التداول الأمثل استراتيجية

كيفية تحسين نظام التداول ملاحظة: هذا هو الموضوع متقدمة الى حد ما. يرجى قراءة الدروس السابقة AFL أولا. مقدمة الفكرة وراء الأمثل بسيطة. أولا أن يكون لديك نظام التداول، وهذا قد يكون المتوسط ​​المتحرك البسيط كروس على سبيل المثال. في كل نظام تقريبا هناك بعض المعلمات (كما الفترة المتوسط) التي تقرر كيف تتصرف نظام معين (أي غير مناسب تماما لفترة طويلة الأجل أو قصيرة الأجل، كيف يتم الرد على أسهم شديدة التقلب، وما إلى ذلك). والأمثل هو عملية إيجاد القيم المثلى من تلك المعايير (إعطاء أعلى ربح من النظام) لرمز معين (أو مجموعة من رموز). AmiBroker هي واحدة من عدد قليل جدا من البرامج التي تسمح لك لتحسين النظام الخاص بك على رموز متعددة في وقت واحد. لتحسين النظام الخاص بك لديك لتحديد من واحدة تصل عشرة المعلمات ليكون الأمثل. عليك أن تقرر ما هي قيمة الحد الأدنى المسموح به والحد الأقصى من المعلمة وبأي زيادات يجب أن يتم تحديث هذه القيمة. AmiBroker يؤدي ثم متعددة الظهر يختبر النظام باستخدام كل مزيج ممكن من قيم المعلمات. يعرض عندما يتم الانتهاء من هذه العملية AmiBroker قائمة النتائج مرتبة حسب صافي الربح. كنت قادرا على رؤية قيم المعلمات الأمثل التي تعطي أفضل نتيجة. كتابة AFL صيغة ويدعم الأمثل في اختبار الخلفي من خلال وظيفة جديدة تسمى الأمثل. بناء جملة هذه الوظيفة على النحو التالي: متغير = الأمثل (. الوصف، والتقصير دقيقة كحد أقصى الخطوة.)؛ متغير - أمر طبيعي متغير AFL أن يحصل على تعيين القيمة التي تم إرجاعها حسب الوظيفة الأمثل. مع backtesting العادي، المسح والاستكشاف وسائط comentary القيمة الافتراضية ترجع الدالة الأمثل، وبالتالي فإن استدعاء دالة أعلاه ما يعادل: متغير = افتراضي؛ في التحسين ترجع وظيفة الوضع الأمثل القيم المتعاقبة من دقيقة إلى حد أقصى (ضمنا) مع خطوة خطوة. وصف هو السلسلة التي يتم استخدامها لتحديد المتغير الأمثل ويتم عرض كاسم عمود في قائمة النتائج الأمثل. الافتراضي هو القيمة الافتراضية التي تحسن العوائد وظيفة في مجال التنقيب، مؤشر، والتعليق والمسح الضوئي وسائط اختبار الخلفية العادية مين هو الحد الأدنى من قيمة المتغير يجري الأمثل الحد الأقصى هو الحد الأقصى لقيمة المتغير يجري الأمثل الخطوة الفاصلة المستخدمة لزيادة القيمة من دقيقة إلى حد أقصى AmiBroker يدعم تصل 64 دعوات لتحسين وظيفة (وبالتالي تصل 64 المتغيرات الأمثل)، لاحظ أنه إذا كنت تستخدم شاملة الأمثل ثم هو حقا فكرة جيدة للحد من عدد من المتغيرات الأمثل لقليل فقط. كل مكالمة لتحسين توليد (ماكس - دقيقة) / خطوة حلقات الأمثل ومكالمات متعددة لتحسين مضاعفة عدد أشواط الحاجة. على سبيل المثال تحسين معلمتين باستخدام 10 خطوات سيتطلب 10 * 10 = 100 حلقات الأمثل. استدعاء وظيفة الأمثل مرة واحدة في المتغير فقط في بداية الصيغة الخاصة بك كما يولد كل مكالمة على حلقات التحسين جديدة ويدعم متعددة رمز الأمثل بالكامل من قبل AmiBroker فضاء البحث الأقصى هو 2 64 (10 19 = 10.000.000.000.000.000.000) تركيبات 1. واحد متغير الأمثل: sigavg = تحسين ("المتوسط ​​الإشارة" 9. 2. 20. 1)؛ شراء = الصليب (MACD (12. 26)، وإشارة (12. 26. sigavg))؛ شراء = الصليب (CCI (لكل)، - Level)؛ بيع = الصليب (المستوى، CCI (لكل))؛ 3. متعددة (3) متغير الأمثل: mfast = تحسين ("MACD السريع" 12. 16. 8. 1)؛ mslow = تحسين ("MACD البطيء" 26. 17. 30. 1)؛ sigavg = تحسين ("المتوسط ​​الإشارة" 9. 2. 20. 1)؛ شراء = الصليب (MACD (mfast، mslow) إشارة (mfast، mslow، sigavg))؛ بيع = الصليب (اشارة (mfast، mslow، sigavg)، MACD (mfast، mslow))؛ بعد إدخال الصيغة فقط اضغط على زر الأمثل في إطار تحليل تلقائي. ستبدأ AmiBroker اختبار كل مزيج ممكن من المتغيرات الأمثل وتقديم تقرير عن نتائج في القائمة. بعد الانتهاء الأمثل قائمة نتيجة وتقدم مرتبة حسب صافي الربح٪. كما يمكنك فرز النتائج وفقا لأي عمود في قائمة النتائج فمن السهل للحصول على القيم المثلى من المعلمات لأدنى الانسحاب، أقل عدد من الصفقات، أكبر عامل الربح، أدنى تعرض السوق وأعلى المخاطر تعديل العائد السنوي٪. الأعمدة الأخيرة من قائمة نتيجة تعرض قيم المتغيرات الأمثل لاختبار معين. عندما تقرر أي تركيبة من المعلمات تناسب احتياجاتك أفضل كل ما عليك القيام به هو استبدال القيم الافتراضية في وظيفة الأمثل المكالمات مع القيم المثلى. في المرحلة الحالية تحتاج إلى كتابتها باليد في إطار صيغة تحرير (المعلمة الثانية من الأمثل استدعاء دالة). عرض 3D الرسوم المتحركة والرسوم البيانية الأمثل لعرض الأمثل الرسم البياني 3D، تحتاج إلى تشغيل متغير اثنين التحسين أولا. اثنين متغير الأمثل يحتاج إلى الصيغة التي لديها 2 تحسين () المكالمات وظيفة. مثال متغير اثنين الصيغة الأمثل تبدو مثل هذا: في = تحسين ("في" 2. 5. 50. 1)؛ مستوى = تحسين ("مستوى" 2. 2. 150. 4)؛ شراء = الصليب (CCI (لكل)، - Level)؛ مرة واحدة الأمثل اكتمال فيجب عليك النقر على السهم المتجه لأسفل على زر تحسين واختر عرض 3D الأمثل الرسم البياني. في بضع ثوان ستظهر مؤامرة سطح ثلاثي الأبعاد الملونة في إطار المخطط المشاهد 3D. ويرد مثال الرسم البياني 3D تم إنشاؤها باستخدام فوق الصيغة أدناه. افتراضيا 3D الرسوم البيانية القيم عرض صافي الربح ضد المتغيرات الأمثل. ولكن هل يمكن رسم 3D الرسم البياني السطح لأي عمود في الجدول نتيجة الأمثل. فقط اضغط على رأس العمود للترتيب هذا الامر (سيظهر السهم الأزرق يشير إلى أن النتائج الأمثل يتم فرز العمود المحدد من قبل) ثم اختر عرض 3D الأمثل الرسم البياني مرة أخرى. من خلال وضع تصور الكيفية التي تؤثر بها المعلمات النظام الخاص بك الأداء التداول، يمكنك أن تقرر بسهولة أكبر المعلمة التي تنتج القيم هشة والتي تنتج أداء نظام قوي. إعدادات قوية هي مناطق في الرسم البياني 3D التي تظهر تغييرات تدريجية بدلا من المفاجئة في مؤامرة السطح. الرسوم البيانية الأمثل 3D هي أداة عظيمة لمنع منحنى المناسب. يحدث (أو أكثر الأمثل) لتركيب منحنى عندما يكون النظام أكثر تعقيدا مما يجب أن يكون، وركز كل هذا التعقيد على ظروف السوق التي قد لا يحدث مرة أخرى. تغييرات جذرية (أو طفرات) في المخططات الأمثل 3D تظهر بشكل واضح على مدى الأمثل المناطق. يجب عليك أن تختار المنطقة المعلمة التي تنتج هضبة واسعة واسعة على الرسم البياني 3D لجهودكم التداول الحياة الحقيقي. سوف مجموعات المعلمة إنتاج المسامير الربح لا تعمل بشكل صحيح في التداول الحقيقي. 3D ضوابط الرسم البياني المشاهد AmiBroker في 3D الرسم البياني المشاهد يقدم إجمالي قدرات عرض مع كامل دوران الرسم البياني والرسوم المتحركة. الآن يمكنك عرض نتائج النظام الخاص بك من كل جهة يمكن تصوره. يمكنك السيطرة على الموقف وغيرها من المعالم على الرسم البياني باستخدام الماوس، شريط الأدوات واختصارات لوحة المفاتيح، كل ما تجد من الأسهل بالنسبة لك. أدناه سوف تجد القائمة. ضوابط الماوس: - إلى استدارة - اضغط باستمرار زر الماوس الأيسر ونقل في X / Y الاتجاهات - لتكبير في، والتكبير التدريجي - اضغط باستمرار على زر الفأرة الأيمن والتحرك في X / Y الاتجاهات - لنقل (ترجمة) - اضغط باستمرار زر الماوس الأيسر ومفتاح CTRL وتحرك في X / Y الاتجاهات - لتنشيط - اضغط باستمرار زر الماوس الأيسر، اسحب بسرعة وزر اطلاق سراح أثناء سحب ضوابط لوحة المفاتيح: SPACE - تحريك (السيارات تناوب) اللوحة الرقمية 4 - تحرك اليسار اللوحة الرقمية 6 - نقل الحق اللوحة الرقمية 8 - نقل ما يصل اللوحة الرقمية 2 - تنزل PAGE UP - منسوب المياه يصل PAGE DOWN - مستوى الماء إلى أسفل الذكية (غير حصرية) التحسين مقدمة تقدم AmiBroker الآن الذكية (غير حصرية) التحسين بالإضافة إلى العادية، وتفتيش دقيق. بحث غير شامل مفيد إذا عدد من كافة تركيبات المعلمة من إعطاء النظام التجاري هو ببساطة كبيرة جدا ليكون ممكنا لتفتيش دقيق. بحث شامل على ما يرام تماما طالما أنه من المعقول أن استخدامها. دعونا نقول لديك 2 المعلمات كل تتراوح 1-100 (الخطوة 1). هذا 10000 تركيبات - موافق تماما لتفتيش دقيق. الآن مع 3 المعلمات التي حصلت على 1 مليون تركيبات - فإنه لا يزال موافق لتفتيش دقيق (ولكن يمكن أن يكون lenghty). مع 4 المعلمات لديك 100 مليون تركيبات ومع 5 معلمات (1..100) لديك 10 مليارات مجموعات. في هذه الحالة سيكون قتا أطول من اللازم لتحقق من كل منهم، وهذا هو المجال الذي يمكن أن طرق البحث الذكي غير حصرية يحل المشكلة ليست قابلة للحل في وقت معقول باستخدام تفتيش دقيق. بداية سريعة هنا على الاطلاق أبسط تعليمات كيفية استخدام محسن غير حصري جديد (في هذه الحالة CMA-ES). 1. فتح الصيغة الخاصة بك في محرر الفورمولا 2. إضافة هذا سطر واحد في الجزء العلوي من الصيغة الخاصة بك: OptimizerSetEngine (cmae)؛ // يمكنك أيضا استخدام spso أو TRIB هنا 3. (اختياري) حدد الهدف الأمثل الخاصة بك في تحليل التلقائي، إعدادات، والمشي إلى الأمام التبويب، الحقل الهدف الأمثل. إذا تخطيت هذه الخطوة سيكون تحسين لCAR / MDD (العودة سنوية مركبة مقسوما على أقصى٪ التخفيض). و. هذا كل شيء. الآن إذا قمت بتشغيل الأمثل باستخدام هذه الصيغة، فإنه سيتم استخدام جديد التطوري (غير حصرية) CMA-ES محسن. كيف تعمل ؟ والأمثل هو عملية إيجاد الحد الأدنى (أو كحد أقصى) وظيفة معينة. يمكن اعتبار أي نظام التداول بوصفها وظيفة من عدد معين من الحجج. المدخلات هي المعاملات والبيانات الاقتباس. الإخراج هو الهدف الأمثل الخاص بك (ويقول CAR / MDD). وكنت تبحث عن أقصى ظيفة معينة. وتقوم بعض الخوارزميات الأمثل الذكية على الطبيعة (سلوك الحيوان) - PSO الخوارزمية، أو عملية بيولوجية - الخوارزميات الجينية، وتقوم بعض على المفاهيم الرياضية التي يجنيها البشر - CMA-ES. وتستخدم هذه الخوارزميات في العديد من المجالات المختلفة، بما في ذلك التمويل. أدخل PSO المالية أو التمويل CMA-ES في جوجل وسوف تجد الكثير من المعلومات. وأساليب غير حصرية (أو الذكية) تجد الأمثل العالمي أو المحلي. والهدف هو بالطبع العثور على واحد في العالم، ولكن إذا كان هناك ذروة حادة واحدة من zillions مجموعات المعلمة، قد تفشل الأساليب غير حصرية للعثور على هذا ذروة واحدة، ولكن مع ذلك تشكيل perspecive التاجر، وإيجاد ذروة حادة واحدة لا طائل منه للمتاجرة لأن ذلك ستكون النتيجة غير المستقر (هشة جدا) وليس للتكرار في التداول الحقيقي. في عملية التحسين أننا بدلا تبحث عن مناطق الهضبة مع المعلمات مستقرة وهذا هو المجال الذي تألق طرق ذكية. كما أن الخوارزمية المستخدمة من قبل البحث غير شامل يبدو على النحو التالي: أ) يولد محسن بعض (عادة عشوائي) ابتداء من السكان من مجموعات المعلمة يتم تنفيذ ب) backtest التي كتبها AmiBroker لكل معلمة مجموعة من السكان ج) يتم تقييم نتائج backtests وفقا لمنطق خوارزمية ويتم إنشاء عدد جديد يستند إلى تطور النتائج، د) إذا تم العثور على جديد أفضل - حفظه وانتقل إلى الخطوة ب) حتى يتم استيفاء معايير توقف ويمكن أن تشمل معايير توقف سبيل المثال: أ) الوصول إلى أقصى قدر من التكرار المحدد ب) إذا وقف على مجموعة من أفضل القيم الموضوعية للأجيال X مشاركة صفرا ج) وقف إذا ما أضيف 0.1 الانحراف المعياري ناقلات الأمراض في أي اتجاه محور الرئيسي لا يغير من قيمة قيمة موضوعية لاستخدام أي (غير حصرية) محسن الذكية في AmiBroker تحتاج إلى تحديد محرك محسن الذي تريد استخدامه في صيغة AFL باستخدام وظيفة OptimizerSetEngine. OptimizerSetEngine (الاسم) وظيفة تختار تحسين محرك خارجي محددة بالاسم. AmiBroker حاليا يأتي مع 3 محركات: عادي الجسيمات سرب محسن (spso)، قبائل (TRIB)، وCMA-ES (cmae) - الأسماء في الأقواس هي لاستخدامها في المكالمات OptimizerSetEngine. بالإضافة إلى اختيار محرك محسن قد ترغب في تعيين بعض المعلمات الداخلية. للقيام بذلك استخدام وظيفة OptimizerSetOption. OptimizerSetOption (الاسم، قيمة) وظيفة وظيفة مجموعة معلمات إضافية لتحسين محرك خارجي. المعلمات هي التي تعتمد على المحرك. جميع أبتيميزر ثلاثة شحنها مع AmiBroker (SPSO، المنبر، CMAE) تدعم معلمتين: يعمل (عدد أشواط) وMaxEval (التقييمات القصوى (اختبارات) في تشغيل واحد). سلوك كل المعلمة التي تعتمد على المحرك، بحيث القيم نفسها قد وعادة ما سوف تسفر عن نتائج مختلفة مع محركات المختلفة المستخدمة. الفرق بين أشواط وMaxEval على النحو التالي. التقييم (أو اختبار) هو backtest واحد (أو تقييم موضوعية قيمة وظيفة). RUN هي واحدة المدى الكامل للخوارزمية (إيجاد القيمة المثلى) - عادة ما تنطوي على العديد من الاختبارات (التقييمات). كل تشغيل ببساطة إعادة تشغيل عملية التحسين بالكامل من بداية جديدة (السكان عشوائي الأولي جديد). لذلك كل شوط قد يؤدي إلى إيجاد مختلف المحلي ماكس / دقيقة (اذا لم تجد واحدا العالمي). حتى يدير تحدد المعلمة عدد أشواط خوارزمية لاحقة. MaxEval هو الحد الأقصى لعدد التقييمات (bactests) في أي شوط واحد. إذا كانت المشكلة بسيطة نسبيا و 1000 اختبارات كافية للعثور على ماكس العالمي، 5x1000 هو أكثر من المرجح أن يجد أقصى العالمي لأن هناك فرص أقل ليكون عالقا في أقصى المحلي، وتشغيل اللاحقة ستبدأ من مختلف السكان عشوائي الأولي يمكن اختيار القيم المعلمة أن تكون خادعة. ذلك يعتمد على المشكلة تحت الاختبار، تعقيداته، الخ، الخ. أي أسلوب غير شامل ستوكاستيك لا يمنحك ضمان إيجاد ماكس عالمي / دقيقة، وبغض النظر عن عدد من الاختبارات إذا كان أصغر من جامعة مانعة. أسهل الجواب هو. تحديد عدد كبير اعتبارا من الاختبارات كما هو معقول بالنسبة لك من حيث الوقت اللازم لإكمال. نصيحة بسيطة أخرى هي ضرب من قبل 10 عدد من الاختبارات مع إضافة بعدا جديدا. قد تؤدي إلى المبالغة في تقدير عدد من الاختبارات المطلوبة، ولكن أنها آمنة تماما. تم تصميم محركات شحنها لتكون سهلة الاستخدام، وتستخدم الافتراضي / القيم التلقائية بالتالي معقولة حتى الأمثل يمكن أن يكون عادة تشغيل دون تحديد أي شيء (قبول الإعدادات الافتراضية). من المهم أن نفهم أن كل الطرق الأمثل الذكية تعمل على أفضل وجه في الأماكن المعلمة مستمرة وظائف موضوعية على نحو سلس نسبيا. إذا كانت المساحة المعلمة هو المنفصل قد يكون الخوارزميات التطورية صعوبة في العثور على القيمة المثلى. هذا صحيح خاصة بالنسبة للثنائي (تشغيل / إيقاف) معلمات - فهي ليست مناسبة لأي أسلوب البحث الذي يستخدم التدرج لموضوعي تغير وظيفة (كما تفعل معظم الطرق الذكية). إذا كان نظام التداول الخاص بك يحتوي على العديد من المعلمات الثنائية، يجب عدم استخدام محسن الذكية مباشرة عليها. بدلا من محاولة لتحسين فقط المعلمات المستمرة باستخدام محسن الذكية، والتبديل المعلمات الثنائية يدويا أو عن طريق النصي الخارجي. SPSO - قياسي الجسيمات سرب محسن ويستند معيار الجسيمات سرب محسن على SPSO2007 التعليمات البرمجية التي من المفترض أن تنتج قدمت النتائج الجيدة التي المعلمات الصحيحة (أي أشواط، MaxEval) يتم توفيرها لمشكلة معينة. يمكن اختيار الخيارات الصحيحة لمحسن PSO تكون صعبة وبالتالي النتائج قد تختلف بشكل كبير من حالة إلى أخرى. SPSO. dll يأتي مع رموز المصدر كاملة داخل ADK فرعي. رمز المثال لمعيار الجسيمات سرب محسن: OptimizerSetEngine (spso)؛ OptimizerSetOption (يعمل، 1)؛ SL = تحسين (ق، 26، 1، 100، 1)؛ اتحاد كرة القدم = تحسين (و، 12، 1، 100، 1)؛ شراء = الصليب (MACD (اتحاد كرة القدم، م)، 0)؛ بيع = الصليب (0، MACD (اتحاد كرة القدم، م))؛ القبائل - التكيف المعلمة أقل الجسيمات سرب محسن القبائل هي التكيف، نسخة المعلمة أقل من PSO (تحسين سرب الجسيمات) محسن غير شامل. لخلفية علمية راجع: من الناحية النظرية يجب أن أداء أفضل من جهاز الأمن السياسي العادي، لأنه لا يمكن ضبط أحجام سرب واستراتيجية خوارزمية تلقائيا إلى المشكلة التي يجري حلها. الممارسة تبين أن أداءه مماثلة تماما لجهاز الأمن السياسي. وTribes. DLL المساعد تنفذ قبائل-D (أي أبعاد) البديل. بناء على clerc. maurice. free. fr/pso/Tribes/TRIBES-D. zip موريس كليرك. رموز المصدر الأصلية المستخدمة بإذن من المؤلف Tribes. DLL يأتي مع كامل شفرة المصدر (داخل مجلد ADK) بدعم المعلمات: MaxEval - الحد الأقصى لعدد التقييمات (backtests) في المدى (الافتراضي = 1000). OptimizerSetOption (MaxEval، 1000)؛ يجب زيادة عدد التقييمات مع عدد متزايد من الأبعاد (عدد بارامس الأمثل). الافتراضي 1000 هو جيد لمدة 2 أو 3 أبعاد القصوى. أشواط - عدد أشواط (إعادة تشغيل). (الافتراضي = 5) يمكنك ترك عدد من أشواط في القيمة الافتراضية 5. بواسطة الرقم الافتراضي للتشغيل (أو تشغيل) ومن المقرر أن 5. لاستخدام القبائل محسن، تحتاج فقط إلى إضافة سطر واحد إلى التعليمات البرمجية الخاصة بك: OptimizerSetEngine (TRIB)؛ OptimizerSetOption (MaxEval، 5000)؛ // 5000 تقييمات ماكس CMA-ES - مصفوفة التغاير التكيف التطوري استراتيجية محسن CMA-ES (مصفوفة التغاير التكيف استراتيجية تطورية) متقدمة محسن غير شامل. لخلفية علمية راجع: وفقا لمعايير علمية يتفوق تسعة والاستراتيجيات التطورية الأكثر شعبية أخرى (مثل جهاز الأمن السياسي، وتطور وراثي والتفاضلي). وCMAE. DLL المساعد تنفذ البديل العالمي للبحث مع إعادة تشغيل عدة مع زيادة عدد السكان CMAE. DLL يأتي مع كامل شفرة المصدر (داخل مجلد ADK) بواسطة الرقم الافتراضي للتشغيل (أو تشغيل) ومن المقرر أن 5. ينصح أن يترك الرقم الافتراضي للتشغيل. قد تختلف باستخدام OptimizerSetOption (يعمل، N) الدعوة، حيث يجب أن تكون N في مجموعة 1..10. تحديد أكثر من 10 أشواط غير مستحسن، مع أن هذا ممكن. لاحظ أن كل تشغيل يستخدم ضعف حجم السكان من تشغيل السابقة لذلك ينمو باطراد. لذلك مع 10 أشواط ينتهي بك الأمر مع السكان 2 ^ 10 أكبر (1024 مرة) من الجولة الأولى. هناك مقياس آخر MaxEval. القيمة الافتراضية هي ZERO مما يعني أن البرنامج المساعد تلقائيا حساب MaxEval المطلوبة. ينصح NOT لتحديد MaxEval بنفسك كما الافتراضي يعمل بشكل جيد. خوارزمية ذكية بما فيه الكفاية لتقليل عدد التقييمات المطلوبة ويتقاطع سريع جدا إلى نقطة الحل، لذلك غالبا ما يجد الحلول بشكل أسرع من غيرها من الاستراتيجيات. فمن الطبيعي أن البرنامج المساعد سيتم تخطي بعض الخطوات التقييمات، إذا كشف أن الحل وجد، وبالتالي يجب أن لا يفاجأ أن شريط التقدم التحسين قد تحرك سريع جدا في بعض النقاط. لديه المساعد أيضا القدرة على زيادة عدد من الخطوات على القيمة المقدرة في البداية إذا كانت هناك حاجة لإيجاد الحل. نظرا لطبيعتها على التكيف، والوقت المقدر غادر و / أو عدد من الخطوات التي يعرضها حوار التقدم هو فقط أفضل تخمين في ذلك الوقت وقد تختلف خلال دورة التحسين. استخدام CMA-ES محسن، تحتاج فقط إلى إضافة سطر واحد إلى التعليمات البرمجية الخاصة بك: OptimizerSetEngine (cmae)؛ سيتم تشغيل هذا التحسين مع الإعدادات الافتراضية التي على ما يرام بالنسبة لمعظم الحالات. وتجدر الإشارة إلى أنه، كما هو الحال مع العديد من خوارزميات البحث continouos الفضاء، أن خفض المعلمة خطوة في تحسين () المكالمات funciton لا تؤثر تأثيرا كبيرا مرات الأمثل. الشيء الوحيد الذي يهم هو البعد المشكلة، أي عدد المعلمات المختلفة (عدد المكالمات وظيفة الأمثل). يمكن تعيين عدد من الخطوات في المعلمة دون أن يؤثر ذلك على الوقت الأمثل، وذلك باستخدام أجود أنواع الدقة التي تريدها. من الناحية النظرية يجب أن تكون خوارزمية قادرة على العثور على حل في 900 على الأكثر * (N + 3) * (N + 3) backtests حيث N هو البعد. في واقع الامر انه يتقاطع على نحو أسرع كثيرا. على سبيل المثال الحل في 3 (N = 3) مساحة المعلمة الأبعاد (يقول 100 * 100 * 100 = 1000000 خطوات شاملة) يمكن العثور عليها في عدد قليل من 500-900 خطوات CMA-ES. الأمثل الفردية متعددة الخيوط بدءا من AmiBroker 5.70 بالإضافة إلى متعددة رمز خاصية تعدد. يمكنك تنفيذ متعددة الخيوط-رمز واحد الأمثل. للوصول إلى هذه الوظيفة، انقر على السهم المتجه لأسفل بجوار زر الأمثل في إطار تحليل جديد وحدد تحسين الفردي. وتحسين فرد استخدام كل من نوى المعالج المتاحة لأداء-رمز واحد الأمثل، مما يجعلها أسرع بكثير من التحسين منتظم. في وضع رمز الحالي أنه سيتم تنفيذ التحسين على رمز واحد. في جميع الرموز وتصفية وسائط فإنه سيتم معالجة كافة رموز بالتتابع، أي التحسين الكامل لأول مرة عن الرمز الأول، ثم الأمثل على الرمز الثاني، الخ القيود: غير معتمدة backtester 1. مخصص (حتى الآن) غير معتمدة 2. محركات الأمثل الذكية - يعمل فقط شاملة الأمثل. في نهاية المطاف نحن قد تخلص من قيود (1) - عندما يتم تغيير AmiBroker ذلك backtester العرف لا تستخدم OLE بعد الآن. ولكن (2) هو على الارجح البقاء هنا لفترة طويلة. تعظيم الاستفادة من نظام التداول تحديث في 2010-04-06 الأمثل هو مفيد في العديد من الطرق المختلفة. في التداول، يمكنك على سبيل المثال استخدام محسن مع محرك backtester أو محاكاة لتغيير بعض المعلمات من نظام التداول ومعرفة ما إذا كان هذا يمكن أن تزيد من أداء المحفظة الإجمالي، أو يمكنك استخدام محسن لاختبار اختلافات متعددة من قاعدة شراء خاصة في نظام التداول. تقريبا كل قطعة من نظام تجاري أو استراتيجية التداول يمكن أن يكون الأمثل. يمكنك تحسين شراء أو بيع أو قواعد قصيرة أو غطاء، وأنواع النظام، وحدود النظام، وضبط المحفظة، توقف. يتم تنفيذ الأمثل باستخدام أحد خوارزميات التالية: تحسين شاملة، الخوارزمية الجينية والتعلم التدريجي على السكان أو PBIL. التحسين حصرية، وهو ما يسمى أيضا القوة الغاشمة الأمثل، اختبارات كل حل ممكن. يجب أن يتم تطبيق هذا الأسلوب فقط عندما يكون لديك عدد قليل من مجموعات لاختبار. على سبيل المثال، استراتيجية التداول مع 5 عوامل لتحسين (كل عامل تختلف 1-10) بإنشاء 100،000 مجموعات. في حال كان لديك عدة مئات أو ملايين من مجموعات لاختبار. يجب عليك أن تنظر باستخدام الخوارزمية الجينية وخوارزمية PBIL. باستخدام هذه الخوارزميات في برنامج التداول QuantShare. يمكنك تحسين الملايين من مزيج من نظام التداول، وكذلك القواعد التجارية، ونظم التصنيف ونماذج الشبكات العصبية. ونحن سوف حفر أعمق في هذه الخوارزميات في ما بعد في المستقبل. الآن، دعونا استخدام الأمثل شامل بالتفاصيل العوامل أو الإعدادات التي يمكن أن يكون الأمثل في QuantShare. إنشاء نظام تجاري: في قائمة برنامج التداول الخاص بك. حدد "تحليل" ثم انقر على "محاكي". في شكل محاكاة، انقر على "أضف" لإنشاء نظام التداول الجديد. تحسين القواعد التجارية: المكون الأساسي لنظام التداول ائحة نظامه. شراء، بيع، قصيرة ويتم استخدام قواعد غطاء من قبل جهاز محاكاة لاتخاذ قرار ومواقف للدخول والذي يعطي للخروج. هذه القواعد يمكن أن يكون الأمثل مباشرة مع محرر الصيغة أو باستخدام المعالج. على سبيل المثال، في إطار "شراء في فتح الغد"، انقر على "أضف القاعدة". تحت عنوان "القاعدة" لوحة، اكتب "مؤشر القوة النسبية (أ)" (مؤشر القوة النسبية) في حقل الإدخال الأول و "ب" في حقل الإدخال الثاني. عندما تنتهي من ذلك، واثنين من خطوط يظهر في الشبكة. هذه الخطوط ندعك تحديد الحد الأدنى والحد الأقصى للخطوة قيم المتغير كنت على وشك على الوجه الأمثل. في "" خط متغير، اكتب "7" تحت عنوان "مين" عمود "14" تحت عنوان "ماكس" عمود و "7" تحت عمود "الخطوة". في "ب" خط متغير، اكتب "40" تحت عنوان "مين" عمود "70" تحت عنوان "ماكس" عمود و "10" تحت عمود "الخطوة". انقر على "تحديث" لحفظ التغييرات. يعرض اللوحة اليسرى "Rule0 (8)"، مما يعني أن القاعدة لديها ثمانية مجموعات. انقر على "إغلاق" للرجوع إلى النموذج محرر استراتيجية التداول. حدد "إنشاء نظام التداول باستخدام الصيغة محرر" التبويب لنرى كيف يتم تحويل قواعد النظام التجاري إلى اللغة ناقلات القائم على QuantShare. تحسين إعدادات النظام التجاري ': في شكل "إنشاء استراتيجية التداول"، حدد "تحسين" ثم انقر على "الأمثل". انقر على "إضافة عنصر" لإنشاء متغير أمثلية جديد؛ انقر مرتين على خلية تحت عمود "متغير" لفتح قائمة من المتغيرات. حدد على سبيل المثال "عدد من الرموز" (ويعرف هذا الحقل الحد الأقصى لعدد الأوراق المالية التي يجب أن تتوفر في محفظتك في أي لحظة)، نوع "6" تحت عنوان "مين" عمود "10" تحت عمود "ماكس" "2" تحت عمود "الخطوة" وانقر على "OK" لحفظ المدخلات الخاصة بك. أنت الآن قد أنشأت ثلاث مرات التكرار أو مجموعات. العدد الإجمالي بك من تركيبات هو 24 (8 * 3). في ما بعد المقبل، سوف نستخدم إدارة الأموال لغة البرمجة لخلق المزيد من المجموعات. مركز الأحداث التي قدمها مايكل بيرك الأمثل هو القدرة على تشغيل من خلال العديد من مجموعات مختلفة من المعلمات استراتيجية التداول وذلك لتحديد أي مجموعات من المعلمات أداء أكثر إيجابية خلال التاريخي الخلفي الاختبار. هدف الأمثل هو لاختبار إستراتيجيتك للاتساق ومتانة، والمساعدة في العثور على مجموعة من المعلمات التي قد يكون من المفيد في المستقبل. هذه الندوة تستكشف عملية استراتيجية التحسين والمصطلحات وأفضل الممارسات من خلال النظر في الأمثلة استراتيجية في العالم الحقيقي. فهم التقرير الأمثل وتهيئة إعدادات التحسين تتناول أيضا. كيفية تشغيل الاستراتيجية الأمثل تحديد المدخلات الأمثل وإعدادات تفسير تقرير الأمثل شاملة مقابل الوراثية مقابل المشي إلى الأمام