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Rapport d'Optimisation Avancé
Optimisez-vous vos stratégies de trading sur Meta Trader 5 (MT5) ? Utilisez une représentation élargie et plus visuelle des résultats d'optimisation, avec les avantages des pages HTML interactives.
Brefes avantages :
- Filtres selon n'importe quel critère et seuil (min/max).
- Graphiques faciles à lire et à comprendre.
- 43 critères d'optimisation au lieu de 8. Tout ce qui est enregistré dans les fichiers .opt est disponible.
Exemple: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report1__3.htm
Si vous avez accès au code de l'expert, vous pouvez ajouter des graphiques du bilan et de l'equity à chaque passage ainsi que 38 critères d'optimisation personnalisés (coefficientes Sharpe, Sortino, moyenne en pip, standard deviation, etc. Vous pouvez ajouter vos propres critères programmés).
Exemple: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report3__3.htm
Аvailable on the market https://www.mql5.com/en/market/product/158705
Optimisez-vous vos stratégies de trading sur Meta Trader 5 (MT5) ? Utilisez une représentation élargie et plus visuelle des résultats d'optimisation, avec les avantages des pages HTML interactives.
Brefes avantages :
- Filtres selon n'importe quel critère et seuil (min/max).
- Graphiques faciles à lire et à comprendre.
- 43 critères d'optimisation au lieu de 8. Tout ce qui est enregistré dans les fichiers .opt est disponible.
Exemple: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report1__3.htm
Si vous avez accès au code de l'expert, vous pouvez ajouter des graphiques du bilan et de l'equity à chaque passage ainsi que 38 critères d'optimisation personnalisés (coefficientes Sharpe, Sortino, moyenne en pip, standard deviation, etc. Vous pouvez ajouter vos propres critères programmés).
Exemple: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report3__3.htm
Аvailable on the market https://www.mql5.com/en/market/product/158705
Aleksei Kuznetsov
Publication publiéeНужен ли валидационный участок для обучения НС?
Принято разбивать даныые на 3 участка train|valid|test В darch участок valid можно включить в отбор лучшей модели darch.returnBestModel.validationErrorFactor = valErF,# важность валидационного участка, по умолчанию 0,63 Использование valid как есть нерационально, т.к...
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Aleksei Kuznetsov
Publication publiéeRNN Решетова переобучается или недообучается?
Я немного поэксперементировал с RNN и похоже, что она просто запоминает примеры обучения (важные в связке с шумовыми предикторами), а на новых данных шумовые предикторы портят результат. Т.е. RNN склонна к переобучению. По крайней мере для логических задач, где 0 и 1...
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Aleksei Kuznetsov
Приветствую! После введения в МТ5 оптимизации и тестирования на реальных тиковых данных, в разы увеличилось время расчетов при оптимизации советников...
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