Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Три раза запущенная оптимизация при одних и тех же условиях покажет вам три похожих, но разных результата на одном и том же графике, и вы явно увидите, если оптимизация вообще шла успешно, как находимые варианты становились всё лучше и лучше каждый из этих трёх раз. Если бы, например, 2-ой вариант использовал результаты 1-ого, то он продолжил бы улучшать результаты с того места, где закончил 1-ый, а это явно не так. Из чего я делаю вывод, что достижения предыдущих оптимизаций не используются и каждая оптимизация начинается с начала.
ГА дерево возможностей 1-го прохода уперся в потолок - локальный экстремум. Там некуда улучшать. Дерево нужно строить с нуля заново - второй проход. Просто если будет пересекаться с ветками предыдущих проходов, то они вычисляться не будут - результаты из кеша сразу. Нарваться на разные локальные экстремумы - рэндом.
Запуская генетическую оптимизацию снова и снова, вы заново вычисляете и перебираете начальные неподходящие вам комбинации, чем тратите свои временные ресурсы. Кроме того, вы можете вообще многократно идти по одному и тому же пути недоходя до конца (не перебрав нужного количества вариантов). Идея в том, что мне нужно не много недоработанных вариантов, из которых я выберу лучший, а один хорошо и более глубоко проработанный, чтобы достичь с помощью генетической оптимизации примерно такого же результата, как и при полном переборе, но за значительно более короткое время.
Вы заблуждаетесь. Прежние успешные экземпляры подтягиваются в новые поколения. Просто когда у вас очень большое пространство поиска, у алгоритма остается много вариантов идти в стороны. И это правильно, потому что хорошие результаты из первой оптимизации (и из нескольких последующих) - это скорее всего локальный оптимум(ы). Нужно прогнать много оптимизаций, прежде чем алгоритм найдет глобальный оптимум.
Да это больная тема.
Почему то разработчики решили, что пользователь туп и не ему решать, что выбрать полный перебор или генетическую оптимизацию.
Поэтому
https://www.metatrader5.com/ru/terminal/help/algotrading/optimization_types
А то, что у некоторых пользователей, сейчас есть компы с огромными вычислительными возможностями, никого не волнует.
ГА дерево возможностей 1-го прохода уперся в потолок - локальный экстремум. Там некуда улучшать. Дерево нужно строить с нуля заново - второй проход. Просто если будет пересекаться с ветками предыдущих проходов, то они вычисляться не будут - результаты из кеша сразу. Нарваться на разные локальные экстремумы - рэндом.
В том то и фишка генетического алгоритма, что он может в процессе "отступать" от ранее найденных успешных вариантов, и таким образом находить новые более лучшие локальные вершины. Конечно, здесь также большую роль играет и то, насколько часто и далеко он может "отступать". В любом случае, мне непонятно, почему количества вариантов сочетаний параметров в оптимизаторе MT5 нельзя сделать настраиваемым. Почему здесь применены фиксированные значения и с определенного момента генетическая оптимизация включается принудительно.
Вы заблуждаетесь. Прежние успешные экземпляры подтягиваются в новые поколения. Просто когда у вас очень большое пространство поиска, у алгоритма остается много вариантов идти в стороны. И это правильно, потому что хорошие результаты из первой оптимизации (и из нескольких последующих) - это скорее всего локальный оптимум(ы). Нужно прогнать много оптимизаций, прежде чем алгоритм найдет глобальный оптимум.
Я рад бы этому верить и прогонял много раз оптимизацию по одним и тем же параметрам, но какого-либо качественного изменения не заметил. Более того, я сомневаюсь в том, что вы говорите, так как включение в новую оптимизацию успешных вариантов из предыдущей оптимизации должно бы по идее качественно ускорять нахождение приемлемых вариантов. А я этого не вижу. В случае, если в процессе оптимизации долго и трудно находятся удовлетворяющие условие максимумы, то и при последующих итерациях это происходит точно также, пока алгоритм не нащупает несколько критичных параметров, когда все начинает сходится.
В том то и фишка генетического алгоритма
Если приведете легко воспроизводимый пример плохой работы штатного ГА с лаконичным объяснением причин, то эта ветка будет иметь шанс выйти из статуса говорильни.
Подобное правило работает для всех тем.
Если приведете легко воспроизводимый пример плохой работы штатного ГА с лаконичным объяснением причин, то эта ветка будет иметь шанс выйти из статуса говорильни.
Подобное правило работает для всех тем.
"... ГА дерево возможностей 1-го прохода уперся в потолок - локальный экстремум. Там некуда улучшать. ..." - по меньшей мере необоснованное авторитарное мнение.
Всё зависит от определения критериев.
Пример во вложении. Внимательно смотрите на график, читайте, что пишут выше, и воспроизводите. И будете иметь шанс вывести данную ветку из статуса говорильни.
Подобное правило работает в жизни - всегда.
Внимательно смотрите на график, читайте, что пишут выше, и воспроизводите.
Нет, спасибо.
Я рад бы этому верить и прогонял много раз оптимизацию по одним и тем же параметрам, но какого-либо качественного изменения не заметил. Более того, я сомневаюсь в том, что вы говорите, так как включение в новую оптимизацию успешных вариантов из предыдущей оптимизации должно бы по идее качественно ускорять нахождение приемлемых вариантов. А я этого не вижу. В случае, если в процессе оптимизации долго и трудно находятся удовлетворяющие условие максимумы, то и при последующих итерациях это происходит точно также, пока алгоритм не нащупает несколько критичных параметров, когда все начинает сходится.
Это ваше право - я лишь сообщил, как оно, в общих чертах, работает. Внутренних нюансов я не знаю, так как я не из MQ. Мне как-то присылали ускоренное видео с автозапуском серий оптимизаций - там получение улучшений видно наглядно, но сейчас некогда искать.
Суть в том, что если у вас большое пространство оптимизации (а оно видимо очень большое, судя по вашим запросам), то будьте готовы ждать много запусков оптимизаций, прежде чем увидите улучшение.
И я не против предложения предоставить настройку - просто хотел сообщить обходной маневр, пока такой настройки нет (и может в ближайшем будущем не появится).
Если приведете легко воспроизводимый пример плохой работы штатного ГА с лаконичным объяснением причин, то эта ветка будет иметь шанс выйти из статуса говорильни.
Подобное правило работает для всех тем.
Первый проход не запоминает варианты параметров, а только результаты, которые конечно подтягиваются во второй проход и определяются как области рядом, но второй проход рандомно проходит по вариантам первого, смысл конечно есть, но нет смысла в сравнении с полным перебором. Согласен с ТС. Возможность полного перебора при сегодняшних мощностях должна быть.