Чрезмерное сканирование

из "Разработка,тестирование и оптимизация торговых систем "

Другая прямая причина подстройки — неподходящий метод оптимизации, называемый чрезмерным сканированием, который возникает в двух случаях. Первый — это проведение сканирования переменной с шагом, который изначально слишком мал и несообразен оптимизации. Второй случай — когда выделен прибыльный диапазон переменных, который затем опять же сканируется недостаточно большим шагом. [c.176]
Для иллюстрации первого вида нарушения рассмотрим систему двух скользящих средних. Первая средняя отслеживает изменения краткосрочного тренда. Такие тренды будут варьироваться по длине от 2 до 10 дней. 3-дневный тренд сильно отличается от 4-дневного, поскольку использует на 1/3 больше данных. Поэтому целесообразно оптимизировать эту среднюю от 2 до 10 дней с шагом 1 день. [c.176]
Вторая средняя тестирует изменения долгосрочного тренда. Такие тренды могут варьироваться по длине от 30 до 100 дней. Поскольку вторая средняя измеряет долгосрочные тренды, результаты 90-дневной средней очень близки к результатам 91-дневной средней, которая по объему используемых данных отличается от нее всего на 1/90. Следовательно, оптимизация данной средней от 30 до 100 дней с шагом 1 день была бы чересчур точной это не согласуется с размером шага первой скользящей средней. [c.176]
Снова обратившись к теории, лежащей в основе данной торговой системы, мы видим, что изменение от 90- до 95-дневной скользящей средней представляет собой изменение, согласующееся с остальным тестовым пространством. Следовательно, подходящей будет оптимизация этой средней от 30 до 100 дней с шагом 5. [c.176]
Последствия чрезмерного сканирования из-за использования постоянного или неправильного размера шага заключаются в том, что тестовые результаты не дают правильного представления о стратегии. В самом общем случае выявляются более долгосрочные тренды, при этом полностью выпадают быстрые модели. [c.176]

Вернуться к основной статье