DataSlope, DataSkip, DataSplit

Original (English)

DataSplit

Splits the WFO simulation in a training period (given in percent) and a following test period. F.i. when set at 60, the training period has a length of 60% and the test period has a length of 40%. This works with WFO (NumWFOCycles > 1) or without WFO (NumWFOCycles == 1) and ensures that the test uses out-of-sample data.

Typical range:

50..90 (default = 0 = no separate training / test period).

Type:

int

DataSkip

Gives the number of bars to skip with the SKIP1...SKIP3 flags (default: number of bars corresponding to one week).

Type:

int

DataHorizon

Prevents trading for the given number of bars at the begin of a WFO test phase (default: 0). This avoids test bias by future-peeking training f.i. with a machine learning algorithm. To avoid artificial triggers by parameter changes, set DataHorizon = 2; to avoid peeking bias when training uses prices from 5 bars in the future, set DataHorizon = 5. See also RECALCULATE.

Type:

int

DataSlope

Applies a moving weight factor to the trade results in the training period. F.i. at DataSlope = 2 the last trades have twice the weight than the first trades. This generates parameters that are better fitted to the most recent part of the price curve, and thus takes care of slow market changes.

Typical range:

1..3 (default = 1 = equal weight for all trades)

Type:

var

Remarks:

On long training periods, f.i. with anchored WFO, It is recommended to set DataSlope at 1.5 .. 2.0 for giving the last part of the price curve more weight.

Example:

function run()
{
  DataSlope = 2;
  DataSplit = 80;
  NumWFOCycles = -10; // anchored WFO
  ...
}

Übersetzung (Deutsch)

DataSplit

Unterteilt die WFO-Simulation in einen Trainingszeitraum (in Prozent angegeben) und einen folgenden Testzeitraum. Wenn der Wert z.B. auf 60 gesetzt wird, umfasst der Trainingszeitraum 60% und der Testzeitraum 40%. Dies funktioniert mit WFO (NumWFOCycles > 1) oder ohne WFO (NumWFOCycles == 1) und stellt sicher, dass der Test Out-of-Sample-Daten verwendet.

Typischer Bereich:

50..90 (Standard = 0 = keine separate Trainings-/Testphase).

Typ:

int

DataSkip

Gibt die Anzahl Bars an, die mit den SKIP1...SKIP3-Flags übersprungen werden sollen (Standard: Anzahl Bars, die einer Woche entsprechen).

Typ:

int

DataHorizon

Verhindert das Handeln für die angegebene Anzahl Bars zu Beginn einer WFO-Testphase (Standard: 0). Dies soll Bias durch künftige Kursinformationen verhindern, wenn z.B. ein Machine-Learning-Algorithmus im Training verwendet wird. Um künstliche Trigger durch Parameteränderungen zu vermeiden, setzen Sie DataHorizon = 2; um Peeking-Bias zu vermeiden, wenn das Training Kurse 5 Bars in der Zukunft nutzt, setzen Sie DataHorizon = 5. Siehe auch RECALCULATE.

Typ:

int

DataSlope

Wendet einen gleitenden Gewichtungsfaktor auf die Handelsergebnisse im Trainingszeitraum an. Bei DataSlope = 2 haben die letzten Trades das doppelte Gewicht gegenüber den ersten Trades. Dies generiert Parameter, die besser an den jüngsten Teil der Kurskurve angepasst sind und dadurch auf langsame Marktveränderungen eingehen.

Typischer Bereich:

1..3 (Standard = 1 = gleiches Gewicht für alle Trades)

Typ:

var

Anmerkungen:

Bei langen Trainingszeiträumen, z.B. mit anchored WFO, empfiehlt es sich, DataSlope auf 1.5 bis 2.0 zu setzen, um dem letzten Teil der Kurskurve mehr Gewicht zu geben.

Beispiel:

function run()
{
  DataSlope = 2;
  DataSplit = 80;
  NumWFOCycles = -10; // anchored WFO
  ...
}

Siehe auch:

Mode, WFO

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