Разделы



Альтернативы традиционной оптимизации

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. Более того, с современной ком­пьютерной техникой модели с прогонкой вперед и самоадаптивные моде­ли становятся практичными и даже несложными.

Принцип оптимизации, или тестирования с прогонкой вперед, состо­ит в эмуляции шагов, действительно производимых системой, требующей периодической оптимизации. Метод работает следующим образом. Оп­тимизируйте систему на точках данных от 1 до М. Затем проведите вирту­альную торговлю в точках данных от М + 1 до М + К. Повторно оптими­зируйте систему на точках от К + 1 до К + М. Затем промоделируйте торговлю в точках от (К + М) + 1 до (К + М) + К. Пройдите таким обра­зом через всю выборку данных. Как следует из примера, сначала оптими­зируется система, потом моделируется торговля. Через некоторое время система снова оптимизируется, и торговля возобновляется. Эта последо­вательность гарантирует, что торговля всегда происходит на данных, бо­лее поздних, чем данные, использовавшиеся для оптимизации. Практи­чески, все сделки происходят на данных вне пределов выборки. При тес­тировании с прогонкой вперед М — окно оптимизации (или историчес­кого обзора), а К— интервал повторной оптимизации.

Самоадаптивные системы работают подобным образом, но в этом слу­чае оптимизация или адаптивный процесс — часть системы, а не тестовой программы. Как только поступает новая точка данных, самоадаптивная система обновляет свое внутреннее состояние (правила или параметры) и затем принимает решение относительно следующей точки данных. При поступлении следующих данных выполняются принятые решения, и про­цесс повторяется. Внутренние изменения, при помощи которых система изучает рынок и адаптируется к нему, могут происходить не в каждой точ­ке, а, например, в некоторые фиксированные моменты времени.

Обучение Форекс- - это хорошая перспектива для Вас подготовиться к прибыльной работе на международном валютном рынке Форекс!

Трейдер, планирующий использовать самоадаптивные системы, дол­жен иметь мощную, основанную на компонентах платформу с использо­ванием развитого языка программирования (C ++, Object Pascal или Visual Basic ) с возможностью доступа к библиотекам и компонентам третьих производителей. Эти компоненты рассчитаны на встраивание в создава­емые пользователем программы, включая специальные программы адап­тивных систем. Чем больше компонентов доступно, тем меньше работы: как минимум трейдер, пытающийся использовать самоадаптивные сис­темы, должен иметь доступ к генетическому оптимизатору и симулятору, которые могут быть легко встроены в модель. Адаптивные системы будут рассмотрены в следующих главах, показывая, как этот метод работает на практике.

п»ї

Несомненно, что системы с прогонкой вперед и самоадаптивные сис­темы приобретут большую популярность в будущем с ростом эффектив­ ности рынков и сложности работы на них, а также с расширением дос­тупности для рядовых трейдеров коммерческого программного обеспе­чения на их основе.

ИНСТРУМЕНТЫ И ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ

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 ин­ формацию? Какие существуют доступные продукты и инструменты?

Оптимизаторы с лобовым подходом обычно встроены в программные пакеты, нацеленные на другие задачи, и редко доступны по отдельности. В мире программ для трейдинга такие оптимизаторы встроены в TradeStation и SuperCharts фирмы Omega Research (800-292-3453), Excalibur фирмы Futures Truth (828-697-0273) и MetaStock фирмы Equis International (800-882-3040). Если вы пишете собственные программы, при помощи не­ сложного программирования написать алгоритм лобовой оптимизации можно безо всяких дополнительных библиотек. Программы и алгоритмы для оптимизации с лобовым подходом также полезны при проведении оптимизации под управлением пользователя.

Хотя иногда генетические оптимизаторы бывают встроены в специа­ лизированные программы, они чаще встречаются в виде компонентов или библиотек классов, дополнений к различным пакетам или самостоятель­ ных исследовательских инструментов. Примером библиотеки классов с учетом компонентного использования может служить OptEvolve , генети­ ческий оптимизатор на C ++ фирмы Scientific Consultant Services (516-696-3333): этот многоцелевой генетический оптимизатор использует несколь­ ко алгоритмов, включая дифференциальную эволюцию, и продается в виде портативного кода на C ++, пригодного для UNIX / LINUX , DOS и Windows . TS - Evolve фирмы Ruggiero Associates (800-211-9785) дает пользователям TradeStation возможность провести полноценную генетическую оптими­ зацию. Evolver фирмы Palisade Corporation ( 8 0 0 - 4 3 2 - 7 4 7 5 ) представляет со­ бой многоцелевой генетический оптимизатор для таблиц MS Excel ; с ним поставляется DLL-библиотека, которая может быть использована с лю бой программой на любом языке, способной вызывать функции DLL . Так, программа GENESIS , написанная Джоном Грефенштеттом (John Grefenstette ) из Naval Research Laboratory , представляет собой самостоя­тельный инструмент для исследователей и доступна в виде исходных ко­дов. Хотя генетические оптимизаторы могут включаться в состав пакетов моделирования для химиков и в другие специализированные продукты, они до сих пор не включены как стандартный компонент в программные пакеты для трейдеров.

п»ї

О генетических оптимизаторах существует достаточно много доступ­ной информации. Генетические алгоритмы обсуждаются в ряде книг, журналов и изданий, на сайтах новостей в Интернете. Хороший анализ проблемы дан в книге Девиса Handbook of Genetic Algorithms (Davis , 1991). Прайсом и Стормом (Price и Storm , 1997) описан алгоритм для мето­да дифференциальной эволюции, который оказался чрезвычайно мощ­ным инструментом для задач оптимизации с рациональными параметра­ми. Генетические алгоритмы сейчас являются темой многих научных из­даний и конференций. Оживленные дискуссии ведутся на страницах ряда новостных сайтов в Интернете, из которых наиболее примечателен comp .ai .genetic .

Основы метода моделирования отжига приведены в книге Пресса и др. Numerical Recipes for С (Press et al ., 1992) вместе с функциями для напи­сания оптимизаторов с этим алгоритмом для комбинаторных задач и за­дач с рациональными параметрами. Книга Мастерса Neural, Novel & Hybrid Algorithms for Time Series Prediction (Masters , 1995) также содер­жит рассмотрение задач моделирования отжига, причем коды представ­лены на CD-приложении к книге. Как и генетическая оптимизация, моде­лирование отжига также является темой многих научных исследований, докладов на конференциях, статей и дискуссий в Интернете.

Алгоритмы весьма сложных методов — сопряженных градиентов и переменной метрики — можно найти в исследованиях Пресса и др. Numerical Recipes for С (Press et al., 1992) и Numerical Recipes (Press et al., 1986). Большой ассортимент процедур аналитической оптимизации содержится в уже упомянутом труде Мастерса Neural, Novel & Hybrid Algorithms for Time Series Prediction (Masters , 1995) и на прилагаемом к нему диске. Дополнительные процедуры для аналитической оптимизации доступны в составе библиотек IMSL и NAG (Visual Numerics и Numerical Algorithms Corp . соответственно) и в составе оптимизационного набора для MATLAB (многоцелевого математического пакета от Math Works , 508-647-7000, очень популярного в среде занимающихся финансовым пла­нированием). Кроме того, в MS Excel встроен Solver — аналитический оп­тимизатор, основанный на методе Ньютона и сопряженных градиентах.

Как источник общей информации об оптимизации при разработке торговых систем можно порекомендовать книгу Роберта Пардо Design, Testing and Optimization of Trading Systems (Robert Pardo , 1992). Кроме рочего, в книге приведены примеры прибыльной оптимизации, избежа­ния чрезмерной подгонки системы под ценовые данные и проведения те­ стов с прогонкой вперед.

Читать далее: Какой оптимизатор подходит вам?