Strateji Test Cihazında Optimizasyon - sayfa 18
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Yalnızca geçiş sayısı 10.000'den fazla olduğunda genetiği kullanmak mantıklıdır.Sizin durumunuzda yalnızca 817 geçiş vardır ve bunların tam numaralandırma modunda çalıştırılması gerekir.
Genetik, verimli bireyler üretmek için gen dizilerinin modellenmesiyle çalışır. Bu, belirli sayıda popülasyon, genellikle en az 10.000 geçiş gerektirir.
Test tamamlanmadı. Devam ediyor. Ancak geçiş sayısındaki dengesizlik her üç resimde de korunmuştur. Bu dengesizlik hemen oluşmadı ama tam olarak hangi andan itibaren (geçiş sayısı) söyleyemem.
Evet, soruyu yanlış anladım.
Biz zaten anlayışlıyız. Belki de bunun nedeni "yararsız" sonuçların atlanmasıdır.
Evet, soruyu yanlış anladım.
Biz zaten anlayışlıyız. Belki de bunun nedeni "işe yaramaz" sonuçların atlanmasıdır.
Bu arada, bana bir soru daha sordun:
Şimdi, eğer optimize edici, belki de benim durumumda olduğu gibi, bir çözüm bulmayı zor buluyorsa (sonucun temelde sıfır olduğu ve 4 çekirdek ve 20 harici aracıya rağmen optimizasyonun çok yavaş olduğu açıktır), o zaman optimizasyon olmalı mı? genetik algoritma yerine tam numaralandırmaya mı aktarıldı?
Şimdi, eğer optimize edici, belki de benim durumumda olduğu gibi, bir çözüm bulmayı zor buluyorsa (sonucun temelde sıfır olduğu ve 4 çekirdek ve 20 harici aracıya rağmen optimizasyonun çok yavaş olduğu açıktır), o zaman optimizasyon yapmalıdır. genetik algoritma yerine kapsamlı aramaya aktarılabilir mi?
Kabaca söylemek gerekirse, genetik, parametrelerin genlere rastgele paketlenmesi nedeniyle neredeyse tüm yerel deliklerden çıkmanıza izin verir.
Genel olarak, genetik (2-3 tekrarlanan test yapılabilir) bir şey bulamadıysa, o zaman numaralandırmanın da yapacağı bir şey yoktur.
Merhaba moderatör!
Bir sorum var: neden buraya eklenen üç resmin tümü farklı sayıda optimize edici geçiş gösteriyor? Bunu ne açıklar?
İlk resme bakılırsa pas sayısı 817 olmalı. Ancak ikinci ve üçüncü resimlerde sayıları çok daha az.
Defalarca tartışılan soruları soruyorsunuz. Ve yardımda olan cevaplar. Moderatör değilim ama cevaplayayım.
Grafik, kırmızı ile işaretlenenler dışındaki tüm sonuçları görüntüler. Kritik bir hata ile çalıştırmalar kırmızı ile işaretlenmiştir.
Sonuçlar sekmesine yalnızca benzersiz sonuçlar yerleştirilir. Sıralı yinelemede, tüm sonuçlar benzersizdir. Genetik ile - çok sayıda parametre seti tekrarlanır, yani benzersiz değildirler. Sonuç zaten elde edilen önbellekte - bu parametre seti test için gönderilmez, sonuç grafiğe çıkar, ancak sonuç listesine girmez.
Moderatör değilim ama cevaplayayım.
Defalarca tartışılan soruları soruyorsunuz. Ve yardımda olan cevaplar. Moderatör değilim ama cevaplayayım.
Grafik, kırmızı ile işaretlenenler dışındaki tüm sonuçları görüntüler. Kritik bir hata ile çalıştırmalar kırmızı ile işaretlenmiştir.
Sonuçlar sekmesine yalnızca benzersiz sonuçlar yerleştirilir. Sıralı yinelemede, tüm sonuçlar benzersizdir. Genetik ile - çok sayıda parametre seti tekrarlanır, yani benzersiz değildir. Sonuç zaten elde edilen önbellekte - bu parametre seti test için gönderilmez, sonuç grafiğe çıkar, ancak sonuç listesine girmez.
İyi. Teşekkür ederim. Temiz.
Merhaba moderatör!
Uzman Danışman'ın OnTester() işlevi kullanılarak optimize edilmesiyle ilgili yeni bir soru ortaya çıktı ve buna karşılık gelen özel koşul yazıldı. Optimizasyon, yapı 496'da bir genetik algoritma kullanılarak gerçekleştirildi.
Optimize edicinin sonuçları aşağıdaki resimlerde gösterilmektedir:
Optimizasyon sırasında elde edilen Expert Advisor parametrelerinin uygun sonuçlara yol açtığından emin olmak için Expert Advisor, son satıra karşılık gelen her tablo için elde edilen parametrelerle test edildi, ancak zaten 519 yapısının güncellenmiş versiyonunda. terminal (maalesef 496'da gerçekleştirilmedi).
Üç soru:
1. OnTester() içindeki koşula göre sonuç sıfıra eşit veya sıfırdan büyükse, optimizasyon grafiğinde neden negatif bir değer göründü?
2. Optimizasyon grafiğinde neden sıfırın üzerinde iki nokta (0,51'e eşit değer) ve tabloda yalnızca bir nokta görüyoruz?
3. Yapı 519'da test edildikten sonra, iki testin sonuçlarının kategorik olarak optimizasyon sonuçlarıyla çakışmamasının nedenleri neler olabilir? (birinci durumda, 745 kar yerine, danışman mevduatın pozisyon açmak için yetersiz fon seviyesine çekilmesi nedeniyle durdu ve ikinci durumda, 83064 kar yerine sonuç oldu. 79030)
Üç soru:
1. OnTester() içindeki koşula göre sonuç sıfıra eşit veya sıfırdan büyükse, optimizasyon grafiğinde neden negatif bir değer göründü?
2. Optimizasyon grafiğinde neden sıfırın üzerinde iki nokta (0,51'e eşit değer) ve tabloda yalnızca bir nokta görüyoruz?
3. Yapı 519'da test edildikten sonra, iki testin sonuçlarının kategorik olarak optimizasyon sonuçlarıyla çakışmamasının nedenleri neler olabilir? (ilk durumda, 745 kar yerine, mevduatın pozisyon açmak için yetersiz fon seviyesine çekilmesi nedeniyle EA durduruldu ve ikinci durumda, 83064 kar yerine sonuç 79030)
Moderatör değilim ama cevaplamaya çalışacağım.
1. Grafiğinizde sonuç tam olarak 0, sadece ölçekte 0 gösterilmiyor.
2. Genetik algoritma ile, eşleşen bir parametre kümesine sahip bireyler üretilir, onlar için sonuçlar gerçek bir çalıştırma olmadan önbellekten alınır. Bu nedenle, kopyalar dahil tüm çalıştırmaların sonuçları grafikte görüntülenir ve yinelenen çalıştırmalar sonuç tablosuna girilmez (ancak günlükte sonucun önbellekten alındığına dair bir mesaj görüntülenir).
3. Tek bir çalıştırma ile test cihazı stop-out seviyesine ulaşıldığında testi tamamlar ve optimizer bu gibi durumları analiz etmeden atlar. Muhtemelen, test ajanları bir durma gerçeğini bağımsız olarak belirleyemez ve test cihazı bunu yapar. Ve denge pozitif alana dönebilir. Ben de böyle vakalar gördüm.
4. Sanırım son durum, bir terminal güncellemesi veya bir geçmiş güncellemesi ile açıklanıyor.