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我说的是FANN

[Vitaliy]

Demon_eJ писал(а)>>
我在测试2006年至2008年的欧元/美元H4（每次优化后向前移动一个月），然后逐月替换2009年的数值，每个月10次，因为它们每次都在变化 。结果，在10个案例中，有7个案例我得到了一个积极的结果，因此我在2009年做了这个工作。隐藏的线索在哪里？为什么不能使用呢？我不明白你的一半讲话，让我用简单的语言解释。

1) 你说的是哪个专家顾问？
2）明确描述优化的方法。 老实说--我已经读了五遍，但一次也没看懂。 ))

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谈论FANN-EA https://www.mql5.com/ru/code/9386#25259
我将从头开始......
在欧元/美元H4上测试，有遗传因素。
优化期为2年。我在2009年1月用这种优化方法对31.12.2006-31.12.2008进行了挑选SL（像理论交易）。然后对于2009年2月，我使用了2007年1月31日-2009年1月31日的数据。就这样，2009年全年和2010年初。2009年1月的交易获得的SL是84。我将这个数值用于10次，以确保有一个良好的盈利概率。我10次中有7次获利。整个一年中都是如此。而如果损失相当小，利润就会暴涨。
谢谢你的反馈。我从来没有对EA有什么兴趣，所以我很惊讶。

[Vitaliy]

Demon_eJ писал(а)>>
谈论FANN-EA https://www.mql5.com/ru/code/9386#25259
我将从头开始......
....................
谢谢你的答复。我从来没有对EA有什么兴趣，所以我很惊讶。

我还从头再试了一次，没有发现任何令人惊讶的地方。在2009年1月的测试中，通常的plum....。
但不要忘记，神经网络专家顾问是一个独立的类别。即使你做的一切 "相同"，结果也会不同，因为neurons....。weights....等。
如果有兴趣探究差异的原因，请告诉我，我会写一个我们的行动的算法，然后我们可以进行实质性的讨论。

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真的很有意思，要弄清楚这一点。只是，这个神经网络是一个巨大的耗时活动。我一直在开启和关闭遗传学。我正在努力感受质量上的差异，但我还看不出来。它通过遗传学和对我有用的东西找到我需要的东西。我可能想在演示中尝试一下。欧元、法郎和英镑都显示出良好的结果。 在h4。
请写出你在使用该EA和库方面有哪些改进措施

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而我将再次进行我上面描述的优化。也许一切都会改变？在这之前是否需要清除ANN目录？

[Vitaliy]

1.)拖车包含标准的FANN-EA，唯一不同的是：外部变量extern bool TrainOnTesting = false；有一个开关，可以只在优化期间或测试期间训练网络。重新命名专家顾问，使其与你的不同，并使用这个变体。
2）清除ANN文件夹，如果需要的话，保存一个副本。
3）像以前一样，在两年内（2007-2008）进行优化。(我有一个30分钟的跑步基因）。然后选择一个适合你的套装，在2009年1月运行。由于TrainOnTesting = false，结果不会从一个测试到另一个测试发生变化。有必要固定训练后的网络 的权重。

报告结果...

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谢谢，我会试一试的。

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我一点也不明白。我开始测试：首先我得到一个值，然后第二次我得到一个新的值。而现在，同样的数字总是弹出164。我只在开始时清理了ANN目录。这是无稽之谈。
从196年9月开始。
10月 132
11月至3月 164.
然后我又跑了一次9月，它弹出了164。
在演示中进行实时测试之前，我应该对神经元做什么？

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总之现在我又清理了ANN目录，并且正在优化神经网络，只是为了在过去2年里在演示中进行实时交易。我将看看会发生什么。我在想，要在什么时间段内进行优化--一个月或一周...