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 4

 
Figar0 писал(а)>>

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

お使いのEAでは、入力に別のインジケータを使用していますか?

初期の重みは違っても、同じ入力データでの最終結果はほぼ同じ学習結果になるはずです。

そうでなければ、トレーニングではなく、ハードのランダムです。

 
mgribachev >> :

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。

新しいグリッド学習では、初期重みは乱数で初期化される。初期の重みが異なるため、メッシュの学習も異なり、最終的な結果も異なる。


学習済みのグリッドを削除して、再度学習させることにどんな意味があるのでしょうか?


負けたトレードの後だけ、トレーニングを最適化するようにしています。ほとんどの場合、StopLoss は変わらず、Expert Advisor は新しいグリッドをロードするためにターミナルを再ロードする必要があるだけで、ファイルからのロードは init() に配置されているからです。StopLossを変更する場合は、取引Expert Advisorの設定にて変更する必要があります。


再最適化はオンザフライで行うことができます。つまり、その時にEAが取引していれば、オプティマイザーはそれを邪魔することはないのです。

 
mgribachev писал(а)>>

お使いのEAでは、エントリーに別のインジケータを使用していますか?

インプットの違いもありますが、それ以上に学習期間が長いということが重要でしょう...。

 
mgribachev >> :

ユーリさん、こんにちは。

もしよろしければ、EAに2つの別々の最適化がある理由を説明していただけませんか?

...

x:1~5000 ステップ1

...

初期の重みは違っても、同じ入力データでの最終結果はほぼ同じ学習結果になるはずです。

そうでなければ、トレーニングではなく、ハードのランダムです。


最適化の際にxの値をどうするか、EAの説明をよく読んで、難しいことは考えず、これ以上くだらない質問をしないでください。


自分のことをやっているのであれば


間違っても鏡のせいにしない(Kozma Prutkovより)

 
Reshetov писал(а)>>

新しいグリッドを学習する際,初期重みは乱数で初期化される.

学習済みのグリッドを削除して、再度学習させる意味はあるのでしょうか?

私は、最適化、つまりグリッドトレーニングを行うのは、負けトレードの後だけです。多くの場合、StopLossはそのままで、EAが新しいグリッドをロードするためには、ターミナルを再ロードするだけでよいのです。StopLossを変更した場合、取引EAの設定でも変更する必要があります。

再最適化はオンザフライで行うことができます。つまり、Expert Advisorがその時点で取引中であれば、オプティマイザはそれを妨げません。

この例では、同じエキスパートアドバイザーで、同じデータ、同じ期間、同じトレーニングパラメータでトレーニングした2つの異なる戦略の初期パラメータを表示しています。

パサージュ 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
パサージュ 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

この例から、同じように学習した2つのネットワークの初期パラメータが異なれば、その後の学習(改善)も異なるということになる。

もし私の理解が正しければ、次のトレーニング(最適化)はすべてANNディレクトリからデータを削除することなく、新しい期間(1日または1週間)を追加して最適化間隔を延長するだけでよく、つまり新しい最適化の間に間隔の開始日を変更してはならないのでしょうか?

 
Reshetov писал(а)>>

最適化の際にxの値をどうするかはEAの説明書をよく読んで、これ以上バカな質問をしないようにしてください。

自分のためにやっているのなら

間違っても鏡のせいにしない(Kozma Prutkovより)

すみません、0から1000000までのxが厳しい条件というのはよく分かりませんでした。

 
mgribachev >> :

すいません、0から1000000までのxがハード条件とは知りませんでした。

何も聞いたりする必要はないのです。


普通の人は、まず説明書通りにやって、それから実力があれば自己責任で実験する。

異常なものは、それを通して一気に...そして、文句を言い出すのです。

 

mgribachev писал(а) >>


もし私の理解が正しければ、その後のトレーニング(最適化)は、ANNカタログからデータを削除することなく、新しい期間(1日または1週間)を追加して最適化間隔を延長するだけでよく、つまり新しい最適化の間も間隔の開始日は変更されないはずですよね。

どう答えたらいいのかわからないんだけど?まずは質問に答えてみてください。


テレビで別の番組を見たい場合、どのような行動をとればいいのでしょうか。


1.前のテレビで見る?

2.古いテレビを撤去して、新しいテレビを買って、そのテレビで見る?


EAのマニュアルをもう一度よく読んで、グリッドの取り外しについて書いてあるかどうか確認してください。

 
marketeer >> :

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

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。

何が言いたいの?

誰かがすべてのオプションのコメントを解除しました。CVSからのコードには、そのようなエラーはありません。

 
EAとFANNを試してみようと思ったのですが、最適化の途中で端末がエラーで落ちてしまうのですが、どうしたんでしょう?