ニューラルネットワーカーに嬉しい、MT4用のクイック＆フリーライブラリ - ページ 3

[Михаил]

プロフェッショナルの方々にちょっとした質問をさせてください。

1. AnnsNumber, AnnInpit, delta パラメータは、（一般的に）何に影響するのでしょうか。

2.変えることの限界は？

3.最適化することに意味があるのか。

また、原因不明ですが、NeuroMACD-fixed.mq4Expert Advisorでニューラルネットワークを 学習させた後、場合によっては、NeuroMACD-fixed.mq4Expert Advisorを 使用することができます。

学習セットに対して、得られたフィルタを用いて学習結果を確認しても、目に見える結果は得られない。

正確には、フィルターをかける前とかけた後の結果が全く同じなのです。

その理由は何でしょうか。

タファログですみません :)。

[Yury Reshetov]

EAを作り直し、バグを一掃した。codebaseに投稿しました。司会者による確認後、https://www.mql5.com/ru/code/9386。

[Rashid Umarov]

Reshetov >> :

EAを作り直し、バグを一掃した。codebaseに投稿しました。モデレーターによる審査後、https://www.mql5.com/ru/code/9386。

完了しました。

[Yury Reshetov]

Rosh >> :

完了しました。

迅速な対応ありがとうございました

[Yury Reshetov]

サーバー：Alpari-Demo

ログイン：2033582

投資用パスワード：hfti6op（閲覧のみ）

Expert Advisorhttps://www.mql5.com/ru/code/9386 をデモでテストしていますが、最初の結果は次のとおりです。

アルパリNZリミテッド

口座番号：2033582		名称：レシェトフ						通貨：USD		2009年12月11日 07:18
クローズド・トランザクション
チケット	オープンタイム	タイプ	サイズ	項目	価格	S / L	T / P	クローズタイム	価格	委員会	税金	スワップ	利益
61694758	2009.12.10 06:37	買う	0.10	ユーラスド	1.47065	1.46315	1.47815	2009.12.10 06:44	1.47133	0.00	0.00	0.00	6.80
61709320	2009.12.10 09:00	買う	0.10	ポンドポンド	1.62341	1.61441	1.63241	2009.12.10 12:25	1.63241	0.00	0.00	0.00	90.00
61742038	2009.12.10 13:00	買う	0.10	ポンドポンド	1.63130	1.62230	1.64030	2009.12.10 16:44	1.62230	0.00	0.00	0.00	-90.00
61732547	2009.12.10 12:00	買う	0.10	ゴールド	1125.82	1116.72	1134.92	2009.12.11 01:08	1134.92	0.00	0.00	-0.62	91.00
61749279	2009.12.10 14:00	買う	0.10	ユーエスジェーピー	88.293	87.693	88.893	2009.12.11 07:05	88.893	0.00	0.00	-0.10	67.50
										0.00	0.00	-0.72	165.30
クローズドP/L:												164.58
オープントレード
チケット	オープンタイム	タイプ	サイズ	項目	価格	S / L	T / P		価格	委員会	税金	スワップ	利益
61724198	2009.12.10 11:00	捌く	0.10	オーダスッド	0.91579	0.92239	0.90919		0.91688	0.00	0.00	-1.21	-10.90
61696886	2009.12.10 07:00	買う	0.10	ユーラスド	1.47031	1.46281	1.47781		1.47376	0.00	0.00	-0.05	34.50
61772039	2009.12.10 17:00	買う	0.10	ポンドポンド	1.62538	1.61638	1.63438		1.63272	0.00	0.00	-0.07	73.40
61718309	2009.12.10 10:00	買う	0.10	ナズダスド	0.72866	0.71946	0.73786		0.72767	0.00	0.00	0.28	-9.90
61742080	2009.12.10 13:00	捌く	0.10	ユーザーズカード	1.05038	1.06018	1.04058		1.05140	0.00	0.00	-0.07	-9.70
61749337	2009.12.10 14:00	買う	0.10	ユーエスディーシーエフ	1.02620	1.01740	1.03500		1.02564	0.00	0.00	-0.09	-5.46
61808066	2009.12.11 02:00	買う	0.10	ゴールド	1135.93	1126.83	1145.03		1137.87	0.00	0.00	0.00	19.40
										0.00	0.00	-1.21	91.34
										フローティングP/L。		90.13
ワーキングオーダー。
チケット	オープンタイム	タイプ	サイズ	項目	価格	S / L	T / P	市場価格
取引なし
概要
入金/出金		0.00		クレジット・ファシリティ				0.00
クローズド・トレード P/L:		164.58		フローティングP/L。				90.13	マージン。			248.40
バランスをとる。		5 264.49		エクイティ。				5 354.62	自由なマージン。			5 106.22

[Михаил]

ユーリさん、こんにちは。

EAを2つに分けて 最適化した理由を教えてください。

同じ期間、同じデータ、同じ最適化設定であれば

は、まったく異なる結果をもたらします。

すべてのネットワーク学習ファイルは削除され、新たな最適化の際に再作成された。

結果は同じか似たようなもので、一部の最適化条件を変えた場合（例えば、期間を1日長くする）だけ変化するはずだと思ったからです。

同じ条件、同じデータでも、毎回違うネットワークが学習されることが判明しているのでしょうか？正常なのでしょうか？

毎回結果が違うのですが、どう使えばいいのでしょうか？

それとも、私が指示通りにやっていないのか？

エキスパートアドバイザー：FANN-EA

最適化のための設定を行いました。

通貨：EURUSD

期間1M

期間：2009年10月1日～2009年12月9日

StopLoss：10〜100ステップ1

x：1～5000 ステップ1

最適化の 結果を簡単に説明します（利益の大きい順に並べています）。

第1最適化。

最適化レポート

FANN-EA

パス	利益	総取引高	収益性	期待されるペイオフ	ドローダウン	利益率
24	880.85	168	1.26	5.24	287.04	30.80
27	788.82	168	1.23	4.70	299.13	29.24
26	696.82	168	1.20	4.15	287.04	34.28
25	696.82	168	1.20	4.15	287.04	34.28
48	696.79	168	1.20	4.15	287.04	29.69
9	696.79	168	1.20	4.15	299.13	36.02
7	696.79	168	1.20	4.15	299.13	36.02
6	696.79	168	1.20	4.15	299.13	36.02
86	696.76	168	1.20	4.15	299.16	31.95
3	696.76	166	1.20	4.20	299.13	36.08
29	696.73	166	1.20	4.20	287.04	32.56

2回目の最適化（新規に実施）

最適化レポート

FANN-EA

パス	利益	総取引高	収益性	期待されるペイオフ	ドローダウン	利益率
54	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
53	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
50	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
48	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
42	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
38	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
36	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
32	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
29	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
28	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
25	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
23	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
17	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
10	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
4	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67

[削除済み]

mgribachev писал(а)>>

ユーリさん、こんにちは。

EAに2つの最適化が存在 する理由を教えてください。

このEAを同じ期間、同じデータ、同じ最適化設定で使いたい場合。

は、まったく異なる結果をもたらします。

ニューロネットを動かすたびに微調整をしているので、それが結果の違いになっている、というのが正しいのですが......。

[Stanislav Korotky]

誰かFANNの例で何か説明してくれないかな？特に、cascade_train.cファイルには、こんなことが書かれています。

    struct fann_train_data *train_data, *test_data;

    ...

    train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.train");
    test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.test");
    train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.train");
    test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.test");
    train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.train");
    test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.test");

おそらく何か理解していないのでしょうが、トレーニングファイルとテストファイルのアップロードのペアが続くたびに、前のものが上書きされるようです。なぜ、このようなことが起こるのでしょうか？さらに、ロードの間に fann_destroy_train(data) が呼ばれないため、メモリリークが発生します。

それから、もっとあります。

	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR_PIECE);
	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR_PIECE_SYMMETRIC);
	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR);

	fann_set_train_error_function(ann, FANN_ERRORFUNC_TANH);
	fann_set_train_error_function(ann, FANN_ERRORFUNC_LINEAR);

何が言いたいの？

[Михаил]

Figar0 писал(а)>>

ニューラルネットワークの各実行がそれを仕上げる、それが結果の違いだ、わかったか...。

2回目の最適化実行は、同じデータを同じパラメータで「0」から行った。

2回目の最適化を実行する前に、1回目の最適化で使用したANNディレクトリのファイルを削除しています。

新しいトレーニング なので、そこで「学ぶ」ことはないのですが、まったく違う結果が出ます。

[削除済み]

mgribachev писал(а)>>

2回目の最適化実行は、同じデータを同じパラメータで「0」から行った。

新しいトレーニング なので「学ぶ」ことはないのですが、まったく違う結果が得られます。

最初はランダムな重みが設定され、最適化、学習時に調整されるのですが、これも大丈夫です。最初の重みが違えば、最終的な結果も違う。

Z.I.は、私のEAではここまで極端に違う結果は出ませんでしたが、いろいろな条件によって変わってくるのでしょう。