Добрый день!
предлагаю ввести новое основание для оптимизации - равномерность распределения. Варианты: 1) по равномерности чередования выигрышных и проигрышных сделок 2) то же, но с учетом их весов (доход/убытки) 3) по минимизации отклонений от медианы - как в минус, так и в плюс. Ведь в действительности хочется добиться не максимума дохода на конец года, а именно равномерности его нарастания. Оснований величины просадки, фактора восстановления и других для этого недостаточно.

распиши плз интерпретацию этих параметров, субъективно.

Попробую. Думаю, без разбиения периода, по которому осуществляется оптимизация, на дискретные более мелкие отрезки не обойтись. Ну, например, по балансу прибыльных/убыточных сделок. Допустим, у нас период оптимизации 1 год. Скрипт показывает 400 сделок, из них 40% прибыльных. Задаем в рамках периода оптимизации число более мелких равных подпериодов. Скажем, это 4, т.е. здесь квартал, 1/4 года. Нам нужно, чтобы и выигрышные, и проигрышные сделки как можно равномерней распределились по этим подпериодам. Можно предложить "подпирать снизу" ограничением. Например, для начала поставим долю выигрышных сделок в каждом подпериоде не менее 20%. Посмотрим на график и другие параметры, что получается. Если не устраивает, можно прибавить - 25%, 30%. В идеале это - 40%, как по всей совокупности. Но это, вероятно, недостижимо, да и не нужно. Таким образом, мы должны задавать 2 параметра при оптимизации: число подпериодов и минимальную долю прибыльных сделок в каждом из них.

Вероятно, такой принцип можно приложить к любому из используемых оснований. Допустим, доход за год 100 000 пунктов по фьючерсу на индекс РТС. Делим год, например, на 5 интервалов. Тогда в среднем в этот интервал доход 20 000 п. "Подпираем" ограничением, что в отдельном интервале доход не менее 10000 п. Или 5000 п. Или лучше в процентах, что в каждом интервале доход не менее, скажем, 30% от I/n, где I - доход за год, а n - число интервалов. Аналогично по интервалам можно прогнать и максимальную просадку, и фактор восстановления и т.д.

это хорошая идея для кубика управления капиталом.

Спасибо. Но, думаю, неплохо бы это включить в возможности оптимизации. А то приходится методом тыка прыгать по этим интервалам, стремясь сделать их близкими друг к другу по результатам. Ведь если скрипт на бэк-тесте показывает полгода пусть не просадку, но равнину, а потом полгода подъем, то в реале кайфа мало. Допустим, в реале несколько месяцев штиль, и ты вот думаешь, глядя на результаты бэк-тестинга, что вот-вот он сменится подъемом. Но опасаешься, что график дохода наоборот даст провал. А если выровнять по интервалам график при оптимизации, то гораздо легче. Если месяц-другой дохода нет, значит, могли в корне измениться рынки, и что-то надо делать.

пол года это очень много, фюч нормально торгуется квартал, но и сдесь штиль на тесте 1 фюча в реале окажется сливом.

Это если входы-выходы по каким-то уровням. Слив будет за счет проскальзывания. А если вход-выход по рынку, тогда реал не будет отличаться от теста, если только рынки не изменились.

Это верно. Но мне не удавалось придумать хороших скриптов с лимитками. Я имею ввиду использование блоков входа-выхода "по рынку", а не в свойствах "по рынку" при блоках по уровню (больше-меньше, стоп-лосс, тейк-профит). Когда скрипт построен на блоках "по рынку", как вход, так и выход, то проскальзыванием можно пренебречь, т.к. резкие однонаправленные движения рынка редко совпадают с окончанием периодов свечей, особенно значительных по продолжительности.

На закрытии свечи такие входы-выходы где-то отъедают, а где-то и прибавляют, поскольку движение цены здесь не обязательно совпадает с главным трендом. Я собираюсь точно измерить разницу между тестом и реалом по своим скриптам по прошествии, например, квартала, перегнав данные о сделках в Excel. А вот хотел спросить по лимиткам. Их ведь нельзя проверить с помощью теста, да? Правильно я понимаю, что в реале не все могут сработать?