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Parámetros y Configuración

1. Configuración de la Fuente de Datos

Estos ajustes definen la fuente de datos históricos utilizados para la generación de estrategias.

  • server: Define la carpeta en el directorio "data" desde la cual se cargan los datos.
    Valores de ejemplo:Premium,Eightcap,BlackBull,Darwinex,MetaQuotes
  • symbol: El símbolo financiero que se utilizará para la generación de la estrategia (por ejemplo, par de divisas).
    Valor de ejemplo:EURUSD
  • period: Define el marco temporal para los datos de la estrategia.
    Valores posibles:M1,M5,M15,M30,H1,H4,D1
  • data_file: En lugar de usarserver,symbol, yperiod, puede cargar datos directamente desde un archivo. Este ajuste anula los demás.
    Ejemplo:data_file = ./data/Premium/EURUSD_M30.json

2. Configuración de Colección de Salida

Define cómo y dónde se almacenarán las colecciones de estrategias generadas o validadas.

  • output: Formato de nombre de archivo para las colecciones de salida. Admite marcadores de posición como[SERVER],[SYMBOL],[PERIOD],[YEAR],[MONTH],[DAY],[COUNT],[PROFIT]. Ejemplo:output = ./collections/[SERVER]/[SYMBOL]/[PERIOD]/collection.json
  • output_replace: Cuandofalse, el sistema añade un sufijo al archivo si ya existe; cuandotrue, sobrescribe el archivo.
    Ejemplo:output_replace = false

3. Configuración de la Colección de Entrada o Directorio

Define la entrada para la validación o la generación posterior.

  • input: Apunta a una o varias colecciones o a un directorio de colecciones para ser validadas. Ejemplo:input = ./collections/
  • input_match: Filtra las colecciones de entrada basándose en frases de texto. Esto es útil cuando se trabaja con un directorio de colecciones grande.
    Ejemplo:input_match = EURUSD_M30
  • validate_then_generate: Cuando se establece entrue, el sistema valida las estrategias de entrada antes de generar nuevas.
    Ejemplo:validate_then_generate = false
  • suppress_input_error: Evita errores si el archivo de entrada no se puede cargar.
    Ejemplo:suppress_input_error = false

4. Configuración de la Colección

Controla la capacidad y el comportamiento de la colección de estrategias.

  • collection_capacity: Número máximo de estrategias en una colección. Establecer en0para capacidad ilimitada.
    Ejemplo:collection_capacity = 100
  • sort_by: Especifica la métrica para ordenar la colección.
    Valores posibles:NetBalance,Profit,ProfitFactor,ReturnToDrawdown,RSquared,Stagnation,WinLossRatio
    Ejemplo:sort_by = Profit
  • correlation_threshold: Umbral para el análisis de correlación entre estrategias.
    Ejemplo:correlation_threshold = 0.98
  • resolve_correlation: Permite la detección de correlaciones de línea de balance entre estrategias.
    Ejemplo:resolve_correlation = true
  • resolve_similar_rules: Detecta estrategias con reglas de trading similares.
    Ejemplo:resolve_similar_rules = false

5. Criterios de parada del generador

Define los límites que detienen el generador tras cumplirse ciertas condiciones.

  • max_calculated_strategies: Número máximo de estrategias calculadas. Establecer en0para ilimitado.
    Ejemplo:max_calculated_strategies = 0
  • max_ascended_strategies: Número máximo de estrategias permitidas para ascender a la siguiente generación.
    Ejemplo:max_ascended_strategies = 0
  • max_collected_strategies: Número máximo de estrategias recolectadas.
    Ejemplo:max_collected_strategies = 0
  • max_working_minutes: Tiempo máximo (en minutos) que el generador puede ejecutarse.
    Ejemplo:max_working_minutes = 3

6. Criterios de aceptación

Estos criterios definen las métricas de rendimiento mínimas para que una estrategia sea aceptada.

  • max_consecutive_losses: Máximo de pérdidas consecutivas permitidas.
    Ejemplo:max_consecutive_losses = 0
  • max_drawdown_percent: Máximo drawdown permitido como porcentaje.
    Ejemplo:max_drawdown_percent = 0
  • max_equity_drawdown: Máximo drawdown de capital permitido.
    Ejemplo:max_equity_drawdown = 0
  • min_count_of_trades: Número mínimo de operaciones requeridas.
    Ejemplo:min_count_of_trades = 100
  • min_profit: Beneficio mínimo requerido para una estrategia.
    Ejemplo:min_profit = 0
  • min_profit_factor: Factor de beneficio mínimo requerido para una estrategia.
    Ejemplo:min_profit_factor = 0
  • Métricas adicionales: Estos ajustes funcionan de manera similar y se aplican a marcos de tiempo específicos (M1 y Y1) o factores de rentabilidad, tales comomin_win_loss_ratio,min_return_to_drawdown, etc.

7. Configuración de la cuenta

Estos parámetros definen la configuración de la cuenta de trading.

  • account_currency: La moneda base de la cuenta de trading.
    Ejemplo:account_currency = USD
  • initial_account: El saldo inicial de la cuenta.
    Ejemplo:initial_account = 10000
  • leverage: Apalancamiento aplicado a la cuenta de trading.
    Ejemplo:leverage = 100

8. Propiedades de la estrategia

Define varios parámetros de las estrategias individuales.

  • entry_lots: El tamaño de la posición de entrada en lotes.
    Ejemplo:entry_lots = 0.01
  • trade_direction_mode: Define la dirección en la que opera la estrategia.
    Valores posibles:LongAndShort,LongOnly
    Ejemplo:trade_direction_mode = LongAndShort
  • opposite_entry_signal: Define cómo reacciona la estrategia a las señales de entrada opuestas.
    Valores posibles:Ignore,Reverse,IgnoreOrReverse
    Ejemplo:opposite_entry_signal = Ignore
  • stop_loss_usage: Define si se utiliza el stop loss.
    Valores posibles:AlwaysUse,MayUse,DoNotUse
    Ejemplo:stop_loss_usage = DoNotUse
  • take_profit_usage: Define si se utiliza el take profit.
    Valores posibles:AlwaysUse,MayUse,DoNotUse
    Ejemplo:take_profit_usage = DoNotUse

9. Configuración del Backtester

Controla el comportamiento del motor de backtesting.

  • exit_trade_at: Define cuándo salir de la operación.
    Valores posibles:Open,Close
    Ejemplo:exit_trade_at = Open
  • close_at_backtest_end: Especifica si se deben cerrar todas las operaciones abiertas al final del backtest.
    Ejemplo:close_at_backtest_end = true

10. Horizonte de Datos

Controla el rango de datos utilizado para el backtesting.

  • max_data_bars: Número máximo de barras para cargar en el backtesting.
    Ejemplo:max_data_bars = 100000
  • use_data_start: Define si se establece una fecha de inicio específica para los datos.
    Ejemplo:use_data_start = false
  • data_start: Fecha de inicio para los datos, si aplica.
    Ejemplo:data_start = "01 Jan 2020 00:00 UTC"
  • Opciones similares:use_data_end,use_trade_start,data_end,trade_start.

11. Forward Testing

Valida las estrategias con datos no vistos para comprobar su robustez.

  • use_forward_testing: Habilita el forward testing.
    Ejemplo:use_forward_testing = false
  • preload_data_bars: Número de barras para precargar para el forward testing.
    Ejemplo:preload_data_bars = 0

12. Sesión de Trading

Controla el comportamiento de la sesión de trading.

  • session_open: Define la hora de apertura de la sesión.
    Ejemplo:session_open = 00:00
  • session_close: Define la hora de cierre de la sesión.
    Ejemplo:session_close = 24:00

13. Información del Símbolo

Sobrescribe los valores proporcionados por el archivo de datos.

  • spread,swap_long,swap_short,commission: Estos parámetros permiten sobrescribir atributos específicos del símbolo, como el spread y la comisión.

14. Indicadores

Controla qué indicadores utilizará el generador para componer estrategias. Se proporcionan listas separadas para los indicadores de entrada y de salida.

  • entry_adx,entry_rsi, etc.: Estos ajustes booleanos (trueofalse) determinan si un indicador particular (por ejemplo, ADX, RSI, Media Móvil, etc.) se utiliza en las condiciones de entrada y salida.
    Ejemplo:entry_adx = true

15. Ajustes Misceláneos

Ajustes adicionales para controlar el comportamiento del generador.

  • update_best: Si estrue, actualiza dinámicamente la mejor estrategia en la consola.
    Ejemplo:update_best = true
  • show_top: Número de las mejores estrategias a mostrar cuando finaliza el proceso de generación.
    Ejemplo:show_top = 0

16. Optimizador

Ajustes para optimizar las estrategias generadas.

  • enable_optimizer: Habilita el optimizador para mejorar el rendimiento de la estrategia.
    Ejemplo:enable_optimizer = false
  • optimize_by: Define la métrica de rendimiento utilizada para la optimización.
    Ejemplo:optimize_by = Profit

17. Simulación de Monte Carlo

Ajustes de Monte Carlo para validar la robustez de las estrategias.

  • enable_monte_carlo: Habilita la simulación de Monte Carlo.
    Ejemplo:enable_monte_carlo = false
  • count_of_tests: Número de pruebas de Monte Carlo a realizar.
    Ejemplo:count_of_tests = 20
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