MT5ストラテジーテスターに関する雑談 - ページ 22 1...1516171819202122 新しいコメント Forester 2019.04.28 08:42 #211 確かに!?終了後に最適化モードをオフにできるのは良いですね。 もう一度、個々のパスのチェックを始めると、同じ問題にぶつかる。 最適化 結果をクリックすると、すべてOKで、シングルパスが起動されます。 そして、何度かクリックすると、すでにシングルテストモードであることを記憶しているのです。 そして、その後、パラメータを手動で変更してスタートを押すと、最適化が開始されます。(( Forester 2019.05.04 07:24 #212 パラメータが完全に列挙された段階で、ローカルエージェントにタスクを小分けして配布するのも良いアイデアでしょう。例えば全タスクの1~2%など。どちらかが無料になったら、同じだけ多くあげる。 今はこのような状況です。全エージェントに704のタスクが与えられ、最適化すべきパラメータによってそれぞれ持続時間が異なるため、2エージェントが仕事を終え、2エージェントが最も長いタスクを獲得しました。10時間で41%を解いた。こんなペースで最適化しても、あと15時間もすれば終わってしまいそうで怖いです。すべてのエージェントをロードする方が良いでしょう。 関連する処理の時間を短縮するために、タスクを一括して発行するのが良いというのは理解できます。見積書の転送などですが、ローカルエージェントの場合はすぐに終わってしまいますし、ローカルネットワークでも、タスクを渡すときに小分けにするのがいいと思うんです。 Georgiy Merts 2019.05.04 08:52 #213 elibrarius:パラメータが完全に列挙された段階で、ローカルエージェントにタスクを小分けして配布するのも良いアイデアでしょう。例えば全タスクの1~2%など。どちらかが無料になったら、同じだけ多くあげる。 さらに、リリースされたエージェントがアクセスする共通のジョブキューを用意するのがよいでしょう。 しかし、これはクラウドのアーキテクチャ上、許されないことだと思います。 Forester 2019.05.04 10:18 #214 Georgiy Merts:一番良いのは、解放されているエージェントがアクセスする共通のジョブキューを持つことです。 しかし、これはクラウドのアーキテクチャ上、許されないことだと思います。 そこで、クラウドには最適なアルゴリズムを残し、ローカルエージェントやローカルネットワークには、ご指摘のように小ロットや1個でタスクを分散させることを提案します(スピードの面ではそれがベストでしょう)。 Aleksei Skrypnev 2019.05.05 22:16 #215 足りないのは、損益トレードの平均的な大きさをpipsで表示することです。 1...1516171819202122 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
確かに!?終了後に最適化モードをオフにできるのは良いですね。
もう一度、個々のパスのチェックを始めると、同じ問題にぶつかる。
最適化 結果をクリックすると、すべてOKで、シングルパスが起動されます。 そして、何度かクリックすると、すでにシングルテストモードであることを記憶しているのです。
そして、その後、パラメータを手動で変更してスタートを押すと、最適化が開始されます。((
パラメータが完全に列挙された段階で、ローカルエージェントにタスクを小分けして配布するのも良いアイデアでしょう。例えば全タスクの1~2%など。どちらかが無料になったら、同じだけ多くあげる。
今はこのような状況です。全エージェントに704のタスクが与えられ、最適化すべきパラメータによってそれぞれ持続時間が異なるため、2エージェントが仕事を終え、2エージェントが最も長いタスクを獲得しました。10時間で41%を解いた。こんなペースで最適化しても、あと15時間もすれば終わってしまいそうで怖いです。すべてのエージェントをロードする方が良いでしょう。
関連する処理の時間を短縮するために、タスクを一括して発行するのが良いというのは理解できます。見積書の転送などですが、ローカルエージェントの場合はすぐに終わってしまいますし、ローカルネットワークでも、タスクを渡すときに小分けにするのがいいと思うんです。
パラメータが完全に列挙された段階で、ローカルエージェントにタスクを小分けして配布するのも良いアイデアでしょう。例えば全タスクの1~2%など。どちらかが無料になったら、同じだけ多くあげる。
さらに、リリースされたエージェントがアクセスする共通のジョブキューを用意するのがよいでしょう。
しかし、これはクラウドのアーキテクチャ上、許されないことだと思います。
一番良いのは、解放されているエージェントがアクセスする共通のジョブキューを持つことです。
しかし、これはクラウドのアーキテクチャ上、許されないことだと思います。
そこで、クラウドには最適なアルゴリズムを残し、ローカルエージェントやローカルネットワークには、ご指摘のように小ロットや1個でタスクを分散させることを提案します(スピードの面ではそれがベストでしょう)。