Todo (aún no) sobre Probador de Estrategias, Optimización y Nube - página 7
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Nueva plataforma MetaTrader 5 beta build 2245: Funciones DirectX para la visualización 3D en MQL5 y ajustes de símbolos en el Probador de Estrategias
18. Tester: A plethora of new features and improvements: ...
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Optimización continua a pie (parte 1): Trabajar con informes de optimización
En los artículos anteriores(Gestión de la Optimización (Parte I) y Gestión de la Optimización (Parte 2)) consideramos un mecanismo para lanzar la optimización en el terminal a través de un proceso de terceros. Esto permite crear un determinado Gestor de Optimización que puede implementar el proceso de forma similar a un algoritmo de negociación que implementa un proceso de negociación específico, es decir, de forma totalmente automatizada sin interferencia del usuario. La idea es crear un algoritmo que gestione el proceso de optimización deslizante, en el que los periodos futuros e históricos se desplazan por un intervalo preestablecido y se solapan entre sí.
Este enfoque de la optimización del algoritmo puede servir como prueba de robustez de la estrategia más que como optimización pura, aunque desempeña ambas funciones. Como resultado, podemos averiguar si un sistema de trading es estable y podemos determinar las combinaciones óptimas de indicadores para el sistema. Dado que el proceso descrito puede implicar diferentes métodos de filtrado de coeficientes de robots y de selección de combinaciones óptimas, que debemos comprobar en cada uno de los intervalos de tiempo (que pueden ser múltiples), el proceso difícilmente puede aplicarse de forma manual. Además, podemos encontrarnos con errores relacionados con la transferencia de datos u otros errores relacionados con el factor humano. Por lo tanto, se necesitan algunas herramientas que gestionen el proceso de optimización desde el exterior sin nuestra intervención. El programa creado cumple con los objetivos establecidos. Para una presentación más estructurada, el proceso de creación de programas se ha dividido en varios artículos, cada uno de los cuales cubre un área específica del proceso de creación de programas.
Esta parte está dedicada a la creación de un conjunto de herramientas para trabajar con informes de optimización, para importarlos desde el terminal, así como para filtrar y ordenar los datos obtenidos. Para proporcionar una mejor estructura de presentación, utilizaremos el formato de archivo *xml. Los datos del archivo pueden ser leídos tanto por humanos como por programas. Además, los datos se pueden agrupar en bloques dentro del archivo y así se puede acceder a la información necesaria de forma más rápida y sencilla.
Nuestro programa es un proceso de terceros escrito en C# y necesita crear y leer documentos *xml creados de forma similar a los programas MQL5. Por lo tanto, el bloque de creación de informes se implementará como una DLL que se puede utilizar tanto en MQL5 como en código C#. Así, para desarrollar un código MQL5, necesitaremos una librería. Primero describiremos el proceso de creación de la biblioteca, mientras que el siguiente artículo proporcionará la descripción del código MQL5 que trabaja con la biblioteca creada y genera los parámetros de optimización. En el presente artículo consideraremos estos parámetros.
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Optimización continua a pie (parte 1): Trabajar con informes de optimización
Continuando con la Parte 2
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Optimización continua a pie (Parte 2): Mecanismo para crear un informe de optimización para cualquier robot
Este es el siguiente artículo dentro de una serie dedicada a la creación de un optimizador automático, que puede realizar una optimización continua de las estrategias de trading. El artículo anterior describía la creación de una DLL para ser utilizada en nuestro optimizador automático y en los Asesores Expertos. Esta nueva parte está completamente dedicada al lenguaje MQL5. Consideraremos los métodos de generación de informes de optimización y la aplicación de esta funcionalidad dentro de sus algoritmos.
El probador de estrategias no permite el acceso a sus datos desde un Asesor Experto mientras que los resultados proporcionados carecen de detalles, por lo tanto, utilizaremos la funcionalidad de descarga de informes de optimización implementada en mis artículos anteriores. Dado que algunas partes de esta funcionalidad han sido modificadas, mientras que otras no fueron completamente cubiertas en artículos anteriores, vamos a considerar estas características una vez más, ya que constituyen las partes clave de nuestro programa. Comencemos con una de las nuevas características: la adición de la comisión personalizada. Todas las clases y funciones descritas en este artículo se encuentran en el directorio Include/History manager.
Foro sobre el comercio, los sistemas automatizados de comercio y la comprobación de las estrategias comerciales
Nueva versión de la plataforma MetaTrader 5 build 2340: Lagestión de la configuración de la cuenta en el probador y la ampliación de la integración con Python
Renat Fatkhullin, 2020/02/25 19:46
Salió la beta 2341 con un arreglo para cargar * .dll en los agentes.Foro sobre trading, sistemas de trading automatizados y prueba de estrategias de trading
¿Cómo configuro MT5 para que use TODOS los "Agentes -> Locales: 4 núcleos" durante el Probador de Estrategias?
Fernando Morales, 2020.03.28 11:04
Los agentes se utilizan durante la optimización. Para un backtest sólo se requiere un agente
hoy he hecho pruebas en mi granja local y mi metatrader 5 usado en linux ha desaparecido mis agentes, he probado a instalar metatester solo pero sigue sin funcionar.
y el diario dice "2020.04.18 17:15:22.124 Tester Cloud servers switched off"
hoy he hecho pruebas en mi granja local y mi metatrader 5 usado en linux ha desaparecido mis agentes, he probado a instalar metatester solo pero sigue sin funcionar.
y en el diario se indica "2020.04.18 17:15:22.124 Servidores de Tester Cloud apagados"
...Puede ser alguna limitación ...
Sé que la nube no funciona en VPS y en Metatrader de 32 bits (pero no estoy seguro de Linux ... puede ser la misma limitación):
Quiero usar un subconjunto diferente de PC en como IP 180.214.90.6 ,no usar la red local 192.168.1.5
192.168.1.5 es pasar bien conectar y trabajar bien.
180.214.90.6 registro siempre muestran conectar .... (no hay problema de contraseña o la tarea en marcha ..)
¿Si es posible hacer esto?
¡Hago más caso de prueba .. (Y no hay mensaje de depuración para asegurarse de lo que sucede ?! Es sock ><)
Test Env MT5 Build 2410(08 May 2020) / Win10 x64 base/All PR >120 Todo el software utiliza la misma versión.
NB 192.168.18.3
PC1 192.168.18.7
PC2 180.214.90.6 --->(192.168.18.5)
PC3 192.168.18.8 (Ubuntu)
Caso A NB puede ver PC1 (Pero la velocidad está limitada por la más baja, parece que el balance de carga no está funcionando? )
Caso B PC1 no puede ver NB
Caso C NB,PC1 no puede ver PC2
Caso D PC1 puede ver a PC1 en la red local.
Caso E NB puede ver PC3 (ubuntu después de añadir winbind)
He probado diferentes formas de uso. Y el PC1 tiene varios agentes dentro, no sé si tendrá efectos secundarios.
Intenté comprobar el firewall, quitar los agentes y añadirlos de nuevo.
No funciona ><
Optimización continua de la marcha hacia delante
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"Debido a la aparentefalta de memoria con un número excesivo de agentes y a la disminución de la velocidad de los cálculos en los núcleos hyper-threading, decidimos limitarnos sólo a los núcleos físicos cuando trabajamos en la nube.
..
Llevamos mucho tiempo evaluando la suficiencia aproximada de recursos de los agentes antes de asignarles tareas, y una de las más eficaces es trabajar sólo en núcleos físicos en la nube.
Localmente, puedes utilizar todos los núcleos ya que puedes controlar fácilmente su apagado".
En mi nuevo hardware (AMD Ryzen 9300, 32GB DDR4) estoy observando que un número de resultados de agentes - que fueron (presumiblemente) ejecutados en núcleos hyper-threaded, producen resultados erróneos en el probador de estrategias.
Así que, según me parece, no es posible utilizar todos los núcleos localmente - o ¿puede alguien confirmar que las pruebas funcionan en sus núcleos hyper-threading?