Eine schnelle und kostenlose Bibliothek für MT4, sehr zur Freude der Neuralnetworker - Seite 20

 

Demon_eJ, ich glaube, ich beginne, den Grund für Ihren "Erfolg" zu verstehen. (Lassen Sie uns beim Vornamen bleiben, okay?)
Sehen Sie, die Optimierung über einen Zeitraum von zwei Jahren (2007-2008) wurde mit der ersten Variante des Expert Advisors abgeschlossen. Sie haben die Optimierung nach Gewinn sortiert und den Durchgang mit dem höchsten Gewinnwert ausgewählt. Sie haben es zweimal angeklickt und neue Werte für externe Variablen festgelegt. SL ist zum Beispiel auf 164 eingestellt.
Dann ändern Sie den Testzeitraum auf 2009.01.01 - 2009.01.31 und führen einen einzelnen Test durch.
Habe ich alles richtig beschrieben?
Was haben Sie als Ergebnis dieses OOS-Tests erhalten? Haben Sie gute Ergebnisse erzielt? Danach führen Sie weiterhin Einzeltests mit diesem SL=164 in diesem Testzeitraum durch? (Stetige Verbesserung der Ergebnisse)
Wenn die Antwort auf die letzte Frage JA lautet, dann nehmen Sie bereits mit den Daten vom Januar 2009 eine Feinabstimmung des Netzes vor, was im wirklichen Leben nicht möglich ist.

 
YES. Fast so. Aber ich habe zunächst alle SL-Parameter für das gesamte Jahr 2009 gefunden, ohne irgendwelche Tests durchzuführen, sondern einfach nur zu optimieren. Als die Optimierung abgeschlossen war, habe ich mit den Tests begonnen. Im Januar habe ich 10 Mal getestet und alle Gewinne aufgezeichnet und dann jeden Monat auf die gleiche Weise mit einem neuen SL. Das Netzwerk wurde also während des Tests trainiert und das war der Grund für die guten Ergebnisse?
Bei der neuen Variante gibt es keinen Raum für Verbesserungen. Man kann eine perfekte gerade Linie optimieren, und in der "Zukunft" ist der gleiche Wert entweder ein Verlust oder etwa 0.
 
Demon_eJ писал(а) >>
Bei der neuen Variante gibt es keinen Raum für Verbesserungen. Man kann eine perfekte gerade Linie optimieren, aber in der "Zukunft" ist der gleiche Wert entweder Pflaume oder ungefähr 0

Das war's. Und du hattest es eilig mit der Realität. Es gibt keinen Grund zur Eile.
Man muss auch verstehen, dass, wenn wir, nehmen wir an, 1000 Durchgänge während der Optimierung gemacht haben, und dann den unserer Meinung nach besten Durchgang № 857 mit SL=90 für den Test gewählt haben, wird das Netz nicht mit den Gewichten initialisiert, die am Anfang des Durchgangs 857 waren (deshalb kann das Ergebnis dieses Durchgangs nicht wiederholt werden), sondern mit den Gewichten, die im Moment des letzten Durchgangs mit SL=90 von 1000 Durchgängen dieser Optimierung erschienen sind.
Ich habe irgendwo eine Variante dieses Expert Advisors, bei der alle Netze (der gesamte Ausschuss) für jeden Optimierungsdurchgang in Dateien geschrieben werden. Dann kann jeder Durchgang "repariert", wiederholt und analysiert werden.

 
Lieber Lasso, oder vielleicht antwortet jemand anders...
Könnten Sie bitte den Code so ändern, dass dieser EA mehrere Kopien eines Instruments handeln kann. Wenn derzeit eine Position für eine Währung geöffnet ist, wartet der EA, bis sie geschlossen wird, und erst danach wird sie mit dem nächsten Balken geöffnet. Vielleicht sollte zu diesem Zweck ein magischer Code hinzugefügt werden. Der Zweck der Aufgabe - drei EAs an ein und dasselbe Instrument zu hängen, zum Beispiel, mit unterschiedlichen Werten nach der Optimierung.

Vielen Dank im Voraus!

Ich füge die Quelle FANN-EA bei
Dateien:
fann-ea.mq4  9 kb
 
Ich weiß nicht, was das Problem ist und wo ich Hilfe finden kann, deshalb schreibe ich hier. Nach der Optimierung des Expert Advisors führe ich einen Test mit der profitabelsten Variante durch (Profitabilität von ca. 2) und das Ergebnis ist nicht nur keine Profitabilität von ca. 2, sondern er verliert die Hälfte davon, als ob es überhaupt keine Optimierung gegeben hätte. Bitte sagen Sie mir, was das Problem sein könnte. Vielen Dank im Voraus für die Antwort.
 
fru1t >>:
Не знаю в чем дело и куда обратиться за помощью, поэтому пишу сюда. После оптимизации советника прогоняю его тестом по самому прибыльному варианту (прибыльность порядка 2), в результате не то что нет прибыльности порядка 2, а он сливает половину, как будто оптимизации и не было вовсе. Подскажите в чем может быть проблема. Заранее спасибо за ответ.

Für dieses Phänomen kann es viele Gründe geben:

1. das so genannte "Übertraining".

2. Ein "unzulänglicher" Lehrer.

3. Feste Füße.

4. Unzureichende Anzahl von Neuronen.

5. Überschuss an Neuronen.

6....

7...

Sie können lange Zeit weitermachen.

Experiment. Bemerken Sie Fehler (Ihre eigenen).

 
fru1t писал(а) >>
Ich weiß nicht, was los ist und wo ich Hilfe finden kann, deshalb schreibe ich hier. Nach der Optimierung der Expert Advisor Ich führe einen Test mit der profitabelsten Option (etwa 2 Rentabilität) und als Ergebnis ist es nicht nur keine Rentabilität von etwa 2, aber ich sehe, dass es die Hälfte davon zu verlieren, als ob es keine Optimierung überhaupt war. Bitte sagen Sie mir, was das Problem sein könnte. Vielen Dank im Voraus für die Antwort.


Wenn Sie sich auf FANN-EA beziehen, so ist der Hauptgrund für dieses "unangemessene" Verhalten in den drei obigen Beiträgen erläutert.

 
Können Sie mir bitte sagen, wie viele Eingaben und Optimierungszeiträume (für FANN-EA 30 Eingaben und ein Jahr Optimierung für eine Stunde) manuell experimentell ausgewählt werden oder können sie in Abhängigkeit von den Eingaben und Ausgaben irgendwie geschätzt werden? Ich kann nicht feststellen, dass diese Parameter die richtigen Signale für die neuen Daten (die nicht in die Optimierung einbezogen wurden) zumindest für einen gewissen Zeitraum liefern. Ich danke Ihnen.

Und ich interessiere mich auch für die Zeile
f2M_set_act_function_output (ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE);
in der Funktion ann_load des FANN-EA-Beraters. Wenn dies eine Normalisierung des Outputs ist, warum können dann die Inputs nicht auf dieselbe Weise normalisiert werden?
 
Sind alle hier tot? Oder weiß niemand, was er antworten soll...?
 

Es ist alles tot hier, weil (wie bereits gesagt wurde viele Male) die besondere EA ist von keinem Wert in sich selbst, außer als ein Beispiel dafür, wie die Bibliothek zu verwenden.

Die Aktivierungsfunktion ist die Kurve der Ausgabe einer bestimmten Funktion in Abhängigkeit von ihrer Eingabe. Er sollte danach gewählt werden, welche Teile des Eingangsbereichs für die Analyse gewichtet werden.

Unter Normalisierung versteht man die Reduktion der Eingabewerte auf einen Bereich von -1...1 oder 0...1. Dies ist eine Voraussetzung für das normale Funktionieren des neuronalen Netzes.