Еще один аспект разработки торговых систем состоит в оптимизации, т.е. улучшении эффективности систем при помощи подбора таких значений параметров, при которых система дает наилучший результат на выборке данных. Если система не работает при тестировании на данных вне пределов выборки или на реальном рынке, говорят, что при оптимизации имела место подгонка под исторические данные. Впрочем, подгонка бывает полезной и вредной. Полезная подгонка — это случай, когда модель подогнана под всю популяцию (т.е. под достаточно большую и представительную) и при этом отражает все достоверные характеристики реальной популяции в системе. Подгонка вредна, если система соответствует только некоторым случайным характеристикам, не обязательно отражающим свойства всей популяции.
Аэродинамика, электроника, химия, биохимия, планирование и бизнес — это только некоторые из областей, где используется оптимизация. Поскольку оптимизация важна для такого количества приложений, в этом направлении ведется множество исследований, создано множество инструментов и накоплено много информации. Где же можно найти эту информацию?
Существуют два альтернативных традиционной оптимизации подхода — это оптимизация с прогонкой вперед и самоадаптивные системы. Обе эти методики имеют то преимущество, что практически все тестирование проводится вне (пределов выборки. Оцените результативность системы, проведите несколько статистических тестов, постройте график изменения капитала — и система готова к торговле. Все чисто и математически безукоризненно. Про коррекцию коэффициентов корреляции, множественные тесты, чрезмерную подгонку системы под ценовые данные и другие проблемы можно просто забыть.
Во избежании провала и для увеличения вероятности успеха при оптимизации следует предпринять четыре шага. Во-первых, оптимизировать систему на максимально доступном представительном образце данных и использовать для анализа большое число виртуальных сделок.
Большинство трейдеров не стремится к проигрышу — по крайней мере осознанно. Знание причин неудачи помогает ее избежать. Потерпеть неудачу при использовании оптимизатора очень просто, если соблюдать следующие правила. Во-первых, используйте маленькие (и поэтому непредставительные) выборки данных для тестирования.
Оптимизаторы, основанные на моделировании отжига, воспроизводят термодинамический процесс замерзания жидкостей и отжига металлов. При высокой температуре атомы в жидкости или расплавленном металле быстро перемещаются случайным образом. При медленном остывании они располагаются в упорядоченную кристаллическую структуру, представляющую минимальное энергетическое состояние системы.
Представьте себе нечто, способное решить все проблемы, связанные с созданием человека — нечто, представляющее собой вершину всех методов оптимизации и решения задач. Что это такое? Известный процесс эволюции. Генетические оптимизаторы пытаются использовать часть этой невероятной способности к решению задач при помощи грубой симуляции эволюционного процесса.
Loading ...