La etiqueta del mercado o los buenos modales en un campo de minas - página 88

 

a Neutrón

Dime, ¿cómo organizas la lectura de los registros en MQL?

Es decir, hay un archivo con el historial de ticks, que se actualiza constantemente. La RT debe construirse en base a los datos almacenados en este archivo, es decir, los ticks, pero el Asesor Experto (la parrilla) no necesita los ticks en sí, sólo necesita las oscilaciones de la RT. Significa que la comprobación del historial de garrapatas para... es un poco caro, pero no veo otra manera todavía. Quizás sería más razonable organizar un trabajo paralelo de dos EAs, uno de los cuales sólo rompe el historial de ticks e informa al otro sobre la disponibilidad de un nuevo tick... Entonces el segundo EA debería comprobar el valor de la variable global en cada tick y empezar a trabajar sólo cuando llegue un nuevo dato.

 

Estoy a punto de cambiar a las garrapatas. Por ahora, trabajo con varios Open M1.

¡Está ocurriendo! Tengo cuatro cuadrículas diferentes que dan los resultados de la modelización estadística de las operaciones de EURUSD 1h, número de épocas de entrenamiento 1000:

La figura de la izquierda muestra la rentabilidad como la media de pips por transacción (promediada en 20 experimentos numéricos independientes). El rojo muestra el rendimiento de una sola neurona lineal en función del número de entradas (eje de abscisas). Azul - NS no lineal con una capa oculta y dos neuronas en ella (salida de 1 neurona - Compra/Venta). Negro - con cuatro neuronas en la capa oculta y lila - con 8. Se puede ver que con el aumento del número de entradas, el rendimiento aumenta lentamente para todas las configuraciones, y con el aumento del número de neuronas en la capa oculta la estabilidad del NS basado en NS aumenta ligeramente. A la derecha están los gráficos de varianza normalizada para la muestra de entrenamiento (con índice P) y para la muestra de prueba (con índice E). La normalización se realizó sobre la varianza de los datos de entrada. Un valor <1 indica que la red está "entrenada". Para todas las configuraciones, se asumió que la longitud de la muestra de entrenamiento P era P=w^2/d. El hecho de que para NS con un número pequeño de neuronas exista una fuerte divergencia de la varianza de las muestras de entrenamiento y de prueba, indica una longitud de muestra pequeña según esta estimación, y por el contrario, al número de neuronas superior a 4 en la capa oculta, se observa la convergencia de estos indicadores, lo que indica una sobreestimación de la longitud. ¡En general, podemos afirmar la invalidez de la estimación dada y el problema de su solución correcta sigue abierto y extremadamente relevante! Mathemat, ¿cómo vas con este tema?

 
Y acabo de poner un colector de garrapatas en el servidor virtual. El lunes empezará a recoger las garrapatas de 6 pares durante todo el día. Voy a empezar con las garrapatas en cuanto se acumule el historial. Tardaría un par de semanas, o mejor aún, pero mientras tanto estoy pensando en cómo organizar todos los procesos. Hay algunas ventajas: puedo evitar la indexación inversa utilizada en MT4, pero hay una desventaja: tendré que organizar todos los eventos yo mismo.
 

A juzgar por sus gráficos, los resultados de la capa única son bastante buenos.

Y qué, si no es un secreto, es la abscisa del máximo para la línea lila (imagen de la izquierda)... ¿se parece a 8?

 

¡Fedor, son, sobre todo, inestables para una sola capa y conducen a riesgos inflados que al final tenemos que asumir nosotros mismos!

Ahora he cargado mi MÁQUINA estadística para analizar 2000 épocas.

Comparemos... ¿Qué haremos si resulta que se puede ganar dinero con los relojes?

 

Sugiero que se alquile un servidor de alto rendimiento para los cálculos estadísticos, porque no es realista mantener mi ordenador encendido las 24 horas del día. Además, las velocidades son más altas y los cálculos se pueden hacer a todas horas. Sólo cuesta 950 rublos al mes. Acceso como escritorio remoto - muy conveniente. ¿Qué te parece?

Y cuál es, si no es un secreto, la abscisa del máximo para la línea lila (imagen de la izquierda)... ¿parece un 8?
 

Como sí - 2^3=8 entradas. Estos datos deben tratarse como preliminares.

¿Y cuál es el rendimiento de este servidor? Supongo que es entre 10 y 50 veces menos que una buena máquina doméstica, teniendo en cuenta que una media de 1000-10000 usuarios están conectados a ella las 24 horas del día. Entonces, ¿cuál es la ganancia? Mi ordenador no se apaga desde hace semanas... Estoy acostumbrado. Ya estoy acostumbrado.

 

No sé el rendimiento, y la velocidad de reloj es de 1Ghz, pero el servidor es dedicado, no habrá nadie en él más que tú.

Para mí, la ventaja es que tengo un ordenador 24/7, Internet de alta velocidad 24/7, y todo ello en una sala especialmente equipada y no en mi casa.

Lo hago por la colección de garrapatas y un servidor virtual, y es más barato por la mitad.

Está aquí: la industria de Internet

 
paralocus писал(а) >>

...pero es un servidor dedicado, no hay nadie más en él que tú.

Creo que eso es lo que le dicen a todos los que se sientan en ese servidor:-)

 
Creo que la longitud de la muestra de entrenamiento no puede ser sólo una función de la configuración de la red (número de entradas y número de neuronas), tal vez habría que tener en cuenta alguna característica de la fila sobre la que queremos entrenar la red.
Razón de la queja: