Futur robot à l'imparfait

Bon en tout cas, je continue ce soir où je ne ferai que de la recherche de maximummisation des résultats sur cette première base identifiée.
Une légère glissade rhétorique
Et quoiqu'il arrive, que je réussisse ou échoue, je t'en ferai part en le quantifiant.

Spoiler:

Et comme je l'ai déjà exprimé, je préfère ton pôle sud taquin au pôle nord désabusé...

Voilà xxxx, chose promise...
Epuisé à cette heure
Cela Futures difficile et stressant mais au final je suis monté en backtest à 480 pips nets sur le mois de septembre 2017.
Je crois que je vais me trouver un pc bête de course parce que je pète une pile avec la durée des backtests

J'ai cru à un moment que je n'arriverais pas à remplir mon contrat moral, p.tain

sinon, les 480 pips sont faits en 146 trades, mieux qu'avant. Le profit factor est de 1,96

Maintenant dormir un peu...

Je précise tout de même au lecteur de passage que ces chiffres sont des résultats intermédiaires et préliminaires pendant la phase de développement, ils ne sont pas confortés par des backtests de plus long terme et encore moins par une expérimentation en réel.

Après analyse, je rejette l'algo précédent. Son défaut à mes yeux, il prend plusieurs positions dans les mêmes zones du signal, ce qui revient en quelque sorte à un levier. Par conséquent, ses performances ne sont pas 'scalables'; il n'est pas apte à supporter des ordres de taille importante sans danger. Je poursuis le boulot.

Alors... je suis absolument d'accord que N'IMPORTE QUEL indicateur technique, quel que soit son paramétrage, ne saurait amener un robot à être profitable sur un très grand nombre de positions ouvertes.
En effet, l'aspect chaotique du marché fera tendre le résultat vers une équiprobabilité short/long et comme chaque transaction à un coût (spread et/ou une commission), le résultat sera toujours statistiquement déficitaire.
Jouer sur un SL/TP, une valeur plus ou moins forte ou faible de franchissement de seuil (un exemple parmi tant d'autres: rsi vendre si franchissement à la baisse de 75), la durée d'intégration des données par l'indicateur etc est voué à l'échec sur un grand nombre de tirage.
Mais ce n'est pas vrai sur un laps de temps borné. Dans ce cas, il existera toujours un paramétrage précis qui permettra d'optimiser le résultat du robot. C'est ce que l'on appelle le curve fitting, l'adaptation spécifique à un contexte spécifique.
Malheureusement, à une optimisation pour une période précise (qu'elle soit d'une journée, une semaine, un mois etc) correspond une dégradation dans un autre espace borné.
Sur un très grand nombre de trades les optimisations et dégradations se compensent pour au final revenir au zéro statistique (équiprobabilité), donc à la perte qui sera la somme des coûts de transaction.

Bon, maintenant je ne dévoilerai pas ce que je vais coder pour, malgré ces violents vents contraires, tenter de trouver un peu d'ordre dans ce chaos et tendre vers les objectifs énoncés.
Cela dit, quand tu écris un programme de nouvelles idées viennent. Et comme on est tous un peu curieux, j'ai tendance à aller fouiner dans telle ou telle direction, même si je me dis qu'à priori cela ne donnera rien. Je vais quand même voir pour en avoir le cœur net
OK, c'est de la perte de temps d'un point de vue strictement utilitaire, puisque je vogue en zigzag et pendant ce temps là je ne code pas mon idée principale. Mais pour un autodidacte cela me permet d'apprendre...à coder.
Tiens c'est quoi cette fonction ??? comment je pourrais m'en servir ? et pan....une soirée à tester des trucs qui n'ont rien à voir.

J'ai donc à mon actif, après 8 soirs d'activité sur le sujet, déjà pas mal d'embryons difformes.
Dont je ne saurais assumer pleinement la paternité
Ceux à 308 points ou 480 points en font partie ! oui, ça ne tiendra pas la route sur la durée.

Comme toutes celles et ceux qui cherchent à coder le bon algo de trading, je verse dans l'eugénisme numérique

Néanmoins je n'ai pas banni le terme optimisation de mon vocabulaire de codeur novice
Nous verrons...
Merci de me laisser du temps pour explorer les diverses dimensions du sujet

Quelques résultats actuels
Un algo testé sur 15 semaines (par ticks), voici ce que cela donne en variation de l'equity par semaine

-2,50%
10,72%
8,51%
-0,46%
11,77%
12,57%
-10,87%
2,34%
-5,93%
-1,34%
-17,34%
4,47%
-9,66%
4,62%
8,82%

En faisant simplement la somme: 15,72%. Ce n'est pas terrible mais c'est positif.
Il n'est pas encore travaillé, ce sont les résultats bruts en fin de chaque semaine.
Comme vous pouvez le constater, l'enfant est assez nerveux et intrépide
il va falloir un peu l'éduquer...
Une façon très simple serait évidemment de réduire sa nourriture, la taille des ordres. Mais il y a d'autres chemins peut être plus subtils que je vais explorer.
Là où il performe le mieux c'est en range. Il a été conçu pour cela puis qu'une bonne partie du temps c'est la configuration de marché du Forex.

15% pour 15 semaines c'est pas mal , après 15 semaines de backtests seulement c'est peu (enfin c'est mon avis qui n'engage que moi )

En réalité, cela donne 10,3% sur 15 semaines et 30,0% de MaxDD

EuraKid V1.0 - DevDay 11
% per Week Equity Abs Max DD % Max DD
0 100
1 -2.50% 97.5
2 10.72% 108.0
3 8.51% 117.1
4 -0.46% 116.6
5 11.77% 130.3
6 12.57% 146.7
7 -10.87% 130.8
8 2.34% 133.8
9 -5.93% 125.9
10 -1.34% 124.2
11 -17.34% 102.7 44.0 30.0%
12 4.47% 107.2
13 -9.66% 96.9
14 4.62% 101.4
15 8.82% 110.3


Oui, 15 semaines sont bien trop justes pour valider son fonctionnement.
Je passe beaucoup de temps en backtest et je dois équilibrer, tant bien que mal, avec la nécessité de l'apprentissage de programmation et le codage d'idées.
Pour l'apprentissage j'ai progressé ce week-end avec quelques fonctions que j'ai appris à réaliser et qui m'ont alors permis de les coder, puis de commencer à les backtester. Pour avoir des retours rapides sur ce que peut donner un algo , je commence par back-tester sur des périodes courtes (1 semaine). Je vois alors sur les graphes où sont les points faibles et forts STRUCTURELS.
Pas besoin à ce stade de backtester sur long terme.
J'étends alors la durée des backtests quand je vois du potentiel dans l'algo.
C'est donc un processus itératif avec actions en parallèle pour accélérer le design.
C'est le cas de celui-ci, il est structurellement intéressant, au moins pour moi.
Il a clairement du potentiel que je pense pouvoir améliorer.

Vous communiquer ces résultats intermédiaires permettra d'établir deux choses:
1/ Oui, un algo peut s'optimiser (après il faudrait mettre un sens à ce mot, pour moi il s'agit d'améliorer les résultats)
2/ J'espère... montrer, tout comme quelques uns ici, que l'on peut coder un algo rémunérateur.

-+ pour de meilleurs résultats... (je croise les doigts, mais j'y crois, on verra)

En début de nuit, normalement résultats de la version V1.1 avec un peu d'optimisation, commencée après le message d'hier soir
La V2.0 avec apport structurel est en construction, déjà débutée hier soir
Je sais déjà ce que je veux faire pour la V3, mais je ne suis pas sûr de l'apport, pour l'instant ce n'est que conceptuel
La V4 viendra:
si échec achever cet algo
si succès parachever cet algo
Je l'ai à l'esprit mais je ne sais encore pas du tout comment le coder

Voici les résultats
EuraKid V1.1 - DEvDay 12
Avec un réglage rapide pour rendre la réaction de l'EA moins volatile, lisser un peu ses performances à la hausse et à la baisse
0,06%
7,34%
0,07%
3,80%
7,07%
-10,40%
3,19%
-3,05%
1,27%
6,37%
4,60%
4,20%
-15,52%
6,35%
7,60%
Ici on obtient 21,5% avec un Max DD de 15,5% sur un test de 15 semaines.
C'est mieux mais je ne vais pas chercher plus avant à améliorer cette version.

Je travaille sur la V2 qui se veut plus ambitieuse avec de nouvelles fonctionnalités.

C'est encourageant comme perf , je te conseille de le mettre en démo sur AWS par exemple et de continuer à le paufiner en parallèle car il y a toujours le risque et j'en sais quelque chose que tes backtests soient incorrects...

Les backtests sont effectués avec les flux ticks historiques complets, issus du réel. J'ai assez confiance en cela.
L'une des sources d'erreur classique en backtest est d'employer des flux simplifiés, avec interpolation entre deux points. C'est plus rapide mais source d'erreur, faible ou importante, selon l'ut travaillée.
Tu as raison, l'étape passage en mode démo précédera le passage en réel.
Mais avant il faut déjà arriver à faire bien mieux que ce que j'ai montré ci-dessus, notamment en MaxDD.

Bonjour

Comme le Forex est décentralisé, je parle des flux d'échange réels de la place de marché sur laquelle j'interviens. Elle combine les liquidités des autres places de marché importantes et des banques. Ce ne sont donc pas des flux OTC mais plutôt à considérer comme de type interbancaire.
Cet environnement a tendance à me donner confiance, mais pour l'instant je n'ai pas encore l'expérience du passage au réel.
Espérons que cela ne saurait trader
Si j'arrive à régler le problème du DD et avoir suffisamment confiance dans le modèle pour le laisser tourner une journée sans le regarder, et quelque soit la rentabilité, j'enclencherai le processus démo quelques jours puis réel pour voir.

The only things one never regrets are one's mistakes.
Oscar Wilde

xxxx évoquait autre chose. Mais j'ai résolu le problème de la puissance

J'ai retrouvé la version complète, c'est mieux avec le contexte
Nowadays most people die of a sort of creeping common sense, and discover when it is too late that the only things one never regrets are one's mistakes.

Je les ai presque tous sur le serveur musical
Mais de nos jours je préfère Etienne Jaumet, DJ Krush, Trentemöller etc

Et dans le genre, un coup de cœur, l'album Transsiberian de Thylacine
http://www.qobuz.com/fr-fr/album/transsiberian-thylacine/3663729001429

Un petit feedback sur ma dernière nuit ?

J'ai brassé pas mal de backtests pour autant dire RIEN.
J'ai voulu coder l'ajout fonctionnel pour la V4, sans passer par la V3, que je pressens moins puissante, mais pour laquelle j'avais déjà écrit la "méthode" dans un autre algo.
Bref, l'intention était d'apporter deux ajouts fonctionnels majeurs et une petite bidouille de Geek Trader (l'idée vient de -).
Pour l'un cela fonctionne bien mais l'autre m'a causé pas mal de désagréments.

Après avoir écrit tout cela j'ai lancé illico des backtests. J'algo tournait bien et il sortait des profits, mais toujours avec des drawdowns élevés. Bizarre (c'était censé travailler entre autres sur ce sujet), mais pour aller plus vite je lançais des backtests sans sortie graphique, donc uniquement avec les résultats globaux par période de temps ciblé.
Bref, après qq tests qui n'améliorait pas l'état précédent, je me suis dit que ces résultats n'étaient pas crédibles. Retest avec sortie graphique pour aller voir ce qu'il se passe dans le détail. Bingo, l'algo ne faisait pas ce qu'il était supposé faire.
Tentative de correction du module défaillant.
Espoir que le correctif soit bon, retest, mais non...
fin de la séance

Je vais donc vous parler du succès de la soirée, la bidouille de Geek Trader
Pour chaque tranche de xxx dollars gagnés sur l'equity, l'algo est sonorisé avec un bruit... de tiroir caisse. Oui, je sais... c'est d'un goût exquis de Geek Trader.
Et quand ça baisse ? eh ben rien.... la mort silencieuse

Mon but ? faire fumer la bobine du hp
parce qu'en backtest le temps défile très vite.

J'ai résolu mon problème de bug de programmation hier. A présent, l'algo est à peu près équipé pour du fonctionnement full auto, donc face à toutes les configurations de marché.
J'ai lancé un premier test longue durée, les 6 premiers mois de 2016, en full auto, sans aucune interruption 24h/24, 7 jours par semaine, aucune clôture temporaire etc.
sur 6 mois le robot a donc été confronté à toutes les situations de marché: range, tendances hausse et baisse sur divers ut, news, gap à l'ouverture du lundi, tout ce que l'on peut trouver comme obstacle. Voyage en haute-mer.
C'est donc un test de robustesse globale très exigeant.
Résultats contrastés et mauvais, -16% sur 6 mois.

L'une des solutions qui vient immédiatement à l'esprit est d'identifier les conditions où il fonctionne bien, de filtrer par algo ces périodes là et de le mettre en attente active, prêt à agir dès que les vents sont favorables.
Ensuite évidemment je pourrais même renforcer ses qualités de trading pour cet environnement là (et donc les dégrader ailleurs). Je substituerais alors le problème de trouver un algo 'universel' en un problème (plus simple) d'identification de conditions de marché, qui permettrait alors de lancer le sous-algo champion de la catégorie.
En effet, sur le premier mois du test l'algo a quand même sorti 22%, ce qui est encourageant. Le deuxième mois il perd la moitié de ses gains etc...
Cette approche représente néanmoins une translation de risques: si les conditions de marché sont mal lues par le robot alors il lance un sous-algo destructeur d'equity puisque optimisé pour un autre environnement.

Mais avant d'aborder la question sous cet angle, je vais tenter d'abord une voie plus difficile, celle de l'algo 'auto-adaptatif', très robuste, capable d'encaisser tout mouvement de marché. Ce serait intrinsèquement plus sûr, même si moins rémunérateur en %.

Je disais que -16% sur 6 mois 24/24 7/7 est mauvais, simultanément ce n'est pas désastreux car résister à 6 mois de trading non-stop, par tous les temps, gaps et news, sans cramer le compte est déjà un peu mieux qu'un trader débutant. Je préfère le voir ainsi pour me motiver dans cette entreprise ardue :musique:

Et je sais ce que je dois ajouter au code pour normalement améliorer un peu les résultats globaux, l'objectif de ce soir...