ปรับปรุง กลยุทธ์การซื้อขาย ผ่านทาง เดิน ไปข้างหน้า การวิเคราะห์

ปรับปรุงกลยุทธ์การซื้อขายผ่านทางเดินไปข้างหน้าการวิเคราะห์ ปรับปรุงกลยุทธ์การซื้อขายผ่านทางเดินไปข้างหน้าการวิเคราะห์ การเพิ่มประสิทธิภาพของแผนกลยุทธ์การซื้อขาย การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นกระบวนการในการปรับพารามิเตอร์ของกลยุทธ์ที่กำหนดไปยังตลาดที่เฉพาะเจาะจง มันเป็นเรื่องปกติเป็นสิ่งที่ดีเมื่อทำอย่างถูกต้อง แต่ถ้าไม่ทำอย่างถูกต้องมีความเสี่ยงสูงที่จะทำมันไม่ถูกต้องและจบลงด้วยระบบโค้งพอดี (ฉันจะไปลึกในการเพิ่มประสิทธิภาพการแบบดั้งเดิมของกลยุทธ์การซื้อขายบนโพสต์ในอนาคต) ปรับเส้นโค้งคืออะไร? คุณสามารถหาชุดของกฎและพารามิเตอร์การค้าที่สมบูรณ์เหมาะกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีอยู่ส่งผลให้ผลการซื้อขายที่โดดเด่นจากการทดสอบเหล่านั้น แต่เมื่อกฎเหล่านั้นจะถูกทดสอบในตลาดที่มีชีวิตอยู่พวกเขาล้มเหลวและเงินหลวมอย่างรวดเร็ว ส่วนใหญ่ของกลยุทธ์ที่มีอยู่ในเชิงพาณิชย์ประสบปัญหานี้ ทำไม? เพราะผู้ขายขายกลยุทธ์ที่ใช้จากการทดสอบรักแทนความทนทานของกลยุทธ์ที่ มันง่ายมากที่จะขายขึ้นอยู่กับเส้นโค้งส่วนได้เสียที่ดีกว่าที่จะขายอยู่บนพื้นฐานของการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการที่ซับซ้อนในการเพิ่มความทนทานและลดเส้นโค้ง แต่เป็นความจริงที่น่าเศร้า วิธีการที่เหมาะสมในการเพิ่มประสิทธิภาพ เพื่อหลีกเลี่ยงการปรับเส้นโค้งหนึ่งต้องออกอย่างน้อย 30% ของข้อมูลที่มีอยู่ออกมาจากการเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่นถ้าคุณมีข้อมูล 2000-2012 (12 ปี), การเพิ่มประสิทธิภาพจะเป็น: เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ 2000 2009 คุณจะจบลงด้วยค่าพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดในเวลานี้ เลือกชุดพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด เกณฑ์ในการเลือกก็เป็นสิ่งสำคัญ ยกตัวอย่างเช่นการเลือกที่ดีที่สุด AbsoluteProfit / RelativeDrawdown ที่มีพารามิเตอร์เพื่อนบ้านที่แข็งแกร่งพอที่จะเป็นทางเลือกที่ดี ทดสอบพารามิเตอร์ตั้งอยู่บนออกจากระยะเวลาที่กลุ่มตัวอย่าง (2010-2012) หากคุณได้รับผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในช่วงเวลานี้มีสิ่งผิดปกติในขั้นตอนก่อนหน้านี้ คุณต้องกลับไปที่ขั้นตอนการออกแบบ เมื่อคุณมีชุดพารามิเตอร์ที่ทำงานอย่างถูกต้องในช่วงเวลาที่ออกมาจากตัวอย่างที่คุณจะวิ่งสดกลยุทธ์ของคุณ ปัญหาของการเพิ่มประสิทธิภาพแบบดั้งเดิม การเพิ่มประสิทธิภาพของแผนเป็นสิ่งที่ดี แต่มีปัญหาที่ชัดเจน: ชุดพารามิเตอร์ที่ได้รับการแต่งตั้งเป็นที่มีคุณภาพเฉลี่ย ตามความต้องการที่จะอยู่รอดมากของสภาวะตลาด (ทั้งในตัวอย่างและออกจากตัวอย่างข้อมูล) ก็จะไม่ได้รับการดัดแปลงมาจริงๆคนใดคนหนึ่งโอกาสในการซื้อขายจำนวนมากดังนั้นจะพลาด การย่อยสลายกองกำลัง reoptimizations ระยะ เมื่อเวลาผ่านพารามิเตอร์ที่เลือกตั้ง degrades เราจะมีข้อมูลมากขึ้นและเราจะมีเงื่อนไขที่แตกต่างกันมากขึ้นในตลาด ส่วนใหญ่ของกำไรที่อาจจะมุ่งเน้นไปที่ช่วงเวลาเล็ก ๆ คุณจะพบกลยุทธ์จำนวนมากออกมี Cuve พอดีกับสภาวะตลาดที่ผ่านมา แต่เมื่อทดสอบพวกเขาในปีที่ผ่านมาพวกเขาล้มเหลว การเปลี่ยนแปลงอย่างมากและที่ชัดเจนในตลาดจะทำให้กลยุทธ์ที่เข้าถึงสถานการณ์กรณีที่เลวร้ายที่สุดการสูญเสียเงินเป็นจำนวนมาก มีวิธีการที่จะแก้ปัญหาส่วนใหญ่ของปัญหาดังกล่าวข้างต้นในทางแบบดั้งเดิม แต่การใช้เดินไปข้างหน้าหวังว่าเราจะสามารถที่จะเอาชนะหรือลดผลกระทบของพวกเขาทั้งหมด เดินไปข้างหน้าการวิเคราะห์ ด้วยการเดินไปข้างหน้าการวิเคราะห์แทนการหนึ่งที่ยิ่งใหญ่ในการเพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูลในตัวอย่างและการทดสอบบนข้อมูลออกจากตัวอย่างเราจะทำให้จำนวนมากของการเพิ่มประสิทธิภาพขนาดเล็กและทดสอบในช่วงเวลาที่มีขนาดเล็กมาก ขนาดของระยะเวลาการเพิ่มประสิทธิภาพที่เรียกว่าหน้าต่างการเพิ่มประสิทธิภาพ ตามที่การทดสอบของฉันขนาดของหน้าต่างการเพิ่มประสิทธิภาพจะต้องปรับให้เข้ากับแต่ละตลาดในขณะที่มันมีความสัมพันธ์โดยตรงกับตลาดรอบหรือความเร็วที่เปลี่ยนแปลงตลาดที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในภาพถัดไปที่เราจะทำการวิเคราะห์ข้างหน้าเดินโดยใช้ขนาดการเพิ่มประสิทธิภาพหน้าต่าง 3 เดือนและจากนั้นช่วงเวลาที่ออกจากตัวอย่างหนึ่งเดือน: เดินไปข้างหน้าของการวิเคราะห์กลยุทธ์การซื้อขาย ผลมาจากการเดินเต็มรูปแบบการทดสอบการวิเคราะห์ข้างหน้าจะเป็นผลรวมของผลการทดสอบทั้งหมดที่มีขนาดเล็กไปนี้: ผลจากการทดสอบการเดินไปข้างหน้าการวิเคราะห์ กลยุทธ์ที่มีความสามารถที่จะมีชีวิตรอดเพื่อการวิเคราะห์การเดินไปข้างหน้าที่เหมาะสมจะแสดงระดับที่สูงมากของความทนทานกว่าชุดพารามิเตอร์กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพการค้าแบบดั้งเดิม คุณสมบัติโค้งส่วนใหญ่ติดตั้งหรือเพิ่มคุณสมบัติในการปรับปรุงผลระยะสั้นจะไม่สามารถที่จะอยู่รอดการทดสอบนี้เป็นพวกเขาอย่างต่อเนื่องจะล้มเหลวในระหว่างขั้นตอนการทดสอบที่แตกต่างกัน เป้าหมายของการเดินไปข้างหน้าการวิเคราะห์ มีสองเป้าหมายหลักที่จะประสบความสำเร็จกับการเดินไปข้างหน้าการวิเคราะห์คือ ความแข็งแรง เป้าหมายหลักของการเดินไปข้างหน้าการวิเคราะห์คือเพื่อให้บรรลุระดับที่สูงมากของความทนทาน ตามความทนทานผมหมายถึงการได้รับผลที่คล้ายกันในการซื้อขายที่อยู่อาศัยและใน backtests ในการทำกำไรที่เพิ่มขึ้น ที่เหมาะสมเดินไปข้างหน้ากระบวนการจะช่วยให้กลยุทธ์ที่จะปรับตัวเองไปยังตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลงจะช่วยให้การค้าบ่อยครั้งมากขึ้นและเป้าหมายจุดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเงื่อนไขที่ดีและลดความถี่ในการซื้อขายและเป้าหมายเกี่ยวกับสภาวะที่ไม่เอื้ออำนวย มีอีกประโยชน์ที่สองคือ หาก inefficience จะถูกลบออกจากตลาดเดินไปข้างหน้าการดำเนินการที่เหมาะสมจะเลือกที่จะไม่ค้า แล้วถ้าผลตอบแทน inefficience การตลาดก็จะค่อยๆเร​​ิ่มต้นเพื่อการค้าอีกครั้ง ชีวิตของกลยุทธ์ที่มีมากอีกต่อไป สถานการณ์กรณีที่เลวร้ายที่จะทำให้เราหยุดการซื้อขายกลยุทธ์ที่จะรุนแรงมากในการเข้าถึง การกำจัดของ inefficience ที่จะไม่พอสำหรับเราที่จะหยุดการซื้อขาย นอกจากนั้นทั้งเดินไปข้างหน้ากระบวนการจะต้องล้มเหลวในการตรวจสอบสภาพตลาดนี้