В статье автор расскажет об эволюционных вычислениях с использованием генетического алгоритма собственной реализации. Будет показано на примерах функционирование алгоритма, даны практические рекомендации по его использованию.
질문이 있습니다. 여기에 첨부된 3개의 사진이 모두 옵티마이저 패스 수가 다른 이유는 무엇입니까? 이것을 설명하는 것은 무엇입니까?
첫 번째 사진으로 판단하면 패스의 수는 817개일 것이다. 그러나 두 번째와 세 번째 사진은 패스 수가 훨씬 적다.
당신은 여러 번 논의된 질문을 합니다. 그리고 도움말에 답이 있습니다. 나는 중재자가 아니지만 대답하겠습니다.
그래프는 빨간색으로 표시된 결과를 제외한 모든 결과를 표시합니다. 치명적인 오류가 있는 실행은 빨간색으로 표시됩니다.
고유한 결과만 결과 탭에 배치됩니다. 순차 반복에서 모든 결과는 고유합니다. 유전학 - 많은 수의 매개 변수 세트가 반복됩니다. 즉, 고유하지 않습니다. 결과는 이미 결과 캐시에 있습니다. 이 매개변수 집합은 테스트를 위해 전송되지 않고 결과는 차트에 표시되지만 결과 목록에는 포함되지 않습니다.
당신은 여러 번 논의된 질문을 합니다. 그리고 도움말에 답이 있습니다. 나는 중재자가 아니지만 대답하겠습니다.
그래프는 빨간색으로 표시된 결과를 제외한 모든 결과를 표시합니다. 치명적인 오류 가 있는 실행은 빨간색으로 표시됩니다.
고유한 결과만 결과 탭에 배치됩니다. 순차 반복에서 모든 결과는 고유합니다. 유전학 - 많은 수의 매개 변수 세트가 반복됩니다. 즉, 고유하지 않습니다. 결과는 이미 결과 캐시에 있습니다. 이 매개변수 집합은 테스트를 위해 전송되지 않고 결과는 차트에 표시되지만 결과 목록에는 포함되지 않습니다.
테스터 로그의 컨텍스트 메뉴에서 "전체 최적화 로그" 확인란을 활성화합니다. 그런 다음 로그를 읽으십시오. 어떤 에이전트가 어떤 작업을 실행했는지, 어떤 에이전트가 어떤 결과를 받았는지, 결과 캐시에서 어떤 결과를 찾았는지, 어떤 결과는 파일 캐시에서 찾았는지에 대한 정보를 표시합니다. 어떤 실행이 치명적인 오류 (및 어떤 오류)로 종료되었습니다. 흥미로운 읽을 거리가 될 수 있습니다.
해당 특정 조건이 작성된 OnTester() 함수를 사용한 Expert Advisor의 최적화와 관련된 새로운 질문이 나타났습니다. 최적화는 빌드 496에서 유전자 알고리즘을 사용하여 수행되었습니다.
옵티마이저의 결과는 다음 그림에 나와 있습니다.
최적화 중에 얻은 Expert Advisor의 매개변수가 적절한 결과로 이어지는지 확인하기 위해 Expert Advisor는 마지막 줄에 해당하지만 이미 519 빌드의 업데이트된 버전에 해당하는 각 테이블에 대해 얻은 매개변수로 테스트되었습니다. 터미널(불행히도 496에서는 수행되지 않음).
세 가지 질문:
1. OnTester()의 조건에 따라 결과가 0과 같거나 0보다 큰 경우 최적화 그래프에 음수 값이 나타나는 이유는 무엇입니까?
2. 최적화 그래프에서 0보다 위의 두 지점(0.51과 같은 값)이 표시되고 테이블에는 하나만 표시되는 이유는 무엇입니까?
3. 빌드 519에서 테스트한 후 두 테스트의 결과가 최적화 결과와 범주적으로 일치하지 않는 이유는 무엇입니까? (첫 번째 경우에는 745의 이익 대신 예금이 포지션을 열기에 부족한 자금 수준으로 배수되어 고문이 중지되었고 두 번째 경우에는 83064의 이익 대신에 결과가 다음과 같았습니다. 79030)
1. OnTester()의 조건에 따라 결과가 0과 같거나 0보다 큰 경우 최적화 그래프에 음수 값이 나타나는 이유는 무엇입니까?
2. 최적화 그래프에서 0보다 위의 두 지점(0.51과 같은 값)이 표시되고 테이블에는 하나만 표시되는 이유는 무엇입니까?
3. 빌드 519에서 테스트한 후 두 테스트의 결과 가 최적화 결과 와 범주적으로 일치하지 않는 이유는 무엇입니까? (첫 번째 경우에는 745의 이익 대신에 포지션을 열기에 충분한 자금이 없는 수준으로 예금이 빠져나가 결과적으로 EA가 중지되었고, 두 번째 경우에는 83064의 이익 대신에 결과가 79030)
나는 중재자가 아니지만 대답하려고 노력할 것입니다.
1. 차트에서 결과는 정확히 0입니다. 저울에 0이 표시되지 않을 뿐입니다.
2. 유전자 알고리즘을 사용하면 일치하는 매개변수 집합을 가진 개인이 생성되며, 실제 실행 없이 캐시에서 결과를 가져옵니다. 따라서 중복을 포함한 모든 실행의 결과가 차트에 표시되고 중복 실행은 결과 테이블에 입력되지 않습니다(하지만 결과를 캐시에서 가져왔다는 메시지가 로그에 표시됨).
3. 한번의 실행으로 stop-out 레벨에 도달하면 테스터는 테스트를 완료하고 옵티마이저는 분석 없이 이러한 상황을 건너뜁니다. 아마도 테스트 에이전트는 중단 사실을 독립적으로 결정할 수 없으며 테스터는 이를 수행합니다. 그리고 균형은 긍정적인 영역으로 돌아갈 수 있습니다. 저도 그런 경우를 본 적이 있습니다.
패스 수가 10,000보다 훨씬 많은 경우에만 유전학을 사용하는 것이 합리적입니다.귀하의 경우 패스가 817개뿐이므로 전체 열거 모드에서 실행해야 합니다.
유전학은 효율적인 개인을 생산하기 위해 유전자 서열의 모델링과 함께 작동합니다. 이것은 특정 수의 인구, 일반적으로 최소 10,000개의 패스가 필요합니다.
테스트가 완료되지 않았습니다. 진행 중입니다. 그러나 세 그림 모두에서 패스 수의 불균형이 유지됩니다. 이 불균형이 바로 생긴 것은 아니지만, 정확히 어느 순간부터(패스 수) 말할 수는 없습니다.
예, 질문을 잘못 이해했습니다.
우리는 이미 이해하고 있습니다. 아마도 이것은 "쓸모없는" 결과를 건너뛰기 때문일 것입니다.
예, 질문을 잘못 이해했습니다.
우리는 이미 이해하고 있습니다. 아마도 이것은 "쓸모없는" 결과를 건너뛰기 때문일 것입니다.
그런데 여기서 한 가지 더 질문을 하셨습니다.
이제 제 경우처럼 옵티마이저가 솔루션을 찾기 어렵다면(4개의 코어와 20개의 외부 에이전트에도 불구하고 결과가 기본적으로 0이고 최적화가 매우 느림) 최적화를 수행해야 합니다. 유전 알고리즘 대신 전체 열거로 전송?
이제 제 경우처럼 옵티마이저가 솔루션을 찾기 어렵다면(4개의 코어와 20개의 외부 에이전트에도 불구하고 결과가 기본적으로 0이고 최적화가 매우 느림) 최적화를 수행해야 합니다. 유전 알고리즘 대신 전체 열거로 전송?
대략적으로 말하면, 유전학을 사용하면 매개변수를 유전자에 무작위로 패킹하기 때문에 거의 모든 국부적 구멍에서 벗어날 수 있습니다.
일반적으로 유전학(2~3회 반복 검사 가능)에서 아무 것도 찾지 못하면 열거할 것도 없습니다.
안녕하세요 진행자님!
질문이 있습니다. 여기에 첨부된 3개의 사진이 모두 옵티마이저 패스 수가 다른 이유는 무엇입니까? 이것을 설명하는 것은 무엇입니까?
첫 번째 사진으로 판단하면 패스의 수는 817개일 것이다. 그러나 두 번째와 세 번째 사진은 패스 수가 훨씬 적다.
당신은 여러 번 논의된 질문을 합니다. 그리고 도움말에 답이 있습니다. 나는 중재자가 아니지만 대답하겠습니다.
그래프는 빨간색으로 표시된 결과를 제외한 모든 결과를 표시합니다. 치명적인 오류가 있는 실행은 빨간색으로 표시됩니다.
고유한 결과만 결과 탭에 배치됩니다. 순차 반복에서 모든 결과는 고유합니다. 유전학 - 많은 수의 매개 변수 세트가 반복됩니다. 즉, 고유하지 않습니다. 결과는 이미 결과 캐시에 있습니다. 이 매개변수 집합은 테스트를 위해 전송되지 않고 결과는 차트에 표시되지만 결과 목록에는 포함되지 않습니다.
나는 중재자가 아니지만 대답하겠습니다.
당신은 여러 번 논의된 질문을 합니다. 그리고 도움말에 답이 있습니다. 나는 중재자가 아니지만 대답하겠습니다.
그래프는 빨간색으로 표시된 결과를 제외한 모든 결과를 표시합니다. 치명적인 오류 가 있는 실행은 빨간색으로 표시됩니다.
고유한 결과만 결과 탭에 배치됩니다. 순차 반복에서 모든 결과는 고유합니다. 유전학 - 많은 수의 매개 변수 세트가 반복됩니다. 즉, 고유하지 않습니다. 결과는 이미 결과 캐시에 있습니다. 이 매개변수 집합은 테스트를 위해 전송되지 않고 결과는 차트에 표시되지만 결과 목록에는 포함되지 않습니다.
좋은. 고맙습니다. 공습 경보 해제.
안녕하세요 진행자님!
해당 특정 조건이 작성된 OnTester() 함수를 사용한 Expert Advisor의 최적화와 관련된 새로운 질문이 나타났습니다. 최적화는 빌드 496에서 유전자 알고리즘을 사용하여 수행되었습니다.
옵티마이저의 결과는 다음 그림에 나와 있습니다.
최적화 중에 얻은 Expert Advisor의 매개변수가 적절한 결과로 이어지는지 확인하기 위해 Expert Advisor는 마지막 줄에 해당하지만 이미 519 빌드의 업데이트된 버전에 해당하는 각 테이블에 대해 얻은 매개변수로 테스트되었습니다. 터미널(불행히도 496에서는 수행되지 않음).
세 가지 질문:
1. OnTester()의 조건에 따라 결과가 0과 같거나 0보다 큰 경우 최적화 그래프에 음수 값이 나타나는 이유는 무엇입니까?
2. 최적화 그래프에서 0보다 위의 두 지점(0.51과 같은 값)이 표시되고 테이블에는 하나만 표시되는 이유는 무엇입니까?
3. 빌드 519에서 테스트한 후 두 테스트의 결과가 최적화 결과와 범주적으로 일치하지 않는 이유는 무엇입니까? (첫 번째 경우에는 745의 이익 대신 예금이 포지션을 열기에 부족한 자금 수준으로 배수되어 고문이 중지되었고 두 번째 경우에는 83064의 이익 대신에 결과가 다음과 같았습니다. 79030)
세 가지 질문:
1. OnTester()의 조건에 따라 결과가 0과 같거나 0보다 큰 경우 최적화 그래프에 음수 값이 나타나는 이유는 무엇입니까?
2. 최적화 그래프에서 0보다 위의 두 지점(0.51과 같은 값)이 표시되고 테이블에는 하나만 표시되는 이유는 무엇입니까?
3. 빌드 519에서 테스트한 후 두 테스트의 결과 가 최적화 결과 와 범주적으로 일치하지 않는 이유는 무엇입니까? (첫 번째 경우에는 745의 이익 대신에 포지션을 열기에 충분한 자금이 없는 수준으로 예금이 빠져나가 결과적으로 EA가 중지되었고, 두 번째 경우에는 83064의 이익 대신에 결과가 79030)
나는 중재자가 아니지만 대답하려고 노력할 것입니다.
1. 차트에서 결과는 정확히 0입니다. 저울에 0이 표시되지 않을 뿐입니다.
2. 유전자 알고리즘을 사용하면 일치하는 매개변수 집합을 가진 개인이 생성되며, 실제 실행 없이 캐시에서 결과를 가져옵니다. 따라서 중복을 포함한 모든 실행의 결과가 차트에 표시되고 중복 실행은 결과 테이블에 입력되지 않습니다(하지만 결과를 캐시에서 가져왔다는 메시지가 로그에 표시됨).
3. 한번의 실행으로 stop-out 레벨에 도달하면 테스터는 테스트를 완료하고 옵티마이저는 분석 없이 이러한 상황을 건너뜁니다. 아마도 테스트 에이전트는 중단 사실을 독립적으로 결정할 수 없으며 테스터는 이를 수행합니다. 그리고 균형은 긍정적인 영역으로 돌아갈 수 있습니다. 저도 그런 경우를 본 적이 있습니다.
4. 마지막 경우는 터미널 업데이트나 히스토리 업데이트로 설명할 수 있다고 생각합니다.