一个快速和免费的MT4资料库，让神经网络人非常高兴。 - 页 3

[Михаил]

让我向专业人士问几个小问题。

1.AnnsNumber、AnnInpit、delta参数对什么有影响（一般来说）。

2.改变它们的限制是什么。

3.优化它们是否有意义。

此外，由于一些未知的原因（对我来说），在某些情况下，在NeuroMACD-fixed.mq4专家顾问中 训练了一个神经网络 之后

在训练集上使用获得的过滤器检查训练结果，并没有得到任何可见的结果。

更确切地说，应用过滤器之前和之后的结果是绝对相同的。

原因可能是什么？

对不起，我的家谱太长了 :)。

[Yury Reshetov]

重做了EA，清理了bug。将其发布到代码库。经主持人核实后，将在以下网站提供：https://www.mql5.com/ru/code/9386

[Rashid Umarov]

Reshetov >> :

重做了EA，清理了bug。将其发布到代码库。经主持人审核后，可在以下网址查询：https://www.mql5.com/ru/code/9386

完成了。

[Yury Reshetov]

Rosh >> :

完成了。

感谢你的及时性!

[Yury Reshetov]

服务器：Alpari-Demo

登录：2033582

投资密码:hfti6op(仅限查看)

我正在演示中测试专家顾问https://www.mql5.com/ru/code/9386，这里是第一个结果。

Alpari NZ Limited

帐户: 2033582		姓名：雷舍托夫						货币：美元		2009年12月11日, 07:18
已结束的交易。
票务	开放时间	类型	尺寸	项目	价格	S / L	T / P	关闭时间	价格	委员会	税收	互换	盈利
61694758	2009.12.10 06:37	购买	0.10	梦之城_梦之城娱乐_梦之城国际娱乐_梦之城国际娱乐平台	1.47065	1.46315	1.47815	2009.12.10 06:44	1.47133	0.00	0.00	0.00	6.80
61709320	2009.12.10 09:00	购买	0.10	gbpusd	1.62341	1.61441	1.63241	2009.12.10 12:25	1.63241	0.00	0.00	0.00	90.00
61742038	2009.12.10 13:00	购买	0.10	gbpusd	1.63130	1.62230	1.64030	2009.12.10 16:44	1.62230	0.00	0.00	0.00	-90.00
61732547	2009.12.10 12:00	购买	0.10	黄金	1125.82	1116.72	1134.92	2009.12.11 01:08	1134.92	0.00	0.00	-0.62	91.00
61749279	2009.12.10 14:00	购买	0.10	美国	88.293	87.693	88.893	2009.12.11 07:05	88.893	0.00	0.00	-0.10	67.50
										0.00	0.00	-0.72	165.30
关闭的P/L。												164.58
公开交易。
票务	开放时间	类型	尺寸	项目	价格	S / L	T / P		价格	委员会	税收	互换	盈利
61724198	2009.12.10 11:00	出售	0.10	稽查	0.91579	0.92239	0.90919		0.91688	0.00	0.00	-1.21	-10.90
61696886	2009.12.10 07:00	购买	0.10	梦之城_梦之城娱乐_梦之城国际娱乐_梦之城国际娱乐平台	1.47031	1.46281	1.47781		1.47376	0.00	0.00	-0.05	34.50
61772039	2009.12.10 17:00	购买	0.10	gbpusd	1.62538	1.61638	1.63438		1.63272	0.00	0.00	-0.07	73.40
61718309	2009.12.10 10:00	购买	0.10	nzdusd	0.72866	0.71946	0.73786		0.72767	0.00	0.00	0.28	-9.90
61742080	2009.12.10 13:00	出售	0.10	ǞǞǞ	1.05038	1.06018	1.04058		1.05140	0.00	0.00	-0.07	-9.70
61749337	2009.12.10 14:00	购买	0.10	USDCHF	1.02620	1.01740	1.03500		1.02564	0.00	0.00	-0.09	-5.46
61808066	2009.12.11 02:00	购买	0.10	黄金	1135.93	1126.83	1145.03		1137.87	0.00	0.00	0.00	19.40
										0.00	0.00	-1.21	91.34
										浮动盈亏。		90.13
工作订单。
票务	开放时间	类型	尺寸	项目	价格	S / L	T / P	市场价格
没有交易
摘要。
存款/取款。		0.00		信用贷款。				0.00
关闭的交易盈亏。		164.58		浮动盈亏。				90.13	保证金。			248.40
平衡。		5 264.49		公平。				5 354.62	自由保证金。			5 106.22

[Михаил]

你好，尤里。

请解释为什么要对你的EA进行两个独立的 优化。

如果我使用相同的时期，相同的数据，相同的优化设置。

产生完全不同的结果。

在新的优化过程中，所有的网络训练文件被删除并重新创建。

我以为结果应该是相同或相似的，只有在改变一些优化条件（例如，延长一天的时间）时才会有变化。

当条件和数据相同时，是否会发现每次训练的网络都不一样？这是否正常？

如果每次的结果都不同，我怎么能使用它呢？

还是我没有按照指示做什么？

专家顾问：FANN-EA

我已经做了优化的设置。

货币：欧元兑美元

期间。1M

间隔：09年10月1日-12月9日

止损：10至100步1

x: 1到5000步 1

简要介绍一下优化的结果（按最大利润排序）。

第1次优化。

优化报告

FANN-EA

通过	盈利	交易总额	盈利能力	预期报酬率	缩减美元	利润百分比
24	880.85	168	1.26	5.24	287.04	30.80
27	788.82	168	1.23	4.70	299.13	29.24
26	696.82	168	1.20	4.15	287.04	34.28
25	696.82	168	1.20	4.15	287.04	34.28
48	696.79	168	1.20	4.15	287.04	29.69
9	696.79	168	1.20	4.15	299.13	36.02
7	696.79	168	1.20	4.15	299.13	36.02
6	696.79	168	1.20	4.15	299.13	36.02
86	696.76	168	1.20	4.15	299.16	31.95
3	696.76	166	1.20	4.20	299.13	36.08
29	696.73	166	1.20	4.20	287.04	32.56

第二次优化（按新的方式进行）

优化报告

FANN-EA

通过	盈利	交易总额	盈利能力	预期报酬率	缩减美元	利润百分比
54	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
53	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
50	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
48	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
42	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
38	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
36	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
32	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
29	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
28	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
25	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
23	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
17	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
10	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67
4	1036.25	38	1.86	27.27	300.99	48.67

[[删除]]

mgribachev писал(а)>>

你好，尤里。

请解释为什么你的EA会有两个独立的 优化。

如果我想在相同的时间段内，对相同的数据，用相同的优化设置来使用这个EA。

产生完全不同的结果。

每次你运行神经元网时，它都在进行微调，这就是结果的差异，这是对的...

[Stanislav Korotky]

谁能解释一下FANN的例子中的内容？特别是，cascade_train.c文件中写了这些东西。

    struct fann_train_data *train_data, *test_data;

    ...

    train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.train");
    test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.test");
    train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.train");
    test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.test");
    train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.train");
    test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.test");

我可能有些不明白，但似乎每一对后续的训练和测试文件的上传都会覆盖之前的文件。为什么会发生这种情况？此外，由于fann_destroy_train(data)在两次加载之间没有被调用，所以存在内存泄漏。

然后还有更多。

	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR_PIECE);
	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR_PIECE_SYMMETRIC);
	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
	fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR);

	fann_set_train_error_function(ann, FANN_ERRORFUNC_TANH);
	fann_set_train_error_function(ann, FANN_ERRORFUNC_LINEAR);

这有什么意义？

[Михаил]

Figar0 писал(а)>>

神经网络的每一次运行都会完成它，这就是结果的差异，好吧...

第2次优化运行从 "0 "开始，在相同的数据上进行，参数相同。

在运行第2次优化之前，ANN目录中的文件被删除。

那里没有什么可 "学习 "的，因为它是一种新的训练， 但它给出的结果完全不同。

[[删除]]

mgribachev писал(а)>>

第2次优化运行从 "0 "开始，对相同的数据和相同的参数进行了优化。

没有什么可 "学习 "的，因为这是一种新的训练， 但它带来的结果完全不同。

这也没关系，最初网络是以随机权重启动的，并在优化、训练过程中调整它们。不同的初始权重 - 不同的最终结果。

Z.I.虽然我的EA没有得到如此巨大的不同结果，但这可能取决于很多条件。