Средняя результативность набора параметров
Отыскание средней результативности набора параметров требует прежде всего определения полного списка всех наборов параметров, которых нужно протестировать. Затем проводятся тесты для всех выбранных наборов параметров, и средний результат для всех протестированных наборов используется в качестве показателя потенциальной результативности системы. Этот подход является жизнеспособным, поскольку вы всегда можете наугад выбрать параметр из широкого диапазона значений. Если вы сделаете такой выбор достаточное количество раз, ваша итоговая прибыль будет равна среднему результату набора параметров. Важный момент состоит в том, что этот средний результат должен быть вычислен для всех наборов параметров, а не лишь для тех наборов, которые доказали свою прибыльность. Обратите внимание, что трейдер все-таки может выбрать для будущей торговли оптимизированные наборы параметров (вместо выбранных случайным образом), но оценка результативности системы будет основываться на средней результативности для всех протестированных наборов (что эквивалентно процессу случайного выбора).
Слепое моделирование, возможно, подходит наиболее близко к воспроизведению обстоятельств торговли, осуществляемой в реальной жизни. Однако средняя результативность набора параметров, возможно, не менее консервативна и имеет то преимущество, что требует намного меньше вычислений. Оба подхода предоставляют жизнеспособные процедуры для тестирования систем.
Одно важное предостережение: в рекламе торговых систем термин «результаты моделирования» (simulated results) часто используется в качестве эвфемизма для оптимизированных результатов (вместо того, чтобы подразумевать результаты, основанные на процессе слепого моделирования (blind simulation)). В таких случаях весомость, придаваемая результатам, должна быть равна количеству денег, которые вам не жалко выбросить, т.е. нулю. Часто встречающееся неправильное употребление и искажение результатов моделирования детально исследуется в следующем разделе.
