Z testowaniem strategii na danych historycznych jest jeden problem - wszystkie są profitowe. Ciężko zrobić niedochodowy backtesting. Przetestowałem wiele algorytmów (nie będę zagłębiał się w sprawy techniczne, bo zainteresuje to tylko pasjonatów; wektor wejściowy składa się z 19 danych, z ciekawszych warto wymienić ważony u/o mojego autorstwa, który dość sprytnie oddaje wartość zdobytych punktów), wszystkie zarabiały. I to dużo. Niestety, nie byłem w stanie uzyskać tak spektakularnych wyników na danych "realnych".

Ostatecznie padło na jeden z niewielu algorytmów, którego skuteczność rosła z kolejnymi sezonami, który poradził sobie z "czarnym" sezonem 13/14 (gdzie średnia skuteczność innych wynosiła 46%) i który w danym przedziale parametrów (czyli ten sam algo, większy input) uzyskiwał podobną skuteczność rok po roku.

Poniżej symulacja 7 sezonów. Początkowe redy, wg mnie, wynikają z małej ilości danych treningowych w stosunku do danych testowych.

• trening 03-08 - 3861 spotkań; test 08/09 - 774 spotkania
• trening 03-09 - 4635; test 09/10 - 757
• trening 03-10 - 5392; test 10/11 - 748
• trening 03-11 - 6140; test 11/12 - 676
• trening 03-12 - 6816; test 12/13 - 773
• trening 03-13 - 7589; test 13/14 - 764
• trening 03-14 - 8353; test 14/15 - 748

Trening 03-15 - 9102 mecze. Bank - 100pts. Stawka stała (ale agresywna, w końcu to gambling) - 3pts. Podsumowania całościowe, w formie wykresu, będę wrzucał codziennie.

Jak szybko zbankrutuję? Dowiemy się niebawem