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Parameter und Einstellungen

1. Datenquellen-Einstellungen

Diese Einstellungen definieren die Quelle der historischen Daten, die für die Strategiegenerierung verwendet werden.

  • server: Definiert den Ordner im Verzeichnis "data", aus dem die Daten geladen werden.
    Beispielwerte:Premium,Eightcap,BlackBull,Darwinex,MetaQuotes
  • symbol: Das zu verwendende Finanzsymbol für die Strategiegenerierung (z. B. Währungspaar).
    Beispielwert:EURUSD
  • period: Definiert den Zeitrahmen für die Daten der Strategie.
    Mögliche Werte:M1,M5,M15,M30,H1,H4,D1
  • data_file: Anstattserver,symbol, undperiodzu verwenden, können Sie Daten direkt aus einer Datei laden. Diese Einstellung überschreibt die anderen.
    Beispiel:data_file = ./data/Premium/EURUSD_M30.json

2. Ausgabe-Sammlungs-Einstellungen

Definiert, wie und wo generierte oder validierte Strategie-Sammlungen gespeichert werden.

  • output: Dateiformat für Ausgabe-Sammlungen. Unterstützt Platzhalter wie[SERVER],[SYMBOL],[PERIOD],[YEAR],[MONTH],[DAY],[COUNT],[PROFIT]. Beispiel:output = ./collections/[SERVER]/[SYMBOL]/[PERIOD]/collection.json
  • output_replace: Wennfalse, hängt das System ein Suffix an die Datei an, falls sie bereits existiert; wenntrue, wird die Datei überschrieben.
    Beispiel:output_replace = false

3. Einstellungen für Eingabe-Collection oder Verzeichnis

Definiert die Eingabe für die Validierung oder weitere Generierung.

  • input: Verweist auf eine oder mehrere Collections oder ein Verzeichnis von Collections, die validiert werden sollen. Beispiel:input = ./collections/
  • input_match: Filtert Eingabe-Collections basierend auf Textphrasen. Dies ist nützlich beim Umgang mit einem großen Collection-Verzeichnis.
    Beispiel:input_match = EURUSD_M30
  • validate_then_generate: Wenn auftruegesetzt, validiert das System die Eingabestrategien, bevor neue generiert werden.
    Beispiel:validate_then_generate = false
  • suppress_input_error: Verhindert Fehler, falls die Eingabedatei nicht geladen werden kann.
    Beispiel:suppress_input_error = false

4. Collection-Einstellungen

Steuert die Kapazität und das Verhalten der Strategie-Collection.

  • collection_capacity: Maximale Anzahl von Strategien in einer Collection. Auf0setzen für unbegrenzte Kapazität.
    Beispiel:collection_capacity = 100
  • sort_by: Legt die Metrik fest, nach der die Collection sortiert werden soll.
    Mögliche Werte:NetBalance,Profit,ProfitFactor,ReturnToDrawdown,RSquared,Stagnation,WinLossRatio
    Beispiel:sort_by = Profit
  • correlation_threshold: Schwellenwert für die Korrelationsanalyse zwischen Strategien.
    Beispiel:correlation_threshold = 0.98
  • resolve_correlation: Ermöglicht die Erkennung von Korrelationen der Bilanzlinie zwischen Strategien.
    Beispiel:resolve_correlation = true
  • resolve_similar_rules: Erkennt Strategien mit ähnlichen Handelsregeln.
    Beispiel:resolve_similar_rules = false

5. Abbruchkriterien für den Generator

Definiert Grenzwerte, die den Generator stoppen, sobald bestimmte Bedingungen erfüllt sind.

  • max_calculated_strategies: Maximale Anzahl der berechneten Strategien. Auf0setzen für unbegrenzt.
    Beispiel:max_calculated_strategies = 0
  • max_ascended_strategies: Maximale Anzahl der Strategien, die in die nächste Generation aufsteigen dürfen.
    Beispiel:max_ascended_strategies = 0
  • max_collected_strategies: Maximale Anzahl der gesammelten Strategien.
    Beispiel:max_collected_strategies = 0
  • max_working_minutes: Maximale Zeit (in Minuten), die der Generator laufen kann.
    Beispiel:max_working_minutes = 3

6. Akzeptanzkriterien

Diese Kriterien definieren die minimalen Leistungskennzahlen, damit eine Strategie akzeptiert wird.

  • max_consecutive_losses: Maximal zulässige aufeinanderfolgende Verluste.
    Beispiel:max_consecutive_losses = 0
  • max_drawdown_percent: Maximal zulässiger Drawdown in Prozent.
    Beispiel:max_drawdown_percent = 0
  • max_equity_drawdown: Maximal zulässiger Equity-Drawdown.
    Beispiel:max_equity_drawdown = 0
  • min_count_of_trades: Erforderliche Mindestanzahl an Trades.
    Beispiel:min_count_of_trades = 100
  • min_profit: Erforderlicher Mindestgewinn für eine Strategie.
    Beispiel:min_profit = 0
  • min_profit_factor: Erforderlicher minimaler Profit-Faktor für eine Strategie.
    Beispiel:min_profit_factor = 0
  • Zusätzliche Metriken: Diese Einstellungen funktionieren ähnlich und gelten für spezifische Zeitrahmen (M1 und Y1) oder Rentabilitätsfaktoren, wie zum Beispielmin_win_loss_ratio,min_return_to_drawdown, etc.

7. Kontoeinstellungen

Diese Parameter definieren die Konfiguration des Handelskontos.

  • account_currency: Die Basiswährung des Handelskontos.
    Beispiel:account_currency = USD
  • initial_account: Das Startguthaben des Kontos.
    Beispiel:initial_account = 10000
  • leverage: Der auf das Handelskonto angewendete Hebel.
    Beispiel:leverage = 100

8. Strategie-Eigenschaften

Definiert verschiedene Parameter der einzelnen Strategien.

  • entry_lots: Die Größe der Einstiegsposition in Lots.
    Beispiel:entry_lots = 0.01
  • trade_direction_mode: Definiert die Richtung, in der die Strategie handelt.
    Mögliche Werte:LongAndShort,LongOnly
    Beispiel:trade_direction_mode = LongAndShort
  • opposite_entry_signal: Definiert, wie die Strategie auf entgegengesetzte Einstiegssignale reagiert.
    Mögliche Werte:Ignore,Reverse,IgnoreOrReverse
    Beispiel:opposite_entry_signal = Ignore
  • stop_loss_usage: Definiert, ob ein Stop-Loss verwendet werden soll.
    Mögliche Werte:AlwaysUse,MayUse,DoNotUse
    Beispiel:stop_loss_usage = DoNotUse
  • take_profit_usage: Definiert, ob ein Take-Profit verwendet werden soll.
    Mögliche Werte:AlwaysUse,MayUse,DoNotUse
    Beispiel:take_profit_usage = DoNotUse

9. Backtester-Einstellungen

Steuert das Verhalten der Backtesting-Engine.

  • exit_trade_at: Legt fest, wann der Trade geschlossen wird.
    Mögliche Werte:Open,Close
    Beispiel:exit_trade_at = Open
  • close_at_backtest_end: Gibt an, ob alle offenen Trades am Ende des Backtests geschlossen werden sollen.
    Beispiel:close_at_backtest_end = true

10. Datenhorizont

Steuert den Datenbereich, der für das Backtesting verwendet wird.

  • max_data_bars: Maximale Anzahl an Bars, die für das Backtesting geladen werden sollen.
    Beispiel:max_data_bars = 100000
  • use_data_start: Legt fest, ob ein spezifisches Startdatum für die Daten gesetzt werden soll.
    Beispiel:use_data_start = false
  • data_start: Startdatum für die Daten, falls zutreffend.
    Beispiel:data_start = "01 Jan 2020 00:00 UTC"
  • Ähnliche Optionen:use_data_end,use_trade_start,data_end,trade_start.

11. Forward Testing

Validiert Strategien auf ungesehenen Daten auf Robustheit.

  • use_forward_testing: Aktiviert Forward Testing.
    Beispiel:use_forward_testing = false
  • preload_data_bars: Anzahl der Bars, die für das Forward Testing vorab geladen werden sollen.
    Beispiel:preload_data_bars = 0

12. Handelssitzung

Steuert das Verhalten der Handelssitzung.

  • session_open: Legt die Eröffnungszeit der Sitzung fest.
    Beispiel:session_open = 00:00
  • session_close: Legt die Schließzeit der Sitzung fest.
    Beispiel:session_close = 24:00

13. Symbol-Info

Überschreibt die in der Datendatei bereitgestellten Werte.

  • spread,swap_long,swap_short,commission: Diese Parameter ermöglichen das Überschreiben spezifischer Symbolattribute wie Spread und Kommission.

14. Indikatoren

Steuert, welche Indikatoren der Generator zur Erstellung von Strategien verwenden wird. Es werden separate Listen für Einstiegs- und Ausstiegsindikatoren bereitgestellt.

  • entry_adx,entry_rsi, etc.: Diese booleschen Einstellungen (trueoderfalse) bestimmen, ob ein bestimmter Indikator (z. B. ADX, RSI, gleitender Durchschnitt usw.) in den Einstiegs- und Ausstiegsbedingungen verwendet wird.
    Beispiel:entry_adx = true

15. Verschiedene Einstellungen

Zusätzliche Einstellungen zur Steuerung des Generatorverhaltens.

  • update_best: Wenntrue, wird die beste Strategie dynamisch in der Konsole aktualisiert.
    Beispiel:update_best = true
  • show_top: Anzahl der Top-Strategien, die angezeigt werden sollen, wenn der Erstellungsprozess abgeschlossen ist.
    Beispiel:show_top = 0

16. Optimizer

Einstellungen zur Optimierung generierter Strategien.

  • enable_optimizer: Aktiviert den Optimizer, um die Strategieleistung zu verbessern.
    Beispiel:enable_optimizer = false
  • optimize_by: Definiert die für die Optimierung verwendete Performance-Metrik.
    Beispiel:optimize_by = Profit

17. Monte-Carlo-Simulation

Monte-Carlo-Einstellungen zur Validierung der Robustheit von Strategien.

  • enable_monte_carlo: Aktiviert die Monte-Carlo-Simulation.
    Beispiel:enable_monte_carlo = false
  • count_of_tests: Anzahl der durchzuführenden Monte-Carlo-Tests.
    Beispiel:count_of_tests = 20
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