エキスパート: Neurotest

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Neurotest:

は中立的なネットワークのためのテキストです。

Author: Mustafa Seyyid Sahin

 
潜在的な問題トレーニングの制限：MaxEpochsパラメータが1に設定されているため、各目盛りのネットワークトレーニング反復回数が制限されます。最適化のためにこの値を増やす価値があるかもしれない。高スプレッドによるリスク：スプレッドが高い場合のリスク： 取引を開始する関数は、スプレッドが高すぎる場合に取引をブロッ クしますが、スプレッドが正常化した場合に再試行するロジックはありません。入力正規化関数における最小出来高正規化：ローソク足の出来高を正規化する際、入力は小さな定数（EPSILON）を加えた値で除算される。ペナルティ・モデル：日々の利益が目標値を下回るとペナルティが作動し、学習率が低下する。しかし、これが長期的にEAのパフォーマンスにどのように影響するかを説明する詳細なロジックはありません。推奨事項エポック数を増やすことで、ニューラルネットワークの学習 プロセスを改善する。スプレッドが正常化したときに取引を開始するためのリトライを追加する。学習率が過度に低下しないよう、ペナルティの仕組みをより慎重に考える。
 
IGOR IAREMA # :
考えられる問題点トレーニングの制限：MaxEpochsパラメータは1に等しく、各目盛りのネットワークトレーニングの反復回数を制限する。最適化のためにこの値を増やす価値があるかもしれない。高いスプレッドのリスク：スプレッドが高すぎる場合、取引を開始する関数は取引をブロックするが、スプレッドが正常化した場合に再試行するロジックはない。入力データ正規化機能における最小出来高正規化：ローソク足の出来高を正規化する際、入力は小さな定数（EPSILON）を加えた値で除算される。ペナルティ・モデル：日々の利益が目標値を下回ると、学習率を下げるペナルティが作動する。しかし、これが長期的にアドバイザーのパフォーマンスにどのように影響するかを説明する詳細なロジックはない。推奨事項エポック数を増やして、ニューラルネットワークの学習プロセスを改善する。スプレッドが正常化したときに、取引を開始するための反復試行を追加する。学習率が過度に低下しないよう、ペナルティの仕組みをより慎重に検討する。

こんにちは、IGOR IAREMA 、

詳細なフィードバックと潜在的な問題点についての洞察をありがとうございます。ご指摘を慎重に検討いたしました：

  • トレーニングの制限： MaxEpochsパラメータを増やして、より良い最適化を行う予定です。
  • 高スプレッドでのリスク： スプレッドが正常化した際に取引を再試行するロジックを実装する予定です。
  • 最小出来高の正規化： より効果的な結果を得るため、低ボリュームの正規化関数を最適化します。
  • ペナルティ・モデル： 学習率を制御するロジックを改良し、長期的なパフォーマンス向上を実現します。

これらの改善に対応する包括的なアップデートはすでに進行中です。変更が非常に複雑なため、少し時間がかかっていますが、待つだけの価値はあると確信しています。忍耐とご理解に感謝いたします！

よろしくお願いします。
SM.S

 
neurobookとソースをダウンロードした後、完全にPythonで書かれたバージョンが存在するかどうか知りたいのですが？提供されているバージョンは問題があり、特にopenClの実行がマシン上でできない場合だと思います。現在、変換を試みていますが、ちょっとタイヘンです！
このような作業をすでに行ったことのある方、またはPythonバージョンのソースがどこにあるかご存知の方、よろしくお願いします。
 
毎回、ログファイルにこう表示される：保存されたニューラルネットワーク・パラメーターが 見つかりません。 この原因は何でしょうか？
 
Encho Enev ニューラルネットワーク・パラメーターが 見つかりません。 この原因は何でしょうか？

まだ実行したことはありませんが、コードによると、ライブ・チャートに置く前に、ストラテジー・テスターでニューラルネットワークをトレーニングする必要があるようです。そうしましたか？

 
ceejay1962 #:

まだ実行したことはありませんが、コードによると、ライブ・チャートに置く前に、ストラテジー・テスターでニューラルネットワークを訓練する必要があるようです。それはできましたか？

いいえ、まだライブチャートでは起動していません。ありがとう！
 
ロシア語での説明とコメント (by deepseek.com)
ファイル:
Neurotest_Ru.mq5  33 kb
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