MT5ターミナルが本日アップデートされ、テスト中に「最適化」ウィンドウが表示されなくなりました。 - ページ 7 1234567891011121314...25 新しいコメント Renat Fatkhullin 2018.05.01 15:59 #61 Sergey Chalyshev:あなたの言葉が怖い、（特にハイライトされたもの）。 遺伝的アルゴリズムが 機能しないことが判明し、ラムドマイザーを使うようにアドバイスしていますね。 遺伝的アルゴリズムの目的は、ランダム性を利用することではなく、より短い時間で効果的な解を見つけることである。 p.s. そして、新しいビルドは、すべてのenum変数を反転させ、よくない、今はすべてのセットを変更する必要があり、混乱しています。もう一度、私の言葉をよく読んでから、当該記事を読み直すことをお勧めします。 遺伝的アルゴリズムの仕組みを理解せずに、いつまで脳をオフにしてスタートを押せるか。全く正常に動作します。 ランダマイザーは、遺伝子混合機構に不可欠な要素です。目的の機能に向けた交差による標的移動に加え、ランダム化による強制的な変異が必要です。 Andrey Dik 2018.05.01 18:10 #62 Renat Fatkhullin:もう一度、私の言葉をよく読んでから、当該記事を読み直すことをお勧めします。 遺伝的アルゴリズムが働くメカニズムを理解せずに、いつまで脳をオフにしてスタートボタンを押せるか。全く正常に動作します。 ランダマイザーは、遺伝子混合機構に不可欠な要素である。近親交配による目的機能への移動に加え、ランダム化による突然変異が必要である。人々はアルゴリズムのランダム性（ランダム性は発見的アルゴリズムの本質であり、GA、アニーリング、モンテカルロなど、誰もがこれを理解していることを望む）ではなく、探索の系統的な再開を推奨して いることを恐れているのです。でも、なぜ？- ランダムな検索空間を提供するアルゴリズムの変異があるので、なぜより多くの "ランダムにする"、結果はまだランダムであり、満足のいく検索結果を期待していないため、交差などの演算子を使用せずにFFでソートして純粋なランダムを使用するかもしれない、これは実際にセルゲイが言ったことである。 セルゲイ・チャリシェフ... 遺伝的アルゴリズムが 機能しないことが判明し、ラムドマイザーを使うようにアドバイスされましたね。... Renat Fatkhullin 2018.05.01 19:02 #63 Andrey Dik:人々が怖がるのは、アルゴリズムにランダム性を用いることではなく（ランダム性はヒューリスティック・アルゴリズムの本質であり、GA、Burnout、Montecarloなど、誰もがそれを理解していることを願っています）、探索の系統的再開を推奨して いることなのです。でも、なぜ？- ランダムな探索空間を提供するアルゴリズムには変異があるのだから、なぜ「ランダムにする」のか。どうせ結果はランダムなのだから、クロスなどの演算子を使わずに、FFでソートして純粋なランダムを使った 方がいいのではないか。古い曲はもういい。何度か議論になったことがある。 そして、絶対にリーズナブルなものをお勧めします。広い探索範囲には常に多くの未同定極値が存在し、繰り返し探索することで発見することができる。よくご存じですね。 そして、ここでは「ランダムと同じように」意図的なキャスティングをすることにしたのですね。前回の遺伝子の話と同じで、騒ぎ立てようとしてるだけだろ。 セルゲイさんは、遺伝のメカニズムを誤解していることを根拠にこう言った。何でも知っているくせに、プロでない参加者の質問にわざと火に油を注ぐことにしたのです。それだけでなく、突然変異がランダムでないかのように装っていますね。遺伝学におけるランダムとは、突然変異のことである。はっきりと書かせていただきました。 そこで、怖がらないように、具体的に遺伝学に関するわかりやすい記事の一覧を示しました。あなたの記事が 載っています。あなた自身が無作為化について明確に書いているところ。 プロトタイプの作成。遺伝子は所定の範囲内でランダムに 生成されます。 NaturalMutation演算子では、区間[RangeMinimum,RangeMaximum]にランダムな遺伝子を生成 する変異が行われます。 ここで改めて、記事の一覧を掲載します。 戦略の最適化 - アルゴリズム取引、トレーディングロボット MetaTrader 4の遺伝的アルゴリズム。オプティマイザー・ダイレクト・ブルートフォースとの比較 遺伝的アルゴリズムって簡単! 遺伝的アルゴリズム - 数式装置 自己最適化するエキスパート：進化的アルゴリズムと遺伝的アルゴリズム ガイド付き最適化：アニーリング技法 MetaTrader 5のウォークフォワードオプティマイゼーション - あなた自身の手で Expert Advisorのパラメータを最適化するための独自の基準を作成する。 トレーディング戦略の最適化にモンテカルロ法を適用する。 強化学習におけるランダム決定の森 Expert Advisorの動作パラメータを選択するための最適化（テスト）手法といくつかの判断基準 最適化の罠を回避する方法とは？ Andrey Dik 2018.05.01 19:37 #64 Renat Fatkhullin:昔の曲はもういい。何度か議論されています。 そして、絶対に感覚的にお勧めします。広い探索範囲では、常に未認識の極限が多く存在し、繰り返し試行することで発見することができます。よくご存じですね。 そして今度は、「ランダムでもいいかもしれない」と、わざとらしく投入することにしたのですね。前回の遺伝子の話と同じように大騒ぎしようとしてるだけだろ。 セルゲイさんは、遺伝のメカニズムを理解していないことを理由にこう言った。何でも知っているくせに、専門外の参加者の質問にわざと薪をくべてやることにした。そ れだけでなく、突然変異がランダムでないかの ように装っていますね。遺伝学におけるランダムとは、突然変異のことである。はっきりと書かせていただきました。 ... そこで、人を怖がらせないために、具体的に遺伝に関するわかりやすい記事の一覧を用意しました。あなたの記事も入って いますよ。あなた自身が無作為化について明確に書いているところ。 そうです、突然変異はランダムなんです、私が言っているのは。 何も頭に入れないけど、明確にしたい。 なぜ意識的に手動で再起動する必要があるのか、普通の人は頭をかいても理解できないだろうし...。 そこで私は、「他のオペレーターに加えて、アルゴリズムを使って不慣れな場所をランダムに探索することができるのに、なぜ手作業（ボタンを独自に押すこと、それも頭脳を必要とする）をさせるのか」と言いたいのです。 決定論的なプロセスを常に信頼できるわけではありませんし、ランダムなプロセスも信頼できません。- アルゴリズムにランダムな方向へのプロービングを組み込んでおけば、"なぜオプティマイザを再起動すべきなのか？""どのくらいの頻度で再起動すべきか？""何がオプティマイザを再起動したいという緊急性を感じさせるのか？"といった質問を受けることはないでしょう。- は、ユーザーには決して起こらない。 さらに言うと、市場には連続的なプロセスが存在しないため（相場は離散的）、TC結果の研究表面の滑らかさについては疑問の余地がありません。つまり、純粋なランダムとソートを使用しても、GAよりそれほど悪くない（決定的に悪くない）最適化結果を得ることができます。これは、コインをはじくことによって確率が以前の結果から変化しないこと、つまり最適化の手動再起動に意味がないこと、結果はまだ最適化を停止しなかった場合と同じに なることを意味します。 Renat Fatkhullin 2018.05.01 19:54 #65 Andrey Dik: つまりそういうことなのですが、慣れない場所でランダムに探るだけの他のすべてのオペレーターの他に、なぜアルゴリズムを入れて、手洗い（自分でボタンを押すこと、これも手洗いの心が必要）をさせるのでしょうか？くだらないことを言って、会社が壁にぶつかって自殺するようなことはやめてください。 手当たり次第やってもいいし、人を怖がらせてもいいし、今度は「なんでわざわざ手芸をするんだ」と言う。 繰り返しになりますが、遺伝子の仕組みがまさにこれだということがよくわかりますね。また、1つまたは2つ、3つ、4つの通路で、全領域を確実に遺伝学的に調査することができないことも、はっきりとわかっているはずです。外れる可能性は常にある。だから、より確実性を求めるなら、繰り返しパスで確認したほうがいいというアドバイスは、まったくその通りです。 コメント#22で、私は遺伝学が4回目のパスでより良い結果を得たことを簡単に示しました。 ストラテジーテスターは分析ツールである。そして、遺伝的アルゴリズムとは、計算量を大幅に削減するための手段である。このツールには、適用条件と使用方法があります。 ロボットを使うまでになったトレーダーは、いずれにせよ対象分野とツールの両方を学ぶ必要があります。 私の時間を節約してください。私が長年投資してきたテーマについて、そんな原始的な発言で教えようとするのか。 Andrey Dik 2018.05.01 20:01 #66 Renat Fatkhullin:くだらないことを言って、会社を壁際で自殺させるようなことはやめてください。 そして「ランダムでいいじゃないか」、「人を怖がらせるのか」、今度は「なぜわざわざ手芸をするのか」。 これまた、遺伝の仕組みがまさにそうだとはっきりわかっているのに、露骨な「アルゴリズムに探りを入れろ」。また、1つまたは2つ、3つ、4つの通路で、全領域を確実に遺伝学的に調査することができないことも、はっきりとわかっているはずです。外れる可能性は常にある。 ストラテジーテスターは分析ツールである。そして、遺伝的アルゴリズムとは、計算量を大幅に削減するためのツールである。このツールは、適用条件と使用方法を備えています。 トレーダーがロボットの使用に至った場合、いずれにせよ対象分野とツールの両方を学ぶ必要がある。申し訳ありませんが、私たちの間に誤解があるようです。 2つの簡単な実験をしています。 1.オプティマイザーを10回実行し、100回パスする。 2.オプティマイザーを1000パス分一度だけ実行する。 このような実験がうまくいかないことは明らかであるが（うまくいくのか？ 残念ながら、経験を人に持ち込むのは危険だと改めて確信しました - 彼らはそれを阻止するでしょう（なぜ？） Renat Fatkhullin 2018.05.01 20:05 #67 Andrey Dik:申し訳ありませんが、私たちの間に誤解があるようです。 2つの簡単な実験をしています。 1. オプティマイザーを10回実行し、100回パスする。 2.オプティマイザーを1回、1000パス分実行する。 このような実験がうまくいかないことは明らかであるが（うまくいくのか？もう一度、意図的に間違った条件でテストをしてみます。 遺伝を完全に無効にするために、完全にランダムな開始原理の領域（100回通過は生意気、1000回通過は生意気）に踏み込もうとする。遺伝学では、25〜30世代、それも1万回の継代からしか、多かれ少なかれ信頼できる結果は得られないでしょう。 メッセージは明確に理解できる。無意味なことはやめろ。 Andrey Dik 2018.05.01 20:08 #68 Renat Fatkhullin:コメント22では、 4回目のパスで 遺伝子がより良い結果を見出すことを簡単に示しました。人生の醜い真実は，最後の実行，あるいは最初の実行で最高の結果が出る可能性があるということです（つまり，可能な限りすべてのパスを実行したとしても，それ以降のすべての実行は常に悪い結果を生む可能性があるということです）． つまり、これがベストな結果なのかどうかはわからないし、もしかしたら次はもっと良くなるかもしれない。- は一度にすべてのパスを与えて終わりです（10,000枚のGAパス）。 以上、失礼しました。 最適化アルゴリズムを使ってコインを採掘しようとした人は、私が言っていることを明確に理解していますし、採掘を試みていなくても明確に理解しています。すべての最適化タスクには一定の検索複雑度の上限があり、一度到達すると、結果はランダム検索と変わりません。マイニングでは、この天井は非常に低い（私はその後、天井、ハッシュで7ゼロまで見つけることができた）、トレーダータスクでは、この天井ははるかに高く、パスの総数の90％以上に達することができます（タスクはマイニングよりも数百万倍簡単です）、この本質は変更されません。 Texnolog 2018.05.01 21:35 #69 Renat Fatkhullin: 最適化グラフの描画は月曜日に修正します。 最適化グラフについては、折れ線グラフをもう一度見てみてください。十分に反映されていない。 オールドビルド1755 1810年製造 テスト条件は投稿番号34の通りです。 p.s. 残りのインジケータは正常に戻っています。 Konstantin 2018.05.02 04:55 #70 Sergey Chalyshev:直接、すべてのenumを逆さまにして、1,2,3だった場合 - 今は3,2,1です。 できればアップデートせず、安定版のリリースを待つのがベターです。そうですね、毎回手で掃除します。自動リフレッシュが 邪魔になるので、リフレッシュボタンが足りません。 1234567891011121314...25 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
あなたの言葉が怖い、（特にハイライトされたもの）。
遺伝的アルゴリズムが 機能しないことが判明し、ラムドマイザーを使うようにアドバイスしていますね。
遺伝的アルゴリズムの目的は、ランダム性を利用することではなく、より短い時間で効果的な解を見つけることである。
p.s. そして、新しいビルドは、すべてのenum変数を反転させ、よくない、今はすべてのセットを変更する必要があり、混乱しています。
もう一度、私の言葉をよく読んでから、当該記事を読み直すことをお勧めします。
遺伝的アルゴリズムの仕組みを理解せずに、いつまで脳をオフにしてスタートを押せるか。全く正常に動作します。
ランダマイザーは、遺伝子混合機構に不可欠な要素です。目的の機能に向けた交差による標的移動に加え、ランダム化による強制的な変異が必要です。
もう一度、私の言葉をよく読んでから、当該記事を読み直すことをお勧めします。
遺伝的アルゴリズムが働くメカニズムを理解せずに、いつまで脳をオフにしてスタートボタンを押せるか。全く正常に動作します。
ランダマイザーは、遺伝子混合機構に不可欠な要素である。近親交配による目的機能への移動に加え、ランダム化による突然変異が必要である。
人々はアルゴリズムのランダム性（ランダム性は発見的アルゴリズムの本質であり、GA、アニーリング、モンテカルロなど、誰もがこれを理解していることを望む）ではなく、探索の系統的な再開を推奨して いることを恐れているのです。でも、なぜ？- ランダムな検索空間を提供するアルゴリズムの変異があるので、なぜより多くの "ランダムにする"、結果はまだランダムであり、満足のいく検索結果を期待していないため、交差などの演算子を使用せずにFFでソートして純粋なランダムを使用するかもしれない、これは実際にセルゲイが言ったことである。
セルゲイ・チャリシェフ
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遺伝的アルゴリズムが 機能しないことが判明し、ラムドマイザーを使うようにアドバイスされましたね。
...人々が怖がるのは、アルゴリズムにランダム性を用いることではなく（ランダム性はヒューリスティック・アルゴリズムの本質であり、GA、Burnout、Montecarloなど、誰もがそれを理解していることを願っています）、探索の系統的再開を推奨して いることなのです。でも、なぜ？- ランダムな探索空間を提供するアルゴリズムには変異があるのだから、なぜ「ランダムにする」のか。どうせ結果はランダムなのだから、クロスなどの演算子を使わずに、FFでソートして純粋なランダムを使った 方がいいのではないか。
古い曲はもういい。何度か議論になったことがある。
そして、絶対にリーズナブルなものをお勧めします。広い探索範囲には常に多くの未同定極値が存在し、繰り返し探索することで発見することができる。よくご存じですね。
そして、ここでは「ランダムと同じように」意図的なキャスティングをすることにしたのですね。前回の遺伝子の話と同じで、騒ぎ立てようとしてるだけだろ。
セルゲイさんは、遺伝のメカニズムを誤解していることを根拠にこう言った。何でも知っているくせに、プロでない参加者の質問にわざと火に油を注ぐことにしたのです。それだけでなく、突然変異がランダムでないかのように装っていますね。遺伝学におけるランダムとは、突然変異のことである。はっきりと書かせていただきました。
そこで、怖がらないように、具体的に遺伝学に関するわかりやすい記事の一覧を示しました。あなたの記事が 載っています。あなた自身が無作為化について明確に書いているところ。
プロトタイプの作成。遺伝子は所定の範囲内でランダムに 生成されます。
NaturalMutation演算子では、区間[RangeMinimum,RangeMaximum]にランダムな遺伝子を生成 する変異が行われます。
ここで改めて、記事の一覧を掲載します。
戦略の最適化 - アルゴリズム取引、トレーディングロボット
MetaTrader 4の遺伝的アルゴリズム。オプティマイザー・ダイレクト・ブルートフォースとの比較
遺伝的アルゴリズムって簡単!
遺伝的アルゴリズム - 数式装置
自己最適化するエキスパート：進化的アルゴリズムと遺伝的アルゴリズム
ガイド付き最適化：アニーリング技法
MetaTrader 5のウォークフォワードオプティマイゼーション - あなた自身の手で
Expert Advisorのパラメータを最適化するための独自の基準を作成する。
トレーディング戦略の最適化にモンテカルロ法を適用する。
強化学習におけるランダム決定の森
Expert Advisorの動作パラメータを選択するための最適化（テスト）手法といくつかの判断基準
最適化の罠を回避する方法とは？
昔の曲はもういい。何度か議論されています。
そして、絶対に感覚的にお勧めします。広い探索範囲では、常に未認識の極限が多く存在し、繰り返し試行することで発見することができます。よくご存じですね。
そして今度は、「ランダムでもいいかもしれない」と、わざとらしく投入することにしたのですね。前回の遺伝子の話と同じように大騒ぎしようとしてるだけだろ。
セルゲイさんは、遺伝のメカニズムを理解していないことを理由にこう言った。何でも知っているくせに、専門外の参加者の質問にわざと薪をくべてやることにした。そ れだけでなく、突然変異がランダムでないかの ように装っていますね。遺伝学におけるランダムとは、突然変異のことである。はっきりと書かせていただきました。
...
そこで、人を怖がらせないために、具体的に遺伝に関するわかりやすい記事の一覧を用意しました。あなたの記事も入って いますよ。あなた自身が無作為化について明確に書いているところ。
そうです、突然変異はランダムなんです、私が言っているのは。
何も頭に入れないけど、明確にしたい。 なぜ意識的に手動で再起動する必要があるのか、普通の人は頭をかいても理解できないだろうし...。
そこで私は、「他のオペレーターに加えて、アルゴリズムを使って不慣れな場所をランダムに探索することができるのに、なぜ手作業（ボタンを独自に押すこと、それも頭脳を必要とする）をさせるのか」と言いたいのです。
決定論的なプロセスを常に信頼できるわけではありませんし、ランダムなプロセスも信頼できません。- アルゴリズムにランダムな方向へのプロービングを組み込んでおけば、"なぜオプティマイザを再起動すべきなのか？""どのくらいの頻度で再起動すべきか？""何がオプティマイザを再起動したいという緊急性を感じさせるのか？"といった質問を受けることはないでしょう。- は、ユーザーには決して起こらない。
さらに言うと、市場には連続的なプロセスが存在しないため（相場は離散的）、TC結果の研究表面の滑らかさについては疑問の余地がありません。つまり、純粋なランダムとソートを使用しても、GAよりそれほど悪くない（決定的に悪くない）最適化結果を得ることができます。これは、コインをはじくことによって確率が以前の結果から変化しないこと、つまり最適化の手動再起動に意味がないこと、結果はまだ最適化を停止しなかった場合と同じに なることを意味します。
つまりそういうことなのですが、慣れない場所でランダムに探るだけの他のすべてのオペレーターの他に、なぜアルゴリズムを入れて、手洗い（自分でボタンを押すこと、これも手洗いの心が必要）をさせるのでしょうか？
くだらないことを言って、会社が壁にぶつかって自殺するようなことはやめてください。
手当たり次第やってもいいし、人を怖がらせてもいいし、今度は「なんでわざわざ手芸をするんだ」と言う。 繰り返しになりますが、遺伝子の仕組みがまさにこれだということがよくわかりますね。また、1つまたは2つ、3つ、4つの通路で、全領域を確実に遺伝学的に調査することができないことも、はっきりとわかっているはずです。外れる可能性は常にある。だから、より確実性を求めるなら、繰り返しパスで確認したほうがいいというアドバイスは、まったくその通りです。
コメント#22で、私は遺伝学が4回目のパスでより良い結果を得たことを簡単に示しました。
ストラテジーテスターは分析ツールである。そして、遺伝的アルゴリズムとは、計算量を大幅に削減するための手段である。このツールには、適用条件と使用方法があります。
ロボットを使うまでになったトレーダーは、いずれにせよ対象分野とツールの両方を学ぶ必要があります。
私の時間を節約してください。私が長年投資してきたテーマについて、そんな原始的な発言で教えようとするのか。
くだらないことを言って、会社を壁際で自殺させるようなことはやめてください。
そして「ランダムでいいじゃないか」、「人を怖がらせるのか」、今度は「なぜわざわざ手芸をするのか」。 これまた、遺伝の仕組みがまさにそうだとはっきりわかっているのに、露骨な「アルゴリズムに探りを入れろ」。また、1つまたは2つ、3つ、4つの通路で、全領域を確実に遺伝学的に調査することができないことも、はっきりとわかっているはずです。外れる可能性は常にある。
ストラテジーテスターは分析ツールである。そして、遺伝的アルゴリズムとは、計算量を大幅に削減するためのツールである。このツールは、適用条件と使用方法を備えています。
トレーダーがロボットの使用に至った場合、いずれにせよ対象分野とツールの両方を学ぶ必要がある。
申し訳ありませんが、私たちの間に誤解があるようです。
2つの簡単な実験をしています。
1.オプティマイザーを10回実行し、100回パスする。
2.オプティマイザーを1000パス分一度だけ実行する。
このような実験がうまくいかないことは明らかであるが（うまくいくのか？
残念ながら、経験を人に持ち込むのは危険だと改めて確信しました - 彼らはそれを阻止するでしょう（なぜ？）
申し訳ありませんが、私たちの間に誤解があるようです。
2つの簡単な実験をしています。
1. オプティマイザーを10回実行し、100回パスする。
2.オプティマイザーを1回、1000パス分実行する。
このような実験がうまくいかないことは明らかであるが（うまくいくのか？
もう一度、意図的に間違った条件でテストをしてみます。
遺伝を完全に無効にするために、完全にランダムな開始原理の領域（100回通過は生意気、1000回通過は生意気）に踏み込もうとする。遺伝学では、25〜30世代、それも1万回の継代からしか、多かれ少なかれ信頼できる結果は得られないでしょう。
メッセージは明確に理解できる。無意味なことはやめろ。
コメント22では、 4回目のパスで 遺伝子がより良い結果を見出すことを簡単に示しました。
人生の醜い真実は，最後の実行，あるいは最初の実行で最高の結果が出る可能性があるということです（つまり，可能な限りすべてのパスを実行したとしても，それ以降のすべての実行は常に悪い結果を生む可能性があるということです）．
つまり、これがベストな結果なのかどうかはわからないし、もしかしたら次はもっと良くなるかもしれない。- は一度にすべてのパスを与えて終わりです（10,000枚のGAパス）。
以上、失礼しました。
最適化アルゴリズムを使ってコインを採掘しようとした人は、私が言っていることを明確に理解していますし、採掘を試みていなくても明確に理解しています。すべての最適化タスクには一定の検索複雑度の上限があり、一度到達すると、結果はランダム検索と変わりません。マイニングでは、この天井は非常に低い（私はその後、天井、ハッシュで7ゼロまで見つけることができた）、トレーダータスクでは、この天井ははるかに高く、パスの総数の90％以上に達することができます（タスクはマイニングよりも数百万倍簡単です）、この本質は変更されません。最適化グラフの描画は月曜日に修正します。
最適化グラフについては、折れ線グラフをもう一度見てみてください。十分に反映されていない。
オールドビルド1755
1810年製造
テスト条件は投稿番号34の通りです。
p.s. 残りのインジケータは正常に戻っています。
直接、すべてのenumを逆さまにして、1,2,3だった場合 - 今は3,2,1です。
できればアップデートせず、安定版のリリースを待つのがベターです。そうですね、毎回手で掃除します。自動リフレッシュが 邪魔になるので、リフレッシュボタンが足りません。