策略测试仪的优化 - 页 8

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现在，上述例子的测试运行在启动时有大约1.5秒的系统开销，以准备所有数据（授权和计算数据的同步）。问题是，测试代理 是完全独立的，与终端脱钩，这导致需要完全传输和同步所有使用的数据。

我们不能说遗传优化器或测试器在几秒钟内的超快计算是缓慢的，因为系统开销对最终计算时间有严重影响。在每次运行20秒以上的长时间计算中，系统开销的影响会降低到可以忽略不计的数值。

在每次构建时，我们通过在代理中直接缓存大部分数据来减少这一时间。我想我们很快就会解决这个问题。

 
Urain:
来自joo的GA已经比标准的快，当代码被Studio 10（适应多核CPU）转移到CPP时，加速又快了6倍。

在没有市场环境的情况下，人们可以为一项具体的任务安排一个定制的速度计算器。

但是，当你试图制作一个通用的交易引擎，按需提供任何多币种的poti数据，并自动计算利润/限额和报告时，速度将立即下降2-3-4个数量级。

 
Renat:

现在在上述例子上运行测试，在开始时有大约1.5秒的系统开销来准备所有的数据（授权和计算数据的同步）。问题是，测试代理是完全独立的，与终端脱钩，这导致需要完全传输和同步所有使用的数据。

我们不能说遗传优化器或测试器在几秒钟内的超高速计算是缓慢的，因为系统开销对最终计算时间有严重影响。在每次运行20秒以上的长时间计算中，系统开销的影响会降低到可以忽略不计的数值。

在每次构建时，我们通过在代理中直接缓存大部分数据来减少这一时间。我想我们很快就会解决这个问题。

雷纳特。

在没有市场环境的情况下，有可能为一项具体的任务设置一个定制的快速计数器。

但是，当试图制作一个通用的交易引擎，按需提供任何多货币数据，并自动计算利润/限额和报告时，速度将立即下降2-3-4个数量级。

雷纳特，我的意思不是说需要时间来准备市场环境和其他不可避免的 "刹车"，我在前一页写道。

最有可能的是，如此巨大的差异是由于测试仪除了直接计算FF外，还需要写日志、显示信息等，即存在 "强制制动"

2010.11.28 17:38:30 核心 1 遗传传递 (424, 98130899813578) 在2059 ms内返回结果48.16
2010.11.28 17:38:30 核心 2 遗传通 (426, 990006720) 启动
2010.11.28 17:38:30 core 2 genetic pass (425, 56291461) returned result 26.67 in 2012 ms
2010.11.28 17:38:28 core 2 genetic pass (425, 56291461) started
2010.11.28 17:38:28 core 2 genetic pass (423, 1510001908) returned result 49.98 in 2028 ms
2010.11.28 17:38:28 核心 1 遗传密码(424, 98130899813578)启动
2010.11.28 17:38:28 core 1 genetic pass (422, 1668020166802) returned result 48.36 in 2013 ms
2010.11.28 17:38:26 core 2 genetic pass (423, 1510001908) started
2010.11.28 17:38:26 core 2 genetic pass (419, 99260769921339) returned result 49.22 in 1935 ms
2010.11.28 17:38:26 核心 1 遗传密码(422, 1668020166802)启动
2010.11.28 17:38:26 core 1 genetic pass (418, 32073563420604) returned result 26.13 in 1934 ms
2010.11.28 17:38:24 在缓存中发现测试者的遗传密码（421，730000073），结果为50.00。
2010.11.28 17:38:24 在缓存中发现测试者的遗传密码（420, 2080000208），结果为50.00
2010.11.28 17:38:24 核心 2 遗传通 (419, 99260769921339) 启动
2010.11.28 17:38:24 2010/11/28 17:38:24 核心 2 遗传传递 (417, 99249619924961) 在2059 ms内返回结果49.26
2010.11.28 17:38:24 核心 1 遗传密码(418, 32073563420604)启动
2010.11.28 17:38:24 核心 1 遗传传递 (416, 2479846771) 返回结果 48.49 in 2309 ms
2010.11.28 17:38:22 核心 2 遗传密码 (417, 99249619924961) 启动

也就是说，计算裸露的FF需要2秒多的时间，而这是在完全没有参考市场环境的情况下。

优化器在第500次 "通过 "时解决了f(x1,x2)=x1*x1+x2*x2这样一个简单的任务，并不断尝试各种变体，因为它已经定义了1000多种要计算的变体。

而且没有任何设置可以影响算法的搜索能力，此外，64个可优化参数的限制也令人沮丧。

 
Renat:

可以在没有市场环境的情况下，为特定的任务设置一个自定义的速度计算器。

但是，当试图制作一个通用的交易引擎，根据需求提供任何多货币数据，并自动计算利润/限额和报告时，速度将立即下降2-3-4个数量级。

我不打算争论，但如果能扩大算法的控制参数，同样的搜索出口设置和搜索参数的数量，那就更好了。

我们在mql5正在研究搜索3000个参数的算法，这不是极限，当然不是二进制编码，而是连续平面。

而你的手中仍然有一个SRR。

我曾试图用二进制编码来做，但在这样的情况下，GA在mql5上输了。连续搜索是好的，因为它本身就减少了收敛时的步骤。另外，我们不需要编码/解码的资源。好吧，一般来说，我们需要正确的测试，现在说什么都还为时过早。

 
遗传优化器可以变得更加定制化+系统开销降到最低。
 
Renat:
遗传优化器可能会变得更加可定制+我们会尽量减少系统开销。

非常感谢你。这实际上是非常重要的，比许多人可能认为的更重要。

希望我们也能在某个时候忘记 "门槛64"。

 

在新的366版本中（周一发布），我们已经将系统开销降低到最低值。

上面的遗传学专家现在每次传递的时间在200到300毫秒之间，而不是2秒。

 
joo:

非常感谢你。它真的非常重要，比许多人可能认为的更重要。

而且希望我们也能在某个时候忘记《门槛64》。

现在算了吧，在4个参数到8位数的时候，测试仪会给出一个警告，说超长的长度已经超过了。

因此，对于测试EA 以外的需求，可以编写一个自定义优化器。

而64个参数对于优化EA来说是相当足够的。

 

是的，我已经读了这个主题，他们从哪里得到的顾问有这么多参数:)

 
marker:

是的，我已经读了这个主题，他们从哪里得到的顾问有这么多参数:)

一些标准的MT EAs甚至没有足够的超调。
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