文章 "神经网络变得轻松（第三十部分）：遗传算法"
令人好奇的是，为什么是趋势导向产生了结果。通常情况下，如果任务是寻找规律性，那么，鉴于几乎所有趋势都是之字形增长，神经网络应发现有利可图，并同时使用 反趋势策略，在预期极值处开盘，尤其是在长期增长的情况下。之前的经验（第 29 条）也有类似之处，平衡曲线在整个期间都在增长，而在这里则逐渐减弱。
Dmitriy Gizlyk
Проведите свои эксперименты и будет интересно понаблюдать за их результатами.
不幸的是，它没有经过测试。我试着进入编辑器，但在编译时崩溃了。在查看所有文章时，我似乎复制了所有文件。 ，请告诉我需要做什么。
我删除了其中一个包含文件中的命名空间 Math 和大括号、
然后，我删除了代码中问题函数前的 "Math:::"，我想它就不再骂人了。
现在它返回 Init 1。
我找出了问题所在，原来它是在对这个函数中的模型说脏话。我不知道该怎么办。
我想我应该在 transfer 的帮助下创建它，但我在文章中没有找到如何为 Geneticist 创建它。
请帮我启动这辆车。
Ivan Butko #:
我删除了其中一个包含文件中的命名空间 Math 和大括号 、
我删除了其中一个包含文件中的命名空间 Math 和大括号 、
然后，我删除了代码中问题函数前的 "Math:::"，我想它就不再骂人了。
现在它返回 Init 1 。
我找出了问题所在，原来它是在对这个函数中的模型说脏话。我不知道该怎么办。
我想我应该使用转移功能来创建模型，但我在文章中没有找到如何使用 Geneticist 创建模型。
请帮我启动这台机器
在文章的训练中，我使用了一个类似于文章 actor-critic 和 policy gradient 中训练的模型。你只需给专家顾问一个常规模型。然后，它会用结构类似的模型对其进行补充，直到填满整个模型群。
hi, appreciate pretty much on your great effort for these series of articles, but when i try to run evolution EA,or Genetic EA,
I got an error of 5109, which i turned to MQ5 guide book and found ,this error is caused by OPENCL...,can you tell me how to
fix this problem? anyway, thank you very much...
| ERR_OPENCL_EXECUTE | 5109 | OpenCL 程序 运行时间错误 |
迪米特里，学习一个模型需要多长时间？我已经学习了 300 个历元，但结果没有变化。这正常吗？有没有办法在不手动重新创建模型的情况下，通过 NetCreator 快速将权重重置为随机？
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今天我想给大家介绍一种略有不同的学习方法。 我们可以说它是从达尔文的进化论中借鉴而来的。 它可能比前面所讨论方法的可控性更低，但它允许训练不可微分的模型。
优化过程进行测试时，采用所有以前所用的参数。 训练样本是 EURUSD H1 历史数据。 对于优化过程，我取用了过去 2 年的历史记录。 EA 均采用默认参数。 作为测试模型，我采用了上一篇文章中的架构来搜索决策的最佳概率分布。 这种方式可将优化模型替换为前面用过的 “REINFORCE-test.mq5” 智能系统。 如您所见，这是训练相同体系结构的模型过程中的第三种方法。 之前，我们已用策略梯度和扮演者-评价者算法训练了类似的模型。 故此，观察优化结果更有趣。
当优化模型时，我们没有取用上个月的数据。 因此，我们留下了一些数据来测试优化的模型。 优化的模型在策略测试器中运行。 它生成了以下结果。
正如您从呈现的图表中所见，我们得到了一个余额不断增长的图形。 但它的盈利能力略低于采用扮演者-评价者方法训练类似模型时获得的盈利能力。 它执行的交易操作也较少。 实际上，交易次数减少了两倍。
作者：Dmitriy Gizlyk