; saved on 2018.04.2816:53:11
; this file contains input parameters for testing/optimizing Moving Average expert advisor
; to use it in the strategy tester, click Load in the context menu of the Inputs tab
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MaximumRisk=0.02||0.02||0.002000||0.200000||Y
DecreaseFactor=3||3||0.300000||30.000000||Y
MovingPeriod=12||12||1||120||Y
MovingShift=6||6||1||60||Y
你能重复这一点,并完整地描述条件和日志来重现吗?
这就是问题所在,我们已经从根本上重写了结果缓存和重新计算的机制。他们的工作非常好,也很正确。
我现在自己特别检查过了。
最有可能的是,专家顾问被重新编译或市场环境发生了一些其他变化,这不可避免地导致了缓存重置。
在表格旁边做一个 "刷新 "按钮不是更合理吗? 这样用户就可以自己控制表格的更新,所有的问题都会消失。
而你所删除的东西--嗯,这根本不是一个选项。 在优化过程中,总是需要监测结果。
最后,由用户决定是否查看该表。 如果带有该表的标签被最小化,就不应该有任何分类。
不,我们不会。
我在上面解释了为什么把500,000、1,000,000、10,000,000、50,000,000拉到一个对人眼无用 的中间行的表中是没有意义的。这在技术上非常昂贵,而且完全没有用处。
优化图形 窗口始终可用,它更节省资源(不需要使用),并允许你以人眼可接受的视角观察优化过程。
在所做的事情中,我忘记了另一个重要的点。
对了,你用的是什么排序算法? 为什么这么慢? 如果元素被添加到一个已经排序的数组中,应该是非常快的。 这并不太取决于数组的大小。
...
在所做的事情中忘记了另一个重要的点。
谢谢你,有意思。我们将进行测试。
请考虑本文对测试器进一步发展的任何想法:按选定标准优化结果的可视化
关于这个话题,还有一些想法。我以后也会找时间把它们贴出来。
简单的MA EA的优化。我中断了2次,它总是从头开始优化。
为什么你不从一开始就说你在经营遗传学?
遗传搜索的原理是基于随机性的,所以它没有 "继续你所开始的 "的意义。它的工作是随机运行。
而即使是这样,也会用到缓存。只是,你击中先前计算的结果的概率非常低(你的搜索区域有5000万个变体)。所以它看起来像是从头开始,因为起点是随机的。
从图上看,"遗传算法 "不起作用((((。
这使得一些线条变暗,另一些则变淡。
从图上看,"遗传算法 "不起作用((((。
你为什么不附上说明,以便复制?
难道你不明白,在完全没有描述的情况下,图片不是证据?你在一个技术论坛上讨论技术问题。
我试图按照你的条件来建造。
下面是结果:一切正常合理,测试器工作,遗传学找到正确的结果
你可以看到遗传学是如何进入最佳结果的绿色区域并在那里巩固的。
这使得一些线条变暗,另一些则变淡。
灰色的线条只是显示了对以前运行的缓存结果的使用。
这就是你的例子(评论#18)在第二次运行时已经显示的内容。
在第二次运行中,有11,008个变化,有4,515个通道在前一次运行的缓存中。41%的命中率
实际上,测试人员只需要在11,008次测试中做6,493次新的测试。
在第三次重复中,缓存点击率增加,已经有6,979个旧结果被使用:50%的缓存点击率
第四次:缓存点击率为54%。
因此,结果缓存正在正常工作,并按计划进行。
优化时间表不被更新。
2500张通行证。