ニューラルネットワーカーに嬉しい、MT4用のクイック＆フリーライブラリ - ページ 8

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newerty >> :

教えてください。EAで複数のシンボルを同時に取引するにはどうすればよいですか？

例えば、金、イギリスポンド、ニュージーランドドル、オーストラリアドルなどです。

それぞれのペアで、明らかに異なるS/L。

クローンMT4...クローンアドバイザー...............？そして同時に走る？

EAを別のチャートに置くだけ。

各ペアのStopLossは異なります。


唯一、EAが占有しているペアに別のEAをぶら下げたり、手動でトレードすることはできませんが、これはマジックナンバーが使われていないためです。つまり、1組につき1EAまでとします。

 

Yuriさん、取引回数 が多くなる設定（タイムフレーム、期間など）の例を教えてください。

 
Solver.it >> :

Yuriさん、取引回数が多くなる設定（タイムフレーム、期間など）の例を教えてください。

このスレッドの6ページ目に、バックテストからの抜粋があります。全部あるんです。

 

行の場合

if (IsOptimization() || IsTesting()) {


は次のように置き換えられます。

if (IsOptimization()){


とすると、1回の実行 の結果がより安定する。

ネットワークはデータに対して非常に迅速に調整され、テスターでは定規のようなグラフになりますが、フォワードとバックテストでは非常に異なるカーブの性格を示します。

 
Kharin >> :

もし、文字列

if (IsOptimization() || IsTesting()) {


に置き換えることができます。

if (IsOptimization()){


とすると、1回の実行の結果がより安定するようになります。

ネットワークはデータに対して非常に迅速に調整され、テスターでは定規のようなグラフになりますが、フォワードとバックテストでは非常に異なる曲線の性格を示します。

この機能を削除すると、テストモードでの適応が無効になるため、自明である。でも、この機能はあえてEAに残したんです。適応テストの異なる実行での結果が不安定であればあるほど、ネットワークは特に何も学習していない可能性が高くなります。なぜなら、あと1エポックだけで、すでにすべてが全く異なっているからです。すなわち、不安定な結果がグリッドがテストサンプルに確信がないことを示す場合、我々はフォワードに言及することさえできません - neuronkaは彼らの引用符さえ見ていない。

 
もちろん好みの問題ですが、私はこの選択肢を外部変数に入れます。しかし、私はそうしてきた)))
 
Reshetov >> :

繰り返すが、この線には情報負荷がない。retの符号は変化せず、プラスまたはマイナスの値によって取引が開始されます。

看板については一目瞭然です。また、デュースなしだとこの関数はメッシュ委員会の平均化された応答の意味のある値を返すが、デュースありだとでたらめになることは明らかである。学習後の通常のグリッド実行でも同じ関数が呼び出されること、小さなret値（正負両方）はディールを生成せずに拒否した方が良いことを考慮すると、この行は本当に重要な情報を含んでいると言えます。

なぜネトウヨにだけネガティブな例を教えるのか、まだ答えてないよね？

 
Kharin >> :

ネットワークはデータに対して非常に迅速に調整され、テスターでは定規のようなグラフを描きますが、フォワードとバックテストでは曲線の性格が全く異なるのです。

はい、現在のEAでは、トレーニングの品質評価は行っていません。データ収集ロジックを変更すれば、f2M_test（学習データではなく、検証データを使用）とf2M_get_MSEという2つのコールを挿入でき、誤差が大きくなり始めたら学習を停止することができます。

 

ユーリ、オフトピックな質問をしたいのですが、SL用に別のグリッドを設定することは可能でしょうか（例えばボラティリティ別-予測を立て、それに合わせてSLを調整する）？

そうすれば、パトレイバーグリッドの学習がより安定するのでは？

 

ユーリ、またコードの不正確な部分を見つけたようだ...。私のコードで奇妙な学習結果を探っていたところ、これを見つけました。

double ann_pnn() {
...
    ret = 2 * ret / AnnsNumber;

必需品です。

ret = ret / AnnsNumber;

彼のEAのライブラリの著者は、私が理解できない理由で、ショートとロングポジションのためにグリッドを半分に分割し、それぞれのサイクルでそれぞれ偶数と奇数になっているという事実。

for (i = 0; i < AnnsNumber; i += 2) - для четных С ПРИРАЩЕНИЕМ "2" !!!
for (i = 1; i < AnnsNumber; i += 2) - для нечетных

したがって、分母は2倍となる。私たちの場合は必要ありません。トレーニングの成果にはあまり効果がないことは明らかですが...。

このループ（関数 ann_pnn と run_anns ）の意味が全くわからないのですが...。

for (i = 0; i < AnnsNumber; i++) {    ret += AnnOutputs[i];    }

出力ニューロンが1つのグリッドがあったとして、16の出力はどこにあるんだ！...と。それとも16メッシュの委員会ですか？という方向に傾いているのですが...。そうすると、問題は、「何のために？この作品も、最終的に意味がわかるまで、とりあえずそのままにしています...。どなたかお心当たりのある方はいらっしゃいますか？シェアしてください...

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