MT4 için hızlı ve ücretsiz bir kitaplık olan sinir ağı uzmanlarını memnun etmek için - sayfa 20
![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Demon_eJ, sanırım sonuçlarınızın "başarısının" nedenini anlamaya başlıyorum. (sizin olalım. Tamam mı?)
Bakın iki yıllık (2007-2008) dönem optimizasyonu Expert Advisor'ın ilk versiyonu ile sona erdi. Optimizasyon geçişlerini kâra göre sıraladınız, maksimum kâr değerine sahip geçişi seçtiniz. Dış değişkenlerin yeni değerlerini ayarlayarak üzerine çift tıklayın. Örneğin, SL 164'e eşit oldu.
Ardından, test süresini 2009.01.01 - 2009.01.31 olarak değiştirir ve tek bir test çalıştırırsınız.
Her şeyi doğru tarif ettim mi?
Bu OOS testinin sonucunda ne elde ettiniz? İyi sonuçlar? Bundan sonra bu test döneminde bu SL=164 değeri ile tekli testler yapmaya devam ediyor musunuz? (sürekli iyileştirme sonuçları)
Son sorunun cevabı EVET ise, o zaman gerçek hayatta yapamayacağınız Ocak 2009 verilerine göre ağı yeniden eğitiyorsunuz.
Yeni sürümle yanlış gidemezsiniz. İdeal düz çizgiyi optimize edebilirsiniz ve "gelecekte" aynı değer ya boşalıyor ya da 0'a yakın
Yeni sürümle yanlış gidemezsiniz. İdeal düz çizgiyi optimize edebilirsiniz ve "gelecekte" aynı değer ya boşalıyor ya da 0'a yakın
İyi. Ve gerçekten acelen vardı. Aceleye gerek yok.
Ayrıca, örneğin optimizasyon sırasında 1000 geçiş yaptıysak, o zaman en iyi geçişi seçtik No. başarısız), ancak 1000 üzerinden SL=90 ile son geçiş sırasında oluşan ağırlıklara göre. bu optimizasyondan geçer.
Bu Expert Advisor'ın bir versiyonuna sahibim, burada tüm ağlar (tüm komite) her optimizasyon geçişi için dosyalara yazılıyor. O zaman zaten herhangi bir geçiş "sabitlenebilir", tekrarlanabilir ve analiz edilebilir.
Bu Uzman Danışmanın bir enstrümanın birkaç kopyasını takas edebilmesi için kodu değiştirebilir misiniz? Şu anda, para biriminde açık bir pozisyonla - danışman kapanana kadar bekleyecek - ve ancak kapandıktan sonra - bir sonraki çubukla açılacak. Belki bunun için bir sihir eklemeniz gerekiyor... Görevin amacı, örneğin optimizasyondan sonra aynı enstrümana farklı değerlere sahip üç Uzman Danışman atamaktır.
Şimdiden teşekkürler!
Orijinal FANN-EA'yı ekliyorum
Не знаю в чем дело и куда обратиться за помощью, поэтому пишу сюда. После оптимизации советника прогоняю его тестом по самому прибыльному варианту (прибыльность порядка 2), в результате не то что нет прибыльности порядка 2, а он сливает половину, как будто оптимизации и не было вовсе. Подскажите в чем может быть проблема. Заранее спасибо за ответ.
Bu fenomenin birçok nedeni olabilir:
1. Sözde "yeniden eğitim".
2. "Yetersiz" öğretmen.
3. Sabit ayaklar.
4. Yetersiz sayıda nöron.
5. Nöronların fazlalığı.
6....
7...
Uzun süre devam edebilirsiniz.
Deney. Hatalara dikkat edin (kendinize ait).
Sorunun ne olduğunu ve yardım için nereye başvuracağımı bilmiyorum, bu yüzden buraya yazıyorum. Danışmanı optimize ettikten sonra, en karlı seçeneğe göre (2 derece karlılık) bir test ile çalıştırıyorum, sonuç olarak, sadece 2 derecenin karlılığı yok, aynı zamanda sanki oradaymış gibi yarısını tüketiyor. hiç optimizasyon yoktu. Bana sorunun ne olabileceğini söyle. Cevabınız için şimdiden teşekkür ederiz.
FANN-EA Uzman Danışmanını kastediyorsanız, bu tür "yetersiz" davranışın ana nedeni yukarıda üç gönderide dile getirilmiştir.
Ve ben de çizgiyle ilgileniyorum
f2M_set_act_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE);
FANN-EA'nın ann_load işlevinde. Çıktıyı normalleştiriyorsa, girdiler neden aynı şekilde normalleştirilemiyor?
Burada herkes öldü, çünkü (daha önce birçok kez söylendiği gibi) belirli bir danışman , .
Aktivasyon fonksiyonu, belirli bir fonksiyonun çıktısının girdisine bağımlılığının bir eğrisidir. Giriş veri aralığının hangi bölümlerinin analizde ağırlığa sahip olduğuna göre seçilmelidir.
Normalleştirme, giriş değerlerinin -1...1 veya 0...1 aralığına indirgenmesidir. Bu, sinir ağının normal çalışması için bir ön koşuldur.