Что означают цифры в отчёте тестирования эксперта

Автор: lexy Среда, Сентябрь 10th, 2014 Нет комментариев

Рубрика: Разное

Любой эксперт может быть протестирован на исторических данных. После тестирования эксперта во вкладке «Отчет» отображаются обобщенные результаты тестирования советника и некоторые ключевые показатели. Отчеты позволяют быстро сравнивать между собой как различные эксперты, так и результаты работы одного и того же эксперта с различными входными параметрами. Данная статья позволяет научиться читать такие отчеты и грамотно интерпретировать полученные результаты.

Пример отчета результатов тестирования

В качестве примера рассмотрим следующий отчет результатов тестирования:

 

  • Bars in test, количество баров в истории, показывает глубину истории, на основе которой производилось моделирование.
  • Ticks modelled, количество смоделированных тиков, показывает размер смоделированной последовательности. Каждая запись последовательности представляет собой состояние бара (OHLCV) на тот или иной момент времени. В зависимости от таймфрейма, метода моделирования и от наличия исторических данных меньших таймфреймов в пределах бара может быть смоделировано разное количество состояний бара.
  • Modelling quality, качество моделирования, рассчитывается по следующей формуле:
    ModellingQuality = ((0.25*(StartGen-StartBar) +
                         0.5 *(StartGenM1-StartGen) +
                         0.9 *(HistoryTotal-StartGenM1)) / (HistoryTotal-StartBar))*100%;

    где:

    • HistoryTotal — количество баров в истории;
    • StartBar — номер бара, с которого началось моделирование. Моделирование начинается с как минимум 101-го бара либо бара, соответствующего начальной дате ограничения тестирования;
    • StartGen — номер бара, с которого началось моделирование на основе исторических данных ближайшего таймфрейма;
    • StartGenM1 — номер бара, с которого началось моделирование на основе минуток;

    при этом:

    • промежуток от начала моделирования без данных ближайшего таймфрейма до начала моделирования на основе данных ближайшего таймфрейма имеет весовой коэффициент 0.25;
    • промежуток от начала моделирования на основе данных ближайшего таймфрейма до начала моделирования на основе минуток имеет весовой коэффициент 0.5;
    • промежуток от начала моделирования на основе минуток до конца исторических данных имеет весовой коэффициент 0.9;
  • Gross profit, общая прибыль, сумма прибыли всех прибыльных сделок;
  • Gross loss, общий убыток, сумма убытков всех убыточных сделок;
  • Total net profit, чистая прибыль, показывает разницу между общей прибылью и общим убытком:
    TotalNetProfit = GrossProfit - GrossLoss

     

  • Profit factor, прибыльность, показывает отношение между общей прибылью и общим убытком:
    ProfitFactor = GrossProfit / GrossLoss

     

  • Expected payoff, математическое ожидание выигрыша рассчитывается по следующей формуле:
    Expected Payoff = (ProfitTrades / TotalTrades) * (GrossProfit / ProfitTrades) -
                      (LossTrades / TotalTrades) * (GrossLoss / LossTrades)

    где:

    • TotalTrades — общее количество сделок;
    • ProfitTrades — количество прибыльных сделок;
    • LossTrades — количество убыточных сделок;
    • GrossProfit — общая прибыль;
    • GrossLoss — общий убыток.
  • Absolute drawdown, абсолютная просадка — это разница между начальным депозитом и наименьшим значением баланса в процессе тестирования:
    AbsoluteDrawDown = InitialDeposit - MinimalBalance
  • Maximal drawdown, максимальная просадка — это максимальная разница между одним из локальных верхних экстремумов графика изменения баланса и последующих нижних экстремумов:
    MaximalDrawDown = Max of (Maximal Peak - next Minimal Peak)

    На следующем рисунке цифрами показаны основные стадии изменения величины максимальной просадки в процессе тестирования. Итоговое значение максимальной просадки выделено утолщенными стрелками.

    Процент максимальной просадки показывает отношение максимальной просадки к значению соответствующего локального верхнего экстремума:

    MaxDrawDown % = MaxDrawDown / its MaxPeak * 100%

Остальные результаты, показываемые во вкладке «Отчет», получаются при помощи простейших математических вычислений.

  • Total trades — общее количество сделок, совершенных экспертом в процессе тестирования;
  • Short positions (won %) — общее количество коротких позиций и процент прибыльных среди коротких позиций (прибыльные короткие позиции / общее количество коротких позиций * 100%);
  • Long positions (won %) — общее количество длинных позиций и процент прибыльных среди длинных позиций (прибыльные длинные позиции / общее количество длинных позиций * 100%);
  • Profit trades (% of total) — общее количество прибыльных сделок и процент от общего количества сделок (ProfitTrades / TotalTrades * 100%);
  • Loss trades (% of total) — общее количество убыточных сделок и процент от общего количества сделок (LossTrades / TotalTrades * 100%);
  • Largest profit trade — самая большая прибыль среди прибыльных сделок;
  • Largest loss trade — самый большой убыток среди убыточных сделок;
  • Average profit trade — средний размер прибыли прибыльных сделок (GrossProfit / ProfitTrades);
  • Average loss trade — средний размер убытка убыточных сделок (GrossLoss / LossTrades);
  • Maximum consecutive wins (profit in money) — максимальное непрерывное количество среди серий прибыльных сделок и сумма прибыли в этой серии;
  • Maximum consecutive losses (loss in money) — максимальное непрерывное количество среди серий убыточных сделок и сумма убытков в этой серии;
  • Maximal consecutive profit (count of wins) — максимальная прибыль непрерывной серии прибыльных сделок и количество сделок в этой серии;
  • Maximal consecutive loss (count of losses) — максимальный убыток непрерывной серии убыточных сделок и количество сделок в этой серии;
  • Average consecutive wins — среднее количество сделок в непрерывных прибыльных сериях.
  • Average consecutive losses — среднее количество сделок в непрерывных убыточных сериях.

Цветовые обозначения диаграммы качества моделирования

На цветной диаграмме используются следующие цвета:

  • Светло-зеленый — моделирование на основе минуток, на рисунке ниже обозначено цифрой 7.
  • Более темные оттенки зеленого цвета показывают моделирование на больших таймфреймах, от M5 до H4.
  • Розовый цвет — чистое фрактальное моделирование без данных меньшего таймфрейма, на рисунке обозначено цифрой 2.
  • Серый цвет — ограничение моделирования по дате, на рисунке обозначено цифрой 1.

 

На приведенном рисунке цветная диаграмма построена в соответствии со следующими исходными данными расчета качества моделирования:

  • Bars in test = 4190;
  • StartBar = 2371;
  • StartGen (H4) = 3042 (на рисунке выше обозначено цифрой 3);
  • Start H1 = 3355 (обозначено цифрой 4);
  • Start M30 = 3841 (обозначено цифрой 5);
  • Start M15 = 3891 (обозначено цифрой 6);
  • Start M5 = 0 (на рисунке нет обозначения, так как минутные данные начались раньше);
  • Start M1 = 3917.

Подставляя данные значения в формулу расчета качества моделирования получаем:

((0.25*(3042-2371) + 0.5*(3917-3042) + 0.9*(4190-3917)) / (4190-2371))*100% =
((0.25*671 + 0.5*875 + 0.9*273) / 1819)*100%                                = 46.78%



Источник: mql4.com

Оставить комментарий

Чтобы оставлять комментарии Вы должны быть авторизованы.

Похожие посты