記事「取引におけるニューラルネットワーク：多変量時系列予測のためのLSTMの最適化（最終回）」についてのディスカッション - ページ 2

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Vladimir Sanin #:

結局のところ、それをグラフにプロットして、最適化を適用したテストを実行する必要があるのでしょうか？今話しているのはオンライン版のことではないですよね？ Studyにどの日付範囲を設定すればいいのか分かりません。どれでも良いのでしょうか？可視化機能付きのテストを実行したところ、左上のデータは変化しているのが確認できますが、グラフは動いていません。データのパーセンテージは同時に、均等に少しずつ増加しているのに、グラフ自体は変化していません。


すべて正しいです。その通りになるはずです。

 

著者に質問したいのですが、Researchは本来このように動作するものなのでしょうか？



 
Andrey Yankin #:

著者に質問したいのですが、Researchは本来このように動作するものなのでしょうか？



私は作者ではありませんが、お答えします。その通りです。ただし、これをスケジュールに組み込む意味はありません。テスターで、agentパラメータを（完全に）最適化して実行する必要があります。そうすることで、後で学習に使用される軌道ファイルが生成されます。

 
Andrey Yankin #:

その通りです。そうあるべきです。

具体的にはどうするのですか？Studyはチャート上だけで行うのですか？それともチャート上とテスターで同時に実行するのですか？テスターでは最適化を行うのか、それとも単一テストを行うのか？もし最適化を行うなら、どのパラメータを最適化すればよいのでしょうか？

 
Andrey Yankin #:

Studyはグラフに配置するだけです。配置すると、データファイルを読み込み、その後最適化を開始します。グラフの左上隅には、進行状況と結果が表示されます。

15分足チャートで、半年間で3000回の取引…… これは、ほぼ2本に1本のローソク足ごとに取引が成立し、すべてが売り（Sell）であることを意味します。これを確認するには、可視化機能付きの単一テストを実行するか、デモ口座にインストールしてみてください。取引は成立し、次のローソク足で決済されます。

本来はそうあるべきではないのでしょうか？取引はどのように開かれるべきなのでしょうか？売り（Sell）のみ、それとも買い（Buy）も含まれるべきでしょうか？インジケーターのパラメータはこれに何らかの影響を与えるのでしょうか？

 
Researchの入力パラメータ「MinProfit」（デフォルト値＝10）についてですが、これは赤字のセッションを除外する機能なのでしょうか？この値をマイナスの数値に設定しても、特に問題はないという理解で合っていますか？
 

並列最適化（複数のローカルエージェント）を行うと、DACGLSTM.bd ファイルのサイズが変動してしまうという問題に直面しています。1回目のパスでは約250MB、次のパスでは約200MB、その後また250MB という具合です。 調べてみると、SaveTotalBase() 内でファイルは次のように開かれていました：

int handle = FileOpen(FileName + ".bd",
FILE_WRITE | FILE_BIN | FILE_COMMON); // 上書きします！

最後に終了したエージェントが、それ以前に保存された内容をすべて上書きしてしまいます。
軌跡が蓄積されるようにするため、次のように変更することを提案します：

int handle = FileOpen(FileName + ".bd", FILE_READ | FILE_WRITE | FILE_BIN | FILE_COMMON);
 FileSeek(handle, 0, SEEK_END); // 末尾に書き加える

上限はMaxReplayBufferによって設定されるため、保存時には余分な部分はすべて切り捨てられます。

質問：

  1. MT5におけるこのような「appendモード」には落とし穴はありますか？

  2. それとも、エージェントごとに個別の.bdファイルを 保持し、後で統合した方が良いでしょうか？

 
Vladimir Sanin #:

質問：

  1. MT5のこの「appendモード」には何か落とし穴はあるのでしょうか？

  2. エージェントごとに個別の.bdファイルを 保持し、後で統合した方が良いのでしょうか？

2番の方法も可能ですが、標準的な解決策は、エージェントからターミナルへデータをフレーム単位で送信し、ターミナル側でそれらを1つの共通ファイルに保存することです。

方法1の場合、複数のエージェントが同時に書き込みを試みると、いつでも「クラッシュ」する可能性があります。1つが書き込みに成功しても、残りはエラーで失敗してしまうでしょう。

 

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Researchで1ヶ月間、5分ずつ実行したところ、300MBのDACGLSTM.bdが生成されました。Studyを実行しました。エラー率が恐ろしいほど高いです。それとも、最初の実行としてはこれが普通なのでしょうか？
 
このニューラルネットワークについて詳しい人は他にいますか？ tg:@vigit
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