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Optimización Multi-Objetivo
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La optimización multi-objetivo lleva la optimización estándar un paso más allá al permitirle elegir múltiples objetivos para probar. Cuando se devuelven los resultados en lugar de una lista singular de los mejores resultados clasificados de mejor a menor, se le presentará un gráfico. Con objetivos múltiples, no hay un mejor resultado único, sino que depende del operador elegir cuál es la mejor compensación entre dos objetivos. Para ejecutar una optimización de objetivos múltiples, necesitará:
•Acceso a datos históricos.
•Costumbre NinjaScript * estrategia
•Una comprensión profunda de las capacidades de backtesting y optimización de Strategy Analyzer
Consejo : Hay varias estrategias de muestra predefinidas que se instalan con NinjaTrader que puede explorar. |
Nota: La propiedad IncludeTradeHistoryInBacktest se establece en falso de forma predeterminada cuando se aplica una estrategia en el Analizador de estrategias para la optimización. Esto proporciona un uso de memoria más ágil, pero a expensas de no poder acceder a objetos comerciales para intercambios históricos. Por lo tanto, los campos como SystemPerformance.AllTrades.Count que dependen de referencias a objetos Trade no tendrán tales referencias para trabajar. Si desea guardar estos objetos como referencia en su código, puede establecer IncludeTradeHistoryInBacktest en verdadero en el estado Configurar. Para obtener más información, consulte la página Trabajar con datos comerciales históricos. |
Cómo ejecutar una optimización de objetivos múltiples
Comience una optimización de objetivos múltiplesPara ejecutar una Optimización de objetivos múltiples, seleccione el tipo de Backtest de " Optimización de objetivos múltiples" en el panel de configuración del Analizador de estrategias .
Establecer el rango de pruebaPuede establecer el rango de prueba de los parámetros de estrategia que se probarán haciendo clic izquierdo en el triángulo para expandir los subparámetros de las estrategias.
Min . - El valor inicial que desea probar
En la imagen de arriba, la entrada "Rápido" tiene un valor inicial (inicial) de 10 y un valor final de 30 con un incremento de 1. Esto significa que el primer valor probado será 10, luego 11, luego 12 hasta 30. La entrada "Lento" tiene un valor inicial de 6, un valor final de 16 con un incremento de 1. En función de esta configuración, se procesarán un total de 200 (20 valores únicos para "Rápido" multiplicado por 10 valores únicos para "Lento") iteraciones de backtest para encontrar la combinación óptima de valores de entrada basada en la mejor aptitud de optimización. |
Comprender las propiedades de varios objetivos
Configuración de la aptitud de optimización múltipleAdemás de la propiedad "Optimizar en" que se describe a continuación, las propiedades son idénticas a las que se encuentran en la ventana Propiedades de optimización. Consulte la sección " Descripción de las propiedades de optimización " de la página Optimizar una estrategia de la Guía de ayuda para obtener más información.
La optimización de objetivos múltiples se basa en la mejor aptitud de optimización que seleccione. Si establece la propiedad " Optimizar en " en "Beneficio neto máximo", "Factor de beneficio máximo" y "Reducción mínima", el optimizador buscará los valores de entrada óptimos basados en esos tres objetivos de optimización física. Hay más de 10 criterios de optimización diferentes que puede seleccionar y personalizar a través de NinjaScript.
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Comprender los resultados de múltiples objetivos
Comprender los resultados de múltiples objetivosLos resultados de objetivos múltiples se muestran en un gráfico en lugar de una cuadrícula. La razón por la que usamos un gráfico es con un problema de objetivos múltiples, no hay una mejor solución y, en su lugar, debe comparar el equilibrio individual entre dos objetivos a menudo en competencia. Vea la imagen de abajo a la izquierda con algunos datos de muestra, cada optimización se ha realizado y los resultados de cada prueba se trazan en el gráfico. Podemos reducir aún más nuestra solución al mostrar solo los resultados que tienen la mejor compensación entre ambos objetivos conocidos como resultado óptimo de Pareto. En el gráfico de la derecha, la línea dibujada conecta los 5 resultados únicos que son óptimos de Pareto formando la frontera de Paretor. Cualquier resultado que quede atrás de la frontera de Pareto se descarta, dejándonos con las 5 mejores soluciones de compensación entre los dos objetivos. |
