Sus símbolos y sus fuentes de datos en Metatrader 5 - página 7
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En genética, por supuesto, estas áreas también son visibles, si me excediera, todavía ampliaría los parámetros de análisis allí, en genética me perdería este punto con un 80% de probabilidad
Y hay un borde a la izquierda que necesita ser investigado, que la genética no muestra
En la genética estas áreas son por supuesto también notables, pero todavía ampliaría los parámetros para el análisis allí, en la genética me perdería este punto con una probabilidad del 80%.
El algoritmo genético en la prueba de sistemas de comercio no es un punto final, sino un método para encontrar direcciones para una investigación más detallada.
El algoritmo suele ser el siguiente:
Si alguien piensa que un optimizador genético o de cualquier otro tipo debe dar inmediatamente resultados claros, significa que no entiende el proceso en absoluto.
En incrementos de 0,01
El algoritmo genético en la comprobación de sistemas de comercio no es un punto final, sino un método para buscar direcciones para una investigación más detallada.
El algoritmo de funcionamiento suele ser el siguiente:
Si alguien piensa que un optimizador genético o de cualquier otro cuento de hadas debería darnos resultados limpios de inmediato, significa que no entiende el proceso en absoluto.
Ok, de acuerdo, convencido, usaré como recomiendas :-) Yo, con tu ayuda, entendí, la genética permite elegir las áreas más prometedoras en un rango gigante. y luego explorarlas
Quedan dos preguntas.
1) ¿Por qué el algoritmo genético se activa PRECISAMENTE por la condición de N número de variantes?
2) ¿Qué descarga el terminal cuando trabaja en el modo Cálculos Matemáticos? Mientras estaba generando bonitas imágenes aquí, el terminal ya ha descargado 40 metros - no descarga tanto incluso cuando ejecuto mis Asesores Expertos en el Probador de Estrategias.
También está disponible el control de garrapatas, barras y bombos.
Si, por supuesto, la fuente de datos concreta lo admite.
Voy a rodar la genética :-)
OK, estoy de acuerdo, convencido, voy a utilizar como usted recomienda :-) Yo, con su ayuda, se dio cuenta, la genética le permite seleccionar las áreas más prometedoras en la gama gigantesca. y luego explorarlos
Quedan dos preguntas.
1) ¿Por qué se activa el algoritmo genético con la condición de N número de variantes?
Porque físicamente no tiene sentido hacer una enumeración completa más allá del límite. Para las plataformas de 32 bits es de 1.000.000 de pases, mientras que para las de 64 bits es de 100.000.000 de pases.
¿Es tan difícil de entender? Bueno, nunca esperarás 100 000 000 de segundos. No lo harás, y nunca lo harás.
2) ¿Qué descargará el terminal cuando trabaje en el modo de Cálculos Matemáticos? Mientras generaba bonitas imágenes, el terminal ya descargaba 40 metros, no está descargando tanto incluso cuando uso Asesores Expertos en el Probador de Estrategias.
Función Z = cos(1,5*x)*cos(1,5*x) + sin(2,25*y) + cos(3*x*y); donde X e Y son de -3 a +3
También me pregunto cómo encontrar sus máximos en MT5.
En cuanto al método - la idea es de un artículo en hubra, la implementación es en matlab y en C#.
El problema de las pruebas es que es difícil darlas, ya que el autor no tiene experiencia práctica. A diferencia de los desarrolladores de MetaTrader, que llevan muchos años haciéndolo.
¡Al granito! Es su eslogan, no tiene sentido moverse en contra de él, justo sobre esta insensatez que declaré de inmediato. No necesitas pruebas, ni siquiera cuestionas tu propia razón. Estoy seguro de que la aparición de los datos de garrapatas y de las alimentaciones personalizadas, desde su punto de vista, no resuena con la frase del granito, cuando se le preguntó sobre ello y demostró la viabilidad durante N años. Con la misma experiencia que tú.
Desgraciadamente, sólo ha citado puntos teóricos básicos conocidos.
Y le hice una pregunta concreta: "¿Qué es lo que no le gusta de GA? ¿No encuentra áreas de solución para usted?". Por supuesto que sí, y no es peor que cualquier otro método. Y sale de los agujeros locales mejor que el recocido. Pero lo más importante es que resuelva sus problemas de forma eficaz.
No has leído el artículo en absoluto, por eso mencionas ese "churn". Pero el artículo no lo utiliza en lo más mínimo. "No lo he leído, pero lo condeno": no se puede leer la experiencia, ¿verdad? En concreto, no me satisface que el AG no encuentre extremos locales convergentes (no aleatorios). Por lo tanto, su idoneidad para la optimización de la CT es, como mínimo, dudosa. Por algo se inventaron tantos algoritmos heurísticos. Y no existe el mejor algoritmo heurístico. Cada tarea tiene su propio mejor. Así que el AG para esta tarea de optimización de la CT está, por desgracia, lejos de ser el mejor. Los argumentos se dan en el artículo para los que quieran entender lo que quiero decir.
Porque físicamente no tiene sentido hacer un rebasamiento completo sobre el borde. Para las plataformas de 32 bits son 100.000.000 de pases y para las de 64 bits son 1.000.000 de pases.
¿Es tan difícil de entender? Bueno, nunca esperarás 1 000 000 000 de segundos. Nunca lo harás.
Se trata del tráfico entre los agentes locales y la terminal. Aparece como tráfico de red, siendo de hecho tráfico de red (aunque sea dentro de localhost).Vale, me rindo :-)
Un último intento, por pura curiosidad, ¿cuánto costaría 1.000.000.000 de pases si se aprovecha toda la red existente del servicio de agentes remotos? Hace tiempo que no uso agentes remotos, no sé los precios.
¿Y cuánto tiempo tardaría toda la red de agentes remotos en hacer 1.000.000.000 de pases, al menos aproximadamente?
Sí, los resultados se publicaron sin mí. Se puede ver claramente que el algoritmo descrito en el artículo encuentra extremos locales casi inmediatamente y de una calidad mucho mayor que el AG estándar.
No, no es así.
No es esa simple función Z = cos(1,5*x)*cos(1,5*x) + sin(2,25*y) + cos(3*x*y); donde X e Y son de -3 a +3 que comenté en el artículo como se sugiere arriba.
No sólo eso, sino que el autor de ese artículo realmente construyó una enorme bicicleta (lo cual es bueno para el autoaprendizaje, por supuesto), pero aparentemente agudizó la optimización de la búsqueda para su tarea. Esta optimización probablemente causará problemas (aumento de la cantidad de cálculos) con otras tareas.
También hay métricas importantes que se han dejado de lado: cuántas pasadas se han hecho realmente en modo heurístico en comparación con un rebasamiento completo. Por ejemplo, en el ejemplo de MT5 anterior obtuvimos 8.700 en genética y 361.201 en fuerza bruta. Existe la sospecha de que la variante optimizada heurísticamente por el propio autor, en realidad gastó muchas más pasadas para completar los resultados.
El número de pases es muy importante, ya que rara vez cualquier estrategia cumple el plazo de segundos. La diferencia entre nuestro AG con 10.000 pases y otro con 30.000 pases se traduce en una espera de 20.000 pases adicionales * tiempo de pase, lo cual es muy largo. Nuestro AG está específicamente optimizado para que el error de cálculo sea lo más rápido posible. Por lo general, el nuestro es suficiente para 10.000 a 12.000 pases, independientemente del tamaño total del campo de búsqueda. Esto significa que cualquier profundidad de búsqueda puede realizarse aproximadamente en 10.000 pasadas. A partir de aquí, tenemos la cabeza en las manos y exploramos con más precisión.
Por cierto, en MetaTrader 5 el autor no tuvo que gastar meses en escribir su propio motor, y usted puede obtener inmediatamente los resultados presionando el botón. Y en 2D/3D se puede girar en diferentes proyecciones.
¡Al granito! Ese es tu lema, no tiene sentido ir en contra, es el sinsentido que hice enseguida. No necesitas pruebas, ni siquiera dudas de que tienes razón. Estoy seguro de que la aparición de los datos de garrapatas y de las alimentaciones personalizadas, desde su punto de vista, no resuena con la frase del granito, cuando se le preguntó sobre ello y demostró la viabilidad durante N años. Con la misma experiencia que tú.
Mi trabajo es visible para todos. El tuyo no es visible, por desgracia.
Si crees que los motores genéticos MT4/MT5 han pasado de largo, estás muy equivocado.
No has leído el artículo en absoluto, por eso mencionas ese "churn". Pero el artículo no lo utiliza en lo más mínimo. "No lo he leído, pero lo condeno": no se puede leer la experiencia, ¿verdad? En concreto, no me satisface que el AG no encuentre extremos locales convergentes (no aleatorios). Por lo tanto, su idoneidad para la optimización de la CT es, como mínimo, dudosa. Por algo se inventaron tantos algoritmos heurísticos. Y no existe el mejor algoritmo heurístico. Cada tarea tiene su propio mejor. Así que el AG para esta tarea de optimización de la CT está, por desgracia, lejos de ser el mejor. Los argumentos se dan en el artículo para aquellos que quieran entender de qué estamos hablando.
¿Tengo que escribir en cada caso una frase legalmente precisa como "métodos monte carlo, recocido, etc."?
Esta frase la escribí una vez arriba. Luego generalicé los "métodos heurísticos", señalando que incluso el algoritmo genético normal puede convertirse en otro método jugando con criterios personalizados y estimulando al motor para que siga calculando.
Los argumentos del artículo son sólo de carácter general. Pero el taburete creado para una estrategia (echa un vistazo a las capturas de pantalla) y exactamente el mismo método de ajuste muestra que debe haber problemas de escala al pasar a una plataforma de cálculo universal, que es MT5 + MQL5.
Sí, el artículo es bueno como demostración de lo que ha hecho el programador. Pero en términos prácticos, no es la mejor bicicleta de diez mil inventada por otro principiante.