Programmazione Metatrader Overfitting_II (per principianti)

Per la cronaca :
questa notte la suoneria non si e' attivata e, con due microlotti (equivalenti a 2000 $), ho guadagnato la bellezza di 1,9 euro, con due trade positivi e due negativi.
Il TF e' M30 (era scritto nel report dell'ottimizzazione)
Ora IL TS e' rientrato in short con gain attuale intorno allo zero.
Diciamo che mi e andata ancora bene, ma, riottimizzando il TS questa mattina, i parametri ottimali sono ovviamente diversi, come volevasi dimostrare.
Il TS che ho descritto costituisce solo un esempio di cio' di cui stiamo parlando.
Il mio problema, ribadisco, e' cercare di capire come si fa a ottimizzare e soprattutto SE E' POSSIBILE ottimizzare un TS, o se e' proprio una impresa vana.

Per quanto riguarda le altre questioni...
Uso MT4 perche' e' gratis e non mi serve nulla di piu' sofisticato o potente; con lui posso fare tutto quello che mi serve, allo stato attuale.
Il broker di forex e CFD che utilizzo ha una solida reputazione e, in sei anni di utilizzo, non mi ha mai creato problemi.
Trado cifre minime proprio perche' non sono sicuro della profittabilità dei vari TS che sperimento.
Per la stessa ragione, preferisco non usare TF alti perche' gli SL da mettere crescono all'aumentare del TF.
Finchè non trovero' un TS che possa guadagnare sistematicamente in modo non presidiato, credo che non rischierò grosse cifre.

Se scegliessi di fare trading discrezionale, il discorso sarebbe diverso.
A volte, quando riesco ad avere qualche ora libera, mi metto a fare scalping e, quando sono abbastanza sicuro del trade che sto per fare, rischio un po' di piu'.
Sono invece una schiappa nel fare trading discrezionale su lunghi periodi, con TF alti; dopo aver preso alcune brutte scottature nel 2007-2009 e nel 2011, non mi fido piu' di me stesso.

Tornando alla questione principale, come fate voi a ottimizzare i vostri TS ?

:ciao:
 
Ultima modifica:
Tolomeo: " come faccio a far scorrere meglio le palline sul mio pallottoliere?"
PGP : "ho un amico che lavora nel campo dell'informatica, di più non posso e non voglio dire, e non prendermi nemmeno sul serio.."
Tolomeo" si ma meglio usare olio o sapone per far scorrere la palline..?"
 
Tolomeo: " come faccio a far scorrere meglio le palline sul mio pallottoliere?"
PGP : "ho un amico che lavora nel campo dell'informatica, di più non posso e non voglio dire, e non prendermi nemmeno sul serio.."
Tolomeo" si ma meglio usare olio o sapone per far scorrere la palline..?"

:no:

Tolomeo/tolemaici: come faccio a ottimizzare i miei oroscopi?
PGP: non serve
Tolomeo/tolemaici: ok, ma se servisse, come faccio a ottimizzare i miei oroscopi?
PGP: :rolleyes:
 
:no:

Tolomeo/tolemaici: come faccio a ottimizzare i miei oroscopi?
PGP: non serve
Tolomeo/tolemaici: ok, ma se servisse, come faccio a ottimizzare i miei oroscopi?
PGP: :rolleyes:

A ottimizzare oroscopi sono bravissimo: l'astrologia e' stata la mia grande passione, prima del trading, e ho alle spalle due decenni di sudatissimi studi.
Non a caso mi sono nikkato Tolomeo. :)

Nel 2008 ho fatto un TS basato su rete neurale che incrociava effemeridi e DJ.
Per almeno sei mesi ho fatto girare quattro pc giorno e notte, a ottimizzare i coefficienti, ottenendo un overfitting meraviglioso.:specchio:

Poi ho seppellito tutto in un angolo remoto dell'hard disk...:down:

A parte gli scherzi ....

(segue dopo cena)
 
A parte gli scherzi, credo che mi vogliate far capire che la risposta al mio dilemma e' :
NO, NON E' POSSIBILE OTTIMIZZARE UN TS IN MODO DEFINITIVO!
Anche se il 3D e l'intera sezione non sono molto frequentati, mi inchino all'autorevolezza di voi pochi che mi avete preso in considerazione, e non insisterò oltre su questo aspetto.
Essendo però un tipo testardo, che vuole continuare nel gioco, prendo alla lettera il suggerimento della Giulia e provo a ripartire da zero.

Parto da Wikipedia :

"In statistica e in informatica, si parla di overfitting (sovradattamento) quando un modello statistico si adatta ai dati osservati (il campione) usando un numero eccessivo di parametri (Tolomeo dixit : bene, d'ora in poi niente piu' parametri !).. Un modello assurdo e sbagliato può adattarsi perfettamente se è abbastanza complesso rispetto alla quantità di dati disponibili. Spesso si sostiene che l'overfitting sia una violazione della legge del Rasoio di Occam (Tolomeo dixit : cos'e' ??? Boh lasciamo perdere...).
Il concetto di overfitting è molto importante anche nell'apprendimento automatico e nel data mining. Di solito un algoritmo di apprendimento viene allenato usando un certo insieme di esempi (il training set appunto), ad esempio situazioni tipo di cui è già noto il risultato che interessa prevedere (output). Si assume che l'algoritmo di apprendimento (il learner) raggiungerà uno stato in cui sarà in grado di predire gli output per tutti gli altri esempi che ancora non ha visionato, cioè si assume che il modello di apprendimento sarà in grado di generalizzare. Tuttavia, soprattutto nei casi in cui l'apprendimento è stato effettuato troppo a lungo o dove c'era uno scarso numero di esempi di allenamento, il modello potrebbe adattarsi a caratteristiche che sono specifiche solo del training set, ma che non hanno riscontro nel resto dei casi; perciò, in presenza di overfitting, le prestazioni (cioè la capacità di adattarsi/prevedere) sui dati di allenamento aumenteranno, mentre le prestazioni sui dati non visionati saranno peggiori.
Sia nella statistica che nel machine learning, per evitare l'overfitting, è necessario attuare particolari tecniche, come la cross-validation e l'arresto anticipato, che indichino quando un ulteriore allenamento non porterebbe ad una migliore generalizzazione. Nel treatment learning si evita l'overfitting utilizzando il valore di supporto migliore e minimale.(Tolomeo dixit : questo sembra interessante, meglio approfondire...)."

Allora, partiro' alla ricerca della nuova frontiera (LA GENERALIZZAZIONE) e, seguendo i consigli di Wikipedia, lavorero' sui seguenti fronti :

1 - creare TS che non usino alcun parametro, o solo un parametro : lo SL;

2 - cercare in rete le ricette fai da te relative a "cross validation" e "arresto anticipato"

3 - cercare in rete cosa sia il "treatment learning" e come si fa a cercare il "valore di supporto migliore e minimale"

Sul punto 1) il compito sarà facile perche' nella mia raccolta di EA di TS simili ce n'e' più di uno, poco o nulla testati.

Sui punti 2) e 3) mi ci vorrà piu' tempo.

Se qualcuno (Giulia, per non fare nomi) mi vorrà dare qualche dritta o link, avrà la mia gratitudine eterna (o preferisci una scatola di PoketCoffe ?).

:ciao:
 

Ma attento, Tolomeo.
Che in quel prezioso thread i messaggi possono scomparire come d'autunno le foglie portate via dal vento.
Un giorno (forse) ti servirà una wayback machine che abbia immortalato quel fiume di messaggi che scorre, alla ricerca delle tracce del passato.
Ma per ora puoi accontentarti di quello che c'è.
:bye:

Oggi, e magari anche domani, grandi occasioni: condividi? Lo so, lo so, dovevo quotarlo ieri, ma mi segui anche questa volta? Sta a vedere che nei prossimi giorni ci sarà un altro blocco tecnico del CFE Errare è umano ...
 
Ciao Tolomeo,
Ti riporto un link di Imar molto utile che mi aveva aiutato a suo tempo e spero possa aiutare anche te http://www.investireoggi.it/forum/overfitting-vt67988-209.html
Secondo la mia opinione è inutile perder tempo a fare conti astronomici, i risultati che hai nel backtest in-sample non riuscirai mai ad ottenerli. Riuscirai però ad ottenere i risultati che il tuo ts fa out of sample.:up:
Inoltre qualche pagina prima http://www.investireoggi.it/forum/overfitting-vt67988-207.html c'è un'altro post molto utile sempre di Imar dove parla di backtest.
Questo mi aveva fatto capire che le cose sono prevedibili fino ad un certo punto.:titanic:
 

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