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Z.I. Anche se il mio EA non ha avuto risultati così drasticamente diversi, potrebbe dipendere da molte condizioni.
Il tuo EA usa un indicatore diverso per l'input?
I pesi iniziali possono essere diversi, ma il risultato finale sugli stessi dati di input dovrebbe essere circa gli stessi risultati di allenamento.
Altrimenti è dura casualità, non allenamento.
La 2a corsa di ottimizzazione è stata fatta da "0" sugli stessi dati con gli stessi parametri.
Non c'è niente da "imparare", perché è un nuovo allenamento, ma dà risultati completamente diversi.
Con l'addestramento della nuova griglia, i pesi iniziali sono inizializzati con numeri casuali. Poiché i pesi iniziali sono diversi, anche l'addestramento delle maglie sarà diverso e anche il risultato finale sarà diverso.
Che senso ha cancellare le griglie già formate e riqualificarle di nuovo?
Ottimizzo la formazione solo dopo aver perso dei trade. Nella maggior parte dei casi, StopLoss rimane lo stesso e l'Expert Advisor ha solo bisogno di ricaricare il terminale per caricare nuove griglie, perché il caricamento da file si trova in init(). Se lo StopLoss è cambiato, deve essere cambiato nelle impostazioni dell'Expert Advisor di trading.
La ri-ottimizzazione può essere fatta al volo, cioè se gli EAs stanno facendo trading allo stesso tempo, l'ottimizzatore non interferisce con loro.
Il tuo EA usa un indicatore diverso per l'entrata?
Gli input sono diversi, ma molto più importante è probabilmente il fatto che il periodo di apprendimento è molto più lungo...
Ciao Yuri.
Se sei così gentile da spiegare perché ci sono due ottimizzazioni separate per il tuo EA,
...x: da 1 a 5000 passo 1
...
I pesi iniziali possono essere diversi, ma il risultato finale sugli stessi dati di input dovrebbe essere circa gli stessi risultati di allenamento.
Altrimenti è dura casualità, non allenamento.
Non è difficile leggere attentamente le istruzioni dell'EA su quali dovrebbero essere i valori di x durante l'ottimizzazione e non fare altre domande stupide.
Se stai facendo le tue cose, allora:
Non incolpare lo specchio quando ti sbagli (da Kozma Prutkov)
Quando una nuova griglia viene addestrata, i pesi iniziali sono inizializzati con numeri casuali.
Poiché i pesi iniziali sono diversi, anche l'addestramento delle griglie sarà diverso e anche il risultato finale sarà diverso.
Che senso ha cancellare le griglie già addestrate e riaddestrarle di nuovo?Eseguo l'ottimizzazione - formazione della griglia - solo dopo aver perso dei trade. Il più delle volte lo StopLoss rimane lo stesso e perché l'EA carichi griglie fresche, è sufficiente ricaricare il terminale, perché il caricamento dai file è in init(). Se lo StopLoss è cambiato, è necessario cambiarlo anche nelle impostazioni dell'EA di trading.
La riottimizzazione può essere fatta al volo, cioè se l'Expert Advisor sta facendo trading in quel momento, l'ottimizzatore non interferisce con esso.
L'esempio mostra i parametri iniziali di 2 strategie diverse, allenate sugli stessi dati, stesso periodo, con gli stessi parametri di allenamento, per lo stesso Expert Advisor.
Da questo esempio, segue che se i parametri iniziali di 2 reti formate in modo identico sono diversi, allora il loro successivo addestramento (miglioramento) sarà diverso.
Se ho capito bene, allora tutti i prossimi allenamenti (ottimizzazioni) dovrebbero essere eseguiti senza rimuovere i dati dalla directory ANN, semplicemente estendendo l'intervallo di ottimizzazione aggiungendo un nuovo periodo (un giorno o una settimana), cioè la data di inizio dell'intervallo non dovrebbe cambiare durante una nuova ottimizzazione?
Leggi attentamente le istruzioni dell'EA per vedere quali sono i valori di x durante l'ottimizzazione e non fare altre domande stupide.
Se lo fai da solo, allora:
Non incolpare lo specchio quando ti sbagli (da Kozma Prutkov)
Mi dispiace, non ho capito bene che x da 0 a 1000000 è una condizione difficile.
Mi dispiace, non avevo capito che x da 0 a 1000000 è una condizione difficile.
Non c'è bisogno di chiedere o chiedere nulla.
La gente normale fa tutto secondo le istruzioni prima, e poi sperimenta, se la competenza è sufficiente, a proprio rischio e pericolo.
Gli anormali fanno tutto in una volta attraverso il... e poi cominciano subito a lamentarsi.
mgribachev писал(а) >>
Se ho capito bene, allora tutti i successivi allenamenti (ottimizzazioni) dovrebbero essere eseguiti senza cancellare i dati dal catalogo della RNA, semplicemente estendendo l'intervallo di ottimizzazione aggiungendo un nuovo periodo (un giorno o una settimana), cioè la data di inizio dell'intervallo dovrebbe rimanere invariata durante la nuova ottimizzazione?
Non so nemmeno come rispondere per renderlo più rilevante? Prova a rispondere prima alla tua domanda:
Se vuoi guardare un altro programma in TV, quali sarebbero le azioni:
1. Guardare la televisione precedente?
2. Rimuovere la vecchia TV, comprarne una nuova e guardarci sopra?
Rileggete attentamente il manuale EA per vedere se menziona la rimozione delle griglie.
Qualcuno può spiegare qualcosa negli esempi di FANN? In particolare, nel file cascade_train.c è scritto quanto segue:
Probabilmente non capisco qualcosa, ma sembra che ogni coppia successiva di upload di file di allenamento e di test sovrascriva i precedenti. Perché succede questo? Inoltre, c'è una perdita di memoria perché fann_destroy_train(data) non viene chiamato tra i carichi;Poi c'è di più:
Qual è il punto?Qualcuno ha decommentato tutte le opzioni. Non ci sono questi errori nel codice del CVS.