Оптимизация

Улучшайте параметры стратегии без подгонки под историю — с проверками устойчивости и валидацией на новых данных.

Оптимизация

Раздел об оптимизации торговых стратегий: как подбирать параметры осмысленно, контролировать переобучение, проводить проверки устойчивости (robustness), использовать walk-forward, мульти-рынок/мульти-таймфрейм подходы и стресс-тестировать результаты (например, через Монте-Карло).

Урок №1

Что такое оптимизация стратегии и почему это важно

Поймите, что даёт оптимизация, какие элементы она улучшает и как настраивать параметры, не теряя реализм и устойчивость.

Урок №2

Генетические алгоритмы в оптимизации торговых стратегий

Узнайте, как генетические алгоритмы эффективно ищут в больших пространствах параметров — и как применять их без переобучения модели.

Урок №3

Переоптимизация: опасности и как её избежать

Научитесь распознавать признаки curve-fitting и data mining и применять практические меры защиты, чтобы результаты оставались надёжными.

Урок №4

Лучшие практики устойчивой алгоритмической оптимизации

Чек-лист надёжной оптимизации: реалистичные издержки, out-of-sample валидация, ограничения и повторяемые эксперименты.

Урок №5

Симуляция Монте-Карло в оптимизации торговых стратегий

Используйте методы Монте-Карло, чтобы стресс-тестировать стратегию и понимать диапазон возможных результатов.

Урок №6

Анализ стабильности параметров: почему это важно в оптимизации

Проверьте, сохраняют ли параметры эффективность во времени и при смене режимов — чтобы не опираться на хрупкие «идеальные» настройки.

Урок №7

Оптимизация на нескольких рынках и таймфреймах

Оптимизируйте на разных инструментах и таймфреймах, чтобы снизить переобучение и повысить обобщаемость и устойчивость.

Урок №8

Walk-Forward оптимизация: объяснение

Понятный гид по walk-forward оптимизации: скользящие in-sample/out-of-sample окна, оценка результатов и правила, готовые к применению.