стандартного и «оптимальных» тестов на всем диапазоне сегментированных данных.
  4. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Как следует из данных рисунка 8.16, значения оптимальных параметров остались практически неизменными, в зоне первого оптимума локальный максимум переместился на opt1=2.2 при практически неизменной прибыльности стратегии.



    Рис.8.16.

    В зоне второго оптимума оптимальное значение параметра оптимизации тоже немного уменьшилось на фоне полого максимума, т.е. в зоне оптимальных параметров стратегия в целом демонстрирует устойчивость во времени. Указанные обстоятельства еще раз подтверждают сделанный нами ранее вывод, что согласно объективным результатам тестирования скорость изменения цен (динамика рынка) постепенно возрастает.
    При тестировании на всем диапазоне сегментированных данных также получена прибыль и для стандартной MACD, но в гораздо меньшем размере чем для оптимальных стратегий.
  5. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    На рисунке 8.17 представлено семейство графиков эквити на для исходной и оптимизированных стратегий на всем диапазоне сегментированных данных.



    Рис.8.17.

    Линией красного цвета по прежнему изображен график эквити для стандартной MACD, синим – на первом оптимуме и зеленым – на втором оптимуме. Тонкие линии синего и зеленого цвета соответствуют результатам первоначальной оптимизации, а широкие – оптимумам, полученным для всего диапазона сегментированных данных.

    Из полученных данных следуют выводы:
    1. Оптимизация, несомненно, улучшает характеристики MACD, причем в разы.
    2. МТС сохраняет стабильность параметров во времени, но требует при ее применении проведения циклической оптимизации, поскольку параметры стратегии «уплывают».

    Отметим, что полученные результаты соответствуют MACD со стандартным соотношением периодов скользящих средних, входящих в состав индикатора, и сигнальной линии. Но выше нами было показано, что это соотношение не является оптимальным. Проверим это тестированием и для случая изменяющегося масштаба MACD.
  6. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    8.7.3. Пересечение MACD и сигнальной линии – две степени свободы.

    Используем торговые правила п.8.7.1, и добавим еще одну степень свободы: введем оптимизационную переменную, задающую период скользящей средней при вычислении сигнальной линии:

    Buy Order: (Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)) > Mov((Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)), opt2*opt1,S);

    Sell Order: (Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)) < Mov((Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)), opt2*opt1,S);

    Sell Short Order: (Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)) < Mov((Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)), opt2*opt1,S);

    Buy to Cover Order: (Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)) > Mov((Mov(C,12*opt1,E) - Mov(C,26*opt1,E)), opt2*opt1,S);

    Сохраним диапазон переменной оптимизации в пределах от 0.5 до 6 с шагом 0.1, а диапазон переменной opt2 зададим в пределах от 5 до 50 с шагом 1.
    Таким образом, теперь у нас изменяется и временной масштаб первоначального индикатора MACD, соотношение между параметрами MACD и сигнальной линии.
  7. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    8.7.4. Оптимизация МТС с двумя степенями свободы.

    Проведем первоначальную оптимизацию МТС.
    Результаты тестирования на стартовом сегменте данных после нескольких итераций с сокращением диапазона оптимизационных переменных представлены на диаграмме рисунка 8.18.



    Рис.8.18.

    Диапазон грубой оценки зоны экстремумов для opt1 составляет от 2 до 3.5, а для opt2 от 20 до 40.
  8. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Выраженных экстремумов в этих диапазонах переменных нет, поэтому упорядочим тесты по размеру прибыли и определим оптимальные значения оптимизационных переменных (рис.8.19).



    Рис.8.19.

    Из полученных данных следует, что оптимальные значения оптимизационных переменных для максимально прибыльной системы составляют: для переменной opt1=2.8, для переменной opt2=30.
  9. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    График эквити для оптимального теста, который получен в пределах данных выборки обеспечивает достаточно плавный рост прибыли в пределах диапазона данных, на котором производилась оптимизация (см. рисунок 8.20).
    Линия эквити не имеет значимых, по сравнению с диапазоном полученной прибыли, однако характеризуется участком малоприбыльной работы, хотя даже на этом участке прибыль МТС значительно превышает прибыль от применения стандартной MACD (практически нулевую и с большими просадками).



    Рис.8.20.
  10. 8,713
    Комментарии
    98
    Темы
    15649
    Репутация Pro
     
    Старожил

    7 Медалей
    Проверим результаты на данных «вне выборки». Приятный сюрприз – параметры оптимума сохранились и по-прежнему составляют для максимально прибыльной системы для переменной opt1=2.8, а для переменной opt2=30 (рис.8.21).



    Рис.8.21.

Вверх
РегистрацияX

чтобы писать, читать, комментировать