文章 "神经网络在交易中的应用：用于多元时间序列预测的 LSTM 优化（终篇）" - 页 2

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Vladimir Sanin #:

所以说，还是得把它挂到图表上，并运行带优化的测试吗？毕竟现在讨论的不是在线版本，对吧？ 不清楚Study应该选择哪个日期区间，随便哪个都可以吗？我运行了带可视化的测试，看到左上角的数据在变化，但图表却纹丝不动。数据中的百分比同时以相同的速度缓慢增加，而图表本身却纹丝不动。


一切正常。本该如此。

 

我想问一下作者，Research 本来就是这样工作的吗？



 
Andrey Yankin #:

我想问一下作者，Research 本来就应该是这样运行的吗？



我不是作者，但我来回答。确实应该这样。但把它加入时间线是没有意义的。需要在测试器中通过（完全）优化agent参数来运行它。这样就会生成一个轨迹文件，随后将用于训练。

 
Andrey Yankin #:

没错。本该如此。

具体该怎么做？只在图表上进行Study吗？还是要在图表上和测试器中同时运行？在测试器中是进行优化还是单次测试？如果是优化，那么应该优化哪个参数？

 
Andrey Yankin #:

只需将Study放置在图表上即可。安装完成后，它会读取数据文件，然后开始优化。图表左上角会显示进度和结果。

在15分钟K线图上，半年内完成了3000笔交易…… 这意味着几乎每两根K线中就有一根会开仓，且全部为做空。您可以通过运行带可视化的单次回测，或在模拟账户上安装该策略来验证这一点。交易在开仓后于下一根K线时平仓。

难道不应该是这样吗？交易应该如何开仓？只做空，还是也应该做多？指标参数会对此产生影响吗？

 
关于Research中的输入参数MinProfit（默认值为10）。它会过滤掉亏损的交易时段吗？我的理解是否正确：可以将其设为负值，这样也不会造成更差的结果？
 

我遇到这样一个问题：在并行优化（多个本地代理）时，DACGLSTM.bd 文件的大小会波动：一次迭代写入约 250 MB，下一次迭代写入约 200 MB，然后又回到 250MB。 经查，在 SaveTotalBase() 函数中，文件是这样打开的：

int handle = FileOpen(FileName + ".bd",
FILE_WRITE | FILE_BIN | FILE_COMMON); // 会覆盖原有内容！

最后一个结束的代理会清除之前所有保存的内容。
为了让轨迹能够累积，建议将其替换为：

int handle = FileOpen(FileName + ".bd", FILE_READ | FILE_WRITE | FILE_BIN | FILE_COMMON);
 FileSeek(handle, 0, SEEK_END); // 写入文件末尾

限制仍通过 MaxReplayBuffer 实现，因此保存时多余的部分仍会被截断。

问题：

  1. MT5中的这种“追加模式”是否存在潜在问题？

  2. 或许最好为每个代理单独维护一个.bd 文件，然后进行合并？

 
Vladimir Sanin #:

问题：

  1. MT5中的这种“append模式”是否存在潜在风险？

  2. 或许最好为每个代理分别保留一个独立的.bd 文件，然后再进行合并？

第2点也是可行的，但标准做法是将代理的数据以帧为单位发送至交易终端，并由终端将其保存到一个统一的文件中。

方案1在多个代理尝试同时写入时，随时可能“出问题”——一个代理写入成功，其余代理则会因错误而失败。

 

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在Research中运行了1个月，每次5分钟，生成了300MB的DACGLSTM.bd文件。随后运行了Study。错误率高得吓人。还是说对于第一次运行来说这很正常？
 
还有谁懂这个神经网络？Telegram：@vigit
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