Met behulp van genetiese algoritmes Finansiële Markte Voorspelling Burton voorgestel in sy boek, "A Random Walk Down Wall Street", (1973) dat " 'n geblinddoek aap gooi veerpyltjies op finansiële bladsye van 'n koerant se kan 'n portefeulje wat net so goed soos 'n noukeurig gekies deur kundiges sou doen kies." Terwyl evolusie mense nie meer intelligente kan gemaak by pluk voorrade, Charles Darwin se teorie het baie effektief wanneer meer direk toegepas. (Om jou te help kies lêers, kyk hoe 'n voorraad te tel.) Wat is genetiese algoritmes? Genetiese algoritmes (gas) is probleemoplossingsmetodes (of heuristiek) dat die proses van natuurlike evolusie naboots. In teenstelling met kunsmatige neurale netwerke (Anns), wat ontwerp is om te funksioneer soos neurone in die brein, hierdie algoritmes gebruik die konsepte van natuurlike seleksie om die beste oplossing vir 'n probleem te bepaal. As gevolg hiervan, is die gas wat algemeen gebruik word as Optimizers dat parameters aan te pas by 'n paar terugvoer maatreël, wat dan onafhanklik of in die konstruksie van 'n ANN gebruik kan word te minimaliseer of te maksimeer. In die finansiële markte, is genetiese algoritmes mees algemeen gebruik word om die beste kombinasie waardes van parameters in 'n handel reël, en hulle kan gebou word in ANN modelle ontwerp om aandele te kies en te identifiseer ambagte. Verskeie studies het getoon dat hierdie metodes doeltreffend kan bewys, insluitend "Genetiese algoritmes: Genesis van Stock Evaluering" (2004) deur Rama, en "Die aansoeke van Genetiese algoritmes in die aandelemark Data-ontginning Optimization" (2004) deur Lin, Cao, Wang , Zhang. (Vir meer inligting oor ANN leer, sien Neurale Netwerke:. Vooruitskatting Winste) Hoe Genetiese algoritmes werk, Genetiese algoritmes geskep wiskundig met behulp van vektore, wat hoeveelhede daardie rigting en omvang het is. Parameters vir elke handel reël verteenwoordig met 'n een-dimensionele vektor wat as 'n chromosoom in genetiese terme kan beskou. Intussen kan die gebruik in elke parameter waardes van word gedink as gene, wat dan verander met behulp van natuurlike seleksie. Byvoorbeeld, kan 'n handel reël die gebruik van parameters soos bewegende gemiddelde Konvergensie-divergensie (MACD) betrek. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) en Stochastics. 'N genetiese algoritme dan insetwaardes in hierdie parameters met die doel van die maksimalisering van netto wins. Met verloop van tyd, is klein veranderinge en diegene wat 'n desirably impak maak behou vir die volgende generasie. Daar is drie tipes van genetiese bedrywighede wat dan uitgevoer kan word: CROSSOVER verteenwoordig die voortplanting en biologiese crossover gesien in biologie, waardeur 'n kind neem op sekere eienskappe van sy ouers. Mutasies verteenwoordig biologiese mutasie en word gebruik om genetiese diversiteit van een generasie van 'n bevolking na die volgende in stand te hou deur die instelling van ewekansige klein veranderinge. Keuses is die stadium waarop individuele genome is gekies uit 'n bevolking vir latere teling (rekombinasie of crossover). Hierdie drie operateurs word dan gebruik in 'n vyf-stap proses: Inisialiseer 'n ewekansige bevolking, waar elke chromosoom N is - Lengte, met N synde die aantal parameters. Dit is, 'n ewekansige getal parameters gevestig met n elemente elk. Kies die chromosome, of parameters, wat wenslik resultate (vermoedelik netto wins) te verhoog. Pas mutasie of crossover operateurs om die geselekteerde ouers en genereer 'n nageslag. Herkombineer die spruite en die huidige bevolking om 'n nuwe bevolking met die keuse operateur vorm. Herhaal stappe 2-4. Met verloop van tyd, sal hierdie proses lei tot toenemende gunstige chromosome (of, parameters) vir gebruik in 'n handels reël. Die proses word dan beëindig toe 'n stop kriteria voldoen word, wat die bestuur van tyd, fiksheid, aantal generasies of ander kriteria kan insluit. (Vir meer inligting oor die MACD, lees Trading Die MACD divergensie.) Met behulp van genetiese Algoritmes in Trading Terwyl genetiese algoritmes hoofsaaklik gebruik word deur institusionele kwantitatiewe handelaars. sonder 'n graad in gevorderde wiskunde - - individuele handelaars kan die krag van genetiese algoritmes te span met behulp van verskeie sagtewarepakkette op die mark. Hierdie oplossings wissel van selfstandige sagteware pakkette wat gerig is op die finansiële markte te Microsoft Excel add-ons wat meer hands-on analise kan fasiliteer. By die gebruik van hierdie aansoek, kan handelaars 'n stel van parameters wat dan new behulp van 'n genetiese algoritme en 'n stel van historiese data te definieer. Sommige programme kan optimaliseer wat parameters gebruik en die waardes vir hulle, terwyl ander in die eerste plek gerig is op net die optimalisering van die waardes vir 'n gegewe stel parameters. (Vir meer inligting oor hierdie program afgelei strategieë, sien die krag van Kursus ambagte.) Belangrike Optimization Wenke en truuks Krommepassing (oor gepaste), die ontwerp van 'n handel stelsel om historiese data, eerder as die identifisering van herhaalbare gedrag, verteenwoordig 'n potensiële risiko vir handelaars met behulp van genetiese algoritmes. Enige handel stelsel met behulp van gas moet vorentoe-getoets op papier voor lewendige gebruik. Die keuse van parameters is 'n belangrike deel van die proses, en handelaars moet soek parameters wat ooreenstem met die veranderinge in die prys van 'n gegewe sekuriteit. Byvoorbeeld, probeer om uit verskillende aanwysers en kyk of enige lyk korreleer met groot mark draai. Die bottom line Genetiese algoritmes is uniek maniere om komplekse probleme op te los deur die benutting van die krag van die natuur. Deur die toepassing van hierdie metodes te voorspel sekuriteite pryse, kan handelaars handel reëls te optimaliseer deur die identifisering van die beste waardes te gebruik vir elke parameter vir 'n gegewe sekuriteit. Maar hierdie algoritmes is nie die Heilige Graal, en handelaars moet versigtig wees om die regte parameters en nie boogpas (oor fiks) kies. (Vir meer inligting oor die mark, check Luister na die mark, nie die Pundits.)
No comments:
Post a Comment