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...
Можно долго перечислять все преимущества новой торговой платформы MetaTrader 5 и приводить доводы в пользу того, что она лучше других программ для технического анализа и торговли на финансовых рынках. А можно одним словом прекратить любые споры и поставить жирную точку в подобных дискуссиях. И это слово - тестер торговых стратегий в клиентском...
タスクを均等に配分することの問題は、エージェントを起動する順番にも関係しています。これは、最適化を実行した後、新しいエージェントを追加するときに特に顕著です。
将来的には、EAとその付属ファイルを一度リモートコンピュータにアップロードし、エージェントを利用することで、時間の短縮と計算機資源の 均等配分が可能になればと願っています。
MTの開発者に質問：いつになったら進歩があるのでしょうか？上記のような壊滅的なエラーはいつ修正されるのか教えてください、そのため最適化は実際には機能しません．
MTの開発者に質問：いつになったら進歩があるのでしょうか？最適化が実際には機能しないような、上記のような壊滅的なバグを修正する期限を教えていただけないでしょうか・・・？
どのような「大失敗」を指しているのでしょうか？
どうして最適化がうまくいかないのですか？
>どのような「壊滅的なエラー」を指しているのでしょうか？
>そして、この最適化がいかにうまくいかないか
全ては上記の通りであり、私だけのものではありません。
1.ネットワークエージェントは実際には機能しない、起動しないだけである
2.新しいセットを計算するとき、非常に長い時間をかけて何かを考える。
3.他に多くの空きコアがある場合、同じコアにのみタスクのパケットを分散させることができる
結果：最適化の 実行にかかる時間は、以前の4倍にもなる．
上記の質問に対する回答はまだありません
が、アップデート後は、アイドルコアが残っているものの、すべて正常に動作しているようです。
しかし、コアへの仕事の分配が十分でないという問題は残ります。
1. なぜネットワークエージェントの異なるコアには異なるジョブ数が与えられ、各コアには同じジョブが与えられないのか？
2.上の写真のように、ある時点で58のジョブがあるエージェントを無効にした場合、それらはまだ計算されるのでしょうか、それとも忘れ去られて計算されないのでしょうか？
こんにちは、OpticketのTestorStop()関数を使って、EAが許容できない値になった場合に個々のテストを停止して、テストを高速化しようとしています。その結果、ある実行は他の実行より速く、あるエージェントが最初に終了します（テストエージェントがしばらくの間アイドル状態だと、電源を切られるとどこかで読みました） - 他のすべてのエージェントが終了すると、タスクは最初のエージェントに送られません。そして、テストエージェントが次々と脱落し、残るのは1人だけになる。この場合、スピードの話はできない。つまり、速度は上げられるが、分散コンピューティングの 実装の技術的な誤差がそれを許さないのである。例えば、OnInit() で TestorStop() を実行 し、2つのパラメータを最適化した場合、最初の実行では、速度も上がりますが、その後、テストエージェントはタスクを実行しなくなり、送信タスクのカウンタは非常に速く増加しますが、解決タスクのカウンタはアイドル状態のまま です。不要な結果を破棄することで、通常のテストの10倍以上のスピードでテストができ、さらにOnTest()で不要な結果をゼロにすることで、遺伝的アルゴリズムを正しい方向に導くことができます。
開発者、タスクの受け渡しの問題を解決する・・・。一核一職の 原則
メインCPUの10コアが40以上のジョブを得たのでカウント中で、さらに40のネットワークコアが全部カウントされたのでアイドル状態になっているんだ．仕事を均等に 配分することができる．プログラミングのための初歩的な簡単なものです。
開発者、タスクの受け渡しの問題を解決する・・・。一核一職の 原則
メインCPUの10コアが40以上のジョブを得たのでカウント中で、さらに40のネットワークコアが全部カウントされたのでアイドル状態になっているんだ．仕事を均等に配分することができる．プログラミングのための初歩的な簡単なものです。
これは正しいアプローチではありません。仕事を一つずつ与える必要はなく、空きリソースがあれば容量を再分配する、つまり、すでに与えた仕事をキャンセルして他の人に与えて実行させる必要があります。同時に、カーネルに適切な数の新しいジョブを実行させるために、各エージェントのパフォーマンスを分析する必要があります。