최적화 및 샘플 외 테스트.

 

모두에게 좋은 하루.

Expert Advisor를 최적화한 후에는 옵티마이저가 제안한 12개 이상의 매개변수 세트가 샘플에서 지루하게 고갈되는 경우가 종종 있습니다.

샘플 외부의 전문가를 최적화하려는 아이디어가 있었습니다. 여러 매개변수로 최적화를 위해 EA를 "청구"했다고 가정합니다. 날짜를 설정합니다. 예를 들어 1월 1일부터 2006년 ~ 2007년 1월 1일

수천 가지 옵션을 받았습니다. 그런 다음 OPTIMIZATION RESULTS 페이지를 별도의 파일로 저장합니다. 다음으로 최적화를 위한 추적을 설정합니다. 역사의 기간, 즉 1, 2개월 또는 필요한 모든 것을 추가하십시오.

저것들. 우리의 경우 예를 들어 1월 1일부터 설정했습니다. 2007년 2007년 6월 1일까지 그리고 최적화를 다시 켭니다. 더 정확하게는 최적화되지 않을 것입니다. 최적화 프로그램은 EXPERT PROPERTIES에 없는 매개변수를 가져와야 하지만 첫 번째 최적화 후에 저장한 파일에서 매개변수 세트를 차례로 반복해야 합니다. 이 두 번째 최적화 후에는 샘플에서 이익을 얻은 옵션만 남게 됩니다!

결과적으로 이상적으로는 온라인에서 추가 작업 및 테스트를 위한 "이상적인 매개변수"를 얻습니다!

이것은 MT4 테스터에 유용한 추가 기능이 될 것이라고 생각합니다. 아마도 누군가가 이미 이것을 구현했을 가능성이 큽니다. 아시는 분 링크 공유 부탁드립니다!

나는 겸손한 지식으로 인해 아이디어의 실제 구현에 접근하는 방법을 아직 파악하지 못했습니다.

 
leonid553 , out-of-sample 데이터에 대해 테스트하지 않은 기존 "최적화"가 가장 순수한 곡선 적합이기 때문에 올바른 방향으로 가고 있습니다. 그러나 주요 알고리즘은 신경망 프로그램과 같이 더 복잡해야 합니다. 모든 "최적화"는 모든 데이터 세트에서 동시에 진행되어야 합니다(이는 개발자의 바람입니다 ). 물론 두 개의 데이터 세트로만 작업할 수 있지만 훈련(A), 검증(B), 테스트(C)의 세 가지를 제공하는 것이 좋습니다. 글쎄, 기존 조건에서 당신은 대략 당신이 제안한대로 일해야 할 것입니다.
 
전문가에 대한 매개변수가 있는 파일을 지정할 수 있으며, 이는 최적화 중에 사용될 것입니다. 또는 더 간단하고 한 기간 동안 최적화한 다음 다른 기간 동안 모든 것을 Excel에 저장하고 비교할 수 있습니다 :-)
 
dimontus :
또는 더 간단하고 한 기간 동안 최적화한 다음 다른 기간 동안 모든 것을 Excel에 저장하고 비교할 수 있습니다 :-)
아니, 디몬투스 , 그건 안 돼. 서로 다른 데이터에 대한 두 개의 서로 다른 곡선 적합은 좋은 결과로 이어지지 않습니다.
 
따라서 일치하는 경우 즉, 다른 시간 간격의 동일한 매개변수는 유사한 결과를 제공합니다. 이것이 스레드 작성자가 원하는 것 아닙니까?
 
첫 번째에서 두 번째로 유망한 최적화 세트를 선별할 수만 있다면 두 번째에서 곡선 맞춤을 수행하는 요점이 무엇입니까?
 
뭐라고요?
 
다음 옵션을 시도했습니다.
나는 전체 가용 기간에 대해 어드바이저를 테스트하고 기대치(차트의 실패) 측면에서 최악의 세그먼트를 선택하고 최적화합니다. 이것이 최악의 간격입니다.
나는 내 손으로 국소 극값을 (가능한 한 멀리) 걸러냅니다.
그러나 일상적인 작업은 최악의 세그먼트의 최적화 데이터를 옵티마이저로 대체하고 사용 가능한 전체 간격 동안 이러한 데이터로 EA를 실행하는 것입니다.
나는 결과에서 고기를 선택합니다 ... :-)
 

지금까지 말한 모든 것에 비추어 볼 때 다음과 같은 방법이 있습니다.

간단한 추가 Expert Advisor를 구축하고 첫 번째 최적화 후 수신된 모든 매개변수 세트를 여기에 로드합니다.

각 세트에 일련 번호를 부여하십시오. 그런 다음 이 추가 Expert Advisor를 첫 번째 대신 테스터에 삽입하고 선택 항목 외부에서 최적화하면 최적화 매개변수는 삽입된 세트의 ORDER NUMBER가 됩니다!

어쩌면 그것은 약간 성가신 일이지만 여전히 수동으로 선택하지 않는 것보다 훨씬 낫습니다...

이는 이 추가 기능의 다양성을 제공하기 위한 것입니다. 고문.

 
논리적으로 leonid553 . 쌓이는 대로 코드 베이스나 여기로 던지십시오. 분명 이미 많은 사람들이 그런 걸 원하고 있을 텐데... 오래 전부터 생각을 하고 있었는데, 그냥 내 손이 닿지 않는 것뿐이야. out-of-sample에 대한 최적화 매개변수를 사용하는 경우에만 첫 번째 데이터 세트에 대한 테스트 결과를 어떻게든 고려해야 하기 때문에 여전히 이에 대해 생각해야 합니다.
 
leonid553 :

지금까지 말한 모든 것에 비추어 볼 때 다음과 같은 방법이 있습니다.

간단한 추가 Expert Advisor를 구축하고 첫 번째 최적화 후 수신된 모든 매개변수 세트를 여기에 로드합니다.

각 세트에 일련 번호를 부여하십시오. 그런 다음 이 추가 Expert Advisor를 첫 번째 대신 테스터에 삽입하고 선택 항목 외부에서 최적화하면 최적화 매개변수는 삽입된 세트의 ORDER NUMBER가 됩니다!

어쩌면 그것은 약간 성가신 일이지만 여전히 수동으로 선택하지 않는 것보다 훨씬 낫습니다...

이는 이 추가 기능의 다양성을 제공하기 위한 것입니다. 고문.

최적화된 각 매개변수에 대해 다른 매개변수와 연결하면 여러 극값이 감지될 것입니다. 이러한 극값이 신경망의 입력에 입력되면 솔루션을 찾을 수 있습니다.