优化!请分享你的经验。 - 页 3 123456789 新评论 Александр 2007.03.24 18:14 #21 solandr писал (а): 我给了Bakeev的建议一个链接，即比较马丁格尔上的优化结果，以了解你的算法如何对随机曲线进行锐化（算法的想法如何可行）。从那里你要决定你是否要做这件事。 你迷上了Bakeev:):):) 我认为在一个不可优化的历史 "片断 "上运行一个测试器已经很足够了。 Иван 2007.03.24 19:30 #22 sashken: 你迷上了Bakeev:):):):):)。 我认为在一个不可优化的 "大块 "历史上运行一个测试器就足够了。 在一个不可优化的历史块上运行的结果（样本外）可能变成随机的。正因为如此，有两种可能的问题情况。 1.采用放水策略，如果它在历史的非优化部分显示出利润。 2.不使用有利可图的策略，如果它在历史的非优化部分显示出缩减。 一般来说，反配的问题可能是MTS建设中最复杂的。而只是说我们应该优化某某，而不是某某，就像是在天上指手画脚，因为可能没有准确的答案，IMHO。有必要考虑所有可能的选项，以便在投入真金白银之前测试该策略。我认为Bakeev上的指示是考虑在交易中使用策略的附加选项之一。我自己还没有达到它在实践中的应用，但计划在可预见的将来使用它。正如他们所说，我只是和一个人分享了我的想法，他陷入了一个僵局， 所有的 EA作者，无论训练水平和世界观如何，当他们把MT4测试器进行优化时，都会走到这个僵局。更为重要的是，随着测试器中遗传算法 的出现，拟合任何曲线的能力只增不减! [删除] 2007.03.26 10:15 #23 Vita: AndyGri: 是否有可能为这么多的交易调整参数，市场是否能立即发生如此变化？该怎么做？ 检查 "是否没有曲线拟合？"最简单的方法是将一个或两个参数改变5-10%，得到差的测试结果。你检查过吗？ 没有，但我会的。谢谢你! [删除] 2007.03.26 10:20 #24 Reshetov: AndyGri: sashken: 你为什么不吹牛？:)并公布专家顾问的代码？ 或者至少是测试人员的报告。也许图片会变得更清晰:) 战略测试仪报告 chas_GBP_TP_TSnorm_SLlowHigh 符号 英镑兑美元（英国英镑对美元） 期间 1小时 (H1) 2006.01.01 23:00 - 2007.03.21 00:00 (2006.01.01 - 2007.03.21) 模型 所有刻度线（基于所有最小的可用周期，对每个刻度线进行分形插值）。 参数 porog=1; MAmor=2; MAtrend=24; risk=0.1; CandleBar=0.55; TP=120; TS=70; SL=54; TimeCH=10; VolP=1.5; t=0; porogSL=10; candle=11; candleEX=17; MAporog=17; DellOrd=23; 历史上的酒吧 8494 模拟的蜱虫 1576481 仿真质量 57.67% 初始存款 1000.00 净利润 3745.64 利润总额 7681.59 全部损失 -3935.95 盈利能力 1.95 预期报酬率 25.14 绝对缩水 0.00 最大缩水 384.68 (12.31%) 相对缩减 12.31% (384.68) 交易总额 149 空头头寸（赢利百分比） 60 (65.00%) 多头头寸（赢利百分比） 89 (75.28%) 盈利的交易（占全部的百分比） 106 (71.14%) 亏损交易（占全部的百分比） 43 (28.86%) 最大的 有利的贸易 120.00 亏损的交易 -263.31 平均值 有利的交易 72.47 亏损交易 -91.53 最大数量 连赢 8 (547.11) 连续损失(亏损) 3 (-249.45) 最大 连续盈利（赢的次数） 635.18 (7) 连续损失（损失次数） -263.31 (1) 平均值 连续赢利 3 连续损失 1 一切都很清楚。在时钟上进行测试和优化，在3天内进行2次真实交易，也就是说，测试的时间框架和真实的时间框架完全不匹配。你应该把测试移到日线图上，这更接近事实。或者，如果不方便在美国时间段结束时输出，那么就在某一小时内运行EA，但要在代码中添加。 ... //顾问开始的时间 外来的int hour = 12; ... int start() { if (hour != TimeHour(Time[0])) return(0)。 // EA代码 ... } 请注意，你在小时变量中设置的时间与你的经纪公司的时间相对应，而不是你电脑上的时间。因此，它可能会被转移。 谢谢你的提示。我一开始用的是日线蜡烛图，但后来改成了观察图，因为有更多的信息可以用来分析。总的来说...结果更加稳定。 [删除] 2007.03.26 10:24 #25 solandr: AndyGri: 样本很大--在160-200个市场条目下，2周不是大变化的时间范围。是否有可能将参数适合于这么多的交易，市场是否可以如此立即改变？该怎么做？ 160-200个交易 - 你在开玩笑吗？通过5-7个可优化的参数，你可以很容易地适应成千上万的交易曲线（而且你有16个外部参数可以优化！！）。- 如果你有足够的时间和更强大的电脑，数以万计的交易将适合于任何曲线！ :o) 看这里的例子。 https://www.mql5.com/ru/forum/50458 solandr 18.03.06 20:11 这个童年我在一年前就参与了。该系统随后在现实世界中成功地进行了冲洗（我后来在同一主题中报告了此事，大约在2006年5月）。系统的想法有条件地取自天花板（捕捉噪声中的峰值）。因此，你不是第一个踩到装修耙子的人。 在我这个主题的第一篇帖子solandr 23.03.2007 15:43中，我 给了Bakeev的建议一个链接，即比较martingale上的优化结果，以了解你的算法如何与随机曲线相适应（你的算法想法的可行性如何）。然后由你来决定你是否要做。 谢谢，这正是我所担心的，但又想听到的!直觉上我明白，情况正是如此。但我既不能从物理上证明也不能反驳。但经验是最好的证明。 再次感谢! PSmith 2007.03.26 11:46 #26 你好！ ，请解答遗传算法之 谜。 下面是两个优化器运行的例子： 在这两种情况下，同样的2（两个）参数被优化，范围完全相同 第一个参数有11步，第二个有21步 - 11x21 = 231。 第一次运行时禁用了遗传算法，第二次我决定启用遗传算法。 1280次跑步和53分钟的跑步时间的数字是怎么来的？ Иван 2007.03.26 11:57 #27 遗传算法 在我们谈论成千上万的运行时是合适的。 在你的案例中，231是一个非常小的遗传学数字。因此，在如此小的运行范围内使用遗传算法进行优化时，也许出了问题？只有开发者才能更准确地回答这个问题。 PSmith 2007.03.26 12:32 #28 solandr: 遗传算法 在我们谈论成千上万的运行时是合适的。 在你的案例中，231是一个非常小的遗传学数字。因此，在如此小的运行范围内使用遗传算法进行优化时，也许出了问题？只有开发者才能更准确地回答这个问题。 我明白了，谢谢你! 这就是我认为是某种故障的原因......不过很容易重现。 现在，至于优化经验。 我从来没有尝试过一次性优化所有的参数。我认为这是对计算机资源的过度浪费。 最好是花时间研究参数的关系，并通过小的相关组来优化它们。 我有两个：其中一个与进入交易和下单有关，另一个--退出交易。 我首先优化入口，然后是出口。最长的优化期是半年。 优化之后，我对整个阵列进行测试--如果没有问题，我就开始用参数工作。 如果在某个非常接近的片段出现了巨大的缩水，我就在这个非常时期（同样，不超过六个月）进行优化。 我再次在整个数据库中重复分析。我每2-3个月做一次，如果我不喜欢上一次交易的结果，则会更频繁。 我看不出优化的意义，因为19......年，当时的市场和现在--是，正如他们所说的，两个大的区别！。 所有说的只是IMHO。 Vladislav Mityashin 2007.03.26 13:15 #29 AndyGri: 先生们，我开始对EA或我自己失去信心了 :(.写了很多的变体。主要是在手表上的英镑。我使用muwings、随机指标和小时分析。我利用年度历史进行写作和优化。专家顾问在3天内平均进入市场2次。测试时一切都很好。但是！！！在现实生活中，在接下来的2个星期里，我们失去了金钱......而一切都不是这样的:（。谈到参数被调整了一年，而市场不断快速变化......吗？是的，不知为何我不相信。样本很大--低于160-200个市场退出，而2周并不是一个大变化的时间框架。能否根据这样的交易数量调整参数，市场能否变化得这么快？告诉我怎么做。如果某件事情成功了，就夸夸其谈，给我以信心。我已经失去了希望。 我的意思是，专家顾问在历史数据的同一位置打开交易吗？ [删除] 2007.03.26 13:21 #30 PSmith: solandr: 遗传算法 在我们谈论成千上万的运行时是合适的。 在你的案例中，231是一个非常小的遗传学数字。因此，在如此小的运行范围内使用遗传算法进行优化时，也许出了问题？只有开发者才能更准确地回答这个问题。 我明白了，谢谢你! 我以为是某种故障......不过很容易重现。 现在，至于优化经验。 我从来没有尝试过一次性优化所有的参数。我认为这是对计算机资源的过度浪费。 最好是花时间研究参数的关系，并通过小的相关组来优化它们。 我有两个：其中一个与进入交易和下单有关，另一个--退出交易。 我首先优化入口，然后是出口。最长的优化期是半年。 优化之后，我对整个阵列进行测试--如果没有问题，我就开始用参数工作。 如果在某个非常接近的片段出现了巨大的缩水，我就在这个非常时期（同样，不超过六个月）进行优化。 我再次在整个数据库中重复分析。我每2-3个月做一次，如果我不喜欢上一次交易的结果，则会更频繁。 我看不出优化的意义，因为19......年，当时的市场和现在--是，正如他们所说的，两个大的区别！。 所有说的只是IMHO。 你是在说EA的每小时时间框架吗？当你提到整个阵列时，我们谈论的是什么时间段？在不同的年份，如2004年、2005年、2006年，EA是如何表现的？我的专家顾问有交替的动态。它要么有利润0，要么有收入（我说的是历史测试）。预先感谢您的答复!:) 123456789 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
我给了Bakeev的建议一个链接，即比较马丁格尔上的优化结果，以了解你的算法如何对随机曲线进行锐化（算法的想法如何可行）。从那里你要决定你是否要做这件事。
你迷上了Bakeev:):):)
我认为在一个不可优化的历史 "片断 "上运行一个测试器已经很足够了。
你迷上了Bakeev:):):):):)。
我认为在一个不可优化的 "大块 "历史上运行一个测试器就足够了。
在一个不可优化的历史块上运行的结果（样本外）可能变成随机的。正因为如此，有两种可能的问题情况。
1.采用放水策略，如果它在历史的非优化部分显示出利润。
2.不使用有利可图的策略，如果它在历史的非优化部分显示出缩减。
一般来说，反配的问题可能是MTS建设中最复杂的。而只是说我们应该优化某某，而不是某某，就像是在天上指手画脚，因为可能没有准确的答案，IMHO。有必要考虑所有可能的选项，以便在投入真金白银之前测试该策略。我认为Bakeev上的指示是考虑在交易中使用策略的附加选项之一。我自己还没有达到它在实践中的应用，但计划在可预见的将来使用它。正如他们所说，我只是和一个人分享了我的想法，他陷入了一个僵局， 所有的 EA作者，无论训练水平和世界观如何，当他们把MT4测试器进行优化时，都会走到这个僵局。更为重要的是，随着测试器中遗传算法 的出现，拟合任何曲线的能力只增不减!
是否有可能为这么多的交易调整参数，市场是否能立即发生如此变化？该怎么做？
检查 "是否没有曲线拟合？"最简单的方法是将一个或两个参数改变5-10%，得到差的测试结果。你检查过吗？
没有，但我会的。谢谢你!
你为什么不吹牛？:)并公布专家顾问的代码？
或者至少是测试人员的报告。也许图片会变得更清晰:)
一切都很清楚。在时钟上进行测试和优化，在3天内进行2次真实交易，也就是说，测试的时间框架和真实的时间框架完全不匹配。你应该把测试移到日线图上，这更接近事实。或者，如果不方便在美国时间段结束时输出，那么就在某一小时内运行EA，但要在代码中添加。
...
//顾问开始的时间
外来的int hour = 12;
...
int start() {
if (hour != TimeHour(Time[0])) return(0)。
// EA代码
...
}
请注意，你在小时变量中设置的时间与你的经纪公司的时间相对应，而不是你电脑上的时间。因此，它可能会被转移。
谢谢你的提示。我一开始用的是日线蜡烛图，但后来改成了观察图，因为有更多的信息可以用来分析。总的来说...结果更加稳定。
样本很大--在160-200个市场条目下，2周不是大变化的时间范围。是否有可能将参数适合于这么多的交易，市场是否可以如此立即改变？该怎么做？
https://www.mql5.com/ru/forum/50458 solandr 18.03.06 20:11
这个童年我在一年前就参与了。该系统随后在现实世界中成功地进行了冲洗（我后来在同一主题中报告了此事，大约在2006年5月）。系统的想法有条件地取自天花板（捕捉噪声中的峰值）。因此，你不是第一个踩到装修耙子的人。
在我这个主题的第一篇帖子solandr 23.03.2007 15:43中，我 给了Bakeev的建议一个链接，即比较martingale上的优化结果，以了解你的算法如何与随机曲线相适应（你的算法想法的可行性如何）。然后由你来决定你是否要做。
谢谢，这正是我所担心的，但又想听到的!直觉上我明白，情况正是如此。但我既不能从物理上证明也不能反驳。但经验是最好的证明。 再次感谢!
，请解答遗传算法之 谜。
下面是两个优化器运行的例子：
在这两种情况下，同样的2（两个）参数被优化，范围完全相同
第一个参数有11步，第二个有21步 - 11x21 = 231。
第一次运行时禁用了遗传算法，第二次我决定启用遗传算法。
1280次跑步和53分钟的跑步时间的数字是怎么来的？
遗传算法 在我们谈论成千上万的运行时是合适的。 在你的案例中，231是一个非常小的遗传学数字。因此，在如此小的运行范围内使用遗传算法进行优化时，也许出了问题？只有开发者才能更准确地回答这个问题。
遗传算法 在我们谈论成千上万的运行时是合适的。 在你的案例中，231是一个非常小的遗传学数字。因此，在如此小的运行范围内使用遗传算法进行优化时，也许出了问题？只有开发者才能更准确地回答这个问题。
我明白了，谢谢你!
这就是我认为是某种故障的原因......不过很容易重现。
现在，至于优化经验。
我从来没有尝试过一次性优化所有的参数。我认为这是对计算机资源的过度浪费。
最好是花时间研究参数的关系，并通过小的相关组来优化它们。
我有两个：其中一个与进入交易和下单有关，另一个--退出交易。
我首先优化入口，然后是出口。最长的优化期是半年。
优化之后，我对整个阵列进行测试--如果没有问题，我就开始用参数工作。
如果在某个非常接近的片段出现了巨大的缩水，我就在这个非常时期（同样，不超过六个月）进行优化。
我再次在整个数据库中重复分析。我每2-3个月做一次，如果我不喜欢上一次交易的结果，则会更频繁。
我看不出优化的意义，因为19......年，当时的市场和现在--是，正如他们所说的，两个大的区别！。
所有说的只是IMHO。
先生们，我开始对EA或我自己失去信心了 :(.写了很多的变体。主要是在手表上的英镑。我使用muwings、随机指标和小时分析。我利用年度历史进行写作和优化。专家顾问在3天内平均进入市场2次。测试时一切都很好。但是！！！在现实生活中，在接下来的2个星期里，我们失去了金钱......而一切都不是这样的:（。谈到参数被调整了一年，而市场不断快速变化......吗？是的，不知为何我不相信。样本很大--低于160-200个市场退出，而2周并不是一个大变化的时间框架。能否根据这样的交易数量调整参数，市场能否变化得这么快？告诉我怎么做。如果某件事情成功了，就夸夸其谈，给我以信心。我已经失去了希望。
我的意思是，专家顾问在历史数据的同一位置打开交易吗？
遗传算法 在我们谈论成千上万的运行时是合适的。 在你的案例中，231是一个非常小的遗传学数字。因此，在如此小的运行范围内使用遗传算法进行优化时，也许出了问题？只有开发者才能更准确地回答这个问题。
我明白了，谢谢你!
我以为是某种故障......不过很容易重现。
现在，至于优化经验。
我从来没有尝试过一次性优化所有的参数。我认为这是对计算机资源的过度浪费。
最好是花时间研究参数的关系，并通过小的相关组来优化它们。
我有两个：其中一个与进入交易和下单有关，另一个--退出交易。
我首先优化入口，然后是出口。最长的优化期是半年。
优化之后，我对整个阵列进行测试--如果没有问题，我就开始用参数工作。
如果在某个非常接近的片段出现了巨大的缩水，我就在这个非常时期（同样，不超过六个月）进行优化。
我再次在整个数据库中重复分析。我每2-3个月做一次，如果我不喜欢上一次交易的结果，则会更频繁。
我看不出优化的意义，因为19......年，当时的市场和现在--是，正如他们所说的，两个大的区别！。
所有说的只是IMHO。