Sqn Trading System

Esta é a resposta que recebi de entrar em contato com o Dr. Tharp. Muito obrigado pela sua pergunta na quinta-feira passada e pela sua paciência com a nossa resposta. Posso responder para o Dr. Tharp que está ocupado trabalhando em um livro e também se preparando para partir para uma próxima viagem A captura de tela me ajudou a entender a origem de sua pergunta, obrigado por incluí-lo. Primeiro, não sei se o software EA Analyzer calcula o escore SQN precisamente de acordo com a definição do Dr. Tharps. De qualquer forma, um backtest ou amostra com um número muito grande de negócios pode gerar um escore SQN muito alto. Para essas condições, o Dr. Tharp recomenda fazer um ajuste ao cálculo para que a pontuação reflita melhor a qualidade do sistema ao invés de ter o alto número de negócios distorcer a pontuação. Para o Dr. Tharp, o principal uso do escore SQN é determinar com que facilidade um sistema comercial particular permitirá que um comerciante use estratégias de dimensionamento de posição para alcançar seus objetivos. Há ocasiões em que o cálculo SQN bruto possui algum valor mesmo com uma figura muito alta. O Dr. Tharp escreveu sobre esses tópicos em seu livro Definitive Guide to Sizing Strategies, que explica completamente a estatística de desempenho SQN, bem como sua aplicação. Sinta-se à vontade para me enviar um e-mail se você tiver dúvidas adicionais e novamente, muito obrigado. 800-385-4486 ou 919-466-0043 Like This Ao contrário do geektrader 17 de maio de 2015 Não há limite para 7 para o SQN, ele pode ter qualquer figura e pode ser distorcido por muitos negócios. Portanto, há a pontuação SQN. Em qualquer caso, o SQN é calculado corretamente e sim, ele pode mostrar valores de 40 ou 100 ou mesmo 1000. Como isto, ao contrário do fiverr 17 de maio de 2015 Não há limite para 7 para o SQN, ele pode ter qualquer figura e pode ser distorcido por Para muitos comércios. Portanto, há a pontuação SQN. Em qualquer caso, o SQN é calculado corretamente e sim, pode mostrar valores de 40 ou 100 ou mesmo 1000. Obrigado pela sua resposta Geektrader. Talvez o manual precise ser atualizado como atualmente afirma: A interpretação padrão do SQN é: Pontuação: 1,6 1,9 Abaixo da média, mas compatível Pontuação: 2,0 2,4 Pontuação Média: 2,5 2,9 Pontuação: 3,0 5,0 Excelente Pontuação: 5,1 6,9 Pontuação Superb : 7.0 - Mantenha isso, e você pode ter o Santo Graal. Pontuação SQN (Pontuação do número da qualidade do sistema) Para ser honesto, eu sei que tenho um bom sistema de negociação e gostaria de compará-lo contra outros, ou seja, uma melhoria contínua. Uma vez que a pontuação do SQN não está padronizada, acho que tenho que voltar para os índices de Sharpe e Calmar. 9 de dezembro de 2013 5:00 da manhã 6 comentários Exibições: 2755 Um dos maiores problemas com o desenvolvimento do sistema é que muitas estratégias de negociação não Aguente no futuro. Isso pode ser devido a vários motivos: o sistema não se baseia em uma premissa válida. As condições do mercado mudaram de maneira dramática que invalida as premissas teóricas nas quais o sistema foi desenvolvido. O sistema não foi desenvolvido e testado com uma metodologia sólida. Por exemplo, (a) falta de robustez em um sistema devido a parâmetros inadequados e (b) regras inconsistentes e testes inadequados do sistema usando dados fora da amostra e na amostra Existem várias abordagens e metodologias para avaliar a robustez e Aumentar a probabilidade de desempenho comercial positivo da vida real, incluindo: Evolução do pico Número limitado de parâmetros otimizáveis ​​Gráfico de superfície 3D Análise de Monte Carlo Análise de dados Avançar Avançar Ampliação de retrocesso do amplificador Uma das formas mais robustas de testar a confiabilidade de um sistema comercial e certificar-se de que o programa Terá a maior probabilidade de se comportar bem na negociação real ao vivo é usar a otimização de caminhada para a frente (WFO), um método descrito pela primeira vez no livro 8220Design, Testes e Otimização de Sistemas de Negociação 8221 de Roberto Pardo. O que é uma análise progressiva A análise progressiva é o processo de otimização de um sistema comercial usando um conjunto limitado de parâmetros e, em seguida, testando o melhor parâmetro otimizado configurado em dados fora da amostra. Este processo é semelhante a como um comerciante usaria um sistema de negociação automatizado em negociação real ao vivo. A janela de tempo na amostra é deslocada para a frente pelo período coberto pelo teste fora da amostra e o processo é repetido. No final do teste, todos os resultados registrados são utilizados para avaliar a estratégia de negociação. Em outras palavras, a análise progressiva faz a otimização em um conjunto de treinamento teste em um período após o conjunto e, em seguida, rola tudo para a frente e repete o processo. Nós temos vários períodos fora da amostra e analisamos esses resultados combinados. O teste avançado é uma aplicação específica de uma técnica conhecida como validação cruzada. Significa tomar um segmento de dados para otimizar um sistema e outro segmento de dados para validar. Isso dá um período maior fora da amostra e permite que o desenvolvedor do sistema veja como o sistema está estável ao longo do tempo. A imagem abaixo ilustra o procedimento de análise progressiva. Uma otimização é realizada durante um período mais longo (os dados na amostra) e, em seguida, o conjunto de parâmetros otimizados é testado durante um período subseqüente mais curto (dados fora da amostra). Os períodos de otimização e teste são deslocados para frente e o processo é repetido até atingir um tamanho de amostra adequado. Para demonstrar o conceito, realizaremos neste artigo uma otimização de avançar em um sistema de troca de volatilidade (VBO). Para o teste, usaremos os dados alemães DAX futuros, NinjaTrader, CQG histórico de 1 minuto de dados, e assumiremos 3 pontos de derrapagem para cada comércio de R / T para cobrir fricções comerciais. O processo consiste em três etapas principais: Definir períodos de amostra e fora da amostra Definir uma área de parâmetros robustos Executar a caminhada para a frente Definição dos períodos de amostra e fora da amostra Nós escolheremos como na amostra 1 / 1/2001 a 31/12/2009 para o design do sistema e otimização na amostra e 1/1/2010 a 31/12/2012 como período fora da amostra para avaliar a robustez da otimização na amostra e executar a caminhada para a frente. Em seguida, usaremos uma proporção de 3: 1 para o WFO (otimização para avançar): otimize 2007 a 2009 e verifique o desempenho fora de amostra em 2010 Optimize 2008 a 2010 e verifique o desempenho fora de amostra em 2011 Optimize 2009 to 2011 E verifique o desempenho fora de amostra em 2012 Defina a área de parâmetros robustos no período na amostra. Nesta seção, definiremos a área 8220robust8221 dos parâmetros do sistema. Nós otimizaremos apenas 3 parâmetros do sistema: Período de retorno do período de retorno médio rápido da média lenta do filtro de volatilidade. Outros parâmetros do sistema que não vamos otimizar são: Hora de início: 09:00 (GMT1) Hora de término: 22:00 (GMT1) Último comércio: 18:00 (GMT1) Parar risco: 2 Negociações máximas por dia: 3 Sair ao fechar: Verdadeiro otimização da resolução de gráficos Como podemos ver, o SQN médio (número de qualidade do sistema) tende a diminuir à medida que aumentamos o período de tempo Do gráfico em minutos. Escolheremos 14 minutos para todas as simulações no futuro. O código NinjaTrader para o número da qualidade do sistema pode ser baixado aqui: vbosystems. info/download. html Definição da área de parâmetros robustos para as médias Média lenta: 12 a 30 minutos Média rápida: 330 a 500 minutos Definimos 8220robust8221 uma área de superfície do parâmetro Que não tem grandes picos ou vales e geralmente tem um bom desempenho. Definição do parâmetro robusto para o filtro de volatilidade Agora que identificamos a área de parâmetros robustos, vale a pena realizar uma otimização completa na amostra para ver como o sistema teria realizado entre 2001 e 2009. O sistema gerou um lucro líquido de 120.000 entre 2001 e 2009 com um fator de lucro de 1,56, com 756 negócios com uma média de 41 negócios lucrativos. Os sistemas exibem certas características desejáveis, como uma alta taxa de perda / perda de 2,28. Avançar otimização Como antecipado, vamos agora prosseguir com uma otimização progressiva. Passo 1 . We8217ll otimizar entre 2007-2009 e encontrar os melhores parâmetros. Os melhores parâmetros para o período 2007-09 são: Média rápida: 12 Média lenta: 410 Filtro: 0,55 Aplicamos esses parâmetros ao período fora da amostra em 2010 com os seguintes resultados: Lucro líquido: 12,300 DD: 9,000 rentáveis: 43 Fator de lucro: 1.38 Passo 2. We8217ll otimizar entre 2008-2010 e encontrar os melhores parâmetros. Os melhores parâmetros para o período 2008-10 são: Média rápida: 20 Média lenta: 500 Filtro: 0,70 Nós aplicamos esses parâmetros ao período fora da amostra em 2011 com os seguintes resultados: Lucro líquido: 27.900 DD: 7.450 rentáveis: 43 Fator de lucro: 1.61 Passo 3. We8217ll otimizar entre 2009-2011 e encontrar os melhores parâmetros. Os melhores parâmetros para o período 2009-11 são: Média rápida: 20 Média lenta: 420 Filtro: 0,55 Aplicamos esses parâmetros ao período fora da amostra em 2012 com os seguintes resultados: Lucro líquido: 17.540 DD: 7.300 rentáveis: 41 Fator de lucro: 1.58 Conclusões Neste artigo, mostramos como realizar uma otimização de avançar em um sistema mecânico intradía. Os resultados da caminhada estão em linha com os resultados na amostra e isso cria confiança na robustez da estratégia. Para mais informações sobre estratégias de negociação algorítmica, visite: vbosystems. info 8212 Por Amon Licini da VbO Systems. O VbO Systems é um desenvolvedor de 100 sistemas de negociação automatizados codificados no NinjaTrader que podem ser negociados automaticamente em quase todas as classes de ativos. Amon Licini, fundador da Vbo Systems, é comerciante privado há 15 anos e gerente sênior com várias empresas na Itália. Os principais interesses comerciais da Amon8217s estão na área de volatilidade e breakouts de alcance aberto para sistemas intraday. Vive em Milão com sua esposa e 2 filhos e adora viajar quando ele não está desenvolvendo novos sistemas. Amon possui licenciatura em engenharia mecânica pela Universidade Politécnica de Milão. Tradutor de sucesso do sistema Comerciante Os autores contribuintes são participantes ativos nos mercados financeiros e são totalmente absorvidos na análise técnica ou quantitativa. Eles desejam compartilhar suas histórias, idéias e descobertas no System Trader Success e espero que você seja um comerciante do sistema melhor. Entre em contato conosco se você quiser ser um autor contribuidor e compartilhar sua mensagem com o mundo. 10 de dezembro de 2013 9:27 am Em cada etapa do WFA, a última saída de amostra torna-se parte da amostra e isso impõe o viés de retrospectiva, o que significa que apenas o último teste é um exato fora da amostra . Isso torna o WFA inútil e ele o reduz à amostra usual seguida de testes fora da amostra. Independentemente desse erro fundamental, você mostrou apenas um exemplo em que 3/3 de fora da amostra eram bons. O que você faz quando as amostras k / n são boas Como você avalia o desempenho da WFA Por fim, o documento está faltando uma comparação importante com um simples teste na amostra / fora da amostra. 2 de janeiro de 2014 3:35 pm A curva de equidade concatenada é válida porque cada parte dela é gerada como uma prova de OOS. Sim, o último OOS torna-se parte do IS, mas isso não apresenta viés de retrospectiva, uma vez que eles foram testados em dados que não foram estudados antes. 10 de fevereiro de 2014 6:47 am I8217m não tenho certeza de que eu te compreendo Bob. Cada posição (simulada) será baseada somente em informações que realmente estariam disponíveis naquele momento 8211 não há 8220data snooping8221 envolvido. Por 8220hss de visibilidade bias8221, tudo o que está acontecendo é que a janela de dados na amostra está em constante expansão. Se você assumir que mais dados e um tamanho de amostra maior são mais significativos, então isso é bom. 8220Hindsight Bias8221 é um termo estranho 8211 se você não espera que um mercado continue a se comportar no futuro aproximadamente da mesma forma que se comportou no passado, então pode ser muito difícil de negociar Além disso, você não teria motivos para se tornar Envolvido em qualquer tipo de processo de otimização (walk-forward ou simple) em primeiro lugar. 1 de abril de 2014 2:49 am Olá, eu tenho uma pergunta: depois de ter feito a otimização de caminhada, o conjunto de parâmetros que você usará para sua negociação ao vivo. Os parâmetros do último período de caminhada Os parâmetros que deram Os melhores resultados Os parâmetros onde os resultados fora da amostra foram os melhores Os parâmetros onde os resultados fora da amostra foram os mais próximos dos resultados na amostra 2 de abril de 2014 9:14 am Para a WFO eu usaria o mais recente Otimização. No futuro no final do período OOS atual, você otimizaria novamente e usaria esses valores recém-gerados no próximo período OOS. Construa Sistemas de Negociação Rentáveis