Sus símbolos y sus fuentes de datos en Metatrader 5 - página 13
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Es decir, no hay corroboración de sus palabras.
Eso por no hablar de la posibilidad de una crítica normal de sus afirmaciones a nivel teórico.
Renat no estoy criticando que el probador de MT funcione de alguna manera mal. Estaba describiendo lo que me encontré cuando tuve que reinventar la moto yo mismo. Y cuando vi la diferencia de este método de recocido con respecto a unas 5 variantes de GA, que probé antes, quedé encantado, ya que este método ganó claramente tanto en velocidad como en precisión. Pero lo hice todo hace como 1,5-2 años y se me olvidó mucho de lo que hice y cómo lo hice, lo tuve que hacer a pulso y no tenía ganas de memorizar las matemáticas y los algoritmos. Y ahora me resulta difícil recogerlo todo. Y todavía hay algunas diferencias fundamentales para hacer comparaciones. Una vez más, no escribí sobre ello por crítica, sino por algo que me hizo muy feliz en ese momento. Además por las señales de cómo funciona su algoritmo en el probador - me parece que no es GA, sino una especie de Monte Carlo o algún GA simplificado, que probablemente se justifica para el uso masivo, para la estimación aproximada de los resultados.
Renat no estoy criticando que el probador de MT funcione de alguna manera mal.
Claramente has lanzado afirmaciones sin fundamento y has tratado de dar la impresión de que el GA en Metatrader "no encuentra resultados a diferencia de otros métodos fabulosos".
Claramente has hecho afirmaciones sin fundamento y has tratado de dar la impresión de que el GA en Metatrader "no encuentra resultados a diferencia de otros métodos fabulosos".
No escribí inmediatamente que las declaraciones eran un disparate y pedí pruebas. Como era de esperar, no había ninguno.
Así que ahora tomé y corrí mi variante de 663.552 combinaciones - contó 27 segundos. Lo puse en el tester MT4, pasaron 2 minutos, el tester sigue considerando y cuenta 610 combinaciones, de 10496(663552) - escribe que puede calcular hasta 1:26:25. Así que sobre la precisión no es posible todavía, ya que el probador no sabe todavía cuánto va a contar. Pero sé que el resultado será mejor con éste con el método de recocido - lo he comprobado repetidamente antes. Al escribir el probador ha contado 1173 pases 0:10:15 - que ya cuenta 10 minutos.
P.S. Método de la sección de fuerza bruta para encontrar el máximo- fue 9304 - el mejor resultado después de optimizar el método de recocido - 9304. El probador ha abrochado hasta ahora 3327 combinaciones - cuenta 23 minutos. Hasta ahora el mejor resultado es 18559 - he dicho que por el momento me es difícil calcular correctamente, porque he considerado Asks, y la media de la propagación en el probador - por cierto mira la diferencia - ver cómo el probador está mintiendo debido a la falta de Asks. Considera que todos los picos nocturnos en las expansiones de los spreads son acuerdos exitosos, pero no están ahí.
Una vez más P.S. El probador ha terminado cuenta 0:29:25 mejor resultado 21460 (escribí por qué miente), para hacer conclusiones objetivas sobre la exactitud, tengo que desactivar pide en su "probador" y además todavía están de acuerdo en algunos valores. Cuando escribí el algoritmo, me aseguré de que los resultados del probador y de mi "probador" coincidieran plenamente. Y luego los comparé. La precisión del método de recocido es mucho mayor.
Bueno, ahora tomé y corrió mi variante 663.552 combinaciones - contó 27 segundos. Lo puse en el tester MT4, pasaron 2 minutos, el tester sigue contando y ha contado 610 combinaciones, de 10496(663552) - escribe que puede contar hasta 1:26:25. Así que sobre la precisión no es posible todavía, ya que el probador no sabe todavía cuánto va a contar. Pero sé que el resultado será mejor con éste con el método de recocido - lo he comprobado repetidamente antes. Al escribir el probador ha contado 1173 pases 0:10:15 - que ya cuenta 10 minutos.
La prueba es la provisión de una descripción de la prueba + su reproducibilidad pública.
Y todos estáis jugando a la descripción de "tengo algo, pero no voy a entrar en la zona de pruebas hasta el último momento".
La prueba es la provisión de una descripción de la prueba + su reproducibilidad pública.
Y todos jugáis a la descripción de "tengo algo, pero no entraré en la zona de pruebas hasta el último momento".
Aparte del factor humano, hay varias razones para esta circunstancia. En primer lugar, ni siquiera existe un criterio formal claro acordado por ambas partes para comparar dos heurísticas.
Sin embargo, la afirmación de que "el AG es el mejor" implica que se ha realizado algún trabajo de investigación serio en el que se ha elaborado este mismo criterio de comparación de heurísticas. Si es así, no serviría de nada que los autores del estudio lo aportaran aquí (el propio criterio).
Obviamente, la primera afirmación es problemática de probar. Dicho esto, refutarlo es una tarea más fácil: basta con encontrar una heurística mejor.
Formalicemos, pues, la tarea de refutación. Sea específico sobre los datos que se deben proporcionar para que la refutación se considere correcta sin un montón de advertencias y demás. La argumentación teórica no funciona, porque no todo el mundo es bueno en la teoría. Entonces, ¿qué hay que demostrar exactamente para convencer?
Bueno y los partidarios de "GA es lo mejor". ¿En qué se basa esta afirmación suya? ¿Dónde hay un solo estudio comparativo?
Sí, todavía hay una cuestión más teórica. ¿Existe una diferencia fundamental al comparar la heurística entre las funciones matriciales objetivo dadas analíticamente y las funciones TS objetivo dadas algorítmicamente?
Y los partidarios de "GA es lo mejor". ¿En qué se basa esta afirmación suya? ¿Dónde hay un solo estudio comparativo?
No es "el mejor". Es la que existe, y sin embargo da resultados bastante aceptables.
Nadie discute que probablemente haya algoritmos más finos y mejores para encontrar soluciones óptimas. ¿Pero dónde están? Si alguien propone algo más eficaz, entonces Renat tiene razón: necesitamos una descripción clara del algoritmo. Si el algoritmo vale la pena, creo que se tomará bastante en serio. (Si el autor quiere obtener un beneficio de ello - entonces debería contactar con MetaQuotes directamente, no a través del foro).
También, de nuevo, la pregunta: ¿cuántos usuarios necesitan estos algoritmos milagrosos? En muchos casos, ¿la ganancia de tiempo o la calidad de los resultados será mucho mejor que la misma AG?
Renat, me disculpo por entrometerme, ¿cómo es la depuración de los datos históricos? ¿Cuándo lo esperamos aproximadamente?
No es "el mejor". Es el que existe, y da resultados bastante aceptables.
Nadie discute que probablemente haya algoritmos más finos y mejores para encontrar soluciones óptimas. ¿Pero dónde están? Si alguien propone algo más eficaz, entonces Renat tiene razón: necesitamos una descripción clara del algoritmo. Si el algoritmo vale la pena, creo que se tomará bastante en serio. (Si el autor quiere obtener un beneficio de ello - entonces debería contactar con MetaQuotes directamente, no a través del foro).
También, de nuevo, la pregunta: ¿cuántos usuarios necesitan estos algoritmos milagrosos? En muchos casos, ¿la ganancia de tiempo o la calidad de los resultados será mucho mejor que la misma AG?
Creo que la mayoría de los usuarios ni siquiera han oído hablar de GA. Por lo tanto, los algoritmos milagrosos no se necesitan mucho más que nadie.
Hay una sensación de deja vu que nunca abandona el foro. Cuando piden pruebas de alguna afirmación. Pero al mismo tiempo no se acepta ninguna de ellas, porque no está nada claro lo que hay que aportar para convencer. Esto se aplica a muchas cosas. Por ejemplo, el dueño del foro mencionó por milésima vez que el probador no tiene ejes, por lo que miente terriblemente por la noche en las expansiones de propagación. Esto se sabe desde hace años. Puede que incluso haya habido pruebas de ello. Pero no se reconoce este hecho evidente.
¿Cómo es posible demostrar algo cuando se ignora incluso el caso más simple de acs? Qué decir de casos mucho más complejos de AGs. Además, todo el tiempo interviene el factor humano en forma de visión paranoica en los adversarios del enemigo por parte de Renat. Se están imaginando todo tipo de tonterías. Tal vez eso sería cierto si alguien realmente lo quisiera. Pero las personas que critican aquí no están comprometidas de ninguna manera y simplemente tienen su propio punto de vista independiente. Desean sinceramente que cualquier plataforma mejore. Puedes criticar las soluciones de otras plataformas, pero esto es un foro de MT.
Apoyaré azaskok.
Renat, no nos corresponde a nosotros demostrarlo, sino a ti. Usted sostiene que esta es la mejor solución, es su plataforma .... Pruébalo.
Intenta refutar a este científico.
Hay muchos escépticos en cuanto a la utilidad de los algoritmos genéticos. Por ejemplo, Stephen S. Schiena, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Stony Brook, un reconocido investigador de algoritmos, ganador del premio IEEE, escribe[16]:
Llevo muchos años estudiando y desarrollando algoritmos evolutivos para aplicaciones puramente prácticas. No se trata sólo de palabras: he excavado una cantidad desconocida de literatura (que he recopilado durante muchos años y que he puesto en el acceso libre), he escrito artículos y he publicado los códigos fuente de mis desarrollos. Desarrollé funciones de prueba especiales, inicié mis propios hilos y participé activamente en los hilos de otras personas en esta área. Publicar ejemplos de entrenamiento de redes neuronales, etc. Propuesto muchas veces - si alguien está interesado, estoy muy interesado en comparar mis algoritmos de búsqueda con otros, pero nadie ha aceptado mi reto. Mi algoritmo tiene innumerables modificaciones (la gente edita por sí misma) y miles de personas utilizan estos algoritmos.
A lo que voy con esto es que sé de lo que estoy hablando. Y digo lo siguiente:
1. El AG nativo es muy bueno y lo suficientemente preciso para una amplia gama de tareas tanto para los comerciantes como para cualquier otra área de conocimiento. Se ha diseñado para que sea lo más fácil posible de usar.
2. Mi GA es aún mejor. :)
Sí, mucha gente tiene preguntas como "¿qué tan buena es la GA regular?". Por lo tanto, sería muy instructivo y revelador organizar una prueba comparativa del algoritmo del personal y cualquier otro algoritmo cuyos autores quieran probar su mano con la idea de MQ.
Los criterios de comparación podrían ser:
1. Deberá realizar 100 ejecuciones de prueba de optimización. El mejor algoritmo será aquel cuyo valor medio de la función máxima sea mayor que el de los demás en el número determinado de ejecuciones de prueba.
2. un sistema de puntos en el que se otorgan puntos por: 1) Número de ejecuciones de la función (cuanto menos, mejor) 2) Precisión de la búsqueda (media de 100 ejecuciones de control). 3) Existencia de una función especial. 4) Otros.
Cabe destacar que una cosa es buscar el óptimo de una función de prueba suave (con la que las funciones evolutivas y basadas en el cálculo, como el descenso de gradiente y otras, se desenvuelven muy bien), y otra cosa es buscar el óptimo de una función que no es diferenciable en toda su área de definición, justo como la optimización de Asesores Expertos (funciones no suaves). Para tener en cuenta esta característica, podemos añadir ruido a una función de prueba (suave), ejecutar una búsqueda completa una vez con un paso especificado y guardar los resultados en un archivo que posteriormente utilizarán los algoritmos en estudio.
Así que, ¿alguien que quiera no sólo balbucear, sino aportar sus algoritmos para probarlos y hacer un análisis comparativo, para cerrar el tema de "qué algoritmo es mejor" de una vez por todas?
No es necesario abrir el código fuente del algoritmo, basta con proporcionar el núcleo compilado del algoritmo y los inludes (para eliminar posibles trampas), que mostrarán las llamadas del algoritmo y la propia función de fitness prescrita.
Una bienvenida especial a los que critican a MT, sean mis invitados.
En cuanto más de 3 personas, incluyéndome a mí, lo quieran, podemos abrir un hilo aparte para probarlo. Que en el futuro para picar a todos en esta rama, y que el profesor incluido, que "nunca vio resultados aceptables.
PS. Gracias a todos los que, directa o indirectamente, han contribuido al desarrollo del algoritmo.