Discusión pública de la fórmula de cálculo del coste de los recursos en la Red de Nube MQL5 - página 18
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Sin embargo, el número de probadores y el número de personas dispuestas a alquilar, en mi opinión, diferirán en al menos 2 órdenes de magnitud. En estas circunstancias, no se puede obtener ningún beneficio, ni siquiera una amortización aproximada, porque una buena parte de la red estará inactiva o hará un recorrido en un par de horas.
1. Lo que hay que tener en cuenta no es el número de personas, sino el número de núcleos y el número de pases por unidad de tiempo (digamos por hora).
Incluso si se considera que habrá dos órdenes de magnitud más de núcleos que los que quieran utilizarlos, hay que tener en cuenta que el número medio de pases puede superar significativamente los 10000 (incluso diría que en algunos casos 50000).
Ni siquiera mencionaré el número de símbolos o el número de corredores, y la gente probará más de una o dos estrategias.
Tenga en cuenta que se trata de un proceso cíclico, en el que cierta parte de la población optimizará sus EAs semanalmente (digamos, los fines de semana), y otra parte todos los días o más de una vez a la semana.
2. Hay que tener en cuenta que las estrategias serán probadas por aquellos que no tienen cuentas de corretaje MT5.
A un agente se le envía un lote de un determinado número de tareas (una vez vi en los registros que 21, aunque podría estar equivocado) - que sea x. La "siembra" de la población genética es de menos de mil pases (no voy a nombrar números exactos - eso es una pregunta para los desarrolladores) - que sea y. En consecuencia, pueden intervenir agentes y/x. Es decir, en mi ejemplo es un máximo de 50 agentes. Además, la velocidad está determinada (aproximadamente) por el agente más lento, ya que el resto tiene que esperar a que devuelva un resultado. Por tanto, no es realista utilizar dos órdenes de magnitud más de agentes en la optimización genética.
En cuanto a la fuerza bruta, es posible utilizar toda la red, pero mi opinión personal es que Cloud restringe el número de agentes a entrenar.
Y también hay que tener en cuenta que cuando la red sea de pago, habrá menos gente dispuesta a probar en comparación con la red gratuita. Porque dejarán de probar casi cualquier cosa.
Además, la velocidad está determinada (aproximadamente) por el agente más lento, ya que los demás están esperando a que devuelva el resultado. Por tanto, utilizar dos órdenes de magnitud más de agentes no es realista para la optimización genética.
Para evitar la espera de los agentes lentos, el servidor de la nube envía el mismo problema a otros agentes más rápidos garantizados cuando detecta un agente lento.
Esto resuelve el problema de los cuellos de botella.
Para evitar la espera de los agentes lentos, el servidor de la nube envía la misma tarea a otros agentes más rápidos garantizados cuando detecta un agente lento.
Esto resuelve el problema de los agentes lentos.
¿Y cómo se determina que un agente es lento?
Al fin y al cabo, podría darse el caso de que un agente reciba una tarea lenta.
Para evitar la espera de los agentes lentos, el servidor de la nube envía la misma tarea a otros agentes más rápidos garantizados cuando se detectan agentes lentos.
Esto resuelve el problema de la lentitud.
¿Cómo se determina si un agente es retrasado?
Después de todo, puede darse el caso de que un agente reciba simplemente una tarea retardada.
La tarea no se le envía a él solo. Probablemente, por algún algoritmo de obtención del tiempo medio para un conjunto de agentes de este Asesor Experto.
vi a mi agente siendo utilizado por alguien hoy... Las estadísticas del sitio web son nulas... ¿Por qué?
¿Cómo se utilizan los agentes de la red en la nube en general? Lo he intentado, pero todos los agentes están siempre ocupados
Para activarlos, active el uso de agentes de pruebas en la nube en el menú contextual:
A continuación, inicie el proceso de optimización de su estrategia comercial.