FMZの発明者 定量化プラットフォーム 復習説明

ほとんどの戦略は実用化する前に再検証を要する.FMZは,一部の種類のデジタル通貨の現金,先物,永続契約,およびすべての種類の商品先物に対応している.しかし,発明者の定量化プラットフォームの再検証機構と一般的なオンバー再検証は,多くの新規者の混乱を引き起こしている.この記事では,いくつかの一般的な再検証の問題を詳細に説明し,答えます.

復習システムはどのように機能するのでしょうか?

上記の図のように,回測開始時から終了時は,回測時に,回測点の時間軸沿い軸が左から右に移動し,回測を開始する時間軸として用いられる.この時間点では,この時点までの歴史的データのみが得られ,戦略はこれらのデータに基づいて売買を行い,最終的に損益を形成する.明らかに,回測の時間点の分布は分散しており,分布の密度は回測の精度を代表する. もちろん,回測時間点が密集し,時間がかかるほど,実際の回測システムは精度と効率のバランスを取らなければなりません.

伝統的なonBar回帰メカニズム

オンバー回線メカニズムはK線に基づいている.つまり,各K線が回線時間点を生成し,この時間点では,現在のK線の高低回收価格,取引量などの情報,およびこの時間点以前の歴史的なK線情報などを得ることができる. このメカニズムの欠点は明らかである:Kラインでは1回のみ取引が生じ,通常はKラインの閉じる価格に基づいている.また,Kラインは4つの価格のみを高値から低値まで取得することができる.また,Kライン内の価格の変化については,最高価格が最初に発生するか,最低価格が最初に発生するかなど,いかなる情報も得られない.

FMZの発明者 定量化プラットフォーム onTick 復習メカニズム

上図はFMZ回測設定インターフェイスである.回測モードは,それぞれ模擬回測と実盤回測に分けられる.

ティックは何?

K線データとは異なり,ティックは特定の時間点の価格である.K線データに基づいて,我々は実際には開盤価格と閉盤価格の発生時のみを知っており,K線周期の中でどのタイミングで価格が最高に達するか不明である.実際には,K線データもまたティックに基づいて生成される.しかし,K線データに基づいて,特定のティックの変化をK線周期でシミュレートすることもできる.これは実際のティックではないが,我々の回計の精度を少し高めることができる.また,K線周期に基づいてシミュレートすることは回計に使用される周期よりもはるかに小さい周期で,より高い精度である.

アロマレベル再テスト

アナログレベル回測は,回測に使用されるK線周期と底線K線周期を選択します.例えば,戦略は時線回測を使用し,底線K線が5分を選択すると,回測の時間点の間隔は,5分K線模擬で生成されたティックに基づいており,具体的には最新の1時間K線の終了価格が常に変化しています.具体的には,K線で生成されるK線内チックのメカニズムとMT4に類似しています.この投稿には詳細な説明があります:https://www.fmz.com/bbs-topic/662

この仕組みを簡単に示します. 戦略コードです.

function main() {
  while(true){
      var records = exchange.GetRecords() //GetRecords可以填参数，获取不同周期K线。
      var ticker = exchange.GetTicker()
      Log('K线收盘价： ', records[records.length-1].Close, 'ticker买一卖一价: ', ticker.Buy, ticker.Sell)
      //js回测不用Sleep，会自动跳到下一个tick。Python需要一个小的休眠时间
  }
}

テスト結果:各K線に開閉点のみが固定され,中間と模擬の12点加えられ,1K線が14回転時間点を形成する.回転を1日すると,底部K線周期は5分で24×12×14=4032回転を合計し,従来のOnBar回転は24回転のみで,精度は大幅に向上する.K線周期内でも開閉・平止操作が完了できる.中間生成のtikは模擬であるが,影響はほとんどない.回転では,買取価格が1より大きく,単価が購入価格よりも小さい限り,回転を合成する.この方法では,回転の速度と精度を考慮し,使用することが推奨されている.

リアル・ディスク・レベル リトート

リアルディスク回検はリアルティックを使用し,各時間点間隔は短く1sで,この回検の精度は毎秒変化するが,データ量が大きいため,回検速度が遅いため,回検時間は長くない.下図はリアルティックである.リアルディスク回検は正確な検証戦略に使用できる.

復習と実磁盤の差

FMZの現行の回計システムは比較的完善しており,ネットワークエラー模擬,策略のエラー容量テスト,ネットワーク遅延模擬,動態図を描画など,多くの小機能があります.

よくある質問

なぜ,いくつかの取引対と取引所だけがレートレインを支持するのか?

現在,データに対する取引はごく僅かしか行われていないが,実際には戦略と品種関係はそれほど大きくなく,戦略を検証するのに十分である.

BitMEXの収益率をシミュレートできるのか?

BitMEXの復習をクリックすると,イベントの記録を開くことができます.

検診はどこで行われますか?

JavaScript ポリシーの復習はブラウザ内で行われ,Python は FMZ のサーバーまたは自社のホストを選択することができます.

検閲日記はダウンロードできますか?

ローグの右上にダウンロードボタンがあります

ローカルで再測できるのか?

FMZはオープンソースのPython復習エンジンである.https://www.fmz.com/bbs-topic/1687