Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Позвольте несколько маленьких вопросов профессионалам:
1. на что влияют (в общем ) параметры AnnsNumber, AnnInpit, delta.
2. каковы переделы их изменения.
3. имеет ли смысл их оптимизировать.
Так же по непонятной (мне) причине в некоторых случаях после обучения нейросети в советнике NeuroMACD-fixed.mq4
проверка результатов обучения с применением полученного фильтра на обучаемом наборе не дает никаких видимых результатов.
Точнее результаты до использования фильтра и псоле использования - полностью идентичны.
В чем может быть причина?
Извините за тафталогию :).
Переделал советник, вычистил ошибки. Выложил в кодбейс. После проверки модератором, будет доступен по адресу: https://www.mql5.com/ru/code/9386
Переделал советник, вычистил ошибки. Выложил в кодбейс. После проверки модератором, будет доступен по адресу: https://www.mql5.com/ru/code/9386
Сделано.
Сделано.
Благодарю за оперативность!
Сервер: Alpari-Demo
Логин: 2033582
Инвест-пароль: hfti6op (только просмотр)
Провожу испытания советника https://www.mql5.com/ru/code/9386 на демо, вот первые результаты:
Здравствуйте Юрий.
Не сочтите за труд, объясните, пожалуйста, почему две раздельных оптимзации вашего советника,
на одном и том же периоде, на одних и тех же данных, с одними и темиже параметрами настройки оптимизации,
выдают совершенно разные результаты.
Все файлы обучения сети удалялись и создавались при новой опимизации заново.
Я полагал, что результаты должны быть одинаковыми или похожими и должны измеяться только в случае изменения каких либо условий оптимизации (например удлиннеия периода на один день).
Получается, что сеть каждый раз на одинаковых условиях и данных сеть обучается по разному? Это нормально?
Как тогда можно пользоваться этим, если результат каждый раз разный.
Или я что то делал не по инструкции?
Советник: FANN-EA
Настройки для оптимизации:
Валюта: EURUSD
Период: 1M
Интервал: 01/10/09 - 09/12/09
StopLoss: от 10 до 100 шаг 1
х: от 1 до 5000 шаг 1
Коротко результаты оптимизаций (отсортировано по максимальной прибыли):
1-я оптимизаиця.
2- я оптимизация (проводилась ка новая)
Здравствуйте Юрий.
Не сочтите за труд, о бъясните, пожалуйста, почему две раздельных оптимзации вашего советника,
на одном и том же периоде, на одних и тех же данных, с одними и темиже параметрами настройки оптимизации,
выдают совершенно разные результаты.
Каждый прогон нейросети доучивает ее, вот и разница результатов, все правильно...
Может кто-нибудь объяснить кое-что в примерах из FANN? В частности, в файле cascade_train.c написана такая фигня:
Наверно я чего-то не понимаю, но складывается впечатление, что каждая последующая пара загрузок обучающего и тестового файла затирает предыдущие. Зачем это? Более того, происходит утечка памяти, т.к. между загрузками не вызывается fann_destroy_train(data);Затем еще:
Какой смысл?Каждый прогон нейросети доучивает ее, вот и разница результатов, все правильно...
2 -й прогон оптимизации делался с "0" на тех же данных с теми же параметрами.
Файлы из каталога ANN от первой оптимизации, перед запуском 2-й удалялись.
Там нечему "доучиваться", т.к. это новое обучение, но оно дает совершенно другие результаты.
2 -й прогон оптимизации делался с "0" на тех де данных с теми же параметрами.
Там нечему "доучиваться", т.к. это новое обучение, но оно дает совершенно другие результаты.
Да тоже нормально, изначально сеть иницилизируется рандомными весами, и подстраивает их в ходе оптимизации, обучения. Разные начальные веса - разные конечные результаты.
З.Ы. хотя у моего советника таких сильно различных результатов не получалось, но это может зависеть от многих условий.