동시에 여러 최적화를 수행하더라도 XML 파일을 연결하고 평가 스크립트로 처리하기만 하면 최적의 입력 매개변수 세트를 보다 효율적으로 선택할 수 있습니다. 스크립트가 오류를 찾은 경우에만 문제가 있을 수 있습니다. 이전과 마찬가지로 SET 파일의 모든 변수를 표시하지 않았습니다. 스크립트에서 "잘못된 파일"이라고 썼지만 문제가 무엇인지 이해할 수 없었습니다.
따라서 이러한 최적화가 고려됩니다. 이제 처리하고 Yandex 디스크에서 버전을 업데이트하고 리그에서 "탈락"한 다음 Expert Advisors를 게시하겠습니다. 관심이 있으시면 "내가 날아간 이유"라고 쓸 수 있습니다. :)
일반적으로 유전학은 매번 같은 결과를 선택한다고 생각했습니다. 그렇죠?
출발 통계를 수집할 수 있으며, 접근 방식이 변경되면 이러한 데이터를 기반으로 어드바이저가 개선될 수 있습니다.
출발 통계를 수집할 수 있으며, 접근 방식이 변경되면 이러한 데이터를 기반으로 어드바이저가 개선될 수 있습니다.
유전학 - 같은 결과를 줄 수 없습니다. 가까운 사람만. 그리고 기능이 충분히 "부드러운" 경우.
10억 개의 가능한 조합의 공간이 있습니다. 우리는 최고를 선택해야 합니다.
첫 번째 - 무작위 512개 옵션을 사용합니다. 이것이 첫 번째 세대입니다.
그런 다음 우리는 다음 세대를 형성합니다. 매개변수를 무작위로 변경하고 각 조합에서 돌연변이를 만듭니다. 그것은 1024 개인으로 밝혀졌습니다. 피트니스 함수의 값이 가장 높은 512를 선택합니다(피트니스 함수는 최적화 설정의 사용자 지정 설정과 정확히 동일함). 그리고 돌연변이의 순환이 반복됩니다.
피트니스 함수의 큰 값이 더 이상 나타나지 않을 때까지 사이클이 계속됩니다.
따라서 다른 최적화에서 결과(하나의 값)가 같을 수 있지만 세대 자체와 이 값을 "찾는 방법"은 다릅니다. 그리고 이러한 위치 경로는 XML 파일에 표시됩니다. 내 평가 스크립트는 이 파일을 실행하고 앞뒤 기간에 대한 피트니스 함수 값의 분산을 계산합니다. 그런 다음 적합성 함수의 절충값이 선택되어 가능한 한 크게 되지만 분산은 가능한 한 작아야 합니다(그러나 두 번째 위치에서).
두 개의 서로 다른 최적화 XML 파일을 사용하는 경우 최상의 값은 동일할 수 있습니다. 그러나 여기서 분산은 반드시 다를 것입니다. 그리고 이것은 선택에 영향을 미칠 것입니다. 아마도 적합도 함수의 값을 약간 낮추는 것이 더 합리적일 것입니다. 그러나 이 값 주변의 분산이 훨씬 더 작습니다.
24개의 regcode가 있습니다. GBPCHF_EMAFlatRTS를 처리하겠습니다. 25가 됩니다. 다음 파일을 게시하세요. 26이 됩니다. 하지만 지금은 다른 곳으로 이동해야 합니다. 나는 4시간 후에 와서 다음 "외부인"을 배치할 것입니다.
Aleksey, 등록 코드를 사용하려면 선택한 코드가 선택한 기간 동안 즉시 "채워지는" "리그" 버전을 별도로 컴파일하는 것이 현명합니다. 따라서 설정에서 원하는 위험만 작성해야 합니다. 선택된 모든 시스템은 마치 리그의 여러 사본인 것처럼 독립적으로 작동하며 각각 고유한 매직(전문가들이 공통 데모 계정에서 작업하는 방식입니다. 어드바이저는 270명이 아니라 5명이지만 270명 모두를 처리합니다. TS).
관심 있는 분들을 위해 Yandex-Disk 에서 League of Trading Systems 고문을 다운로드할 수 있음을 알려드립니다.
우리는 옵티마이저를 가져갈까요? 단지 무작위성에 대해 뭔가 의심이 가는 것뿐입니다. 이 무작위성을 생성하는 알고리즘은 무엇입니까? 시간에 연결?
조지 머츠 :
그런 다음 우리는 다음 세대를 형성합니다. 매개변수를 무작위로 변경하고 각 조합에서 돌연변이를 만듭니다. 그것은 1024 개인으로 밝혀졌습니다. 피트니스 함수의 값이 가장 높은 512를 선택합니다(피트니스 함수는 최적화 설정의 사용자 지정 설정과 정확히 동일함). 그리고 돌연변이의 순환이 반복됩니다.
그리고 그러한 함수의 자체 컴파일의 예는 어디에서 볼 수 있습니까?
아니면 사용자 계산의 결과에 따라 하나의 숫자에 불과하며 더 크거나 작은 값으로 경향이 있으므로 역학이 있으면 유전학이 그 방향으로 떨어집니다.
조지 머츠 :
24개의 regcode가 있습니다. GBPCHF_EMAFlatRTS를 처리하겠습니다. 25가 됩니다. 다음 파일을 게시하세요. 26이 됩니다. 하지만 지금은 다른 곳으로 이동해야 합니다. 나는 약 4시간 후에 올 것이고, 나는 다음 "외부인"을 게시할 것이다.
Aleksey, 등록 코드를 사용하려면 선택한 코드가 선택한 기간 동안 즉시 "채워지는" "리그" 버전을 별도로 컴파일하는 것이 현명합니다. 따라서 설정에서 원하는 위험만 작성해야 합니다. 선택된 모든 시스템은 마치 리그의 여러 사본인 것처럼 독립적으로 작동하며 각각 고유한 매직(전문가들이 공통 데모 계정에서 작업하는 방식입니다. 어드바이저는 270명이 아니라 5명이지만 270명 모두를 처리합니다. TS).
흠, 나는 그것들을 선택하는 방법조차 모릅니다... 거기에서 최적화할 수 있는 것은 무엇입니까, 아니면 "위험" 값이 하나만 있습니까?
그래서. 접근했다. 모든 것이 질서 정연하고 모든 것이 처리되었으며 리그에 투자되었습니다.
최적화를 위해 Expert Advisors를 약간 변경하여 어떤 기호가 시작되었는지, 어떤 전후 기간에 대해 XML 파일에서 즉시 명확하게 알 수 있도록 하는 아이디어가 있습니다. 주말에 처리하겠습니다.
그 동안 초보자를 위한 지침을 추가해야 합니다.
Aleksey Vyazmikin :
우리는 옵티마이저를 가져갈까요? 나는 무작위성에 대해 뭔가를 의심하는 것뿐입니다. 이 무작위성을 생성하는 알고리즘은 무엇입니까? 시간에 연결?
물론 옵티마이저. 그는 또한 유전자 최적화를 수행합니다.
그리고 내가 알고 있는 한 초기 매개변수 세트는 순전히 무작위로 생성되며 대부분 무작위 숫자를 생성하는 프로세서 명령을 사용하여 생성됩니다. 이론상으로 RDRAND 프로세서 명령어를 사용하여 많은 특수 표준을 충족하는 난수를 생성해야 합니다. 그러나 물론 난수는 실제로 의사 난수 일 수 있습니다. 이것은 훨씬 나쁘지 않으며 안정적인 암호화 가 필요하지 않으며 값 필드의 균일 한 "시드"가 필요합니다.
흠, 나는 그것들을 선택하는 방법조차 모릅니다... 거기에서 최적화할 수 있는 것은 무엇입니까, 아니면 "위험" 값이 하나만 있습니까?
최적화 - 아무것도 필요하지 않으며 모든 것이 이미 최적화되어 있습니다. 자, 이제 외부 시스템을 최적화하여 다른 매개변수 세트에서 선호하는 시스템이 되도록 하고 있습니다. 우리는 그것들을 데모에 올려놓고 그들이 어떻게 거래될지 봅니다. 그들 중 일부는 운이 좋을 것이며 플러스 거래를 시작할 것입니다. 이것은 한 달 안에 볼 수 있습니다. 그때까지 이전 즐겨찾기는 "컨트롤 샷"을 표시하고 거래에서 제거되며 현재 최적화 중인 시스템에서 새 시스템이 그 자리를 대신할 것입니다.
우리는 선호하는 시스템 중 하나를 선택하여 위험 값을 설정하고 계속 진행하면 거래할 수 있습니다.
그러나 "선택하는 방법"은 ... 이것이 지금 나의 주요 질문입니다. "간단한 연삭"인 경우 시각적으로 그리고 "품질"면에서. 내가 선택한 시스템 - 나는 실제 계정 , 당신이 가지고 있는 투자 비밀번호를 넣었습니다. 그러나 그들은 직관적으로 선택됩니다. 불행히도 나는 아직 명확한 기준을 개발하지 못했습니다.
그래서 - 차트를 보고 가장 좋은 것을 선택하십시오 - 그것이 지금으로서는 당신의 선택입니다. 선택할 수 있는 여지가 분명히 있습니다.
어쨌든 관련이 있습니다.
동시에 여러 최적화를 수행하더라도 XML 파일을 연결하고 평가 스크립트로 처리하기만 하면 최적의 입력 매개변수 세트를 보다 효율적으로 선택할 수 있습니다. 스크립트가 오류를 찾은 경우에만 문제가 있을 수 있습니다. 이전과 마찬가지로 SET 파일의 모든 변수를 표시하지 않았습니다. 스크립트에서 "잘못된 파일"이라고 썼지만 문제가 무엇인지 이해할 수 없었습니다.
따라서 이러한 최적화가 고려됩니다. 이제 처리하고 Yandex 디스크에서 버전을 업데이트하고 리그에서 "탈락"한 다음 Expert Advisors를 게시하겠습니다. 관심이 있으시면 "내가 날아간 이유"라고 쓸 수 있습니다. :)
일반적으로 유전학은 매번 같은 결과를 선택한다고 생각했습니다. 그렇죠?
출발 통계를 수집할 수 있으며, 접근 방식이 변경되면 이러한 데이터를 기반으로 어드바이저가 개선될 수 있습니다.
일반적으로 유전학은 매번 같은 결과를 선택한다고 생각했습니다. 그렇죠?
출발 통계를 수집할 수 있으며, 접근 방식이 변경되면 이러한 데이터를 기반으로 어드바이저가 개선될 수 있습니다.
유전학 - 같은 결과를 줄 수 없습니다. 가까운 사람만. 그리고 기능이 충분히 "부드러운" 경우.
10억 개의 가능한 조합의 공간이 있습니다. 우리는 최고를 선택해야 합니다.
첫 번째 - 무작위 512개 옵션을 사용합니다. 이것이 첫 번째 세대입니다.
그런 다음 우리는 다음 세대를 형성합니다. 매개변수를 무작위로 변경하고 각 조합에서 돌연변이를 만듭니다. 그것은 1024 개인으로 밝혀졌습니다. 피트니스 함수의 값이 가장 높은 512를 선택합니다(피트니스 함수는 최적화 설정의 사용자 지정 설정과 정확히 동일함). 그리고 돌연변이의 순환이 반복됩니다.
피트니스 함수의 큰 값이 더 이상 나타나지 않을 때까지 사이클이 계속됩니다.
따라서 다른 최적화에서 결과(하나의 값)가 같을 수 있지만 세대 자체와 이 값을 "찾는 방법"은 다릅니다. 그리고 이러한 위치 경로는 XML 파일에 표시됩니다. 내 평가 스크립트는 이 파일을 실행하고 앞뒤 기간에 대한 피트니스 함수 값의 분산을 계산합니다. 그런 다음 적합성 함수의 절충값이 선택되어 가능한 한 크게 되지만 분산은 가능한 한 작아야 합니다(그러나 두 번째 위치에서).
두 개의 서로 다른 최적화 XML 파일을 사용하는 경우 최상의 값은 동일할 수 있습니다. 그러나 여기서 분산은 반드시 다를 것입니다. 그리고 이것은 선택에 영향을 미칠 것입니다. 아마도 적합도 함수의 값을 약간 낮추는 것이 더 합리적일 것입니다. 그러나 이 값 주변의 분산이 훨씬 더 작습니다.
+1 최적화를 위해 나머지를 가져갔습니다.
24개의 regcode가 있습니다. GBPCHF_EMAFlatRTS를 처리하겠습니다. 25가 됩니다. 다음 파일을 게시하세요. 26이 됩니다. 하지만 지금은 다른 곳으로 이동해야 합니다. 나는 4시간 후에 와서 다음 "외부인"을 배치할 것입니다.
Aleksey, 등록 코드를 사용하려면 선택한 코드가 선택한 기간 동안 즉시 "채워지는" "리그" 버전을 별도로 컴파일하는 것이 현명합니다. 따라서 설정에서 원하는 위험만 작성해야 합니다. 선택된 모든 시스템은 마치 리그의 여러 사본인 것처럼 독립적으로 작동하며 각각 고유한 매직(전문가들이 공통 데모 계정에서 작업하는 방식입니다. 어드바이저는 270명이 아니라 5명이지만 270명 모두를 처리합니다. TS).
관심 있는 분들을 위해 Yandex-Disk 에서 League of Trading Systems 고문을 다운로드할 수 있음을 알려드립니다.
첫 번째 - 무작위 512개 옵션을 사용합니다. 이것이 첫 번째 세대입니다.
우리는 옵티마이저를 가져갈까요? 단지 무작위성에 대해 뭔가 의심이 가는 것뿐입니다. 이 무작위성을 생성하는 알고리즘은 무엇입니까? 시간에 연결?
그런 다음 우리는 다음 세대를 형성합니다. 매개변수를 무작위로 변경하고 각 조합에서 돌연변이를 만듭니다. 그것은 1024 개인으로 밝혀졌습니다. 피트니스 함수의 값이 가장 높은 512를 선택합니다(피트니스 함수는 최적화 설정의 사용자 지정 설정과 정확히 동일함). 그리고 돌연변이의 순환이 반복됩니다.
그리고 그러한 함수의 자체 컴파일의 예는 어디에서 볼 수 있습니까?
아니면 사용자 계산의 결과에 따라 하나의 숫자에 불과하며 더 크거나 작은 값으로 경향이 있으므로 역학이 있으면 유전학이 그 방향으로 떨어집니다.
24개의 regcode가 있습니다. GBPCHF_EMAFlatRTS를 처리하겠습니다. 25가 됩니다. 다음 파일을 게시하세요. 26이 됩니다. 하지만 지금은 다른 곳으로 이동해야 합니다. 나는 약 4시간 후에 올 것이고, 나는 다음 "외부인"을 게시할 것이다.
Aleksey, 등록 코드를 사용하려면 선택한 코드가 선택한 기간 동안 즉시 "채워지는" "리그" 버전을 별도로 컴파일하는 것이 현명합니다. 따라서 설정에서 원하는 위험만 작성해야 합니다. 선택된 모든 시스템은 마치 리그의 여러 사본인 것처럼 독립적으로 작동하며 각각 고유한 매직(전문가들이 공통 데모 계정에서 작업하는 방식입니다. 어드바이저는 270명이 아니라 5명이지만 270명 모두를 처리합니다. TS).
흠, 나는 그것들을 선택하는 방법조차 모릅니다... 거기에서 최적화할 수 있는 것은 무엇입니까, 아니면 "위험" 값이 하나만 있습니까?
그래서. 접근했다. 모든 것이 질서 정연하고 모든 것이 처리되었으며 리그에 투자되었습니다.
최적화를 위해 Expert Advisors를 약간 변경하여 어떤 기호가 시작되었는지, 어떤 전후 기간에 대해 XML 파일에서 즉시 명확하게 알 수 있도록 하는 아이디어가 있습니다. 주말에 처리하겠습니다.
그 동안 초보자를 위한 지침을 추가해야 합니다.
Aleksey Vyazmikin :
우리는 옵티마이저를 가져갈까요? 나는 무작위성에 대해 뭔가를 의심하는 것뿐입니다. 이 무작위성을 생성하는 알고리즘은 무엇입니까? 시간에 연결?
물론 옵티마이저. 그는 또한 유전자 최적화를 수행합니다.
그리고 내가 알고 있는 한 초기 매개변수 세트는 순전히 무작위로 생성되며 대부분 무작위 숫자를 생성하는 프로세서 명령을 사용하여 생성됩니다. 이론상으로 RDRAND 프로세서 명령어를 사용하여 많은 특수 표준을 충족하는 난수를 생성해야 합니다. 그러나 물론 난수는 실제로 의사 난수 일 수 있습니다. 이것은 훨씬 나쁘지 않으며 안정적인 암호화 가 필요하지 않으며 값 필드의 균일 한 "시드"가 필요합니다.
그리고 그러한 함수의 자체 컴파일의 예는 어디에서 볼 수 있습니까?
아니면 사용자 계산의 결과에 따라 하나의 숫자에 불과하며 더 크거나 작은 값으로 경향이 있으므로 역학이 있으면 유전학이 그 방향으로 떨어지는 것입니까?
네, 맞습니다. 피트니스 함수는 패스를 특성화하는 OnTester()의 결과입니다. 가장 간단한 경우, 이것은 패스 종료 시 보증금의 가치일 뿐입니다. 옵티마이저는 이 기능이 최대가 되는 조합을 선택합니다. 그리고 새로운 세대는 최대치에 점점 더 가까워지고 있습니다.
나는 거래의 질을 아주 잘 반영하는 까다로운 다요소 기능을 사용합니다. 한때 이 코드를 유료로 받았지만 지금은 그것을 후회하지 않습니다.
거기, 유전 알고리즘 에는 트릭이 꽤 많고, 어딘가에 유전 알고리즘에 대한 기사도 있었고, 많이 들었습니다.
흠, 나는 그것들을 선택하는 방법조차 모릅니다... 거기에서 최적화할 수 있는 것은 무엇입니까, 아니면 "위험" 값이 하나만 있습니까?
최적화 - 아무것도 필요하지 않으며 모든 것이 이미 최적화되어 있습니다. 자, 이제 외부 시스템을 최적화하여 다른 매개변수 세트에서 선호하는 시스템이 되도록 하고 있습니다. 우리는 그것들을 데모에 올려놓고 그들이 어떻게 거래될지 봅니다. 그들 중 일부는 운이 좋을 것이며 플러스 거래를 시작할 것입니다. 이것은 한 달 안에 볼 수 있습니다. 그때까지 이전 즐겨찾기는 "컨트롤 샷"을 표시하고 거래에서 제거되며 현재 최적화 중인 시스템에서 새 시스템이 그 자리를 대신할 것입니다.
우리는 선호하는 시스템 중 하나를 선택하여 위험 값을 설정하고 계속 진행하면 거래할 수 있습니다.
그러나 "선택하는 방법"은 ... 이것이 지금 나의 주요 질문입니다. "간단한 연삭"인 경우 시각적으로 그리고 "품질"면에서. 내가 선택한 시스템 - 나는 실제 계정 , 당신이 가지고 있는 투자 비밀번호를 넣었습니다. 그러나 그들은 직관적으로 선택됩니다. 불행히도 나는 아직 명확한 기준을 개발하지 못했습니다.
그래서 - 차트를 보고 가장 좋은 것을 선택하십시오 - 그것이 지금으로서는 당신의 선택입니다. 선택할 수 있는 여지가 분명히 있습니다.
재최적화가 필요한 시스템:
그 중 2개는 너무 긴 줄을 표시했고 나머지는 허용된 드로우다운을 초과했습니다.