На радость нейросетевикам, быстрая и бесплатная библиотека для MT4 - страница 20

Demon_eJ, я кажется начинаю понимать причину "успешности" твоих результатов. (будем на ты. Хорошо?)
Смотри, вот закончилась оптимизация на двухлетнем периоде (2007-2008) первым вариантом советника. Ты отсортировал проходы оптимизации по прибыли, выбрал проход с мах значением прибыли. Дважды кликнул по нему, установив новые значения внешних переменных. Например, SL стал равен 164.
Далее, ты меняешь период тестирования на 2009.01.01 - 2009.01.31 и выполняешь одиночный тест.
Я всё правильно описал?
Что ты получил в итоге этого OOS теста? Хорошие рез-ты ? После этого ты продолжаешь выполнять одиночные тесты с этим значением SL=164 на этом периде тестирования? (постоянно улучшая результаты)
Если ответ на последний вопрос ДА, то значит ты производишь дообучение сети уже на данных января 2009, чего в реале у тебя сделать не получится.

ДА. Почти так. Но я сначала нашёл все параметры SL за весь 2009 год, не проводя тестов вообще, лишь оптимизацией. Затем, когда оптимизация закончилась, я начал проводить тесты. Январь протестил 10 раз и записал все прибыли, затем каждый месяц так же с новым SL. Значит всётаки сеть обучалась во время теста и этим обусловлены хорошие результаты?
С новым вариантом не разгуляешься. Наоптимизировать можно идеальную прямую, а в "будущем" одно и то же значение либо слива либо около 0

Ну, вот. А ты спешил на реал. Не надо торопиться.
Еще надо понимать, что если мы на оптимизации сделали допустим 1000 проходов, затем выбрали лучший на наш взгляд проход № 857 со SL=90 для теста, то сеть проинициализируется весами не теми которые у неё были на начало 857 прохода (поэтому результат этого прохода повторить не удастся), а весами которые образовались на момент последнего прохода со SL=90 из 1000 проходов этой оптимизации.
У меня где-то лежит вариант этого советника, где в файлы записываются все сети (весь комитет) для каждого прохода оптимизации. Тогда уже любой проход можно "зафиксировать", повторить и проанализировать.

Уважаемый lasso, или может кто нибудь еще отзовется...
Не могли бы Вы изменить код так, чтобы данным советником можно было торговать по одному инструменту несколькими копиями. На данный момент при открытой позе по валюте - советник будет ждать пока она закроется - и только после закрытия - откроется следующим баром. Возможно нужно добавить мэджик для этого... Цель задачи - повесить на один и тот же инструмент, например, трех экспертов с различными значениями после оптимизации.

Заранее спасибо!

Прикрепляю исходный FANN-EA

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.

Причин этого явления может быть очень много:

1. Так называемое "переобучение".

2. "Неадекватный" учитель.

3. Фиксированные стопы.

4. Недостаточное количество нейронов.

5. Переизбыток нейронов.

6....

7...

Продолжать можно долго.

Экспериментируйте. Замечайте ошибки (свои).

Если Вы имеете в виду советник FANN-EA, то основная причина подобного "неадекватного" поведения озвучена тремя постами выше.

Подскажите, пожалуйста, количество входов и период оптимизации (для FANN-EA 30 входов и год оптимизации для часа) подбираются вручную экспериментально, или их можно как-то оценить в зависимости от того, что на входе и на выходе? А то никак не могу подобрать эти параметры, чтобы сеть на новых данных (которые не участвовали в оптимизации) хоть какой-то промежуток времени давала правильные сигналы. Спасибо.

И еще меня интересует строка
f2M_set_act_function_output (ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE);
в функции ann_load советника FANN-EA. Если это приведение выхода к нормализованному виду, почему таким же образом нельзя нормализовать и входы?

здесь что, все умерли? Или никто не знает что ответить..?

Здесь все умерли, потому что (как уже многократно сказано) конкретный советник не представляет сам по себе никакой ценности, кроме как пример использования библиотеки.

Функция активации - это кривая зависимости выхода данной функции от её входа. Её необходимо выбирать из расчёта, какие участки диапазона входных данных какой имеют вес при анализе.

Нормализация - это приведение входных значений к диапазону -1...1 или 0...1. Это обязательное условие для нормального функционирования нейросети.