文章 "利用 MQL5 云网络加速计算"
那么遗传学呢？在那里，"100 倍 "是不可能实现的。那么，如果是 20-30 倍，甚至更少。
那么遗传学呢？在那里，"100 倍 "是不可能实现的。能达到 20-30 倍就不错了，甚至更低
https://www.mql5.com/ru/forum/4927/page114
stringo 2012.02.02 15:50
在遗传算法 的计算过程中，整个下一代（64 到 256 个计算作业）都会交给云计算
在全搜索中，每个云服务器都会收到 512 个作业。然后，当完成一定数量的工作时，会增加一倍的工作数量（例如，云服务器报告完成了 5 个工作，就会立即增加 10 个工作）。
因此，GA 的加速度不是 20-30 倍，而是至少 64 倍，最多 256 倍。
GA 不可能比枚举类似数量的参数更快。GA 的瓶颈在于等待最慢的代理。它（平均）出现在 10240 / 256 到 10240 / 64 次之间（根据 stringo 数据，从 40 到 160 次不等）。正是最慢的代理决定了速度。此外，在文章中，Rosh 有 4 个自己的本地代理-->GA 的提速极限可能是 256 / 4 = 64 倍（这是就可比数值而言），但在生活中要少得多。
正如许多人注意到的那样，云服务器会自动检测速度慢的代理，并将 "速度慢 "的通行证重新分配给其他代理（在完全枚举和遗传学中都是如此）。
此外，在遗传学中，PR>100 的代理会被接受，这大大降低了使用慢速代理的后果。
因此，测试条件为：4 核 Intel Core i5-2500 @ 3.3 GHz、4GB 内存、Windows XP 64 位、终端 x64 bild 581（PR = 160-180）。测试期间，运行浏览器并观看电影。使用了与文章中相同的条件（Moving Avarege Expert Advisor, H1, on OHLC at 1 m. + genetics）。设置：
在本地内核上测试：
在云上测试：
我们毫不犹豫地看到，云计算的速度快了 8.7 倍。仅此而已。但事实上，由于使用了计算缓存，网络速度更慢。
因此，本地内核在 30 分钟内执行了 8704 - 3666 = 5038 次。2 秒 = 1802 秒 -> 平均每次 0.3577 秒。
云运行 8704 - 4455 = 4249 次，耗时 3 分钟。28 秒 = 208 秒 -> 云计算平均每次通过的等待时间为 0.049 秒。
总计，云计算将计算速度提高了 0.3577 / 0.049 = 7.3 倍（！）。
我最初假设这个数字可能会达到 20 倍，但事实证明这有点乐观。而且，我们甚至还谈不上几百倍。
是的，我使用了强大的内核，也就是说，我做了一点手脚。但事实是，即使是 4249 次基因测试，网络也只用了 208 秒，而 14040 次全面搜索只用了 164 秒（一次测试的等待时间为 0.0117 秒）。总之，在云上进行一次遗传测试的平均速度比蛮力测试（以相关 EA 为例）慢 0.049 / 0.0177 = 2.8 倍。
我并不是在批评网络--当然，云网络 是交易软件诞生以来做得最好的一件事。也是非常必要的（虽然使用不多，但随着时间的推移会越来越多）。
我希望广告语更加正确。好了，过去的就过去了
在 3 分 28 秒的网络使用过程中，我被收取了 2 或 3 美分的费用（在终端 - 3，在网站 - 2，3 被冻结。在使用网络的 3 分 28 秒中，我被收取了 2 或 3 美分的费用（在终端 - 3 美分，在网站 - 2 美分，冻结 3 美分）。就当是 3 分钱吧，或者为了简单起见，使用网络遗传一分钟的费用是 1 分钱。一小时总共 60 美分，24 小时 = 14.4 美元。在我看来，这听起来非常昂贵。价格至少应该降低三倍，这样才能对消费者有吸引力（很多人都在测试 EA，但并不是每个人都能/愿意每天为云支付 15 美元左右的费用，如果是 5 美元或更低，会有更多人愿意支付）。
此外，我自己已经想出了如何预先估算优化任何 EA 的成本（当然是平均成本）。遗传学算法（类似于蛮力算法）：
1) 在本地核心（也可连接远程代理）上运行 "移动平均值 "遗传算法；最后，计算一次通过的等待时间 -> T1
2) 计算 T1 / 0.049 = T2 - 云计算中的遗传学加快了优化的多少倍。
3) 在所需 EA 的本地内核（也可连接远程代理，配置与步骤 1 相同）上运行优化，例如等待 100 次。计算一次通过的时间（通过日志--查找第一条和最后一条记录）-> T3
4) 10240 * T3 / T2 = T4 -> 以云为单位的预计测试时间。
5) T4 / 60 = 以分为单位的测试成本。
(您也可以考虑您的内核，为此我们使用 T2' = T2 + 1）。
这只是基于移动平均优化的估算。也许一两个月后，会有更强大的内核上线，数字和成本也会随之改变。
我想我的思路已经很清晰了
你的例子完全表明，你是在进行一场已知通过时间小于网络延迟的 短期战斗。
是的，我怀疑过，但没有考虑过。让我们等待您的结果吧。
我上一篇文章的第第 2 段将在您的测试后进行更正。
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您可以长长地列举出新型 MetaTrader 5 交易平台的所有优势，也可以提出它比金融市场中其它技术分析程序都要更好的诸多理由。而该平台还有一个更加无可辩驳的支持论据：即 MetaTrader 5 客户端中的策略测试仪。我们会在本文中为您讲述其绝佳的功能，您也就能明白，是什么样的功能能够让 MetaQuotes 软件公司的开发人员如此骄傲。
第 5 代的客户端不仅配备了一种强大且快速的新型 MQL5 编程交易策略语言，还有一种从头开始设计的绝对全新的“策略测试仪”。此测试仪不仅用于接收基于历史数据的交易策略测试的结果，还允许对其实施优化，即，找到最优参数。
策略优化是某交易策略在同一历史时段上的多路运行，带有其所依赖的不同参数组。这是一种标准的大量运算任务，可以并行，而且您可能已经猜到了 - MetaTrader 5 中的测试仪为多线程！实际上也就是说，我们现在该来看看来自标准发行包的某“EA 交易”的优化示例了。
作者：MetaQuotes Software Corp.