최소한 무언가를 찾는 테스터의 능력을 완전히 동결시키는 손실을 만드는 Expert Advisor에 불과합니다. 예, 전문가는 절망적으로 수익성이 없습니다.
잘못된 사용자 정의 조건 코드. 예, 이것은 분명한 문제 입니다. 이러한 기본 매개변수를 최적화 대상 지점으로 사용할 수 없습니다 . 당신 은 그것을 속여서 유전자 알고리즘 을 죽입니다! 이익을 최적화 함수로 사용하지 않으려면 가중치, 시그모이드에 의한 컷오프 등을 사용하여 자신의 복잡한 다요소 공식을 발명해야 합니다.
차트에서 사용자 정의 최대(복구 계수)가 의미하는 것과 거의 모든 결과가 맨 아래에 있는 이유를 오해합니다.
일부 질문을 제거할 수 있는 이전 버전의 터미널과의 비교 부족
일반적으로 테스터는 귀하의 질문과 아무 관련이 없습니다. 여기서 우리는 유전자 최적화 방법에 대한 귀하의 오해와 올바르게 사용하는 방법에 대해 이야기하고 있습니다.
결국 테스터가 갑자기 모든 것을 올바르게 그리기 시작하고 최적화하기 시작하면 최적화를 "Balance Max"로 설정하면 충분하지 않습니까?
최적화 그래프는 업데이트되지 않습니다.
2500 패스:
유전학 또는 정상 구절에서?
업데이트되지 않았거나 표시된 결과의 카운터와 선언된 패스 수에 차이가 있습니까?
차트는 실시간이 아닌 대규모 배치로만 업데이트됩니다. 실시간 시각화가 아닌 유용한 작업을 우선으로 합니다.
플롯은 전체 시각화를 엉망으로 만들기 때문에 나쁜 것으로 알려진 결과를 표시하지 않습니다. 결국 대부분의 최적화 옵션은 균형을 0으로 만듭니다. 따라서 차트에서 다소 괜찮은 결과의 카운터를 볼 수 있습니다.
그리고 다시 말씀드리지만, 재생산 환경에 대한 설명이 없는 사진은 허용되지 않습니다. 귀하의 질문에 더 많은 책임을 져야 합니다.
유전학에서 이전 결과의 캐시로 작업하기 위한 새로운 메커니즘으로 인해 새로운 것이 추가되었습니다.
이제 결과를 표시할 때 이전의 모든 유전적 패스를 표시합니다. 이를 통해 유전자 최적화의 검색 프로세스가 어떻게 진행되는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
다음은 유전학의 다섯 번째 실행에 대한 그래프입니다.
네 번째 실행에서 Randomizer가 극한값에서 벗어나 더 나은 옵션이 있는 새로운 언덕 을 찾았음을 알 수 있습니다.
유전학을 사용할 때 유전자 검색의 역학을 이해하고 동일한 매개변수에 대해 유전학을 반복적으로 실행하는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 그래야 랜더마이저가 검색 영역을 더 완벽하게 다룰 수 있습니다.
새로운 테스터를 사용하면 더 쉽게 이해하고 눈으로 볼 수 있습니다.
유전학 또는 정상 구절에서?
업데이트되지 않았거나 표시된 결과의 카운터와 선언된 패스 수에 차이가 있습니까?
차트는 실시간이 아닌 대규모 배치로만 업데이트됩니다. 실시간 시각화가 아닌 유용한 작업을 우선으로 합니다.
플롯은 전체 시각화를 엉망으로 만들기 때문에 나쁜 것으로 알려진 결과를 표시하지 않습니다. 결국 대부분의 최적화 옵션은 균형을 0으로 만듭니다. 따라서 차트에서 다소 괜찮은 결과의 카운터를 볼 수 있습니다.
그리고 다시 말씀드리지만, 재생산 환경에 대한 설명이 없는 사진은 허용되지 않습니다. 귀하의 질문에 더 많은 책임을 져야 합니다.
유전학. 1000, 2000, 3000이 지난 후의 동일한 그래프입니다.
최적화를 중지하면 그래프가 완전히 달라집니다.
"커스텀 맥스"가 최적화되어야 하지만 일정과 결과로 판단하면 밸런스나 다른 것이 최적화될 것입니다. 그래프가 최적화 결과와 일치하지 않습니다.
네 번째 실행에서 Randomizer가 극한값에서 벗어나 더 나은 옵션이 있는 새로운 언덕 을 찾았음을 알 수 있습니다.
유전학을 사용할 때 유전자 검색의 역학을 이해하고 동일한 매개변수에 대해 유전학을 반복적으로 실행하는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 그래야 랜더마이저가 검색 영역을 더 완벽하게 다룰 수 있습니다.
새로운 테스터를 사용하면 더 쉽게 이해하고 눈으로 볼 수 있습니다.
예, 흥미로운 기능입니다. 유용합니다!
브라보. 터미널 업데이트를 기다리고 있습니다.
유전학. 1000, 2000, 3000이 지난 후에도 동일한 그래프입니다.
최적화를 중지하면 그래프가 완전히 달라집니다.
"커스텀 맥스"가 최적화되어야 하지만 일정과 결과로 판단하면 밸런스나 다른 것이 최적화될 것입니다. 그래프가 최적화 결과와 일치하지 않습니다.
테스터 문제가 보이지 않지만 다음 문제가 있습니다.
예, 이것은 분명한 문제 입니다. 이러한 기본 매개변수를 최적화 대상 지점으로 사용할 수 없습니다 . 당신은 그것을 속임 으로써 유전자 알고리즘 을 죽이고 있습니다!
이익을 최적화 함수로 사용하지 않으려면 가중치, 시그모이드에 의한 컷오프 등을 사용하여 자신의 복잡한 다요소 공식을 발명해야 합니다.
일반적으로 테스터는 귀하의 질문과 아무 관련이 없습니다. 여기서 우리는 유전자 최적화 방법에 대한 귀하의 오해와 올바르게 사용하는 방법에 대해 이야기하고 있습니다.
결국 테스터가 갑자기 모든 것을 올바르게 그리기 시작하고 최적화하기 시작하면 최적화를 "Balance Max"로 설정하면 충분하지 않습니까?
예, 흥미로운 기능입니다. 유용합니다!
브라보. 터미널 업데이트를 기다리는 중입니다.
테스터 문제가 보이지 않지만 다음 문제가 있습니다.
예, 이것은 분명한 문제 입니다. 이러한 기본 매개변수를 최적화 대상 지점으로 사용할 수 없습니다 . 당신 은 그것을 속여서 유전자 알고리즘 을 죽입니다!
이익을 최적화 함수로 사용하지 않으려면 가중치, 시그모이드에 의한 컷오프 등을 사용하여 자신의 복잡한 다요소 공식을 발명해야 합니다.
일반적으로 테스터는 귀하의 질문과 아무 관련이 없습니다. 여기서 우리는 유전자 최적화 방법에 대한 귀하의 오해와 올바르게 사용하는 방법에 대해 이야기하고 있습니다.
결국 테스터가 갑자기 모든 것을 올바르게 그리기 시작하고 최적화하기 시작하면 최적화를 "Balance Max"로 설정하면 충분하지 않습니까?
이전 버전의 터미널에서 이 Expert Advisor는 완벽하게 최적화되었습니다.
최적화를 다시 시작한 후 그래프에 올바른 값이 표시되기 시작했습니다.
그리고 다시 잘못:
결과(최적화 탭)에는 그래프와 같이 큰 값이 없습니다.
네, 당신의 유전학 전문가를 몰고 갔고 결과 표에 없는 그래프의 값도 얻었습니다. 아마도 이익 면에서 실패한 결과를 자동으로 숨기는 이 모드가 효과가 있었을 것입니다.
또한 최적화 그래프 의 주기적인 업데이트 문제가 발생했습니다.
월요일에 우리는 모든 것을 조사하고 결과를 구독 취소할 것입니다.
아니요, 우리는 돌아 오지 않을 것입니다.
위에서 인간의 눈에 쓸모없는 중간 문자열 테이블에 500,000, 1,000,000, 10,000,000, 50,000,000을 뽑아내는 것이 말이 안되는 이유를 위에서 설명했습니다. 그것은 기술적으로 매우 비싸고 절대적으로 쓸모가 없습니다.
최적화 그래프 창은 항상 사용할 수 있고 리소스 친화적이며(재정렬이 필요하지 않음) 사람의 눈에 허용되는 형태로 최적화 프로세스를 모니터링할 수 있습니다.
다시 말하지만, 유전학에 대한 최적화 그래프의 오래된 온라인 렌더링을 남겨두고 결과의 무리가 아니라 그러한 리소스가 많이 사용되지 않습니다.
나는 한 일에서 또 다른 중요한 점을 잊어 버렸습니다.