Очистил все журналы тестера и запустил оптимизацию Research за первые 4 месяца 2023 года на EURUSD H1.
Запускал на реальных тиках:
Результат: всего 4 выборки, 2 в плюсе и 2 в минусе:
Может я что-то не так делаю, не те параметры оптимизирую или что-то не то с терминалом у меня? Непонятно... Пытаюсь повторить ваши результаты как в статье...
Ошибки начинаются в самом начале.
Сет и результат оптимизации, а также журналы агентов и тестера прилагаю в архиве Research.zip
1. Я ставил полную оптимизацию, а не быструю. Это позволяет осуществить полный перебор заданных параметров. И, соответственно, проходов будет больше. 2. То, что при запуске Research есть прибыльные и убыточные проходы - нормально. При первом запуске нейронная сеть инициализируется случайными параметрами. Настройка модели осуществляется в процессе обучения.
Проблема в том, что вы запускаете "tester.ex5". Он проверяет качество обученных моделей, а у Вас их ещё нет. Сначала нужно запустить Research.mq5 для создания базы примеров. Затем StudyModel.mq5, который обучит автоэнкодер. Актер обучается в советнике StudyActor.mq5 или StudyActor2.mq5 (отличаются функцией вознаграждения. И только потом будет работать tester.ex5. Обратите, в параметрах последнего нужно указать модель актера Act или Act2. Зависимости от советника, используемого для обучения Актера.
Дмитрий добрый день!
Подскажите а как понять что прогресс обучения вообще идеёт? Проценты ошибки в обучении с подкреплением имеют значение или здесь смотреться по фактическому результату торговли сети?
Сколько Вы учили циклов (StudyModel.mq5 -> StudyActor2.mq5 ) пока получился адекватный результат?
Вы в статье указали что изначально собрали базу из 50 проходов. Производили ли Вы дополнительные сборы в процессе тренировки? Вы дополняли базу начальную или удаляли и пересоздавали в процессе обучения?
Вы всегда в каждом проходе используете 100 000 итераций или меняете число от прохода к проходу? От чего это зависит?
Я проучил сеть 3 дня, Сделал циклов наверное 40-50. Результат как на скриншёте. Иногда она просто выдаёт прямую линию (не открывает и не закрывает сделки). Ещё бывает она открывает много сделок и не закрывает их. Меняется только эквити. Базу примеров пробовал разную. Пробовал создать 50 примеров и потом делать циклы. Пробовал создать 96 примеров и добавлял через каждых 10 циклов ещё по 96 примеров, и так до 500. Результат одинаков. Кук её учить? Что я делаю не так?
Подскажите а как понять что прогресс обучения вообще идеёт? Проценты ошибки в обучении с подкреплением имеют значение или здесь смотреться по фактическому результату торговли сети?
Сколько Вы учили циклов (StudyModel.mq5 -> StudyActor2.mq5 ) пока получился адекватный результат?
Вы в статье указали что изначально собрали базу из 50 проходов. Производили ли Вы дополнительные сборы в процессе тренировки? Вы дополняли базу начальную или удаляли и пересоздавали в процессе обучения?
Вы всегда в каждом проходе используете 100 000 итераций или меняете число от прохода к проходу? От чего это зависит?
Я проучил сеть 3 дня, Сделал циклов наверное 40-50. Результат как на скриншёте. Иногда она просто выдаёт прямую линию (не открывает и не закрывает сделки). Ещё бывает она открывает много сделок и не закрывает их. Меняется только эквити. Базу примеров пробовал разную. Пробовал создать 50 примеров и потом делать циклы. Пробовал создать 96 примеров и добавлял через каждых 10 циклов ещё по 96 примеров, и так до 500. Результат одинаков. Кук её учить? Что я делаю не так?
Та же фигня...
Потратил несколько дней, но результат такой же.
Как ее учить непонятно...
Получить результат как в статье, так и не удалось...
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
Очистил все журналы тестера и запустил оптимизацию Research за первые 4 месяца 2023 года на EURUSD H1.
Запускал на реальных тиках:
Результат: всего 4 выборки, 2 в плюсе и 2 в минусе:
Может я что-то не так делаю, не те параметры оптимизирую или что-то не то с терминалом у меня? Непонятно... Пытаюсь повторить ваши результаты как в статье...
Ошибки начинаются в самом начале.
Сет и результат оптимизации, а также журналы агентов и тестера прилагаю в архиве Research.zip
1. Я ставил полную оптимизацию, а не быструю. Это позволяет осуществить полный перебор заданных параметров. И, соответственно, проходов будет больше.
2. То, что при запуске Research есть прибыльные и убыточные проходы - нормально. При первом запуске нейронная сеть инициализируется случайными параметрами. Настройка модели осуществляется в процессе обучения.
Проблема в том, что вы запускаете "tester.ex5". Он проверяет качество обученных моделей, а у Вас их ещё нет. Сначала нужно запустить Research.mq5 для создания базы примеров. Затем StudyModel.mq5, который обучит автоэнкодер. Актер обучается в советнике StudyActor.mq5 или StudyActor2.mq5 (отличаются функцией вознаграждения. И только потом будет работать tester.ex5. Обратите, в параметрах последнего нужно указать модель актера Act или Act2. Зависимости от советника, используемого для обучения Актера.
Дмитрий добрый день!
Подскажите а как понять что прогресс обучения вообще идеёт? Проценты ошибки в обучении с подкреплением имеют значение или здесь смотреться по фактическому результату торговли сети?
Сколько Вы учили циклов (StudyModel.mq5 -> StudyActor2.mq5 ) пока получился адекватный результат?
Вы в статье указали что изначально собрали базу из 50 проходов. Производили ли Вы дополнительные сборы в процессе тренировки? Вы дополняли базу начальную или удаляли и пересоздавали в процессе обучения?
Вы всегда в каждом проходе используете 100 000 итераций или меняете число от прохода к проходу? От чего это зависит?
Я проучил сеть 3 дня, Сделал циклов наверное 40-50. Результат как на скриншёте. Иногда она просто выдаёт прямую линию (не открывает и не закрывает сделки). Ещё бывает она открывает много сделок и не закрывает их. Меняется только эквити. Базу примеров пробовал разную. Пробовал создать 50 примеров и потом делать циклы. Пробовал создать 96 примеров и добавлял через каждых 10 циклов ещё по 96 примеров, и так до 500. Результат одинаков. Кук её учить? Что я делаю не так?
Дмитрий добрый день!
Подскажите а как понять что прогресс обучения вообще идеёт? Проценты ошибки в обучении с подкреплением имеют значение или здесь смотреться по фактическому результату торговли сети?
Сколько Вы учили циклов (StudyModel.mq5 -> StudyActor2.mq5 ) пока получился адекватный результат?
Вы в статье указали что изначально собрали базу из 50 проходов. Производили ли Вы дополнительные сборы в процессе тренировки? Вы дополняли базу начальную или удаляли и пересоздавали в процессе обучения?
Вы всегда в каждом проходе используете 100 000 итераций или меняете число от прохода к проходу? От чего это зависит?
Я проучил сеть 3 дня, Сделал циклов наверное 40-50. Результат как на скриншёте. Иногда она просто выдаёт прямую линию (не открывает и не закрывает сделки). Ещё бывает она открывает много сделок и не закрывает их. Меняется только эквити. Базу примеров пробовал разную. Пробовал создать 50 примеров и потом делать циклы. Пробовал создать 96 примеров и добавлял через каждых 10 циклов ещё по 96 примеров, и так до 500. Результат одинаков. Кук её учить? Что я делаю не так?
Та же фигня...
Потратил несколько дней, но результат такой же.
Как ее учить непонятно...
Получить результат как в статье, так и не удалось...