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En la tarde de ayer, Pablo Ortiz, investigador y desarrollador en el Trading Automático, realizó el webinar "Funciones Objetivo y Funciones de Selección en la Optimización" nos explicó las diferencias entre las funciones objetivo y las funciones de selección en la optimización además de enseñarnos cómo de desarrollan y funcionan. 

Optimización: funciones objetivo y funciones selección

En los sistemas automáticos de trading, la optimización es el proceso de búsqueda de la mejor solución de una determinada función objetivo, en tal caso de los beneficios de la operativa que está sujeta a unas restricciones, que son nuestro conjunto de reglas y parámetros.
 

¿Qué es una función objetivo?

Criterio por el cuál vamos a optimizar un sistema automático, es decir, aquello por lo que vamos a obtener un juego de parámetros SET que maximice esa función con o sin restricciones. MT4 nos da las siguientes funciones objetivo: Net Profit (Balance), Profit Factor, MDD (Maximal DD).
 
Al optimizar un sistema de trading, podemos utilizar limitadores o restricciones:
  • Un mínimo de número de trades.
  • Un Profit Factor mínimo.
  • Un Drawdown máximo admisible, por ejemplo un 22,5% en valor absoluto sobre el capital inicial (Initial Balance).
Buscando varios óptimos: función multiobjetivo
No es lo mismo optimizar por una sola Función Objetivo que por más de una. Podría incluso optimizar por una FO en una ventana - IS y por otra ventana OSS, incluso podría tener una tercera ventana de comprobación, TEST Sample tal y cómo se trabaja en la Inteligencia Artificial.
 

¿Qué es una función de selección?

La función de selección es el algoritmo, ya sea manual o automático de búsqueda y selección de SETS (juegos de parámetros óptimos). Cuándo durante la optimización este algoritmo influye en la búsqueda entonces es parte de la función objetivo, pero cuándo es diferente el algoritmo de optimización y se aplica a la nube de SETS obtenidos, lo diferenciamos terminológicamente como función de selección.
 
EN MT4 podemos tener como Función Objetivo Net Profit, y sin embargo seleccionar sets no por el que más gana, sino por el que tenga mejor NP y mejor PF, así como una curva poco rugosa. Esta sería una función de selección diferente a la función objetivo.
 
Lo idóneo es tener la selección dentro de la función-objetivo, e ir optimizando de este modo. Pero a veces esto no es posible y por tanto, debemos de tener una función de selección externa como por ejemplo un K-MEAN.
  • K-Mean: para optimizar y conseguir los mejores resultados se puede aplicar una técnica de minería de datos llamada K-mean clustering. Por ello, utilizaremos el algoritmo de minería de datos K-mean clustering para seleccionar los conjuntos de parámetros óptimos del sistema.
 

Grabación del webinar

A continuación podéis acceder a la grabación del webinar "Funciones Objetivo y Funciones de Selección en la Optimización" y escuchar todos los temas que se trataron en él:
grabacion webinar
Además comentaros que esta tarde Pablo Ortiz realizará otro webinar en Rankia sobre "PSO: El algoritmo de las bandadas de aves, su uso y puesta en práctica para buscar óptimos" al que os podéis apuntar gratis
 
 

Apuntarme

 

 

  1. #2
    Xisco Fernandez

    El enlace para ver el webinar grabado no funciona, ¿se va a arreglar?

    Gracias y un saludo,
    Francisco

El blog especializado de EAs en español. Esperamos tus aportes y participación. saludos cordiales, EA-Billionaire