Tipos de optimización Hay dos tipos de optimización disponibles en el probador. Puede seleccionar el apropiado en la pestaña Configuración del Testador de Estrategia. Algoritmo Lento Completo En este modo, las ejecuciones de optimización se realizan para todas las posibles combinaciones de valores de las variables de entrada seleccionadas en la pestaña apropiada. Este método es el más preciso. Sin embargo, ejecutar el asesor experto con todas las combinaciones posibles toma mucho tiempo. Algoritmo genético rápido Este tipo de optimización se basa en el algoritmo genético de búsqueda de los mejores valores de los parámetros de entrada. Este tipo es mucho más rápido que el primero y es casi de la misma calidad. La lenta optimización completa que llevaría varios años se puede realizar dentro de varias horas utilizando el algoritmo genético. Cada individuo tiene un conjunto específico de genes que corresponde al conjunto de sus parámetros. La optimización genética se basa en la selección constante de los parámetros quotadaptedquot (valores que dan el mejor resultado). En la forma general, el algoritmo se puede representar de la siguiente manera: A partir del número total de todas las combinaciones posibles de parámetros, dos poblaciones (conjuntos) se seleccionan por una muestra aleatoria Ambos conjuntos son probados y el que tiene mejores resultados (de acuerdo con El criterio de optimización) Los miembros de los conjuntos se cruzan aleatoriamente entre sí, sufren mutaciones aleatorias e inversiones de parámetros Los descendientes se clasifican por los mejores resultados y las repeticiones de cruce Las operaciones de clasificación y cruce se repiten siempre que haya mejoras en los resultados (El mejor resultado entre los descendientes es mejor que el mejor entre los padres). Si los valores del criterio de optimización no se mejoran durante varios cruces (generaciones), se completa el proceso de optimización. Número de pruebas realizadas Durante la optimización genética, el número de pruebas es mucho menor, lo que proporciona una rapidez de optimización. Después del inicio de la optimización genética, un número estimado de pruebas se muestra en la pestaña Configuración. Se calcula mediante la siguiente fórmula: Tamaño de la población (Número incondicional de generaciones Número de generaciones para la estimación de la convergencia) El tamaño de la población se calcula en función del número de combinaciones posibles de parámetros de optimización, puede variar de 64 a 256 El número incondicional de generaciones puede variar desde 15 a 31. Se define por la presencia de mejora del criterio de optimización. 15 generaciones son probadas en todas las optimizaciones. Si una generación dentro del rango entre 15 y 31 no tiene ninguna mejora del criterio de optimización, se inicia una prueba adicional de las próximas generaciones para la estimación de la convergencia. El número de generaciones para la estimación de convergencia se calcula como un tercio del número incondicional de generaciones. Si el número incondicional de generación es 18 (la 17ª generación ha mostrado el mejor resultado y no hay mejoras mostradas por la generación 18ª) entonces se prueban otras 5 generaciones: la generación 18 no ha mejorado, Y para la estimación de convergencia necesitamos 18/3 6 generaciones sin mejoras del criterio de optimización. Si no hay mejoras mostradas por el número especificado de generaciones, la optimización se detiene. Si el número total de pasos de optimización supera 1.000.000 en un sistema de 32 bits o 100.000.000 en un sistema de 64 bits, el modo de optimización genética se inicia automáticamente. Durante la optimización genética. Los resultados intermedios se guardan en caché después del cálculo de cada generación (en un archivo platformdatafolder / tester / cache /.gen). Así, el proceso de optimización puede ser interrumpido en cualquier momento. Incluso si el proceso de optimización genética se interrumpe como resultado de un factor externo (por ejemplo, fallo de alimentación), la optimización continuará automáticamente desde la última generación calculada en el siguiente inicio. La caché de optimización genética se almacena hasta que se cambian los ajustes de optimización o se completa el proceso de optimización. En una parada regular de optimización (al pulsar el botón Stop) se guardan todas las ejecuciones previamente calculadas. Cuando se reanuda el proceso de optimización, continúa desde la última ejecución calculada. Todos los símbolos seleccionados en Market Watch A diferencia de los tipos de optimización descritos anteriormente, éste permite probar un Expert Advisor con los mismos parámetros de entrada. Pero con símbolos diferentes. Sólo el símbolo principal de prueba se cambia en cada pasada, es decir, el símbolo del gráfico al que se uniría la EA. La optimización se realiza sólo para los símbolos que se eligen actualmente en el Market Watch. Así puede gestionar la optimización ajustando el conjunto de símbolos seleccionados. Tenga en cuenta que la descarga de los datos de precios necesarios desde el servidor puede tardar mucho tiempo. Sin embargo, la desaceleración de la optimización como resultado de la descarga de datos se produce sólo durante el primer lanzamiento de un símbolo, la próxima vez sólo se descargan los datos que faltan. Los valores actuales de los parámetros de entrada especificados en el campo quotValuequot se utilizan para la optimización mediante símbolos. Criterio de optimización Un criterio de optimización es un cierto factor, cuyo valor define la calidad de un conjunto de parámetros probados. Cuanto mayor sea el valor del criterio de optimización, mejor será el resultado de la prueba con el conjunto dado de parámetros. Este factor se puede seleccionar en un campo a la derecha de quotOptimización en la ficha Configuración. El criterio de optimización sólo se requiere para el algoritmo genético. Están disponibles los siguientes criterios de optimización: Saldo max el valor más alto del saldo Saldo max Factor de ganancia el valor más alto del producto del balance y del factor de beneficio Saldo max Esperado Pago el valor del producto del saldo y el pago esperado Saldo min Drawdown en este El valor del balance y el nivel del drawdown son tomados en cuenta: Balance / Equity drawdown Balance max Factor de recuperación el producto del balance y el factor de recuperación Balance max Sharpe Relación el valor del producto de balance y Sharpe ratio Max personalizado el criterio de optimización Aquí está el valor de la función OnTester () en el Asesor experto. Este parámetro permite el uso de cualquier valor personalizado para la optimización de Expert Advisors. Un paso importante nella progettazione di un sistema de trading automático nellottimizzazione dei parametri (entrada detti). Metatrader dispone de una función de optimización de la calidad de los datos individuales y valoración de los datos de entrada. Se trata de una herramienta de prueba que muestra la estrategia de un menú en alto (si se muestra la visualización). Ensayador Scegliamo nei vari menu es el nombre de la estrategia, el mercato de la prueba y el marco de tiempo (figura 1). Vienen secondo paso clicchiamo su Propriet esperte. Si desea una entrada con entrada para la entrada de datos, haga clic en el enlace correspondiente. Nellesempio di Fig. 2 decimono di ottimizzare y primi parametri (una media móvil y un coeficiente de penetración en la media). Nella colonna Valore es el parámetro predeterminado. Nella colonna Avvio se ha reunido en el centro de la ciudad dellottimizzazione. En Arresta lultimo valore che testeremo. En el Passo mettiamo il valore minimo di incremento. Nel concreto nel nostro caso de los medios de comunicación móvil sar ottimizzata de una pulmón de 20 a 200 pasando por yo valore 30, 40, 50 (ossia de 10 en 10 vienen). Confermiamo il tasto ok y poi flagghiamo la casella ottimizzazione vienen en fig. 3. Clicchiamo su Avvio. Metatrader effettua lottimizzazione dei parametri eci restituisce i risultati e il grafico dellottimizzazione (Fig. 4). Un punto de venta puede ser calculado en base a la valoración de los precios de la columna, es decir, en la base del beneficio neto. Infine cliccando col tasto destro for test che prediligiamo possiamo salvare y parametri migliori de defecto y utilizzarli per il nostro Asesor experto en el tema de los valores por defecto. Acerca de mí Enrico Malverti ITA: Comerciante analista cuantitativo: de oltre 15 años progetta sistemi di trading e Di gestione del rischio automatizzati per clienti istituzionali (fondi, Sgr e tesorerie di banche) su azioni, bond, valute e futures. E39 gestor de cartera de un fondo de una Sicav lussemburghese. E39 stato per 4 anni capo del equipo de consulta de una empresa italiana en seguimiento de Senior Analyst Quant y Gestore per una SGR londinese. Attualmente coordinatore RampD di Cybertrade. Societ specializzata nella ricerca cuantitativa y progettazione di robotrader y roboadvisor. Www. enricomalverti ENG: Enrico Malverti ha desarrollado sistemas automatizados de trading para clientes institucionales (fondos, sociedades de gestión de activos y tesorería de bancos) sobre acciones, bonos, monedas y futuros por más de 15 años. Él es el autor de varios libros del best-seller sobre sistemas comerciales y de análisis técnico incluyendo los sistemas 8220Trading vincenti8221 publicados por Hoepli. También ha sido un orador apreciado en varios seminarios nacionales e internacionales sobre comercio automatizado durante casi una década. El coordinador de Heyds RampD en Cybertrade, una empresa especializada en la construcción de robotraders y roboavisores. Enrico ha cubierto el papel de director de inversiones en una firma italiana de consultoría financiera durante cuatro años y de 2013 a 2015 ha sido analista cuantitativo senior para una empresa de gestión inglesa.160 www. enricomalverti Formulario de contactoSlideshare utiliza cookies para mejorar la funcionalidad y el rendimiento y Para proporcionarle publicidad relevante. Si sigues viendo el sitio, aceptas el uso de cookies en este sitio web. Consulte nuestro Acuerdo de usuario y Política de privacidad. 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