Galateo del mercato o buone maniere in un campo minato - pagina 88

 

al neutrone

Ditemi, come organizzate la lettura dei record in MQL?

Cioè, c'è un file con la storia dei tick, che è costantemente aggiornato. L'RT dovrebbe essere costruito sulla base dei dati memorizzati in questo file - cioè i tick, ma l'Expert Advisor (la griglia) non ha bisogno di tick, ma solo di oscillazioni RT. Significa che il controllo della storia delle zecche per la disponibilità di un nuovo riferimento dovrebbe essere fatto ogni zecca... È un po' costoso, ma non vedo ancora nessun altro modo. Forse sarebbe più ragionevole organizzare un lavoro parallelo di due EAs, uno dei quali rompe solo la storia dei tick e informa l'altro sulla disponibilità di un nuovo tick... Quindi il secondo EA dovrebbe controllare il valore della variabile globale ad ogni tick e iniziare a lavorare solo quando arriva un nuovo dato.

 

Sto per passare alle zecche. Lavorando con un certo numero di Open M1 per ora.

Sta succedendo! Ho quattro griglie diverse che danno i risultati della modellazione statistica di scambi EURUSD 1h, numero di epoche di allenamento 1000:

La figura a sinistra mostra la redditività come media di pip per transazione (media su 20 esperimenti numerici indipendenti). Quello rosso mostra le prestazioni di un singolo neurone lineare in funzione del numero di ingressi (asse delle ascisse). Blu - NS non lineare con uno strato nascosto e due neuroni in esso (uscita di 1 neurone - Acquisto/Vendita). Nero - con quattro neuroni nello strato nascosto e lilla - con 8. Si può vedere che con l'aumento del numero di ingressi, il rendimento aumenta lentamente per tutte le configurazioni, e con l'aumento del numero di neuroni nello strato nascosto la stabilità di NS-based NS aumenta leggermente. A destra ci sono i grafici della varianza normalizzata per il campione di allenamento (con indice P) e per il campione di test (con indice E). La normalizzazione è stata eseguita sulla varianza dei dati di input. Un valore <1 indica che la rete è "addestrata". Per tutte le configurazioni, la lunghezza del campione di allenamento P è stata assunta pari a P=w^2/d. Il fatto che per NS con un piccolo numero di neuroni c'è una forte divergenza di varianza dei campioni di allenamento e di test, indica una piccola lunghezza del campione secondo questa stima, e al contrario, al numero di neuroni più di 4 nello strato nascosto, si osserva la convergenza di questi indicatori, che indica una sovrastima della lunghezza. In generale, possiamo affermare l'invalidità della stima data e il problema della sua corretta soluzione rimane aperto ed estremamente rilevante! Mathemat, come ti trovi su questo argomento?

 
E ho appena messo un collettore di zecche sul server virtuale. Lunedì comincerà a raccogliere le zecche per 6 coppie 24 ore su 24. Inizierò con le zecche non appena la storia si accumulerà. Ci vorrebbero un paio di settimane, o meglio di più, ma nel frattempo sto pensando a come organizzare tutti i processi. Ci sono alcuni vantaggi: posso evitare l'indicizzazione inversa usata in MT4, ma c'è uno svantaggio - dovrò organizzare tutti gli eventi da solo.
 

A giudicare dai tuoi grafici, i risultati del singolo strato sono abbastanza buoni!

E qual è, se non un segreto, l'ascissa del massimo per la linea lilla (immagine a sinistra)... sembra un 8?

 

Fedor, sono soprattutto instabili per un solo strato e portano a rischi gonfiati che alla fine dobbiamo assumerci da soli!

Ora ho caricato la mia MACCHINA statistica per analizzare 2000 epoche.

Confrontiamo... Cosa faremo se si scopre che c'è da guadagnare sugli orologi?

 

Suggerisco di affittare un server ad alte prestazioni per i calcoli statistici, perché non è realistico per me tenere il mio computer acceso 24 ore al giorno. E ci sono velocità più elevate e i calcoli possono essere fatti 24 ore su 24. Costa solo 950 rubli al mese. Accesso come desktop remoto - molto conveniente. Cosa ne pensate?

E qual è, se non è un segreto, l'ascissa del massimo per la linea lilla (immagine a sinistra)... sembra un 8?
 

Come sì - 2^3=8 ingressi. Questi dati devono essere trattati come preliminari.

E quali sono le prestazioni di questo server? Suppongo che sia 10-50 volte meno di una buona macchina domestica, tenendo conto che una media di 1000-10000 utenti vi sono collegati 24 ore su 24! Quindi qual è il guadagno? Il mio computer non si spegne da settimane... ci sono abituato. Ormai ci sono abituato.

 

Non conosco le prestazioni, e la velocità di clock è di 1Ghz, ma il server è dedicato, non ci sarà nessuno su di esso tranne voi.

Per me, il vantaggio è che ho un computer 24/7, internet ad alta velocità 24/7, e tutto questo in una stanza appositamente attrezzata e non a casa mia.

Lo faccio per la raccolta di zecche e un server virtuale, ed è più economico della metà.

È qui: l'industria di Internet

 
paralocus писал(а) >>

...ma è un server dedicato, non c'è nessun altro oltre a te.

Penso che sia quello che dicono a tutti quelli che siedono su quel server:-)

 
Penso che la lunghezza del campione di allenamento non può essere solo una funzione della configurazione della rete (numero di ingressi e numero di neuroni), forse qualche caratteristica della riga su cui vogliamo allenare la rete dovrebbe essere presa in considerazione.
Motivazione: