策略最佳化很容易 ? 我覺得很難耶
作期貨交易的常常說一句 策略不要最佳化然後再炮一句 多加幾個 濾網 回測績效跟勝率隨便都超高{:4_140:}
大家應該同意
先確認 遊戲規則再來談 容不容易比較客觀
我大致介紹遊戲規則
由今天起算最新資料 回推至少 100次 這100次不能 超過 3年
當沖交易一天出手一筆就好
勝率必須大於70 期望值必須大於10 當筆停損 不能超過 50 獲利則不限制
可以最佳化 過濾條件不拘 只要符合上面條件即可
簡單說 這100次交易獲利減虧損 總得點必須大於1000 ( 這樣期望值才會大於10)
如果依照上面的規則
最佳化真的很容易嗎
還是老話一句 願意分享的朋友 彼此才有討論的空間
每個階段
都有所謂的「最佳化」
{:4_82:}
我很誠實的說
上面的條件對我來說有困難
但上面的策略 就是我追求的
當然 過濾條件 總不能幾拾個 我是限定 最多5個
這問題以前也問過群組的朋友
他們 問我為什麼要用 最新資料 回推至少 100次
不能抓取10年中間連續的100次嗎
我回答不行 二者意義不一樣
本帖最後由 紀律交易者 於 12-8-21 15:08 編輯
其實我隱約發現一種現象
其實大部分的人都試著優化策略
但大部分的人 都還是輸家
重點來了
是最佳化沒有用
還是根本也找不到符合上面條件最佳化的策略
找出問題才有進步的可能 紀律交易者 發表於 12-8-21 15:04 static/image/common/back.gif
其實我隱約發現一種現象
其實大部分的人都試著優化策略
請再多說一些
我喜歡您的見解
{:4_199:}
紀律交易者 發表於 12-8-21 15:04 static/image/common/back.gif
其實我隱約發現一種現象
其實大部分的人都試著優化策略
今日最佳化
明日還有最佳化
後天又有最佳化
小的對最佳化的解讀 賴皮
所以放棄最佳化
用最死板的 正 負 做區格
想請問各位大大，最佳化的意義何在？最佳化真的有用嗎？
相信每個做程式交易的，都有最佳化回測績效，績效一定是正的才會實單交易
但還是陣亡的佔多數，尤其是做當沖程式交易的！ chchung777 發表於 12-8-21 18:00 static/image/common/back.gif
想請問各位大大，最佳化的意義何在？最佳化真的有用嗎？
相信每個做程式交易的，都有最佳化回測績效，績效 ...
要先把最佳化的績效標準定出來 才有後續討論的空間
比如說 我此篇文章的標準
在某些人看來只是小兒科
在某些人看來卻是從來沒找出過這樣的策略
如果怎麼找 都找不到符合 此篇文章的標準 那也是另一個問題
過去的日期讓我們找等於 是看了答案卻找不出相似的規則 ?
這問題 說嚴重不嚴重說嚴重也嚴重
策略最佳化 ,是讓交易更有效率 , 策略的導入是經過漫長的交易確認此策略確實可行 ,
並非借用回測調整參數得來的 ,在未有策略之前 ,談 策略最佳化那是空談 交易策略 ,應用在實戰或程式方面 ,一套超優的策略 ,除了本身能獨立作戰之外 ,還能當慮網之用 ,行成指揮官 ,指揮其他策略行事 ,也就是主控中心 ,
例如 我的 kd 戰法
21日 台指期出現過 1次 ,10分kkd<20 ,此時指揮其他策略 進行多方進場 ,這時候在多策略環境下 ,可能會出現好幾個策略爭相進場 我之前的群組網友本來都說很好找一天就找的出來
結果當然是沒找出來
因為他們發現牽一髮而動全身
要樣本數夠大勝率夠高 停損小資料要從最新回測
改參數可以優化但牽一髮就動全身
他們試著尋找過之後 發現不是那麼容易
我之前文章提過 目前我有數拾種策略就是進行多策略操作
我也是覺得 一招打天下..目前我能力還是做不到謝謝 個人是覺得.......任何程式化的策略.....應該都要經過優化的過程......
沒有經過優化......績效好像都不怎ㄇ樣......
問題在於.....優化得"合不合理".......
樓主提出的3年100次......我就認為樣本數太少.....
而70%的勝率.....我也認為....這樣有"過於優化"的疑慮..... 本帖最後由 紀律交易者 於 12-8-21 22:48 編輯
waleganxxxx 發表於 12-8-21 22:15 static/image/common/back.gif
個人是覺得.......任何程式化的策略.....應該都要經過優化的過程......
沒有經過優化......績效好像都不怎 ...
我的用意是
提出一個 最佳化的合理績效標準
既然都要最佳化 就是 樣本數夠大 高勝率 加 大賺小賠 最大連續虧損 都要兼顧
當然樣本數 3年 100還不夠 也可以再增加
只是 目前我能找到的 似乎是跟我寫的差不多 再強的策略我也找不到
不過我的過濾條件只有3個 依型態區分 不是修改參數
我曾經試著增加過濾條件優化策略
但很遺憾 不是樣本數降低就是停損點數要增加
結論就是牽一髮動全身 不是那麼容易
網路很多人都說最佳化很容易 真有那麼容易嗎? ? ?
推推，看各位大大的內容，讓我這個新手中的新手
學習學習
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