Depois de corrigir os problemas, a capacidade de ensino da grade aumentou, mas outro problema surgiu. A grade se tornou instável no aprendizado. Isto significa que ele chega a um certo ponto e começa a esquecer o que aprendeu.
Otimização da rede
Aqui está o resultado final do aprendizado sobre a história:
Relatório de teste de estratégia
FANN-EA
Alpari-Demo (Build 225)
Símbolo
AUDUSD (dólar australiano versus dólar americano)
Período
1 Hora (H1) 2008.08.28 15:00 - 2009.12.14 13:59
Modelo
Por preços abertos (somente para Consultores Especialistas com controle explícito de abertura de barra)
Podemos comentar esta linha ao mesmo tempo. Não tem nenhum significado semântico. Ela permaneceu da EA anterior.
Não carrega? O fio preenche o valor retornado pela função ann_pnn, e abre uma compra ou venda, dependendo dela. Seguindo esta lógica, toda a função ann_pnn é desnecessária, e as ordens devem ser abertas aleatoriamente.
Eu também não entendo bem porque as grades são treinadas apenas para perder opções (se (OrderProfit() < 0)).
Não carrega? O fio preenche o valor retornado pela função ann_pnn, e abre uma compra ou venda, dependendo dela. Seguindo essa lógica, toda a função ann_pnn é desnecessária, e deixa as ordens serem abertas aleatoriamente.
Eu também não entendo bem porque as grades são treinadas apenas para perder opções (se (OrderProfit() < 0)).
Repito mais uma vez: esta linha não tem carga de informação. O sinal no ret não muda, mas as negociações são rasgadas dependendo do valor positivo ou negativo do ret
Estranho... Otimização de execução... a rede está aprendendo... mas está consumindo 1,5 GB de memória...
Executando um teste... Há um lucro. Tentei muitas vezes.
Mas se eu reiniciar o terminal, parece que a grade esquece tudo o que sabe - os testes são terríveis...
Após reiniciar o terminal, o valor do StopLoss é o mesmo de antes?
Por ter tentado, e em testes diferentes, tanto antes como depois de reiniciar os valores são diferentes, mas não diferem muito, o fator de lucro muda em cerca de 0,1 - 0,2. Uma forte dispersão pode ocorrer quando há poucas operações em testes, ou seja, menos de 1000. Quando a quantidade de negócios é grande, a curva de aprendizado no otimizador não muda muito e os resultados dos testes não diferem muito. Com uma pequena quantidade, as redes ou aprendem demais ou aprendem menos.
E olhe no diretório: c:\ann para ver se há alguma malha salva lá?
Ele faz muitos negócios, você pode me dizer como reduzir o número deles? Por alguma razão eu o tenho em cada bar....
Por favor, me esclareçam por que a multiplicação por 2 na linha 190:
Por favor, me esclareçam por que a multiplicação por 2 na linha 190:
Você pode comentar esta linha ao mesmo tempo. Não tem qualquer significado. Sobrou do EA anterior.
Depois de corrigir os problemas, a capacidade de ensino da grade aumentou, mas outro problema surgiu. A grade se tornou instável no aprendizado. Isto significa que ele chega a um certo ponto e começa a esquecer o que aprendeu.
Otimização da rede
Aqui está o resultado final do aprendizado sobre a história:
Relatório de teste de estratégia
FANN-EA
Alpari-Demo (Build 225)
Podemos comentar esta linha ao mesmo tempo. Não tem nenhum significado semântico. Ela permaneceu da EA anterior.
Não carrega? O fio preenche o valor retornado pela função ann_pnn, e abre uma compra ou venda, dependendo dela. Seguindo esta lógica, toda a função ann_pnn é desnecessária, e as ordens devem ser abertas aleatoriamente.
Eu também não entendo bem porque as grades são treinadas apenas para perder opções (se (OrderProfit() < 0)).
Não carrega? O fio preenche o valor retornado pela função ann_pnn, e abre uma compra ou venda, dependendo dela. Seguindo essa lógica, toda a função ann_pnn é desnecessária, e deixa as ordens serem abertas aleatoriamente.
Eu também não entendo bem porque as grades são treinadas apenas para perder opções (se (OrderProfit() < 0)).
Repito mais uma vez: esta linha não tem carga de informação. O sinal no ret não muda, mas as negociações são rasgadas dependendo do valor positivo ou negativo do ret
Estranho... Otimização de execução... a rede está aprendendo... mas está consumindo 1,5 GB de memória...
Eu faço um teste... está funcionando... Experimentei-o muitas vezes.
Mas se você reiniciar o terminal, parece que a rede está esquecendo tudo o que sabe - os testes são simplesmente terríveis...
Estranho... Otimização de execução... a rede está aprendendo... mas está consumindo 1,5 GB de memória...
Executando um teste... Há um lucro. Tentei muitas vezes.
Mas se eu reiniciar o terminal, parece que a grade esquece tudo o que sabe - os testes são terríveis...
Após reiniciar o terminal, o valor do StopLoss é o mesmo de antes?
Por ter tentado, e em testes diferentes, tanto antes como depois de reiniciar os valores são diferentes, mas não diferem muito, o fator de lucro muda em cerca de 0,1 - 0,2. Uma forte dispersão pode ocorrer quando há poucas operações em testes, ou seja, menos de 1000. Quando a quantidade de negócios é grande, a curva de aprendizado no otimizador não muda muito e os resultados dos testes não diferem muito. Com uma pequena quantidade, as redes ou aprendem demais ou aprendem menos.
E olhe no diretório: c:\ann para ver se há alguma malha salva lá?