Основные понятия и определения 2


Очевидно, было бы невозможным протестировать, даже не сравни­вая результаты, все эти комбинации. Заметьте, что мы не можем умень­шить количество параметров, не разрушив основную структуру системы. Однако мы можем протестировать ограниченное количество наборов параметров, что давало бы очень хорошее приближение обшей резуль­тативности системы. Например, мы могли бы использовать шаги в 10 для краткосрочной скользящей средней (10, 20, 30, 40 и 50), шаги в 20 для долгосрочной скользящей средней (20, 40, 60, 80 и 100) и три выбран­ных значения для временной задержки (например, 5, 10 и 20). При этом количество тестируемых наборов параметров снизилось бы до 57.

После проведения тестов по этим наборам параметров результаты должны быть проанализированы, и далее на основании оценки может быть протестировано умеренное количество дополнительных наборов параметров. Например, если временная задержка, равная 5, — наи­меньшее из протестированных значений — дает наилучшие результаты, то было бы разумно протестировать меньшие значения временной за­держки.

С концептуальной точки зрения могло бы быть полезным опреде­лить четыре типа параметров.

Непрерывный параметр. Непрерывный параметр может подразу­мевать использование любого значения из данного диапазона. Процен­тный ценовой пробой был бы примером непрерывного параметра. По­скольку непрерывный параметр может предполагать бесконечное чис­ло значений, необходимо определить некоторый шаг — интервал в те­стировании подобного параметра. Например, параметр процентного пробоя может быть протестирован в диапазоне от 0,005 до 0,50% с шагом в 0,05% (т.е. 0,05; 0,10 ... 0,50). Будет разумным ожидать, что при малых изменениях в значении параметра результативность будет меняться незначительно (предполагая тестовый период существенной длительности).

Дискретный параметр. Дискретный параметр подразумевает толь­ко целые значения. Например, количество дней в системе пробоя — это дискретный параметр. Хотя можно протестировать дискретный па­раметр для каждого целочисленного значения внутри заданного диапа­зона, такая детализация часто не нужна, и, как правило, используется более разреженная выборка. Как и в случае с непрерывными парамет­рами, при малом изменении значения параметра будет разумным ожи­дать небольших изменений результативности системы.

Кодовый параметр. Кодовые параметры используются для описания классификационных различий в определениях торговых правил. Таким образом, кодовому параметру можно присвоить любое математическое значение. В качестве примера кодового параметра предположим, что мы хотим протестировать простую систему пробоя, используя три раз­личных определения пробоя (случай покупки): закрытие дня превыша­ет максимум предшествующих N дней, дневной максимум превышает предшествующий N-дневный максимум и закрытие дня превышает наи­большее закрытие предшествующих N-дней. Мы могли бы протестиро­вать в отдельности каждую из этих систем, но удобнее было бы исполь­зовать параметр для идентификации подразумеваемого определения. Таким образом, значение параметра, равное нулю, указывало бы на первое определение, значение, равное 1 — на второе определение и значение, равное 2 — на третье определение. Заметьте, что у этого параметра есть только три возможных значения, и количественные из­менения параметра не имеют никакого смысла.

Фиксированный или неоптимизированный параметр. Обычно параметр (любого типа) будет подразумевать возможность различных значений в тестируемой системе. Однако в системах с большим числом параметров может оказаться необходимым зафиксировать некоторые из значений параметра для того, чтобы избежать чрезмерного количе­ства наборов параметров. Такие параметры называют неоптимизиро­ванными. Например, в нечувствительные (медленные) системы следова­ния за трендом мы могли бы включить правила остановки, чтобы пре­дотвратить катастрофические убытки. По определению в этой ситуа­ции правило остановки было бы активизировано лишь в немногих слу­чаях. Следовательно, любые параметры, подразумеваемые правилом остановки, могли бы быть фиксированными, поскольку различия в зна­чениях этих параметров не влияли бы существенно на результаты.



Содержание раздела