Cómo afecta la precisión de los patrones a la calidad de los algos de negociación de ProRealTime - Un estudio de caso

Al revisar mi configuración de trading diurno y qué indicadores mantener o eliminar me encontré con el campo de precisión del Indicadores armónicos, Quasimodo y de patrón gráfico. En este estudio de caso evalúo el impacto que esta configuración puede tener en los sistemas ProOrder creados utilizando dichos patrones como puntos de entrada.

Vídeo de un caso práctico

Ajustes del indicador de patrón armónico

Ajustes del indicador de patrón Quasimodo

Configuración del indicador de patrones gráficos

Esto me llevó a experimentar para descubrir cómo cambiaba el número de patrones presentados y qué rentabilidad tenían (teniendo en cuenta que repintan)

Para la configuración de las operaciones de día, llegué a la conclusión de que prefería tener una mayor precisión para presentar patrones más fiables para operar, ajustando todo a 95%, pero habiendo visto la diferencia en los volúmenes de los patrones presentados, me pregunté entonces cómo el Algos de comercio de patrones armónicos (sistemas Leviatán) se desempeñaría con diferentes ajustes de precisión.

Ejemplo 1 - 18 patrones Dax 100 ticks por barra 2020 con una precisión de 85%

Ejemplo 2 - 6 patrones Dax 100 ticks por barra 2020 con una precisión de 95%

Examen inicial de los volúmenes de los patrones con precisión variable

Para probar esta propiedad he cambiado el valor fijo dentro del indicador de una variable en los sistemas 4 (un original de 2020) y 2V2 (un mod de septiembre de 2021)

En ambos casos, comprobé que una precisión inferior a 85% provocaba un descenso de la rentabilidad con una fuerte caída a partir de 80%

Un fenómeno similar se observó al aumentar la precisión, con valores superiores a 95% que presentaban operaciones muy rentables pero con volúmenes muy bajos que impedían la realización de pruebas retrospectivas de calidad

Comprobación de la exactitud del patrón como variable

El sistema base tenía un valor de precisión de 90%, inicialmente probé una alteración directa de esta variable solamente antes de pasar a reoptimizar las funciones de stop loss, take profits y breakeven. Por último, optimicé los filtros de entrada y salida.

Como el sistema guarda el precio al que el patrón da una señal y luego espera a que se rompa ese nivel, mi primer pensamiento fue que un patrón más preciso daría una señal más tardía y, por tanto, un mayor beneficio por operación con la posibilidad de un stop loss más ajustado.

Esperaba que el valor de precisión más bajo produjera más patrones, pero menos fiables, causando la necesidad de que el stop loss fuera más amplio que en el sistema original. (Sin embargo, mantuve un tope de 0,5%, ya que al operar manualmente el mismo patrón, mi límite sería de 0,2%).

Informes de pruebas retrospectivas de sistemas optimizados de ProRealTime

Sistema original con precisión 90%

85% Sistema reoptimizado de precisión del patrón

Sistema de precisión del patrón 95% reoptimizado

Discusión de los resultados del sistema

Ambos sistemas tenían un mejor rendimiento que el original, aunque esto puede deberse a que se trata de una optimización más reciente

En general, fueron interesantes, ya que ambos se comportaron de la manera que yo esperaba y de manera totalmente opuesta. Esperaba que la diferencia significativa en el número de operaciones podría ser un problema al mirar las pérdidas y ganancias generales, junto con la consistencia, ya que los meses con menos operaciones ofrecen menos oportunidades de recuperar una pérdida. Esto creó una curva de equidad más suave, pero también hubo un segundo factor que no había considerado que ayuda a crear este efecto de suavización.

Cuando se utilizaron patrones menos precisos como componente de la señal de entrada fue necesario tener un stop loss muy ajustado, 0,1% en este caso mientras que el sistema más preciso se optimizó a 0,5% el máximo permitido. Por lo tanto, en lugar de que el sistema más preciso requiriera más espacio en el stop loss para compensar una señal más temprana, ocurrió lo contrario. Las operaciones con mala señal debían mantenerse con un stop ajustado y cerrarse rápidamente, mientras que los patrones más precisos podían tener más margen de maniobra con un stop loss más amplio, pero manteniendo la rentabilidad.

También he observado que cuando se utiliza la precisión de 95% la ganancia de la mejor operación es aproximadamente 10% del beneficio global

Conclusiones

Para todos los sistemas se hacen muchas elecciones, la misma señal de entrada puede producir resultados muy diferentes dependiendo de su tolerancia al riesgo

Cada una de esas opciones producirá una distribución de resultados que puede reducirse a la reducción, las ganancias y la distribución de las ganancias

En este caso, la reducción se produjo en 10% entre los sistemas 85% y 95%

La ganancia media por operación fue casi 25% más alta en el sistema más preciso, sin embargo, al realizar 70% más operaciones, esta diferencia en el rendimiento de las operaciones individuales pudo superarse, lo que llevó al sistema de precisión de 85% a ser el de mayor rendimiento. Tanto en términos de pérdidas y ganancias directas como en la distribución de los rendimientos, con una curva de equidad y un equilibrio de rendimientos más suaves y consistentes.

Esta distribución de rendimientos es un componente vital de la construcción del sistema, equilibrando el número de oportunidades con la calidad de las mismas dentro de las preferencias de estilo de su sistema

Aunque esta prueba funcionó como se esperaba, en el sentido de que un menor número de operaciones condujo a una curva de renta variable más fea y a un menor beneficio total, no esperaba poder ejecutar paradas tan ajustadas en patrones inexactos y lograr rentabilidad

En caso de duda, pruébelo.

Indicadores discutidos

Indicador Leviatán (RFT Code Lab)

Indicador de armónicos V11 (RFT Code Lab)

Indicador gráfico de patrones (ProRealCode Market Place)

Indicador de patrón Quasimodo (ProRealCode Market Place)

Descarga de sistemas

Descarga de la cartera de RFT (es necesario ser miembro)

Afiliación (50€ de prueba, 100€ al mes después)

 

 

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