优化一个EA，获得优化后的最佳效果。 - 页 3

新评论
 
Serqey Nikitin:

读到这样的语句，我总想问："你一定是上帝......"？

即使是最远离交易的人，通过简单的推理，也会告诉你，知道所有的事情原则上是不可能的，总会有培养人能够创造一个有利可图的策略！这就是复杂系统的发展规律......

你不必在汤里，就能大致了解鸡的感觉。把手指伸进沸水中就足够了。

当然，考虑到宇宙的无限性，人们可能会认为有一些TC是永远有利可图的。

但我没有见过他们。

而根据我的经验--有利可图和无利可图时间的平衡--很少取决于系统的复杂性。这就是为什么我得出结论，努力的方向不应该是创造一个复杂的超级系统，而是创造许多简单的系统。

这就是我正在做的事，也是我邀请那些希望参与的人的事。

 
Aleksey Panfilov:

这个建议似乎很低调，根据经验，用你的算法在 "云 "中进行优化需要多少钱。

或者说，如果你为它分配4个平均处理器，需要多长时间来优化？

Btw，第一个关于案情的问题。

对我来说，在四个i5核心上需要四个小时。我不认为搞云计算有什么意义，尽管如果有人想搞，没问题，它大大加快了测试速度。但是--这是 "靠自己"。 那些提供帮助的人--我让他们获得一般 "池子 "中最好的TC。

让我们这样做--我列出最 "资源密集型 "的TC，你来运行它，并评估是否值得去搞它。

半个小时后，我将到我的电脑前，我将发表专家的意见。
 
Roman Kutemov:
我没有私人信息。
关于这个话题https://www.mql5.com/ru/forum/231536/

请给我发Skype

(热闹的...Skype说我的Wi-Fi连接是错误的...对浏览器来说是正确的，对终端来说是正确的，但对Skype来说是错误的......。(搞笑...)

 
George Merts:

工作车辆不可缺少的特征之一是稳定性...

稳定是 "蓝色梦想"...

我在 "不断变化 "中发现了它...(这是我住的地方)


 
prikolnyjkent:

(汪汪汪...)Skype说我的Wi-Fi连接不对 ...它适合我的浏览器，适合我的终端，但不适合Skype...(Geez...)


有类似的东西，我不记得我是怎么解决的了。从电脑上试试。
 

我所有的EA都使用最简单的模式和规则。

主要的诀窍是尽可能地 "覆盖 "市场行为 的各种变体，并让那些目前显示出良好效果的专家加入。显示关键结果的专家被停止（自动），需要重新进行优化。

我附上其中一个最耗费资源的版本（适用于MT5，但工作版本 - 我也可以提供给MT4）。

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优化时间间隔--一年。13.03.17 - 13.03.18

时间框架 - 从M5到H4的任何时间框架，专家顾问选择最佳。我通常把它放在H1

前进--自定义，17年8月13日（后退五个月，前进七个月）。

模式：无滞后，M1的OHLC。

初始存款10000，杠杆率1：100

优化速度快，自定义最大值（健身函数显示 "重力百分比"--来自几个组成部分的综合得分）。

我附上集合文件，它包含所需的范围，变体总数 - 7993824300。

优化 - 快速。

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你可以估计优化的持续时间。最好是使用交叉对，例如NZDJPY（它比较慢）。

附加的文件：
EMATrendDTS.zip  762 kb
 
Petros Shatakhtsyan:

很明显，你没有实际经验。

首先，它提出了一个问题：你从哪里得到这么多 "TC"，从垃圾抽屉里？

你不知道你需要花多少时间和金钱来优化MQL5 clod，以开发一个盈利的专家顾问。

我有所有这些TC在运作。

我不需要云端的优化，我在家里的电脑上优化一切，我很满意。

没有实践经验？可能是这样。所以，我的建议是--你就是不感兴趣。 这是很清楚的。我展示了我的TC（我重复一遍，所有的TC都有非常简单的原则，任何人都可以不费吹灰之力写出来）。任何想花一年时间优化我的TC，并获得3个月的任何TC的 "最爱 "的人。


 
Maxim Romanov:

我花了七个月的时间来开发最后一个机器人，仅仅是开发算法，甚至还没有对它进行编程。因此，200是一个大数字，当然。

我的第一个机器人花了一年多时间。它使用了20种复杂的模式，趋势线，智能资金管理...而在工作了三个月后，它开始失败，我失去了我所赚的一切。同时，在我看来，有一些简单的TS可以得到完全相同的结果。

所以我不想再写一个复杂的交易机器人了。会有一大堆简单的。而我将参与从这些人中选择工作的人。

 
Mihail Marchukajtes:
所有这些都是用神经网络实现的，只是要容易得多。你总是有相同的TS和原则来对待市场。你反复训练，总是得到不同的模型，然后选择一个能发挥作用的模型。而不是一堆EA，每个都有自己的算法，200件。恐怖！！！。

所有的算法都是一样的，每个符号有16个算法。趋势检测的两个选项，两个进入方向，正向/反向追踪，反转，固定TP-SL。一切都非常简单。

神经网络是一个死胡同。一个神经元网可以区分模式，但它没有常识。结果是--它将发现 "统计假象 "更有可能成为障碍。

在我看来，我采取了16种TS的变体，涵盖了不同市场行为 的最大数量。他们中的一些人肯定会发挥作用。

 
Petros Shatakhtsyan:

不仅仅是时间。一个好的TC，一旦选择了最佳模式，应该不会经常需要重新优化。

我以一种更简单的方式来处理这个问题。有 "限制参数"，只要TS超过这些参数--就是这样，它自动停止，我引导它重新优化。

很明显，与市场不相符的TS（例如，平坦符号上的趋势跟踪）--往往会超过限制，而且经常需要重新优化。但有必要看到，市场并没有改变，趋势TS在这个符号上仍然不起作用。

我重申--如果有人不感兴趣，我不会强求什么。

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