그래서 어제 실행한 테스트에 대한 후속 조치로 테스터에게서 보고 있는 이상한 동작을 보여줍니다.
최적화 결과 에 표시된 대로 총 실행은 589입니다(실행 시작 시 인용된 1280 또는 33048이 아님).
테스트 수에 대한 설정 탭은 1088/1280(33048) 실행이 완료되었음을 표시합니다(어떤 경우에도 192 실행이 부족하고 192 실행이 부족합니다!?).
소요 시간에 대한 설정 탭은 9:33:54 / 1:14:17입니다(따라서 처음에 명시된 20시간이 아닌 9.5시간이지만 완료할 것으로 예상되는 실행의 절반만 얻었음을 고려하면 비례적으로 정확합니다). 두 번째 수치가 무엇과 관련되어 있는지 잘 모르겠습니다. 완료된 실행당 평균 시간입니까?
.fxt 크기는 378,506kb에서 정적이었습니다. 그래서 내가 항상 생각했던 것은 .fxt 파일 크기 문제로 인해 완전히 다른 것으로 보입니다.
일지에 오류가 없습니다. 이 봇은 매우 복잡합니다. 즉, 특정 조건이 확인되면 매수/매도 제한을 설정하고 트리거의 일부로 sl/tp 수준을 설정한 다음 나중에 tp 수준을 수정합니다. 따라서 각 거래에는 여러 개입이 있습니다. 이것이 나에게 몇 가지 문제를 일으키는 것인지 궁금합니다. 더 간단한 봇 중 하나에서 큰 최적화를 수행해야 합니다.
그리고 내 숫자가 누적되지 않는 것 외에는 의미가 있을 것입니다. 33048은 구성된 순열의 수이고(계산기에서 확인 함) 1280은 유전 알고리즘이 계산하는 '추정' 실행 수이고 1088은 실제/최종 실행 횟수가 될 수 있습니다. 이벤트. 그래서 제가 스스로에게 하고 있는 질문은 "왜 최적화 페이지에 589개의 결과만 표시되고 최적화에 예상 시간의 절반만 소요됩니까?"입니다.
대답은 아마도 간단한 것입니다. 이 단계에서는 그것이 무엇인지 모르겠습니다. 조사를 위해 동일한 테스트를 실행하고 유전 알고리즘 상자를 선택 취소하여 어떤 일이 발생하는지 확인할 수 있습니다.
완전성을 위해 테스트를 다시 실행하고 있습니다. 이번에는 설정 탭에 전체 실행 횟수(atm은 9/33048)와 580시간의 테스트 시간이 표시됩니다. 따라서 Raptor가 옳았습니다(Raptor에게 감사드립니다). 모든 차이를 만드는 유전자 알고리즘 옵션입니다.
이 알고리즘이 작동하는 방식에 대해 위에서 설명한 것처럼 여전히 이해가 부족합니다. 내 번호가 누적되지 않는 것 같습니다. 33048은 구성된 순열의 수이고(계산기에서 확인 함) 1280은 유전 알고리즘이 계산하는 '추정' 실행 수이고 1088은 실제/최종 실행 횟수가 될 수 있습니다. 이벤트. 그래서 제가 스스로에게 하고 있는 질문은 "왜 최적화 페이지에 589개의 결과만 표시되고 최적화에 예상 시간의 절반만 소요됩니까?"입니다.
완전성을 위해 테스트를 다시 실행하고 있습니다. 이번에는 설정 탭에 전체 실행 횟수(atm은 9/33048)와 580시간의 테스트 시간이 표시됩니다. 따라서 Raptor가 옳았습니다(Raptor에게 감사드립니다). 모든 차이를 만드는 유전자 알고리즘 옵션입니다.
이 알고리즘이 작동하는 방식에 대해 위에서 설명한 것처럼 여전히 이해가 부족합니다. 내 번호가 누적되지 않는 것 같습니다. 33048은 구성된 순열의 수이고(계산기에서 확인함) 1280은 유전 알고리즘이 계산하는 '추정' 실행 수이고 1088은 실제/최종 실행 횟수가 될 수 있습니다. 이벤트. 그래서 제가 스스로에게 하고 있는 질문은 "왜 최적화 페이지에 589개의 결과만 표시되고 최적화에 예상 시간의 절반만 소요됩니까?"입니다.
글쎄, 나는 Genetic Algorithm 기사를 다시 읽었습니다. 이전에는 충분한 시간을 주지 않았을 것입니다. 여전히 내 특정 질문에 대한 답변을 찾을 수 없지만(기사에 '테스트 2'에 대한 스크린샷이 없다는 것은 유감스럽습니다), 내 전략 테스터 에서 보고 있는 내용에 만족한다고 생각합니다. 의 동작은 아마도 정확할 것입니다. 특히 내가 실행하고 있는 직접 검색이 현재 1468/33048 테스트에 있고 정확히 24시간 후임을 고려할 때 옵티마이저가 일반적으로 이 봇에서 예상대로 작동하고 있음을 의미합니다. 그래서 모든 것이 원래대로 보이고 이제 그 실험을 멈출 때가 된 것 같습니다. :)
다른 많은 GA 관련 주제도 검색했고(12페이지 분량) 이제 GA에 대해 조금 더 이해하게 되었습니다(수학에 관해서는 길을 잃었지만). 나에게 비슷한 질문을 하는 한두 명의 사람들을 찾았지만 그들이 보고 있는 것은 내가 실제로 보고 있는 것이 아니라 지금 내가 알고 있는 것을 기반으로 내가 볼 것으로 기대하는 것이었습니다. 걱정할 필요 없어요.
글쎄, 나는 Genetic Algorithm 기사를 다시 읽었습니다. 이전에는 충분한 시간을 주지 않았을 것입니다. 여전히 내 특정 질문에 대한 답변을 찾을 수 없지만(기사에 '테스트 2'에 대한 스크린샷이 없다는 것은 유감스럽습니다), 내 전략 테스터의 행동은 아마도 정확할 것입니다.
답변/해결책을 찾으셨다니 다행입니다. 더 확실한 답변을 드리지 못해서 죄송합니다만 GA는 사용해 본적이 없습니다
아 맞다. 테스터가 귀하가 말한 대로 수행하고 구성된 순열의 총 수보다 훨씬 적게 완료하여 조기에 완료한다는 점에서 일반적인/알려진 문제라고 생각했습니다. 나는 그것이 .fxt 제한과 관련이 있다고 가정했지만 틀리게 되어 기쁩니다.
헛소리 = 실패. 나는 일지에 어떤 오류도 발견하지 못했다. 이 동작은 항상 존재했으며 MT4의 봇/버전/구성 또는 빌드에 관계없이 동일합니다. 이 문제를 해결하는 것이 정말 좋을 것이기 때문에 여전히 오류를 찾아보겠습니다.
아 맞다. 테스터가 귀하가 말한 대로 수행하고 구성된 순열의 총 수보다 훨씬 적게 완료하여 조기에 완료한다는 점에서 일반적인/알려진 문제라고 생각했습니다. 나는 그것이 .fxt 제한과 관련이 있다고 가정했지만 틀리게 되어 기쁩니다.
헛소리 = 실패. 나는 일지에 어떤 오류도 발견하지 못했다. 이 동작은 항상 존재했으며 MT4의 봇/버전/구성 또는 빌드에 관계없이 동일합니다. 이 문제를 해결하는 것이 정말 좋을 것이기 때문에 여전히 오류를 찾아보겠습니다.
예(선택하지 않은 상태로 실행한 적이 없습니다).
그래서 저는 큰 최적화 실행을 설정하고 실행에 옮겼습니다. 내가 얻는 것은 - 1 / 1280 (33048)입니다. 그것으로부터 나는 그것이 33048 순열 중에서 1280 테스트를 수행한다는 것을 의미한다고 생각합니까? 유전 알고리즘 선택과 관련이 있습니까?
IIRC는 과거에 이와 같은 많은 테스트(거의 크지 않음)에서 괄호 안의 숫자를 실행하지 않았을 뿐만 아니라 두 번째 숫자(이 경우 1280)도 달성하지 못했습니다. 나는 '쓸모없는 결과 건너 뛰기'를 선택 해제했습니다.
덧붙여서 .fxt는 위의 테스트에서 378MB에 불과합니다. 완료하는 데 20시간이 걸린다고 합니다. 관심이 없는 상태로 두고 얼마나 많은 실행이 완료되는지 확인하겠습니다.
좋은 기사 btw, 감사합니다.
그래서 어제 실행한 테스트에 대한 후속 조치로 테스터에게서 보고 있는 이상한 동작을 보여줍니다.
최적화 결과 에 표시된 대로 총 실행은 589입니다(실행 시작 시 인용된 1280 또는 33048이 아님).
테스트 수에 대한 설정 탭은 1088/1280(33048) 실행이 완료되었음을 표시합니다(어떤 경우에도 192 실행이 부족하고 192 실행이 부족합니다!?).
소요 시간에 대한 설정 탭은 9:33:54 / 1:14:17입니다(따라서 처음에 명시된 20시간이 아닌 9.5시간이지만 완료할 것으로 예상되는 실행의 절반만 얻었음을 고려하면 비례적으로 정확합니다). 두 번째 수치가 무엇과 관련되어 있는지 잘 모르겠습니다. 완료된 실행당 평균 시간입니까?
.fxt 크기는 378,506kb에서 정적이었습니다. 그래서 내가 항상 생각했던 것은 .fxt 파일 크기 문제로 인해 완전히 다른 것으로 보입니다.
일지에 오류가 없습니다. 이 봇은 매우 복잡합니다. 즉, 특정 조건이 확인되면 매수/매도 제한을 설정하고 트리거의 일부로 sl/tp 수준을 설정한 다음 나중에 tp 수준을 수정합니다. 따라서 각 거래에는 여러 개입이 있습니다. 이것이 나에게 몇 가지 문제를 일으키는 것인지 궁금합니다. 더 간단한 봇 중 하나에서 큰 최적화를 수행해야 합니다.
모든 아이디어는 감사히 받았습니다! :( 포럼 검색도 좀 해보는 게 좋을 것 같아요.
Trevhib, 최적화 프로그램이 모든 입력 조합에 대한 테스트를 완료하는지 확인하기 위해 "유전 알고리즘"을 선택하지 않은 상태에서 최적화를 실행하려고 했습니까?
내가 이해한 바에 따르면 유전자가 켜진 상태에서 옵티마이저를 실행할 때 알고리즘은 얼마나 많은 실행이 필요한지 알 수 없으므로 더 낮은 숫자는 *추정* 실행 횟수입니다. Genetic Algorithm 기사에는 다음과 같이 나와 있습니다.
"유전자 알고리즘을 사용한 최적화 그래프도 직접 검색을 사용한 그래프와 다릅니다. 잘못된 조합은 이미 가려졌기 때문에 기본적으로 더 수익성이 높은 입력 조합으로 후속 테스트가 수행됩니다. "
따라서 유전자 최적화가 작동하는 방식은 알고리즘이 유사한 입력에서 얻은 결과를 기반으로 입력 조합에 대해 테스트를 실행할지 여부를 결정하므로 최적화 프로그램이 이전에 정확한 실행 횟수를 제공할 방법이 없다는 것입니다. 최적화도 시작되었습니다.
안녕하세요 FXJ입니다. 감사합니다. 예, 좋은 지적입니다.
그리고 내 숫자가 누적되지 않는 것 외에는 의미가 있을 것입니다. 33048은 구성된 순열의 수이고(계산기에서 확인 함) 1280은 유전 알고리즘이 계산하는 '추정' 실행 수이고 1088은 실제/최종 실행 횟수가 될 수 있습니다. 이벤트. 그래서 제가 스스로에게 하고 있는 질문은 "왜 최적화 페이지에 589개의 결과만 표시되고 최적화에 예상 시간의 절반만 소요됩니까?"입니다.
대답은 아마도 간단한 것입니다. 이 단계에서는 그것이 무엇인지 모르겠습니다. 조사를 위해 동일한 테스트를 실행하고 유전 알고리즘 상자를 선택 취소하여 어떤 일이 발생하는지 확인할 수 있습니다.
완전성을 위해 테스트를 다시 실행하고 있습니다. 이번에는 설정 탭에 전체 실행 횟수(atm은 9/33048)와 580시간의 테스트 시간이 표시됩니다. 따라서 Raptor가 옳았습니다(Raptor에게 감사드립니다). 모든 차이를 만드는 유전자 알고리즘 옵션입니다.
이 알고리즘이 작동하는 방식에 대해 위에서 설명한 것처럼 여전히 이해가 부족합니다. 내 번호가 누적되지 않는 것 같습니다. 33048은 구성된 순열의 수이고(계산기에서 확인 함) 1280은 유전 알고리즘이 계산하는 '추정' 실행 수이고 1088은 실제/최종 실행 횟수가 될 수 있습니다. 이벤트. 그래서 제가 스스로에게 하고 있는 질문은 "왜 최적화 페이지에 589개의 결과만 표시되고 최적화에 예상 시간의 절반만 소요됩니까?"입니다.
아마도 포럼에서 검색을 해보면 답을 찾을 수 있을 것입니다.
완전성을 위해 테스트를 다시 실행하고 있습니다. 이번에는 설정 탭에 전체 실행 횟수(atm은 9/33048)와 580시간의 테스트 시간이 표시됩니다. 따라서 Raptor가 옳았습니다(Raptor에게 감사드립니다). 모든 차이를 만드는 유전자 알고리즘 옵션입니다.
이 알고리즘이 작동하는 방식에 대해 위에서 설명한 것처럼 여전히 이해가 부족합니다. 내 번호가 누적되지 않는 것 같습니다. 33048은 구성된 순열의 수이고(계산기에서 확인함) 1280은 유전 알고리즘이 계산하는 '추정' 실행 수이고 1088은 실제/최종 실행 횟수가 될 수 있습니다. 이벤트. 그래서 제가 스스로에게 하고 있는 질문은 "왜 최적화 페이지에 589개의 결과만 표시되고 최적화에 예상 시간의 절반만 소요됩니까?"입니다.
포럼에서 답을 찾기 위해 검색을 할 수도 있습니다 .
글쎄, 나는 Genetic Algorithm 기사를 다시 읽었습니다. 이전에는 충분한 시간을 주지 않았을 것입니다. 여전히 내 특정 질문에 대한 답변을 찾을 수 없지만(기사에 '테스트 2'에 대한 스크린샷이 없다는 것은 유감스럽습니다), 내 전략 테스터 에서 보고 있는 내용에 만족한다고 생각합니다. 의 동작은 아마도 정확할 것입니다. 특히 내가 실행하고 있는 직접 검색이 현재 1468/33048 테스트에 있고 정확히 24시간 후임을 고려할 때 옵티마이저가 일반적으로 이 봇에서 예상대로 작동하고 있음을 의미합니다. 그래서 모든 것이 원래대로 보이고 이제 그 실험을 멈출 때가 된 것 같습니다. :)
다른 많은 GA 관련 주제도 검색했고(12페이지 분량) 이제 GA에 대해 조금 더 이해하게 되었습니다(수학에 관해서는 길을 잃었지만). 나에게 비슷한 질문을 하는 한두 명의 사람들을 찾았지만 그들이 보고 있는 것은 내가 실제로 보고 있는 것이 아니라 지금 내가 알고 있는 것을 기반으로 내가 볼 것으로 기대하는 것이었습니다. 걱정할 필요 없어요.
도움을 주신 분들께 다시 한 번 감사드립니다.
글쎄, 나는 Genetic Algorithm 기사를 다시 읽었습니다. 이전에는 충분한 시간을 주지 않았을 것입니다. 여전히 내 특정 질문에 대한 답변을 찾을 수 없지만(기사에 '테스트 2'에 대한 스크린샷이 없다는 것은 유감스럽습니다), 내 전략 테스터의 행동은 아마도 정확할 것입니다.