75000 seçenek - 4GB RAM ve 4GB disk önbelleği yeterli değil mi??? - sayfa 7

Yeni yorum
 
1970'lerin başından 2000'in başlarına kadar IBM'de testler yaptım, tarih doğru ve çoklu bölünmeler için normalleştirildi. HST formatında sembolün geçmişine sahip bir zip dosyası eklenmiştir, bu, History Center (F2) -> Import aracılığıyla terminale aktarılabilir.

İşte ilk sonuçlar:
  • 401 çalıştırmadan en iyi sonuçları aldım ve testi aynı parametrelerle MT4'te çalıştırdım





    Ne oldu (tam raporlar ekteki StrategyTester_Mak.zip arşivinde):



    İşlemlerde ciddi tutarsızlıklar var - bu ayrı bir konu. Ancak MT4'teki 1664$'lık net kâr, Omega'daki 1884$'lık net kâra aşağı yukarı benzer.

  • sonra MT4'te genetik ile bir parametre araması yaptım ve aşağıdaki sonuçları aldım:



    İşte sonuçların listesi (OptimizationReport.zip dosyasındaki arşivlenmiş rapor):



    MT4, 3 dakika 34 saniyede yeniden hesaplandı ve olası 35 milyardan 15.616 seçenek arasından geçti:



    15616 varyanttan 9291 tekrar eden (geçerken tekrar alabilirsiniz) dizilim olduğunu ve kalan 6325'ten 1027 pasajın işe yaramaz olarak atıldığını açıklığa kavuşturmalıyım. Yinelenen diziler, geçici önbellekten alındıkları için kaynakları almaz ve tekrarlanan yeniden hesaplamalar gerektirmez. Son günlük girişleri:

    2006.10.16 23:40:12 Optimizasyon sırasında 6325 geçiş yapıldı, 1027 sonuç önemsiz olarak atıldı
    2006.10.16 23:40:12 MACD Örneği: optimizasyon durduruldu, 9291 önbellek kaydı kullanıldı, 9291 önbellek kaydı reddedildi


  • MT4 neden 3600'de kar elde etti ve TSGO 1800'ün yarısı kadar mı?

    Bunun, TSGO'nun geçişleri azaltmaya odaklanan optimizasyona yönelik hiper ekonomik yaklaşımının doğrudan bir sonucu olduğunu düşünüyorum. Her şey çok basit - TSGO 1000 geçiş yaptı ve MT4 - temiz 6000 (15000'den 9000'i tekrarlandı ve atlandı). Ek olarak, TSGO raporunda, ilk 100 seçenekte bu parametrenin 100 değerinde sıkı bir şekilde takılı kaldığı optimize edilmiş MATrendPeriod parametresiyle çok ilgilendim (birkaç kez 97 slip, ancak bunlar önemsizdir). Genetik optimize edicinin yerel bir ekstremuma nasıl girdiği ve oradan nasıl çıkamadığı görülebilir. Bu, genetik numaralandırmada yaygın bir durumdur ve arama alanının kabalaşmasının doğrudan bir sonucudur.



    Ve MT4, bu tür değerlerin yaşadığı kısımlarda mıydı? Evet, birçok kez bulundum ve orada özel bir şey bulamadım:



    Matematiksel sonuçlara ve raporlara ek olarak, her zaman en iyi sonuçların dağılımının bir resmini kendi gözlerinizle görmek istersiniz. Ve MetaTrader, eksenler boyunca herhangi bir optimize edilmiş parametreyi seçebileceğiniz "İki Boyutlu Yüzey" görselleştirme modunda bunu kolayca gösterir. Örneğin, burada 100 aralığındaki MATrendPeriod değerinin 12-14'teki değerlerden açıkça daha kötü olduğunu görebilirsiniz.



Bulgular:
  • Yerel ekstremum hakkında düşünmek ve gereksiz yere kaba arama seçenekleri yapmamak zorunludur. Özellikle süreçleri ayrıntılı olarak anlayamayan ve genetik test cihazının sonuçlarını gerçek değerinde alabilen deneyimsiz kullanıcılar için bir araç sağladığınızda.

  • 1000 geçişte yerel bir ekstremumda gösterilen tıkanıklığın arka planına karşı, 100-200 değerlendirme çalışması fikri ciddiye alınamaz.

  • Genetiğimiz için yeterli bir sayım mekanizması seçerken, araştırma yaptık ve şu basit formüle karar verdik: her zaman 30 tam popülasyon çalışması yapıyoruz ve sonraki 10 tam popülasyon çalışması sırasında, hedefin garantili zayıflamasını bekliyoruz. fonksiyon artışı. Yani, ilk popülasyon 256 ise, o zaman ilk aşama 256 * 30 = 7680 geçiş, daha sonra en az 256 * 10 = 2560 iyileştirme ve daha sonra ek olarak zayıflamaya kadar. Böyle gereksiz bir mekanizma, çoğu durumda yerel ekstremalardan kurtulmamızı sağlar.

Belki gerekenden biraz daha fazla yineleme yapıyoruz, ancak sıradan kullanıcılar için bu az çok garantili bir seçenektir.

Konuyu gündeme getirdiği için Yuri'ye (Mak) teşekkürler - bunu tartışmak çok ilginç + hatalarımızı düzelttik.
Lütfen yorum yap.
 
Renat, en iyi seçeneğin parametrelerini bulamadım.
Onları getirin, ne sonuçlar aldıklarını görmek için Omega'ya bakayım.
İki platformda test yaparken olanlarda büyük bir fark olduğundan şüpheleniyorum.
Bu arada, 1000'den fazla koşu için Omega'da test yapacağım.
 

Üzgünüz, parametre belirtmedim. İşte buradalar:

Kâr Al=819; lot=0.6; İzleyenDurdur=248; MACDOpenLevel=8; MACDCKapatSeviye=8; MAtrendPeriod=12;

Parametreler , test raporundaki geçiş numarasının yanındaki araç ipucunda görülebilir:

 
Renat, yine sonuca varıyorsun.

TSGO'da 7000 koşu yaptı.
Resim aşağıda.

Popülasyonun en üstünde bulunan çalıştırma sayılarına dikkat edin.
618 numaralı koşu, 7000 koşuda en iyisiydi (yani 700 koşudan sonra hiçbir gelişme olmadı)




Omega'da bulunan en iyi parametrelerinizi çalıştırın.
Olan şey bu :(



Görünüşe göre sistemlerin veya test cihazlarının işleyişinde veya verilerde önemli bir fark var.
Belki de sistemi tam olarak Omega'ya aktaramadım...
Burada birebir aktaramazsınız, Omega farklı çalışır.

Ama her durumda, hakkında vardığın sonuçlar
TSGO'nun en iyi çözümü iki kez bulamamış ve yerel maksimumda sıkışıp kalmış olması yanlıştır.
TSGO böyle bir sistem bulamadı çünkü Omega ile yaptığım testte kârsız.
 
Evet, pozisyonlarınızın açılması gerekmeyen yerlerde açıldığını fark ettim. İlk beş işlemi manuel olarak kontrol edin - hemen fark edeceksiniz.
IBM'i Yahoo'dan aldım, normalleştirilmiş verileri elde etmek için hisse senedini 4 veya 5 kez bölmek zorunda kaldım. Hikayenizle tam olarak eşleşiyorlar.

Görünüşe göre yeniden başlamamız gerekiyor.
 
Renat :
Evet, pozisyonlarınızın açılması gerekmeyen yerlerde açıldığını fark ettim. İlk beş işlemi manuel olarak kontrol edin - hemen fark edeceksiniz.
IBM'i Yahoo'dan aldım, normalleştirilmiş verileri elde etmek için hisse senedini 4 veya 5 kez bölmek zorunda kaldım. Hikayenizle tam olarak eşleşiyorlar.

Görünüşe göre yeniden başlamamız gerekiyor.
Bana öyle geliyor ki, sonuçlar arasındaki tutarsızlık önemli değil.
Farklı test cihazları ve genel olarak farklı sistemler..

Herhangi bir genetik algoritma rastgele bir aramadır.
Genetik, sadece rastgele bir aramadan farklıdır.
basit bir rastgele aramada parametre dağılım fonksiyonunun tek tip olduğunu
Genetikte düzensizdir ve siz araştırdıkça değişir.

Bu, rastgele aramaya kıyasla genetikte arama hızını büyük ölçüde artırır.
Bu anlamda, tüm genetik optimize ediciler aynıdır.
 
Merhaba canım!

Konu dışı için özür dilerim ama anlaşılmaz ifadelerden dolayı esnemeye ve başım ağrımaya başlıyor. Renat , küresel bir boşlukta bir atın ne olduğunu ve neden oraya konduğunu kısaca açıklar mısın?

Konu benim için son derece ilginç, çünkü ben yakın zamanda kendi Uzman Danışmanımı optimize etmek için GO'yu kullanmaya başladım ve GO uygulamasının sınırlarını gerçekten anlamak istiyorum. Ancak tam olarak MACD'ye sahip değilim, ancak Sıfır Gecikme MA'ya dayalı ve iki gecikmeli yalnızca iki hareketli ortalama ( 'MetaTrader 4'teki Genetik algoritmalar makalesinin terminolojisinde “boşluklar”). bir pozisyona girmek ve çıkmak. Şimdiye kadar, sonuçlar çok ilham verici değil, ancak umut var. Yakında Expert Advisor'a yeni filtreler eklemeyi düşünüyorum. Bu arada, optimize ediciyi beğendim ...
 
Mathemat :

... küresel boşluktaki bir at nedir ve neden oraya konmuştur?

Aslında burada Renat biraz abartılı konuştu. Gerçekte, elbette, bir at ya da at o kadar önemli değil. Ve küresel vakuma gelince, burada her şey basittir - yeterince büyük çaplı (ve yeterli mukavemetli) bir küre alınır, oraya bir at / at yerleştirilir ve hava pompalanır. Kürenin içindeki vakum küresel bir şekil alır - bu nedenle küresel vakum terimi. Doğal olarak, ölçüm hatalarını hesaba katmak gerekir, çünkü vakum gerçekten mutlak değildir ve küre kesinlikle küresel olarak pürüzsüz değildir, ancak prensipte hata ölçüm sonuçlarını büyük ölçüde etkilemez.
Evet, deney sonucunda atın/atın doğal olarak öldüğünü unutmamalıyız. Ne yazık ki, bu dünyada hiçbir şey mükemmel değildir. :)

Not: Deney için doğal olarak ekmişler. Deneyin amacı açıklanmadı, tabiri caizse know-how. :)
 
Garip, onu boşlukta küresel bir at olarak algıladım. Yani zaten yuvarlak ama boşlukta neyin nerede olduğunu anlamak pek mümkün değil :)
 

"Bir boşlukta küresel at", geçen yüzyılın 90'larında FIDO ağında ortaya çıkan bir deyimdir. İdeal deney veya çalışma koşullarına ulaşmanın zor olduğunu belirtir.

Bir fizikçiye, şu ya da bu atın kazanacağını tahmin edebilmek için bir yarış modeli geliştirmesinin emredildiğine dair eski bir şaka vardı.

Bunu biliyor muydun...

  • Küresel at tamamen siyah bir gövdeye sahiptir.
  • Küresel at ideal bir gaz soluyor.
  • Küresel bir atın kişnemesi tek bir harmoniktir ve dağılmadan yayılır.
  • Küresel at, tek tip tarlalarda otluyor.
  • Küresel bir at dörtnala koştuğunda, yörüngesi bir sikloid tarafından tanımlanır.
  • Küresel bir atın toynakları, düz bir yatay yüzeyle kesinlikle elastik bir şekilde çarpışır.
  • Sonlu bir zamanda bir olasılığı olan küresel bir at, indiği potansiyel kuyusundan çıkacaktır.
  • Küresel bir ata oturmak için bir eyer noktası bulmanız gerekir. Bu durumda atın direnci önemsizdir.
  • Sonsuz uzak bir podyumdan bakıldığında, küresel at maddi bir nokta olarak görünür.
  • Küresel bir atın saçını tarama sorunu çözülemez.
  • Küresel bir at, boşlukta düzgün ve doğrusal olarak hareket eder.
  • Küresel bir atın küresel bir ata ihtiyacı yoktur, çünkü spekülatif uzayda sınırsız bir süre için var olur.
  • Birim küresel atın n-boyutlu bir uzaya izdüşümü, r2 = 1 denklemi ile tanımlanır.
  • Beygir gücü - 1 metre çapında ve 1 kg kütleli küresel bir atın geliştirdiği güç.
    • 12345678
    Yeni yorum