Otimização Avançada

Visão Geral

StockSharp fornece ferramentas avançadas para afinar o processo de otimização de estratégias. Esta secção descreve componentes avançados: configuração do algoritmo genético através de GeneticSettings, compilação de fórmulas de fitness personalizadas através de FitnessFormulaProvider e monitorização do progresso através de OptimizationProgressTracker.

GeneticSettings

A classe GeneticSettings gere todos os aspetos do algoritmo de otimização genética. Está localizada no namespace StockSharp.Algo.Strategies.Optimization.

Parâmetros de População e Geração

Propriedade	Tipo	Por defeito	Descrição
`Population`	int	8	Tamanho inicial da população
`PopulationMax`	int	16	Tamanho máximo da população
`GenerationsMax`	int	20	Número máximo de gerações
`GenerationsStagnation`	int	5	Parar em estagnação (gerações sem melhoria)

Parâmetros de Probabilidade

Propriedade	Tipo	Por defeito	Descrição
`MutationProbability`	decimal	0.1	Probabilidade de mutação (0-1)
`CrossoverProbability`	decimal	0.8	Probabilidade de crossover (0-1)

Operadores Genéticos

Propriedade	Por defeito	Descrição
`Reinsertion`	ElitistReinsertion	Estratégia de substituição de geração
`Mutation`	UniformMutation	Operador de mutação
`Crossover`	OnePointCrossover	Operador de crossover
`Selection`	TournamentSelection	Operador de seleção

FitnessFormulaProvider

A classe FitnessFormulaProvider compila expressões C# em string para funções Func<Strategy, decimal> usadas para avaliar estratégias durante a otimização.

Método Compile

var fitnessProvider = new FitnessFormulaProvider();
Func<Strategy, decimal> fitness = fitnessProvider.Compile("PnL / (MaxDD + 1)");

Variáveis Disponíveis

As seguintes variáveis estão disponíveis em fórmulas de função de fitness, correspondendo aos indicadores estatísticos da estratégia:

Variável	Descrição
PnL	Lucro líquido
WinTrades	Negócios vencedores
LosTrades	Negócios perdedores
TCount	Total de negócios
RTrip	Round-trips
AvgTPnL	Lucro médio por negócio
AvgWTrades	Negócio vencedor médio
AvgLTrades	Negócio perdedor médio
MaxLong	Posição longa máxima
MaxShort	Posição curta máxima
MaxPnL	Lucro máximo
MaxDD	Drawdown máximo
MaxRelDD	Drawdown relativo máximo
Ret	Retorno
Recovery	Fator de recuperação
MaxLatReg	Latência máxima de registo
MaxLatCan	Latência máxima de cancelamento
MinLatReg	Latência mínima de registo
MinLatCan	Latência mínima de cancelamento
OrdCount	Número de ordens
OrdRegErrCount	Erros de registo
OrdCancelErrCount	Erros de cancelamento
OrdFundErrCount	Erros de fundos insuficientes

As variáveis podem ser combinadas em expressões matemáticas arbitrárias: "PnL - MaxDD * 2", "Recovery * WinTrades", "PnL / (MaxDD + 1)".

OptimizationProgressTracker

A classe OptimizationProgressTracker fornece monitorização conveniente do processo de otimização.

Propriedades

Propriedade	Tipo	Descrição
`TotalIterations`	int	Número total de iterações
`CompletedIterations`	int	Número de iterações concluídas
`TotalProgress`	double	Progresso global (0-100)
`StartedAt`	DateTimeOffset	Hora de início da otimização
`Elapsed`	TimeSpan	Tempo decorrido
`Remaining`	TimeSpan	Tempo restante estimado

Métodos

Método	Descrição
`IterationCompleted()`	Marca uma iteração como concluída
`Reset(totalIterations)`	Repõe o rastreador para uma nova execução

Classes de Otimizador

StockSharp fornece dois otimizadores que herdam de BaseOptimizer:

BruteForceOptimizer -- enumeração exaustiva de todas as combinações de parâmetros. Adequado para espaços de parâmetros pequenos.
GeneticOptimizer -- algoritmo genético. Eficiente com um grande número de parâmetros, converge automaticamente para a solução ótima.

Exemplo de Utilização

var geneticSettings = new GeneticSettings
{
	Population = 16,
	PopulationMax = 32,
	GenerationsMax = 50,
	GenerationsStagnation = 10,
	MutationProbability = 0.15m,
	CrossoverProbability = 0.75m,
};

// Fórmula personalizada da função de aptidão
var fitnessProvider = new FitnessFormulaProvider();
var fitness = fitnessProvider.Compile("PnL / (MaxDD + 1)");

// Criar o otimizador genético
var optimizer = new GeneticOptimizer(
	new CollectionSecurityProvider(new[] { security }),
	new CollectionPortfolioProvider(new[] { portfolio }),
	storageRegistry,
	Paths.FileSystem);

optimizer.Settings.Population = geneticSettings.Population;
optimizer.Settings.PopulationMax = geneticSettings.PopulationMax;
optimizer.Settings.GenerationsMax = geneticSettings.GenerationsMax;
optimizer.Settings.GenerationsStagnation = geneticSettings.GenerationsStagnation;
optimizer.Settings.MutationProbability = geneticSettings.MutationProbability;
optimizer.Settings.CrossoverProbability = geneticSettings.CrossoverProbability;

// Monitoramento do progresso
var tracker = new OptimizationProgressTracker();
tracker.Reset(totalIterations: 100);

optimizer.SingleProgressChanged += (strategy, parameters, progress) =>
{
	if (progress == 100)
	{
		tracker.IterationCompleted();
		Console.WriteLine($"Progresso: {tracker.TotalProgress:F1}%, " +
			$"Restante: {tracker.Remaining:hh\\:mm\\:ss}");
	}
};