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Ele faz muitos negócios, você pode me dizer como reduzir o número deles? Por alguma razão eu o tenho em cada bar....

 
Tudo bem, acho que consegui. Muito obrigado :)
 
Foi encontrado um erro no código EA. Favor atualizar https://www.mql5.com/ru/code/9386
 

Por favor, me esclareçam por que a multiplicação por 2 na linha 190:

    ret = 2 * ret / AnnsNumber;
 
marketeer >> :

Por favor, me esclareçam por que a multiplicação por 2 na linha 190:

Você pode comentar esta linha ao mesmo tempo. Não tem qualquer significado. Sobrou do EA anterior.

 

Depois de corrigir os problemas, a capacidade de ensino da grade aumentou, mas outro problema surgiu. A grade se tornou instável no aprendizado. Isto significa que ele chega a um certo ponto e começa a esquecer o que aprendeu.



Otimização da rede




Aqui está o resultado final do aprendizado sobre a história:


Relatório de teste de estratégia

FANN-EA

Alpari-Demo (Build 225)


SímboloAUDUSD (dólar australiano versus dólar americano)
Período1 Hora (H1) 2008.08.28 15:00 - 2009.12.14 13:59
ModeloPor preços abertos (somente para Consultores Especialistas com controle explícito de abertura de barra)
ParâmetrosStopLoss=890; x=24491; Lotes=0,1;

Bares na história8035Carrapatos modelados15969Qualidade da simulaçãon/d
Erros de descasamento de cartas0




Depósito inicial1000000.00



Lucro líquido24738.71Lucro total34961.10Perda total-10222.39
Rentabilidade3.42Expectativa de vencer48.60

Desembolso absoluto228.33Máximo de drawdown682.60 (0.07%)Drawdown relativo0.07% (682.60)

Total de negócios509Posições curtas (% ganho)254 (76.77%)Posições longas (% ganho)255 (78.04%)

Ofícios rentáveis (% de todos)394 (77.41%)Ofícios rentáveis (% de todos)115 (22.59%)
A maiorcomércio lucrativo93.20perdendo negócio-99.64
Médianegócio lucrativo88.73perdendo comércio-88.89
Número máximoganhos contínuos (lucro)24 (2130.16)Perdas contínuas (perda)7 (-621.80)
MáximoLucro contínuo (número de vitórias)2130.16 (24)Perda contínua (número de perdas)-621.80 (7)
Médiaprêmios contínuos5Perda contínua1


 
Reshetov >> :

Podemos comentar esta linha ao mesmo tempo. Não tem nenhum significado semântico. Ela permaneceu da EA anterior.

Não carrega? O fio preenche o valor retornado pela função ann_pnn, e abre uma compra ou venda, dependendo dela. Seguindo esta lógica, toda a função ann_pnn é desnecessária, e as ordens devem ser abertas aleatoriamente.

Eu também não entendo bem porque as grades são treinadas apenas para perder opções (se (OrderProfit() < 0)).

 
marketeer >> :

Não carrega? O fio preenche o valor retornado pela função ann_pnn, e abre uma compra ou venda, dependendo dela. Seguindo essa lógica, toda a função ann_pnn é desnecessária, e deixa as ordens serem abertas aleatoriamente.

Eu também não entendo bem porque as grades são treinadas apenas para perder opções (se (OrderProfit() < 0)).

Repito mais uma vez: esta linha não tem carga de informação. O sinal no ret não muda, mas as negociações são rasgadas dependendo do valor positivo ou negativo do ret

 

Estranho... Otimização de execução... a rede está aprendendo... mas está consumindo 1,5 GB de memória...

Eu faço um teste... está funcionando... Experimentei-o muitas vezes.

Mas se você reiniciar o terminal, parece que a rede está esquecendo tudo o que sabe - os testes são simplesmente terríveis...

 
Solver.it >> :

Estranho... Otimização de execução... a rede está aprendendo... mas está consumindo 1,5 GB de memória...

Executando um teste... Há um lucro. Tentei muitas vezes.

Mas se eu reiniciar o terminal, parece que a grade esquece tudo o que sabe - os testes são terríveis...

Após reiniciar o terminal, o valor do StopLoss é o mesmo de antes?


Por ter tentado, e em testes diferentes, tanto antes como depois de reiniciar os valores são diferentes, mas não diferem muito, o fator de lucro muda em cerca de 0,1 - 0,2. Uma forte dispersão pode ocorrer quando há poucas operações em testes, ou seja, menos de 1000. Quando a quantidade de negócios é grande, a curva de aprendizado no otimizador não muda muito e os resultados dos testes não diferem muito. Com uma pequena quantidade, as redes ou aprendem demais ou aprendem menos.


E olhe no diretório: c:\ann para ver se há alguma malha salva lá?