Charla sobre el probador de estrategias de MT5 - página 22
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¡En efecto! Estaría bien desactivar el modo de optimización una vez terminado.
Una vez más, empiezas a comprobar los pases individuales y te encuentras con el mismo problema.
Al hacer clic en los resultados de la optimización todo está bien, se lanza una sola pasada. Y después de haber hecho clic en ellos unas cuantas veces, ya recuerda que estás en modo de prueba única.
Y después de eso, si cambias algo manualmente en los parámetros, y presionas start, comienza la optimización. ((
Sería una buena idea distribuir las tareas a los agentes locales en porciones más pequeñas cuando los parámetros estén completamente enumerados. Por ejemplo, el 1-2% de todas las tareas. Cuando uno de ellos esté libre, dale la misma cantidad más.
Ahora la situación es así. A todos los agentes se les asignaron 704 tareas, y como todas ellas tienen duraciones diferentes en función de los parámetros a optimizar, 2 agentes terminaron el trabajo, y 2 agentes obtuvieron las tareas más largas. En 10 horas resolvieron el 41%. Me temo que la optimización a ese ritmo se acabará en otras 15 horas. Sería mejor cargar todos los agentes.
Entiendo que la emisión de tareas en lotes es mejor para reducir el tiempo de los procesos relacionados. Transferencia de cotizaciones, etc., pero en los agentes locales todo sucede rápidamente, y en la red local también, para ellos sería bueno hacer porciones más pequeñas al repartir las tareas.
Sería una buena idea distribuir las tareas a los agentes locales en porciones más pequeñas cuando los parámetros estén completamente enumerados. Por ejemplo, el 1-2% de todas las tareas. Cuando uno de ellos esté libre, dale la misma cantidad más.
Mejor aún, tener una cola de trabajo común a la que accedan los agentes liberados.
Pero me temo que esto no lo permite la arquitectura de la nube.
Lo mejor es tener una cola de trabajo común a la que accedan los agentes liberados.
Pero me temo que esto no lo permite la arquitectura de la nube.
Así que propongo mantener el algoritmo óptimo para la nube, y para los agentes locales y la red local distribuir las tareas en pequeños lotes o 1 como sugieres (en términos de velocidad es probablemente lo mejor).