Duas semanas atrás, nós olhamos um exemplo de uso caminhada de otimização para a frente por Sistemas VBO que testaram um sistema de fuga volatilidade. Embora este artigo foi interessante de um porcas e parafusos aspecto, ele deixou um monte sobre a mesa em termos de explicação.
O autor, desde então, expandiu esse post para incluir uma explicação mais detalhada de exatamente o que estamos tentando fazer com pé de otimização para a frente. Esta nova introdução ao artigo fornece-nos com alguns detalhes e informações sobre por que pé de otimização para a frente é tão eficaz.
O artigo começa por listar algumas das razões que os sistemas podem perder sua vantagem:
- O sistema não é baseada na premissa válido
- Condições de mercado mudaram de forma dramática o teórico que inválidos As instalações em que o sistema foi desenvolvido
- O sistema não foi desenvolvido e testado com uma metodologia sólida. Por exemplo, (um) falta de robustez em um sistema devido a parâmetros impróprias, e (b) regras inconsistentes e experimentação abusiva do sistema usando dados out-of-sample e dentro da amostra
Ele continua, explicando como a otimização para a frente caminhada básica é conduzida:
Andar para a frente análise é o processo de otimização de um sistema de negociação através de um conjunto limitado de parâmetros, e, em seguida, testar o parâmetro melhor otimizado definido em out-of-sample dados.
Este processo é semelhante a como um comerciante usaria um sistema automatizado de negociação em negociação real live. No tempo da amostra janela é deslocada para a frente pelo período abrangido pelo fora-de-amostra teste, e o processo é repetido.
No final do teste, todos os resultados obtidos são utilizados para avaliar a estratégia de negociação.
A fim de garantir que o conceito é entendido, também é explicada outra maneira:
Em outras palavras, análise de frente de pé faz otimização em um conjunto de treinamento; testes em um período após o jogo e, em seguida, rola tudo para a frente e repete o processo.
Nós temos vários períodos fora-de-amostra e olhar para estes resultados combinados. Teste de caminhada para a frente é uma aplicação específica de uma técnica conhecida como validação cruzada.
Significa tomar um segmento de dados para otimizar um sistema, e um outro segmento de dados para validar. Isto dá um período maior out-of-sample e permite que o desenvolvedor do sistema para ver como o sistema é estável ao longo do tempo.
Como nós vimos no post anterior, há três aspectos principais da presente processo:
- Definir dentro da amostra e out-of-sample períodos
- Definir uma área de parâmetros robusta
- Executar a caminhada para a frente
Como você pode ver, realizar uma otimização para a frente caminhada em um sistema que você está desenvolvendo vai ajudar você a ganhar uma compreensão sobre como um sistema irá realizar em tempo real, enquanto ao mesmo tempo, encontrar os parâmetros óptimos para a estratégia.