В данном режиме происходит полный перебор всех возможных комбинаций значений входных переменных, выбранных для оптимизации на соответствующей вкладке. Быстрая (генетический алгоритм) В основу данного типа оптимизации заложен генетический алгоритм подбора наилучших значений входных параметров. Данный тип оптимизации значительно быстрее полного...
Тестер стратегий позволяет тестировать и оптимизировать торговые стратегии (советники) перед началом использования их в реальной торговле. При тестировании советника происходит его однократная прогонка с начальными параметрами на исторических данных. При оптимизации торговая стратегия прогоняется несколько раз с различным набором параметров...
なぜ、最初から「遺伝子操作をしている」と言わなかったのですか？
遺伝子探索の原理そのものがランダム 性に基づいて いるので、「始めたことを続ける」 ことに意味がないのです。その仕事は、ランダムに走ることです。
そして、その際にもキャッシュが使われる。ただ、以前に計算した結果にヒットする確率が非常に低い（検索範囲が5,000万バリアントもあるのですね）のです。つまり、スタート地点がランダムなので、最初から始めるように見えるのです。
ヘルプを読むと、まったく逆のことが書いてある。もしかして、書き方が間違っているのでは？理解したいと思います。
https://www.metatrader5.com/ru/terminal/help/algotrading/optimization_types
キャッシュの仕組みを完全に変更したことは上に書いたとおりです。そのうちドキュメントを変更する予定です。
お疲れ様でした。
多通貨テストでは、最低限、各シンボルの正規の統計値を表示してほしいです。
再現のための説明文を添付してはいかがでしょうか。
説明文が全くない状態では、写真は証拠にならないということがわからないのでしょうか？あなたは、技術的な問題を議論する技術フォーラムにいます。
あなたの条件に合わせて作ってみました。
結果は以下の通りです。すべてが正常で合理的、テスターは機能し、遺伝学は正しい結果を見つけます。
遺伝子が緑のベストリザルトゾーンにたどり着き、そこに集約されているのがわかると思います。
Expert Advisorは標準的なMoving Average です。
4つの最適化を実施しました。ログファイルは付録のとおりです。これは、すべて遺伝子が関係しています。
新造で2個作りました。旧ビルドで2。
1本目・・・最初から最後まで止まらずに新品で3.56分かかった。
3本目：旧型でスタートからゴールまで止まらず2.15分かかった。
2本目-最初から最後まで1回停止の新型で2.25+7.57=9.82分でした。
4本目は、スタートからゴールまで1回のストップで、1.55+1.17=2.72分かかりました。
なぜ新造がこんなにひどい出来なのか教えてくれ。
したがって、キャッシュの仕組みを完全に変えたと上に書いてある。順次、ドキュメントを修正していく予定です。
何度も実行する必要があるのなら、アルゴリズムにすべてを実装すればよいではないか。 また、対象についての十分な情報があれば、プロセスの仕組みを理解することができる。 しかし、ここでは、ユーザーは、詳細（母集団のサイズ、停止基準など）を知らずに、一般的なアイデアしかないブラックボックスを与えられており、したがって、これらのパラメータを制御できない。 したがって、最適化が局所極値へと固執するなら、アルゴリズムのパラメータが全く正しく設定されていないのだろう。
Advisorは標準的なMoving Averageです。 Set Attached
なぜ新造がこんなにひどい出来なのか教えてくれ。
質問を正確に述べてください。
何度も実行する必要があるのなら、アルゴリズムにすべて実装すればよいではないか。 また、そのプロセスの仕組みは、対象についての十分な情報があれば理解できる。 ここでは、ユーザーは、詳細（母集団のサイズ、停止基準など）を知らない、一般的なアイデアしかないブラックボックスを与えられている。 したがって、これらのパラメータを制御できない。 したがって、最適化プログラムが局所極値へと固執するなら、アルゴリズムのパラメータが全く正しく設定されていない可能性がある。
なぜなら、これが遺伝的手法の本質だからだ。無限の探索空間において、目的関数の増分があるレベル以下になると、N世代で高速な解が得られるのである。
キーワードは「速い」。
遺伝的アルゴリズムでは、絶対的に正確な結果を保証するものではありません。最初のアナリティクスを得るための手っ取り早い見積もり用です。
遺伝子をどう使うか。
何兆ものバリエーションを持つ探索空間で1万回の実行を目の当たりにしても、首をかしげることはない。奇跡は起きない。
遺伝子は熟慮の上、手動で使用する必要があります。
一般的には、理論を深く掘り下げることをお勧めします。それがないと、遺伝は「ボタンを押して終わり」という態度に見えてしまいます。
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お疲れ様でした。
多通貨テストにおいて、最低限、各シンボルの正常統計量を確認したい
テスターを部分的に書き換えての大幅なバージョンアップを開始しました。今、私たちはデータを扱うスキームを変えるのに忙しくしています。
レポーティングを含め、いろいろなことを変えていきます。
現在、テスターの大幅な性能アップに取り組んでおり、高負荷モードの再設計に追われています。大幅な改良を加え、新しい加速方式も近日中に実装する予定です。
刻々と変化するパスリストのメンテナンス、再ソート、表示に実資源を浪費しないよう、パスリストウィンドウはランの最後に表示することにした。
本当に資源の無駄遣いが多く、スピードダウンもありました。特に、何十万行、何百万、何千万というパスの場合は、なおさらです。予備的なデータの束を目で見ることに合理的な意味はない。
最適化を行い、1億回のフルパスで実行テストを行っています。
このような数では、2-500万から1-5,000万の値のテーブルをリアルタイムで再ソートして表示するのは論外であることは明らかだ。そのためには、早く、経済的に、すべてを集めて、最終的に分類し、どんな深さでも閲覧できるようにするしかないのです。
どれもこれも素晴らしい
ただし、「最適化」タブは返してください。運用分析なしでは仕事になりませんから大きな表は遅い - フィルターを作ろう - 各基準のトップ20を表示する - それほどリソースを必要としない(?)が、画像を見るのに非常に役立つだろう。そして、その何十億枚ものパスですが、誰が作っているのでしょうか？巨大な能力を持つユニットです。あなた自身が遺伝子を応用することの合理性を語っているのであって、そこにそのようなポルトマンタは存在しないのです。すなわち、10kパス以上は希少である。
最適化の停止について、ファイルにフレームを書き込んでいる場合、再起動後に新しいファイルが書き込まれることが理解できません。なぜなら、Expert Advisorに、停止したところから継続したと伝えることができず、結果を記録するために新しいファイルを作成する必要がないからです。そうであるならば、現在の成果をモニタリングしないわけにはいかないのです
もし、あまり自信がない場合は、現在の最適化 結果をさまざまな指標でグラフにしていただければ、必要なグラフに切り替えて、この方法で状況を監視することができます。
最適化」のパラメータを最適化後のワンパスのテストに切り替えてもらう。 そのせいでデータを失うことが多く、この点についてはクレームが多かった。
ローカルネットワーク内のエージェントについて - キャッシュと長い時間のための全体の環境をこすらないように教えてください - 最適化の時間の間にデータを分析するために渡すと、すぐに5分間実行されません。今は、最適化を再開して、何であれ配信を開始すれば、10分後にはエージェントが動き出すことが分かっています。そうそう、アップロードのためのインターネットが遅いのですが、こんなに配っていいのでしょうか？なぜ、各ローカルコンピュータ（このPCに1つのエージェント）に与え、エージェント間ですべてを分割させることができないのでしょうか！？
質問を正確に述べてください。
なぜ、古き良きアルゴリズムを壊して、3倍も遅い新しいアルゴリズムに置き換えるのか？
遺伝的手法に新しいアプローチを導入する必要がある場合、「最適化」タブに新しい項目を追加してください。
説明文や作業用のテクニックを作成する。