このEAは、Hlaiman EA Generatorエンジンの新機能のデモンストレーションであり、補助的なニューラルネットワークフィルターを生成することにより、既製のExpert Advisorを改良することができます。さらに、テスターでニューラルネットワークフィルタをトレーニングするために、このEAの取引チャートと最初の相場フローが使用されます。
The purpose of this video is to show the advantages of the new artificial neural network of the P-Net type, compared to the multi-layer artificial neural net...
あなたの提供した画像は正反対のことを述べています。どのような状況であれ、あなたのExpert Advisorを使用することは不可能です。そして、この利益のジャンプが取り除かれた場合（本当の取引はこのようなジャンプから始まると誰が言ったのでしょうか）、最初の写真では下落が見られ、2番目の写真では、最終的に中間的なドローダウンで利益が得られます。
問題はモデル（ニューラル・ネットワークやより効率的な何か）にあるのではなく、初期データにあることを示す私の記事が サイトに掲載された。ラトルの応用が示されている。希望者は、この記事の拡張版である私の本を購入することができる。問題はアルゴリズムにあるのではなく、過学習モデルを生成するかしないかの元データにあるのだ。ここでラトルは、オーバートレーニング（過剰適合）につながらない入力データセットを選択するための実験を支援する。
そしてモデルの選択は第10の問題である。
追記
私の研究によると、どのような種類のMAを使っても、オーバートレーニングされたモデル、つまり過去のデータでは優れた結果を示すが、実際のデータでは全く利益を生まないモデルが得られる。
EAのテスト結果と結論に対するあなたの疑念については、 テスト実行がH4時間枠で行われ、テストが完全に順張りであることを考慮すれば、その現実性に対するあなたの疑念は杞憂に過ぎません。第一に、あなたを怯えさせたジャンプは、価格チャートと移動平均線の交点の間で定義される、長いトレンドの大きな取引に過ぎません。これを理解するには、テスターで視覚化を有効にするか、プログラマーであれば、MT4ターミナルに含まれるExpert Advisorのソースコードを垣間見るだけで十分です。第二に、このような大きな時間枠での実際の取引における遅延、スリッページ、スプレッドの影響は実質的に影響を受けないため、実際の取引でも同じでないと期待する理由はありません。
移動平均線に関するアイデアとExpert Advisor自体のパフォーマンスに関して - 例で示されたExpert Advisorは、MetaQuotesソフトウェアの品質やMA指標を使用する効率性を分析するためのものではありません。
このEAは、Hlaiman EA Generatorエンジンの新機能のデモンストレーションであり、補助的なニューラルネットワークフィルターを生成することにより、既製のExpert Advisorを改良することができます。さらに、テスターでニューラルネットワークフィルタをトレーニングするために、このEAの取引チャートと最初の相場フローが使用されます。
このトレーニングモードにより、いくつものインジケーター、ローソク足、PAパターンなどの誤ったシグナルだけでなく、いくつかの管理上のエラーもフィルタリングすることができます。
あなたが宣伝している記事と本については、 有用な理論的資料には敬意を表しますが、少なくとも、真実の主な基準であるあなたの実践結果の説明がない 限り、その根拠に基づいて確立された概念に反論するのはやめましょう。
マーケットに実装された興味深い記事を書く - ボーナスは、あなたがこのために禁止されることはありません、その議論とスレッドになります。
移動平均以外に、他のインディケータを使用して生成できますか？
どのようなインディケータやEAでも、訓練されたニューラルネットワークを使って 改良を試みることができ、ほとんどの場合成功します。
独自のインディケータやEAでこれを行うには、Hlaiman EA Generatorのツールまたは別のライブラリを使用することができます。
この例では、ニューラルネットワークフィルタの訓練は、2014年の元の移動平均の取引結果で実行され、最新のEAの更新 - 2015年3月。
フィルタの有効性をテストするために、4月から8月までの全期間、つまり公開以来、テスターでアドバイザーを実行しました。
最初の実行は無効化されたフィルター（元の移動平均に対応）で行われ、2番目は有効化されたフィルター（参照。 マークされた変数UseNeuro = true）で、ここに結果があります：
このように、過去1年間の訓練で、ニューラルネットワーク・フィルターは、時間をかけても効果的であり続け、取引の生産性をほぼ2倍に高めることができることがわかります。
これは素晴らしいです！あなたは、任意の最近の例を持っているハペンを持っていますか？ソフトウェアの購入に興味があるのですが、サイトが放棄されているようです（FAQにデフォルトのテンプレートテキストがあるくらいです）。
これはすごいですね！最近の例や長期的なテストはありますか？このソフトウェアの購入に興味があるのですが、サイトが放棄されているように見えます（FAQにデフォルトのテンプレートテキストがあるくらいです）。
現在、私たちはパートナーとともに、既知の類似品より何百倍も進んだ新しいユニークなニューラルネットワーク（P-Net）コンポーネントを備えたHlaiman EA Generatorの新バージョンの開発を完了しています。
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page649#comment_6508250
機械学習（ML）全般に言えることだが、今はすべてが良い方向に変わっている。
現在、私たちはパートナーとともに、既知の類似品よりも何百倍も進んだ、新しい独自のニューラルネットワーク（P-Net）コンポーネントを搭載した新バージョンのHlaiman EA Generatorの開発を完了しつつあります。
最近、自動生成されたEAの例の一つをフォーラムに投稿しました。
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page649#comment_6508250
とても素晴らしいです。
発売日はいつですか？
来週からテスト段階に入る。
外国為替市場のExpert Advisorに含まれる人工ニューラルネットワークP-netをテストします。
https://www.youtube.com/watch?v=WfH_enerXng
ピーナッツ・ジェネレーターを作ったの？ xD
おいしい！