Tutto (non ancora) su Strategy Tester, Ottimizzazione e Cloud - pagina 7
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Nuova piattaforma MetaTrader 5 beta build 2245: Funzioni DirectX per la visualizzazione 3D in MQL5 e impostazioni dei simboli in Strategy Tester
18. Tester: A plethora of new features and improvements: ...
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Ottimizzazione continua Walk-Forward (parte 1): Lavorare con i rapporti di ottimizzazione
Negli articoli precedenti(Optimization Management (Parte I) e Optimization Management (Parte 2)) abbiamo considerato un meccanismo per lanciare l'ottimizzazione nel terminale attraverso un processo di terze parti. Questo permette di creare un certo Optimization Manager che può implementare il processo in modo simile a un algoritmo di trading che implementa un processo di trading specifico, cioè in modo completamente automatico senza interferenze dell'utente. L'idea è quella di creare un algoritmo che gestisca il processo di ottimizzazione a scorrimento, in cui i periodi forward e storici sono spostati di un intervallo prestabilito e si sovrappongono tra loro.
Questo approccio all'ottimizzazione dell'algoritmo può servire come test di robustezza della strategia piuttosto che come ottimizzazione pura, anche se svolge entrambi i ruoli. Come risultato, possiamo scoprire se un sistema di trading è stabile e possiamo determinare le combinazioni ottimali di indicatori per il sistema. Poiché il processo descritto può coinvolgere diversi metodi di filtraggio dei coefficienti del robot e di selezione della combinazione ottimale, che dobbiamo controllare in ciascuno degli intervalli di tempo (che possono essere multipli), il processo può difficilmente essere implementato manualmente. Inoltre, così possiamo incontrare errori legati al trasferimento dei dati o altri errori legati al fattore umano. Pertanto, sono necessari alcuni strumenti che gestiscano il processo di ottimizzazione dall'esterno senza il nostro intervento. Il programma creato soddisfa gli obiettivi prefissati. Per una presentazione più strutturata, il processo di creazione del programma è stato diviso in diversi articoli, ognuno dei quali copre un'area specifica del processo di creazione del programma.
Questa parte è dedicata alla creazione di un toolkit per lavorare con i rapporti di ottimizzazione, per importarli dal terminale, così come per filtrare e ordinare i dati ottenuti. Per fornire una migliore struttura di presentazione, useremo il formato di file *xml. I dati del file possono essere letti sia dall'uomo che dai programmi. Inoltre, i dati possono essere raggruppati in blocchi all'interno del file e quindi l'informazione richiesta può essere raggiunta più velocemente e facilmente.
Il nostro programma è un processo di terze parti scritto in C# e ha bisogno di creare e leggere i documenti *xml creati in modo simile ai programmi MQL5. Pertanto, il blocco di creazione del rapporto sarà implementato come una DLL che può essere utilizzata sia in MQL5 che nel codice C#. Quindi, per sviluppare un codice MQL5, avremo bisogno di una libreria. Descriveremo prima il processo di creazione della libreria, mentre il prossimo articolo fornirà la descrizione del codice MQL5 che lavora con la libreria creata e genera i parametri di ottimizzazione. Considereremo questi parametri nel presente articolo.
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Ottimizzazione continua Walk-Forward (parte 1): Lavorare con i rapporti di ottimizzazione
Continuando con la Parte 2
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Ottimizzazione continua Walk-Through (Parte 2): Meccanismo per creare un rapporto di ottimizzazione per qualsiasi robot
Questo è il prossimo articolo di una serie dedicata alla creazione di un ottimizzatore automatico, che può eseguire l'ottimizzazione walk-through delle strategie di trading. L'articolo precedente ha descritto la creazione di una DLL da utilizzare nel nostro ottimizzatore automatico e negli Expert Advisors. Questa nuova parte è interamente dedicata al linguaggio MQL5. Considereremo i metodi di generazione di report di ottimizzazione e l'applicazione di questa funzionalità all'interno dei vostri algoritmi.
Il tester di strategia non permette l'accesso ai suoi dati da un Expert Advisor mentre i risultati forniti mancano di dettagli, quindi useremo la funzionalità di download dei report di ottimizzazione implementata nei miei articoli precedenti. Poiché alcune parti di questa funzionalità sono state modificate, mentre altre non sono state completamente coperte negli articoli precedenti, consideriamo queste caratteristiche ancora una volta in quanto costituiscono le parti chiave del nostro programma. Iniziamo con una delle nuove caratteristiche: l'aggiunta di commissioni personalizzate. Tutte le classi e le funzioni descritte in questo articolo si trovano sotto la directory Include/History manager.
Forum sul trading, sistemi di trading automatico e test di strategie di trading
Nuova versione della piattaforma MetaTrader 5 build 2340: Gestione delle impostazioni del conto nel tester e ampliamento dell'integrazione con Python
Renat Fatkhullin, 2020/02/25 19:46
La beta 2341 è uscita con una correzione per il caricamento di * .dll negli agenti.Forum sul trading, sistemi di trading automatico e test di strategie di trading
Come faccio a configurare MT5 per utilizzare TUTTO "Agente -> Locale: 4 core" durante Strategy Tester?
Fernando Morales, 2020.03.28 11:04
Gli agenti vengono utilizzati durante l'ottimizzazione. Per un backtest solo un agente è richiesto
oggi ho provato i test sulla mia fattoria locale e il mio metatrader 5 usato su linux ha fatto scomparire i miei agenti, ho provato a installare metatester da solo ma ancora non funziona.
e il diario riporta "2020.04.18 17:15:22.124 Tester Cloud server spento".
oggi ho provato i test sulla mia fattoria locale e il mio metatrader 5 usato su linux ha fatto sparire i miei agenti, ho provato a installare metatester da solo ma ancora non funziona.
e il diario riporta "2020.04.18 17:15:22.124 Server Tester Cloud spento".
...Può essere qualche limitazione ...
So che il cloud non funziona in VPS e in Metatrader 32-bit (ma non sono sicuro di Linux ... potrebbe essere la stessa limitazione):
Voglio usare diversi sottoinsiemi di PC come IP 180.214.90.6, non usare la rete locale 192.168.1.5
192.168.1.5 è passato ok collegare e lavorare bene.
Il registro 180.214.90.6 mostra sempre la connessione .... (nessun problema di password o attività in corso...)
Se questo è possibile fare?
Faccio più test case .. (E non c'è nessun messaggio di debug per assicurarsi che cosa succede?! È un calzino ><)
Test Env MT5 Build 2410(08 maggio 2020) / Win10 x64 base/Tutti i PR >120 Tutti i software usano la stessa versione.
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 può vedere PC1 (ma la velocità è limitata dal più basso, sembra che il bilanciamento del carico non funzioni? )
Caso B PC1 non può vedere NB
Caso C NB,PC1 non può vedere PC2
Caso D PC1 può vedere PC1 nella rete locale.
Caso E NB può vedere PC3 (ubuntu dopo aver aggiunto winbind)
Ho provato diversi modi di usare. E PC1 ottiene diversi agenti all'interno, non so se avrà effetti collaterali?
E provo a controllare il firewall, e rimuovere gli agenti e aggiungerli di nuovo.
Non funziona ><
Ottimizzazione continua Walk-Forward
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"A causa dell'apparentemancanza di memoria con un numero eccessivo di agenti e una diminuzione della velocità dei calcoli sui core iper-threading, abbiamo deciso di limitarci ai soli core fisici quando lavoriamo in cloud.
..
Abbiamo valutato a lungo la sufficienza approssimativa delle risorse degli agenti prima di assegnare loro dei compiti, e uno dei più efficaci è quello di lavorare solo su core fisici in cloud.
Localmente, è possibile utilizzare tutti i core in quanto è possibile controllare facilmente il loro spegnimento".
Sul mio nuovo hardware (AMD Ryzen 9300, 32GB DDR4) sto osservando una serie di risultati di agenti - che erano (presumibilmente) in esecuzione su core iper-threaded, producono risultati errati nel tester di strategia.
Quindi, come mi sembra, non è possibile utilizzare tutti i core localmente - o qualcuno può confermare che il test funziona sui suoi core iper-threading?