Các loại tối ưu hoá trong Trình kiểm tra chiến lược – Strategy Tester

12

Các loại tối ưu hoá trong quá trình kiểm tra chiến lược

Có hai loại tối ưu hóa có sẵn trong trình kiểm tra. Bạn có thể chọn cái thích hợp trên tab Cài đặt của Trình kiểm tra Chiến lược.

Hướng dẫn Backtest chiến lược Robot Forex - Optimization Types

Slow Complete Algorithm

Trong chế độ này, chương trình chạy tối ưu hóa được thực hiện cho tất cả các kết hợp có thể có của các giá trị của các biến đầu vào được chọn trên tab thích hợp.

Phương pháp này là phương pháp chính xác nhất. Tuy nhiên, chạy Expert Advisor với tất cả các kết hợp có thể mất nhiều thời gian.

Fast Genetic Algorithm

Loại tối ưu hóa này dựa trên thuật toán di truyền tìm kiếm các giá trị tốt nhất của các tham số đầu vào. Loại này nhanh hơn nhiều so với loại đầu tiên và gần như có cùng chất lượng. Loại tối ưu “Slow Complete Algorithm” có thể mất vài năm có thể được thực hiện, trong khi “Fast Genetic Algorithm-Thuật toán di truyền” chỉ mất trong vòng vài giờ.

Mỗi Robot đều có 1 bộ thông số đầu vào nhất định tương ứng với tập hợp các tham số của chúng. Tối ưu hóa di truyền dựa trên việc lựa chọn liên tục các thông số “được điều chỉnh” nhiều nhất (các giá trị mang lại kết quả tốt nhất). Trong dạng chung, thuật toán có thể được biểu diễn theo cách sau:

  • Từ tổng số tất cả các kết hợp tham số có thể có, hai bộ tham số được chọn ngẫu nhiên
  • Cả hai bộ tham số đều được kiểm tra và chỉ một bộ tham số có kết quả tốt nhất (theo tiêu chí tối ưu hóa)
  • Các bộ tham số được thiết lập ngẫu nhiên và được kết nối với nhau, trải qua các đột biến ngẫu nhiên và nghịch đảo các tham số
  • Các lần lựa chọn tối ưu sau được sắp xếp theo kết quả tốt nhất và lặp đi lặp lại
  • Các hoạt động sắp xếp và chuyển đổi được lặp lại miễn là kết quả có cải thiện (kết quả tốt nhất trong số các trường hợp sau tốt hơn so với trước). Nếu các giá trị tiêu chí tối ưu hóa không được cải thiện trong một số giao cắt, quá trình tối ưu hóa được hoàn thành.

Số lần chạy thử nghiệm

Trong quá trình tối ưu hóa di truyền, số lần chạy thử nghiệm thấp hơn nhiều, cung cấp khả năng tối ưu hóa nhanh chóng. Sau khi bắt đầu tối ưu hóa di truyền, số lần chạy thử nghiệm ước tính được hiển thị trên tab Cài đặt. Nó được tính theo công thức sau:

Số tổ hợp tối ưu hoá * (Số tổ hợp vô điều kiện + Số ước lượng hội tụ)

All Symbols Selected in Market Watch

Không giống như các loại tối ưu hóa được mô tả ở trên, loại này cho phép thử nghiệm một Expert Advisor với cùng các tham số đầu vào, nhưng với các ký hiệu khác nhau. Chỉ có biểu tượng chính của thử nghiệm được thay đổi trong mỗi lần vượt qua, tức là biểu tượng của biểu đồ EA sẽ được đính kèm.

Tối ưu hóa chỉ được thực hiện cho các biểu tượng hiện được chọn trong Market Watch – nơi xem các biểu đồ chart trên thời gian thực. Vì vậy, bạn có thể quản lý tối ưu hóa bằng cách điều chỉnh tập hợp các cặp đã chọn.

Lưu ý: việc tải xuống dữ liệu giá cần thiết từ máy chủ có thể mất nhiều thời gian. Tuy nhiên,việc tải xuống dữ liệu chậm chỉ xảy ra trong lần khởi chạy đầu tiên cho một cặp, lần tiếp theo chỉ dữ liệu bị thiếu được tải xuống.

Giá trị hiện tại của các tham số đầu vào được chỉ định trong trường “Value” được sử dụng để tối ưu hóa.

Tiêu chí tối ưu hóa

Tiêu chí tối ưu hóa là một yếu tố quyết định, giá trị xác định chất lượng của một tập hợp các tham số được kiểm tra. Giá trị của tiêu chí tối ưu càng cao thì kết quả thử nghiệm càng tốt với tập hợp các thông số đã cho. Một yếu tố như vậy có thể được chọn trong một trường ở bên phải của “Optimization” trên tab Settings.

Tiêu chí tối ưu hóa chỉ được áp dụng cho thuật toán di truyền.

Có các tiêu chí tối ưu hóa sau đây:

  • Balance max: Tối ưu vốn
  • Balance + max Profit Factor: Tối ưu vốn và lợi nhuận
  • Balance + max Expected Payoff: Tối ưu vốn và khoản hoàn trả dự kiến
  • Balance + min Drawdown: Tối ưu hoá vốn và mức giải ngân
  • Balance + max Recovery Factor: Tối ưu vốn và khả năng phục hồi
  • Balance + max Sharpe Ratio: Tối ưu vốn và yỷ lệ chia sẻ tối đa
  • Custom max: tiêu chí tối ưu hóa ở đây là giá trị của hàm OnTester () trong robot của bạn. Tham số này cho phép sử dụng bất kỳ giá trị tùy chỉnh nào để tối ưu hóa Robot.