Оптимизация оптимизации.
Что означает фраза: "Дообучение советника в процессе работы"? В связи с нейросетями часто использую подобное выражение. Т.е. я её понимаю как - сам советник автоматически, самостоятельно подстраивает свои же параметры в процессе работы. Не совсем понимаю как это можно реализовать без ручной оптимизации советника.
Как можно реализовать подобное дообучение?
Для начала я бы посоветовал почитать статьи
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота'
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота (Продолжение)'
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота (Продолжение)'
Возможно в них уже есть ответы на часть вопросов.
Как можно реализовать подобное дообучение?
А зачем две темы открывать. Не совсем ясно. Вопрос один и тот же практически.
Для начала я бы посоветовал почитать статьи
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота'
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота (Продолжение)'
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота (Продолжение)'
Возможно в них уже есть ответы на часть вопросов.
Две темы открыл... Сначала открыл одну из двух вопросов, н потом подумал, что один вопрос касается автоматической работы самого советника, а сторой чисто механической ручной работы. Показалось, что вопросы разные по сути. Возмодно ошибся.
Предложенные Вами статьи изучал. Возможно не очень внимательно. Попробую более детально с них разобраться. Спасибо!
Reshetov спасибо! Изучу.
А зачем две темы открывать. Не совсем ясно. Вопрос один и тот же практически.
Для начала я бы посоветовал почитать статьи
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота'
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота (Продолжение)'
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота (Продолжение)'
Возможно в них уже есть ответы на часть вопросов.
Прекрасные работы Николая. Первые две я изучал и применял на практике, а вот третью как-то пропустил. Спасибо Vinin за ссылку и спасибо Николаю за труды.
Особенно заинтересовала идея бэк-тестирования. В частности сдиги временных параметров оптимизации и тестирования (в принципе я и в вопросе темы её описывал по примеру Николая).
Но в связи с этим возникает проблема - как в массе вызанных результатов после оптимизации выбрать наиборлее эффективные параметры. (В принципе возвращаемся к первому поросу тему).
А возможна ли реализация автоматическая-циклическая реализация бэк-тэстинга? Т.е. есть такая идея. Попробую описать.
1-й цикл - Идёт обычная оптимизация по 0-му периоду (т.е. по периоду оптимизации - скажем первым 3-м месяцам). После его окончания - автоматически запускается 2-й цикл.
2-й цикл - Идёт вторичная оптимизация, но уже по периоду тестирования (4-й и 5-й месяцы), и параметры берутся не огульно по ГА, а из результатов первой оптимизации.
Т.е. получится как бы двойной прогон на одних и тех же параметрах.
Идея заключается в том, чтобы параметры втрой прогонки брать не "из воздуха", а из результатов первой прогонки.
Возможна ли реализация в MQ-4 такой задачи?
Возможна ли реализация в MQ-4 такой задачи?
Может это поможет - 'Программа управления тестированием и оптимизацией'
Для начала я бы посоветовал почитать статьи
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота'
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота (Продолжение)'
'Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота (Продолжение)'
Возможно в них уже есть ответы на часть вопросов.
Прекрасные работы Николая. Первые две я изучал и применял на практике, а вот третью как-то пропустил. Спасибо Vinin за ссылку и спасибо Николаю за труды.
Особенно заинтересовала идея бэк-тестирования. В частности сдиги временных параметров оптимизации и тестирования (в принципе я и в вопросе темы её описывал по примеру Николая).
Но в связи с этим возникает проблема - как в массе вызанных результатов после оптимизации выбрать наиборлее эффективные параметры. (В принципе возвращаемся к первому поросу тему).
А возможна ли реализация автоматическая-циклическая реализация бэк-тэстинга? Т.е. есть такая идея. Попробую описать.
1-й цикл - Идёт обычная оптимизация по 0-му периоду (т.е. по периоду оптимизации - скажем первым 3-м месяцам). После его окончания - автоматически запускается 2-й цикл.
2-й цикл - Идёт вторичная оптимизация, но уже по периоду тестирования (4-й и 5-й месяцы), и параметры берутся не огульно по ГА, а из результатов первой оптимизации.
Т.е. получится как бы двойной прогон на одних и тех же параметрах.
Идея заключается в том, чтобы параметры втрой прогонки брать не "из воздуха", а из результатов первой прогонки.
Возможна ли реализация в MQ-4 такой задачи?
Кстити Николай предложил один из вариантов решения этой задачи на основе двух терманалов -
Эксперты на основе популярных торговых систем и алхимия оптимизации торгового робота (Продолжение)
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Что означает фраза: "Дообучение советника в процессе работы"? В связи с нейросетями часто использую подобное выражение. Т.е. я её понимаю как - сам советник автоматически, самостоятельно подстраивает свои же параметры в процессе работы. Не совсем понимаю как это можно реализовать без ручной оптимизации советника.
Как можно реализовать подобное дообучение?
В процессе оптимизации постоянно сталкиваюсь с такой проблемой. Провожу оптимизацию по следующей схеме. Делю период оптимизации на две части исторических данных - ну скажем беру 4 месяца и делю их на основной период оптимизации (3 мес. - 1-3 мес.) и проверочный - (1 мес. - 4-й). Оптимизирую по основному (3-х месяцному) периоду. Получаю "море" данных. Теперь найденые оптимизатором параметры устанавливаю в параметры советника. Проверяю их на проверочном периоде (4-м месяце). Такая схема даёт наиболее точные параметры, а не "тупая" подгонка под исторические данные. Очень часто приходится лопатить долго и рутинно, чтобы найти достойные параметры, т.е. нормально работавшие и на основном периоде и на проверочном. Ни как не могу найти технологию, которая бы могла помочь в решении этой проблемы.
Может кто-то сталкивался с подобными проблемами? Поделитесь пожалуйста опытом их решения.