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Permítanme hacer unas pequeñas preguntas a los profesionales:
1. ¿Qué afectan los parámetros AnnsNumber, AnnInpit, delta (en general).
2. cuáles son los límites para cambiarlos.
3. ¿Tiene sentido optimizarlas?
Además, por alguna razón desconocida (para mí), en algunos casos, después del entrenamiento de una red neuronal en el Asesor Experto NeuroMACD-fixed.mq4
La comprobación de los resultados del entrenamiento utilizando el filtro obtenido en el conjunto de entrenamiento no da ningún resultado visible.
Para ser más exactos, los resultados antes y después de aplicar el filtro son absolutamente idénticos.
¿Cuál puede ser la razón?
Perdón por la tafalogía :).
Rehecho el EA, limpiado los errores. Lo he publicado en la base de código. Tras la verificación del moderador, estará disponible en: https://www.mql5.com/ru/code/9386
Rehecho el EA, limpiado los errores. Lo he publicado en la base de código. Una vez revisado por el moderador, estará disponible en: https://www.mql5.com/ru/code/9386
Hecho.
Hecho.
Gracias por su rapidez.
Servidor: Alpari-Demo
Nombre de usuario: 2033582
Contraseña de inversión: hfti6op (sólo para ver)
Estoy probando el Asesor Experto https://www.mql5.com/ru/code/9386 en demo, aquí están los primeros resultados:
Hola Yuri.
Por favor, explique por qué dos optimizaciones separadas de su EA,
Si estoy usando el mismo período, los mismos datos, los mismos ajustes de optimización,
producen resultados completamente diferentes.
Todos los archivos de entrenamiento de la red se borraron y se volvieron a crear durante la nueva optimización.
Pensaba que los resultados deberían ser iguales o similares y que sólo deberían variar si se cambian algunas condiciones de optimización (por ejemplo, alargando el periodo un día).
¿Resulta que la red se entrena de forma diferente cada vez cuando las condiciones y los datos son los mismos? ¿Es normal?
¿Cómo puedo utilizarlo, si el resultado es diferente cada vez?
¿O no he hecho algo de acuerdo con las instrucciones?
Asesor experto: FANN-EA
He realizado ajustes para la optimización:
Moneda: EURUSD
Periodo: 1M
Intervalo: 01/10/09 - 09/12/09
StopLoss: 10 a 100 paso 1
x: 1 a 5000 paso 1
Brevemente los resultados de las optimizaciones (ordenados por el máximo beneficio):
Primera optimización.
2ª optimización (realizada como nueva)
Hola Yuri.
Por favor, explique por qué hay dos optimizaciones distintas de su EA,
Si quisiera utilizar este EA durante el mismo periodo de tiempo, para los mismos datos, con los mismos ajustes de optimización,
producen resultados completamente diferentes.
Cada vez que ejecutas la red neuronal la está afinando y esa es la diferencia en los resultados, eso es correcto...
¿Puede alguien explicar algo en los ejemplos de FANN? En particular, el archivo cascade_train.c tiene estas cosas escritas:
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");Probablemente no entiendo algo, pero parece que cada par de subidas de archivos de entrenamiento y de prueba subsiguientes sobreescriben los anteriores. ¿Por qué ocurre esto? Además, hay una fuga de memoria porque fann_destroy_train(data) no se llama entre cargas;Y aún hay más:
¿Qué sentido tiene?Cada ejecución de la red neuronal la termina, esa es la diferencia en los resultados, bien...
La segunda ejecución de optimización se hizo desde "0" en los mismos datos con los mismos parámetros.
Los archivos del directorio ANN de la primera optimización se eliminaron antes de ejecutar la segunda optimización.
No hay nada que "aprender" allí, ya que es una formación nueva, pero da resultados totalmente diferentes.
La segunda ejecución de optimización se hizo desde "0" en los mismos datos con los mismos parámetros.
No hay nada que "aprender", ya que se trata de una formación nueva, pero da resultados completamente diferentes.
También está bien, inicialmente la red se inicia con pesos aleatorios, y los ajusta durante la optimización, el entrenamiento. Diferentes pesos iniciales - diferentes resultados finales.
Z.I. aunque mi EA no obtuvo resultados tan drásticamente diferentes, pero podría depender de muchas condiciones.