Настройки для оптимизации от 1 до 5000 шаг 1 - MQL4 и MetaTrader 4

Михаил 2009.12.05 18:46 #21

Позвольте несколько маленьких вопросов профессионалам:

1. на что влияют (в общем ) параметры AnnsNumber, AnnInpit, delta.

2. каковы переделы их изменения.

3. имеет ли смысл их оптимизировать.

Так же по непонятной (мне) причине в некоторых случаях после обучения нейросети в советнике NeuroMACD-fixed.mq4

проверка результатов обучения с применением полученного фильтра на обучаемом наборе не дает никаких видимых результатов.

Точнее результаты до использования фильтра и псоле использования - полностью идентичны.

В чем может быть причина?

Извините за тафталогию :).

Примеры: Используем нейронные сети Переобучение Машинное обучение в трейдинге:

Yury Reshetov 2009.12.09 11:41 #22

Переделал советник, вычистил ошибки. Выложил в кодбейс. После проверки модератором, будет доступен по адресу: https://www.mql5.com/ru/code/9386

Rashid Umarov 2009.12.09 11:49 #23

Reshetov >>:

Переделал советник, вычистил ошибки. Выложил в кодбейс. После проверки модератором, будет доступен по адресу: https://www.mql5.com/ru/code/9386

Сделано.

Yury Reshetov 2009.12.09 12:12 #24

Rosh >>:

Сделано.

Благодарю за оперативность!

Yury Reshetov 2009.12.11 07:20 #25

Сервер: Alpari-Demo

Логин: 2033582

Инвест-пароль: hfti6op (только просмотр)

Провожу испытания советника https://www.mql5.com/ru/code/9386 на демо, вот первые результаты:

Alpari NZ Limited

Account: 2033582		Name: Reshetov						Currency: USD		2009 December 11, 07:18
Closed Transactions:
Ticket	Open Time	Type	Size	Item	Price	S / L	T / P	Close Time	Price	Commission	Taxes	Swap	Profit
61694758	2009.12.10 06:37	buy	0.10	eurusd	1.47065	1.46315	1.47815	2009.12.10 06:44	1.47133	0.00	0.00	0.00	6.80
61709320	2009.12.10 09:00	buy	0.10	gbpusd	1.62341	1.61441	1.63241	2009.12.10 12:25	1.63241	0.00	0.00	0.00	90.00
61742038	2009.12.10 13:00	buy	0.10	gbpusd	1.63130	1.62230	1.64030	2009.12.10 16:44	1.62230	0.00	0.00	0.00	-90.00
61732547	2009.12.10 12:00	buy	0.10	gold	1125.82	1116.72	1134.92	2009.12.11 01:08	1134.92	0.00	0.00	-0.62	91.00
61749279	2009.12.10 14:00	buy	0.10	usdjpy	88.293	87.693	88.893	2009.12.11 07:05	88.893	0.00	0.00	-0.10	67.50
										0.00	0.00	-0.72	165.30
Closed P/L:												164.58
Open Trades:
Ticket	Open Time	Type	Size	Item	Price	S / L	T / P		Price	Commission	Taxes	Swap	Profit
61724198	2009.12.10 11:00	sell	0.10	audusd	0.91579	0.92239	0.90919		0.91688	0.00	0.00	-1.21	-10.90
61696886	2009.12.10 07:00	buy	0.10	eurusd	1.47031	1.46281	1.47781		1.47376	0.00	0.00	-0.05	34.50
61772039	2009.12.10 17:00	buy	0.10	gbpusd	1.62538	1.61638	1.63438		1.63272	0.00	0.00	-0.07	73.40
61718309	2009.12.10 10:00	buy	0.10	nzdusd	0.72866	0.71946	0.73786		0.72767	0.00	0.00	0.28	-9.90
61742080	2009.12.10 13:00	sell	0.10	usdcad	1.05038	1.06018	1.04058		1.05140	0.00	0.00	-0.07	-9.70
61749337	2009.12.10 14:00	buy	0.10	usdchf	1.02620	1.01740	1.03500		1.02564	0.00	0.00	-0.09	-5.46
61808066	2009.12.11 02:00	buy	0.10	gold	1135.93	1126.83	1145.03		1137.87	0.00	0.00	0.00	19.40
										0.00	0.00	-1.21	91.34
										Floating P/L:		90.13
Working Orders:
Ticket	Open Time	Type	Size	Item	Price	S / L	T / P	Market Price
No transactions

Summary:
Deposit/Withdrawal:		0.00		Credit Facility:				0.00
Closed Trade P/L:		164.58		Floating P/L:				90.13	Margin:			248.40
Balance:		5 264.49		Equity:				5 354.62	Free Margin:			5 106.22

EURUSD - Тенденции, прогнозы Можно ли удвоить депо Советники: DVD Level

Михаил 2009.12.11 11:06 #26

Здравствуйте Юрий.

Не сочтите за труд, объясните, пожалуйста, почему две раздельных оптимзации вашего советника,

на одном и том же периоде, на одних и тех же данных, с одними и темиже параметрами настройки оптимизации,

выдают совершенно разные результаты.

Все файлы обучения сети удалялись и создавались при новой опимизации заново.

Я полагал, что результаты должны быть одинаковыми или похожими и должны измеяться только в случае изменения каких либо условий оптимизации (например удлиннеия периода на один день).

Получается, что сеть каждый раз на одинаковых условиях и данных сеть обучается по разному? Это нормально?

Как тогда можно пользоваться этим, если результат каждый раз разный.

Или я что то делал не по инструкции?

Советник: FANN-EA

Настройки для оптимизации:

Валюта: EURUSD

Период: 1M

Интервал: 01/10/09 - 09/12/09

StopLoss: от 10 до 100 шаг 1

х: от 1 до 5000 шаг 1

Коротко результаты оптимизаций (отсортировано по максимальной прибыли):

1-я оптимизаиця.

Optimization Report

FANN-EA

Проход	Прибыль	Всего сделок	Прибыльность	Матожидание выигрыша	Просадка $	Просадка %
24	880.85	168	1.26	5.24	287.04	30.80
27	788.82	168	1.23	4.70	299.13	29.24
26	696.82	168	1.20	4.15	287.04	34.28
25	696.82	168	1.20	4.15	287.04	34.28
48	696.79	168	1.20	4.15	287.04	29.69
9	696.79	168	1.20	4.15	299.13	36.02
7	696.79	168	1.20	4.15	299.13	36.02
6	696.79	168	1.20	4.15	299.13	36.02
86	696.76	168	1.20	4.15	299.16	31.95
3	696.76	166	1.20	4.20	299.13	36.08
29	696.73	166	1.20	4.20	287.04	32.56

2- я оптимизация (проводилась ка новая)

Optimization Report

FANN-EA

Проход	Прибыль	Всего сделок	Прибыльность	Матожидание выигрыша	Просадка $	Просадка %
54	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
53	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
50	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
48	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
42	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
38	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
36	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
32	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
29	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
28	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
25	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
23	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
17	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
10	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
4	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67

Вопрос не в тему Можно ли имея такую Бэктестинг с тиковыми данными

[Удален] 2009.12.11 11:10 #27

mgribachev писал(а) >>

Здравствуйте Юрий.

Не сочтите за труд, о бъясните, пожалуйста, почему две раздельных оптимзации вашего советника,

на одном и том же периоде, на одних и тех же данных, с одними и темиже параметрами настройки оптимизации,

выдают совершенно разные результаты.

Каждый прогон нейросети доучивает ее, вот и разница результатов, все правильно...

Stanislav Korotky 2009.12.11 11:11 #28

Может кто-нибудь объяснить кое-что в примерах из FANN? В частности, в файле cascade_train.c написана такая фигня:

    struct fann_train_data *train_data, *test_data;

    ...

    train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.train");
    test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.test");
    train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.train");
    test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.test");
    train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.train");
    test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.test");

Наверно я чего-то не понимаю, но складывается впечатление, что каждая последующая пара загрузок обучающего и тестового файла затирает предыдущие. Зачем это? Более того, происходит утечка памяти, т.к. между загрузками не вызывается fann_destroy_train(data);

Затем еще:

	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR_PIECE);
	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR_PIECE_SYMMETRIC);
	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR);

	fann_set_train_error_function(ann, FANN_ERRORFUNC_TANH);
	fann_set_train_error_function(ann, FANN_ERRORFUNC_LINEAR);

Какой смысл?

Михаил 2009.12.11 11:13 #29

Figar0 писал(а) >>

Каждый прогон нейросети доучивает ее, вот и разница результатов, все правильно...

2 -й прогон оптимизации делался с "0" на тех же данных с теми же параметрами.

Файлы из каталога ANN от первой оптимизации, перед запуском 2-й удалялись.

Там нечему "доучиваться", т.к. это новое обучение, но оно дает совершенно другие результаты.

Ускорить работу оптимизатора Новая версия платформы MetaTrader Файлы данных в тестере

[Удален] 2009.12.11 11:20 #30

mgribachev писал(а) >>

2 -й прогон оптимизации делался с "0" на тех де данных с теми же параметрами.

Там нечему "доучиваться", т.к. это новое обучение, но оно дает совершенно другие результаты.

Да тоже нормально, изначально сеть иницилизируется рандомными весами, и подстраивает их в ходе оптимизации, обучения. Разные начальные веса - разные конечные результаты.

З.Ы. хотя у моего советника таких сильно различных результатов не получалось, но это может зависеть от многих условий.

Машинное обучение в трейдинге: StepMAExpert_EAs Пожалуйста, скажите своё мнение.

На радость нейросетевикам, быстрая и бесплатная библиотека для MT4 - страница 3