MQL5クラウドネットワークのリソースコスト計算式に関する公開討論会 - ページ 18

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notused:

でも、テスターの数とレンタルしてくれる人の数は、少なくとも2桁は違うと思うんです。このような状況では、ネットワークのかなりの部分がアイドル状態になるか、数時間に1回の稼働になるため、利益は出ないし、おおよその投資回収さえも問題外だ。


1.考慮すべきは人数ではなく、コア数と単位時間あたり（例えば1時間あたり）のパス数である。

使いたい人よりコアの数が2桁多いと考えても、平均パス数は10000を大きく超える可能性があることを念頭においてください（場合によっては50000と言うこともあります）。

シンボルの数やブローカーの数にも言及しませんし、人々は1つや2つ以上の戦略をテストします。

これは周期的なプロセスであり、ある部分は毎週（例えば週末）、ある部分は毎日、あるいは週に1回以上EAを最適化することを念頭に置いています。

2.MT5証券口座をお持ちでない方にもストラテジーを試していただくことを考慮する必要があります。

 

あるエージェントに、ある数のタスクのバッチが送られます（間違っているかもしれませんが、私は21とログで見たことがあります）。遺伝子集団の「種付け」は1000パス以下（正確な数字は挙げない-それは開発者の問題だ）-Yとする。その結果、y/x個のエージェントが関与する可能性があります。つまり、私の例では、最大50人のエージェントです。また、残りのエージェントはそのエージェントが結果を返すのを待っているため、速度は最も遅いエージェントによって（おおよそ）決定されます。したがって、遺伝的最適化において、2桁も多くのエージェントを使うことは非現実的です。

ブルートフォースについては、ネットワーク全体を使うことも可能ですが、個人的な判断では、クラウドでは学習させるエージェントの数が制限されると思います。

また、ネットワークが有料になると、無料のネットワークに比べて、テストしてくれる人が少なくなることも考慮に入れてください。彼らは、どんなものでもテストをやめてしまうからです。

 
notused:

また、他のエージェントはそのエージェントが結果を返すのを待っているため、速度は最も遅いエージェントによって（おおよそ）決定されます。したがって、2桁多いエージェントを使用することは、遺伝的最適化では非現実的です。

遅いエージェントの待ち時間を避けるため、クラウドサーバは遅いエージェントを検出すると、保証された他の速いエージェントに同じ問題を送信します。

これにより、ボトルネックの問題を解決することができます。

 
Renat:

クラウドサーバは，遅いエージェントを検出すると，同じタスクを保証された他の速いエージェントに送り，遅いエージェントを待たせないようにする．

これにより、エージェントが遅いという問題を解決することができます。

また、エージェントが遅いというのは、どのように判断するのですか？

結局のところ、エージェントが遅い仕事を任されているだけということもあり得るのです。

 
Renat:

遅いエージェントの待ち時間をなくすため、クラウドサーバは遅いエージェントが検出されると、保証された他の速いエージェントに同じタスクを送ります。

これにより、遅さの問題が解決されます。

続いての質問ですが、リモートエージェントはどうなのでしょうか？(20個くらいあれば?)
 
Urain:

エージェントが知恵遅れかどうかは、どのように判断するのですか？

結局のところ、エージェントは単に遅れた課題を与えられただけなのかもしれない。

その課題は、彼だけに送られるものではない。おそらく、このExpert Advisorのエージェントのセットの平均時間を取得するいくつかのアルゴリズムによって。

 
今日、私のエージェントがある人に使われているのを見たんです。ホームページの統計はゼロ・・・。なぜ？
 
dimeon:
今日、私のエージェントがある人に使われているのを見たんです。ホームページの統計はゼロ・・・。なぜ？
ホームページの統計はあとからついてくる。
 
一般的なクラウドネットワークエージェントの使い方を教えてください。いくらやっても、エージェントは常にビジー状態です
 
Mal4iwka:

一般的なクラウドネットワークエージェントの使い方を教えてください。試してみたが、どのエージェントも常にビジー状態である

これらを有効にするには、コンテキストメニューでクラウドテストエージェントの 使用を有効にします。

そして、取引戦略を最適化するプロセスを開始します。

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