アドバイザーの正しい最適化方法 - ページ 7

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Loring писал (а)>>

なぜ、ポジションの開放を別機能にしたのか理解できない。1つのコマンドをローカルに実行することができる...それとも、もっと大きな何かのスクラップなのか......。ТРとSLはOrderSend...にある順序とは別に送信される。発信したまま受信されるのはありがたい。確かに大したことはないのですが、、、。

関数の方がチェックしやすいし、別のライブラリに入れやすい。そうすれば、同じコードを別のEAで使っても、特に困ることはないでしょう。Expert Advisorのコードがよりシンプルになります。あとは機能性だけです。

 
1つのスタート機能にすべてを詰め込んだEAを見てください。整理するのに時間がかかるんです。
 
そうですね、そうですね...。モジュール構造には柔軟性があり、特に標準的なトリックや関数のライブラリーが十分にあれば......。
 
Loring писал (а)>>
そうですね、そうですね...。モジュール構造は、特に標準的な技術や機能のライブラリーが十分に構築されていれば、柔軟性に富んでいる...。

100%.もうずっとそのやり方でやっています。とても便利です。

 
meta-trader2007 писал (а)>>

最適化の方法は、Expert Advisorの基盤となるTSに依存します。

インジケーターのシグナルでポジションをオープン、クローズするトレーディングシステムの場合、私は次のようにしています。

1.インジケーターのパラメーターを最適化する。TR、SL、トロールなどを使用せずに行います。同じ敷地面積を使用すること。このように、私は最適な指標パラメータを選択しています。



それでは、ポイントごとに分析してみましょう。

[1] - TP & SLなしでどうやるか......。

ごめんなさい、ごめんなさい、......それ以外はすべてクリアで、説明の必要はありません。

しかし、最初のポイントである「質問」についてはどうでしょうか。)

PS ヴァン・タープは、基本的にすでにすべてを発言し、証明している、彼を信じない理由はない、MMは一定のロットのシステムがいくらかの利益を上げるときに適用する価値がある...と。なぜこの質問が何度も出てくるのか理解できない。

私のExpert Advisorは、方向（買いか売りか）の総ポジションの状態によってロットを上げるものですが、オープンポジションの柔軟な管理やBreakevenに持っていく方法に過ぎないので、MMとは考えていません...ただし、テスト時には初期ロット0.1が原則です......。特に出版物などでは、厳密に守られるべきものです。

 
というのは、ちょっと論点がずれてしまいますが...。
遺伝的アルゴリズムでは、固体最適化で異なる結果を得ることができます。
そして、特に腹立たしいのは、人工知能 としての遺伝的アルゴリズムが、すでに私のTCをいくつも拒絶しており、本来ならすべて不利な状況であることだ。
しかし、インテリジェンスのない継続的な最適化では利益があった。
-マージン/ストックを再確認する必要がある。
 
Vinin писал (а)>>

関数の方がチェックしやすいし、別のライブラリに入れやすい。そうすれば、同じコードを別のEAで使っても、特に困ることはないでしょう。Expert Advisorのコードが簡単になります。あとは機能性だけです。

もしかしたら、その方がシンプルなのかもしれませんが、個人的には、ターミナル全体にたくさんのファイルが散乱しているのは好きではありません。もちろん、それは好みの問題です。:)

1つのモジュールに「void」関数を掛け合わせて（もちろん - しかしまさに私の基準で））、とにかく変数/値の正しい転送/受信について悩まない方が簡単です。しかし、毎回私は「愚かにも」（？）彼らのコードを少し変更しなければなりませんが、この場合私の開始関数コードは50-60行を超えることはほとんどなく、変数の転送について考える必要はありません。moduloで少しグローバルになりましたが、パフォーマンスには全く影響しません......。IMHO

 
Korey писал (а)>>
ちょっと話がそれたが...。
遺伝的アルゴリズムでは、連続的な最適化で異なる結果が得られます。
そして、特に腹立たしいのは、人工知能 としての遺伝的アルゴリズムが、すでに私のTCをいくつも拒絶しており、本来ならすべて不利な状況であることだ。
しかし、インテリジェンスのない継続的な最適化では利益があった。
-マージン/ストックを再確認する必要がある。

確認するのが億劫だったのですが、変種数による最適化を10496*5以下に抑えるようにしたせいか、そんなことに気づいたことはありません......。

>> "5 "は私のバグで、最適化されるパラメータが少ないほど良いということです ))......と、思われます。

PS.たまたま多くなっただけです :(

 
人工知能は、2つのパラメータが、固体 - 利益に何かを発見していない。
最適化可能な=パラメータの数は1～3個で、それ以上必要なら-TCのアイデアは無策、低品質というのは、私も同じ意見です。
 
Korey писал (а)>>

最適化可能なパラメーターの数については、私も1～3個と同じ意見で、それ以上必要であれば、TCのアイデアは発想が貧困で、質が悪いと思います。

私は知らない、私は知らない......あなたがEXITオプションを計算し始めるとき、あなたが十分に表示されないように多くのオプションがあります - 以前のパスの経験によってのみ制限、またはいくつかの専門家によって分割する......私は今最適化専門家があります - 26400195オプション、それらのエントリーのオプションの1/100......私は1-2パス後に私が100倍、しかしまだたくさんこの数を減らすだろう、知っています - だから "品質 "について大きな質問 - 考慮/同様のパラメータ、ない歪曲ロジックが場所を持つ......です。

矛盾したことを言ってるのはわかってるんだけど、でも事実なんだ。強力なリソースをもってしても、遺伝からは逃れられない、適応しなければならない ))

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