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Demon_eJ, creo que empiezo a entender la razón de tu "éxito". (Mantengamos el nombre de pila, ¿de acuerdo?)
Mira, la optimización de un período de dos años (2007-2008) se completó utilizando la primera variante del Asesor Experto. Ha ordenado la optimización por beneficio y ha seleccionado el pase con mayor valor de beneficio. Has hecho clic dos veces y has establecido nuevos valores de variables externas. Por ejemplo, SL se fija en 164.
A continuación, cambie el periodo de prueba a 2009.01.01 - 2009.01.31 y realice una única prueba.
¿He descrito todo correctamente?
¿Qué ha obtenido como resultado de esta prueba OOS? ¿Obtuvo buenos resultados? ¿Después de eso se siguen haciendo pruebas individuales con este SL=164 en este periodo de prueba? (mejora constante de los resultados)
Si la respuesta a esto último es SÍ, entonces estás afinando la red ya con los datos de enero de 2009, lo que no puedes hacer en la vida real.
No hay margen de mejora con la nueva variante. Se puede optimizar una línea recta perfecta, y en el "futuro" el mismo valor es una pérdida o cerca de 0.
No hay margen de mejora con la nueva variante. Se puede optimizar una línea recta perfecta, pero en el "futuro" el mismo valor es o bien ciruela o bien alrededor de 0
Ahí lo tienes. Y tú tenías prisa por lo real. No hay necesidad de apresurarse.
También hay que entender, que si hemos hecho, supongamos, 1000 pases durante la optimización, y luego hemos elegido el mejor, a nuestro juicio, pase № 857 con SL=90 para la prueba, la red se inicializará no con aquellos pesos que estaban al principio del pase 857 (por lo tanto el resultado de este pase no se puede repetir), sino con los pesos que han aparecido en el momento del último pase con SL=90 de 1000 pases de esta optimización.
Tengo en algún lugar una variante de este Asesor Experto donde todas las redes (todo el comité) para cada pase de optimización se escriben en archivos. Entonces, cualquier pase puede ser "arreglado", repetido y analizado.
¿Podría cambiar el código para que este EA pueda operar con varias copias de un instrumento? Actualmente, cuando una posición está abierta en una divisa, el EA esperará hasta que se cierre y sólo después de que se cierre se abrirá con la siguiente barra. Tal vez habría que añadir un código mágico para este fin. El propósito de la tarea - para colgar tres EAs en un mismo instrumento, por ejemplo, con diferentes valores después de la optimización.
Gracias de antemano.
Adjunto la fuente FANN-EA
Не знаю в чем дело и куда обратиться за помощью, поэтому пишу сюда. После оптимизации советника прогоняю его тестом по самому прибыльному варианту (прибыльность порядка 2), в результате не то что нет прибыльности порядка 2, а он сливает половину, как будто оптимизации и не было вовсе. Подскажите в чем может быть проблема. Заранее спасибо за ответ.
Puede haber muchas razones para este fenómeno:
1. El llamado "sobreentrenamiento".
2. Un profesor "inadecuado".
3. Pies fijos.
4. Número insuficiente de neuronas.
5. Sobreabundancia de neuronas.
6....
7...
Puedes seguir durante mucho tiempo.
Experimento. Observa los errores (los tuyos).
No sé qué me pasa ni a dónde acudir en busca de ayuda, por eso escribo aquí. Después de optimizar el Asesor Experto estoy haciendo una prueba utilizando la opción más rentable (alrededor de 2 de rentabilidad) y como resultado no es sólo no hay rentabilidad de alrededor de 2, pero veo que está perdiendo la mitad de ella, como si no hubiera ninguna optimización. Por favor, dígame cuál puede ser el problema. Gracias de antemano por la respuesta.
Si se refiere a FANN-EA, la razón principal de este comportamiento "inadecuado" se explica en los tres mensajes anteriores.
Y también me interesa la línea
f2M_set_act_function_output (ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE);
en la función ann_load del asesor de FANN-EA. Si esto es normalizar la salida, ¿por qué no se pueden normalizar las entradas de la misma manera?
Todo está muerto aquí porque (como ya se ha dicho muchas veces) el EA en particular no tiene ningún valor en sí mismo, salvo como ejemplo de cómo usar la biblioteca.
La función de activación es la curva de la salida de una función dada frente a su entrada. Debe elegirse en función de las partes del rango de entrada que se ponderan para el análisis.
La normalización es la reducción de los valores de entrada a un rango de -1...1 o 0...1. Esto es un requisito previo para el funcionamiento normal de la red neuronal.