В предыдущей статье я занялся сравнением методов параметрической оптимизации, т.е., подбора параметров, оценивая прибыльность торговли робота в ходе последующего бэктеста. Выяснилось, что банальный метод Монте-Карло — генерация случайных некоррелированных комбинаций параметров робота — работает вполне неплохо. Сейчас же я хочу протестировать популярный, в том числе, в сообществе программирующих трейдеров, алгоритм: генетический алгоритм оптимизации.
Читать полностью »
Я прочитал авторитетную книгу о торговых стратегиях и написал своего торгового робота. К моему удивлению, робот не приносит миллионов, даже торгуя виртуально. Причина очевидна: робот, как гоночный автомобиль, нуждается в «тюнинге», в подборе параметров, адаптированных к конкретному рынку, конкретному периоду времени.
Так как параметров настройки у робота достаточно, перебрать все их возможные комбинации в поисках лучшей, слишком затратная по времени задача. В свое время, решая задачу оптимизации, я не нашел обоснованного выбора алгоритма поиска квазиоптимального вектора параметров торгового робота. Потому решил самостоятельно сравнить несколько алгоритмов…
Читать полностью »
