Forex Genetisk Algoritme

Bruke genetiske algoritmer til å prognose finansielle markeder. Bourur foreslo i sin bok, En tilfeldig Walk Down Wall Street, 1973 at En blindfoldet ape kaste dart på en avisens finansielle sider kunne velge en portefølje som ville gjøre like godt som en nøye utvalgt av eksperter Mens evolusjonen kanskje har gjort mannen ikke mer intelligent til å plukke aksjer, har Charles Darwins teori ganske effektive når de brukes mer direkte. For å hjelpe deg med å velge aksjer, sjekk ut hvordan du velger en aksje. Hva er genetiske algoritmer. Genetiske algoritmer GAs er problemløsende metoder eller heuristikker som etterligner prosessen med naturlig utvikling I motsetning til kunstige nevrale nettverk ANNs, designet for å fungere som neuroner i hjernen, bruker disse algoritmene konseptene naturlig valg for å bestemme den beste løsningen for et problem. Som et resultat blir GA vanligvis brukt som optimizers som justerer parametere for å minimere eller maksimere noen tilbakemelding, som deretter kan brukes uavhengig eller i konstruksjonen av en ANN. In finansmarkedene er de genetiske algoritmer oftest brukt til å finne de beste kombinasjonsverdiene til parametere i en handelsregel, og de kan bygges inn i ANN-modeller designet for å velge aksjer og identifisere fag. Flere studier har vist at disse metodene kan vise seg å være effektive , inkludert Genetic Algorithms Genesis of Stock Evaluation 2004 av Rama, og applikasjoner av genetiske algoritmer i Stock Market Data Mining Optimization 2004 av Lin, Cao, Wang, Zhang For å lære mer om ANN, se Neural Networks Forecasting Profits. How Genetic Algorithms Work. Genetiske algoritmer er opprettet matematisk ved hjelp av vektorer, hvilke mengder som har retning og størrelse Parametre for hver handelsregel er representert med en endimensjonal vektor som kan betraktes som et kromosom i genetiske termer. I mellomtiden kan verdiene som brukes i hver parameter være tenkt på som gener, som deretter modifiseres ved naturlig valg. For eksempel kan en handelsregel innebære bruk av pa rameters som Moving Average Convergence-Divergens MACD Eksponensiell Flytende Gjennomsnittlig EMA og Stokastikk En genetisk algoritme vil da legge inn verdier i disse parametrene med målet om å maksimere nettoresultatet Over tid blir små endringer introdusert og de som gir en ønsket innvirkning, beholdes for neste generasjon. Det er tre typer genetiske operasjoner som kan da utføres. Crossovers representerer reproduksjon og biologisk crossover sett i biologi, hvor et barn tar på seg visse egenskaper hos sine foreldre. Mutasjoner representerer biologisk mutasjon og brukes til å opprettholde genetisk mangfold fra en generering av en befolkning til den neste ved å introdusere tilfeldige små endringer. Valg er scenen der individuelle genomene er valgt fra en populasjon for senere avl av rekombinasjon eller crossover. Disse tre operatørene blir da brukt i en fem-trinns prosess. Initialiser en tilfeldig befolkning , hvor hvert kromosom er n-lengde, med n er antall parametere Det vil si at et tilfeldig antall parametere er etablert med n elementer hver. Velg kromosomene, eller parametrene, som øker ønskelige resultater, antagelig nettofortjeneste. Bruk mutasjoner eller overføringsoperatører til de valgte foreldrene og generer et avkom. Rekombinere avkom og gjeldende befolkning for å danne en ny befolkning med seleksjonsoperatøren. Gjenta trinn to til fire. Over tid vil denne prosessen resultere i stadig gunstigere kromosomer eller parametere for bruk i en handelsregel. Prosessen avsluttes da når et stoppkriterium er oppfylt, hvilket kan inkludere kjøretid, kondisjon, antall generasjoner eller andre kriterier. For mer om MACD, les Trading The MACD Divergence. Using Genetic Algorithms in Trading. Mens genetiske algoritmer primært brukes av institusjonelle kvantitative handelsmenn, kan enkelte handelsmenn utnytte kraften til genetiske algoritmer - uten grad i avansert matematikk - ved hjelp av flere programvarepakker på markedet Disse løsningene varierer fra stan dalone-programvarepakker rettet mot finansmarkedene til add-ons fra Microsoft Excel som kan legge til rette for mer praktisk analyse. Når du bruker disse programmene, kan handelsfolk definere et sett med parametere som deretter optimaliseres ved hjelp av en genetisk algoritme og et sett med historiske data. Noen applikasjoner kan optimalisere hvilke parametere som brukes og verdiene for dem, mens andre primært er fokusert på å optimalisere verdiene for et gitt sett med parametere. For å lære mer om disse programbaserte strategiene, se Kraften til programhandler. Viktige optimaliseringstips og triks. Curve passe over montering, designe et handelssystem rundt historiske data i stedet for å identifisere repeterbar oppførsel, representerer en potensiell risiko for handelsfolk ved hjelp av genetiske algoritmer. Et handelssystem som bruker GA, bør testes på papir før levende bruk. Å velge parametere er en viktig del av prosessen, og handelsmenn bør søke parametere som korrelerer med endringer i prisen på en gitt sikkerhet For eksempel kan du prøve forskjellige indikatorer og se om det ser ut til å korrelere med store markedssvingninger. Genetiske algoritmer er unike måter å løse komplekse problemer ved å utnytte naturens kraft. Ved å bruke disse metodene for å forutsi verdipapirpriser kan handelsmenn optimalisere handelsregler ved å identifisere de beste verdiene som skal brukes for hver parameter for en gitt sikkerhet. Disse algoritmene er imidlertid ikke den hellige gral, og handelsmenn bør være forsiktig med å velge de riktige parametrene og ikke kurvepasse over passform. For å lese mer om markedet, sjekk ut Lytt til Markedet, ikke dets pundits. Genetic Algorithms vs Simple Search i MetaTrader 4 Optimizer.1 Hva er genetiske algoritmer. MetaTrader 4-plattformen tilbyr nå genetiske algoritmer for optimalisering av ekspertrådgivere-inngangene. De reduserer optimaliseringstiden vesentlig uten signifikant ugyldig testing. Operasjon prinsippet er beskrevet i artikkelen heter Genetisk Algoritmer Matematikk i detaljer. Denne artikkelen er viet d til EAs innspill optimalisering ved hjelp av genetiske algoritmer i forhold til resultatene oppnådd ved hjelp av direkte, fullstendig søk av parameter verdier.2 Expert Advisor. For mine eksperimenter, jeg litt fullført EA kalt CrossMACD som du kanskje har kjent fra artikkelen heter Order Management - Det er Simple. Added StopLoss og TakeProfit til de plassert posisjonene. Added Trailing Stop. Used parameter OpenLuft til filtersignaler Nå vil signalet komme hvis nulllinjen krysses til en viss grad av poeng med nøyaktigheten til ett desimal. Added parameter CloseLuft for lignende filtrering av lukkede signaler. I eksperimentelle variabler er perioder av de langsomme og hurtige bevegelige gjennomsnittene brukt for MACD-beregninger. Nå er det en praktisk gjennomført ekspertrådgiver. Det vil være praktisk å optimalisere det og bruke i handel. Du kan laste ned EA til din PC og test det selvstendig.3 Optimalisering. Nå kan vi begynne å optimalisere EA Tre tester vil bli utført med forskjellige mengder optimaliserende søk T hans vilje bidrar til å sammenligne fortjenesten oppnådd ved hjelp av genetiske algoritmer i forskjellige situasjoner. Etter hver test vil jeg manuelt fjerne testercachen for de påfølgende tester for ikke å bruke kombinasjoner som allerede er funnet. Dette er bare nødvendig for at eksperimentet skal være mer presist - normalt automatisert chaching av resultater bare forbedrer den gjentatte optimaliseringen. For å sammenligne resultatene optimaliseres ved hjelp av genetiske algoritmer to ganger for første gang - for å finne maksimal fortjeneste Profitt, andre gang for å finne den høyeste profittfaktoren. Profit Factor Etter det har de tre beste resultatene for begge optimaliseringsmetodene vil bli gitt i oppsummeringsrapportbordet sortert etter de oppgitte kolonnene. Optimalisering er rent eksperimentell Denne artikkelen er ikke rettet mot å finne innspillinger som virkelig ville gi størst profitt. skart symbol EURUSD. chart tidsramme 1. testperiode 2 år. modellering Bare åpne priser. innsendinger søkt inn. Det må bemerkes at når du bruker genetiske algoritmer, forventes tiden for optimalisering er omtrent det samme som for optimalisering ved hjelp av direkte inngangssøk. Forskjellen er at en genetisk algoritme kontinuerlig skjermer ut absolutt mislykkede kombinasjoner og på den måten reduserer mengden nødvendige tester flere ganger kanskje flere titalls, hundrevis, tusenvis av ganger. Dette er hvorfor du ikke bør være rettet mot forventet optimaliseringstid når du bruker genetiske algoritmer. Den virkelige optimaliseringstiden vil alltid være kortere. Som du så, tok optimalisering ved hjelp av genetiske algoritmer mindre enn fire minutter i stedet for de forventede fem og en halv time. Optimaliseringsgraf med genetiske algoritmer adskiller seg også fra det med direkte søk. Da dårlige kombinasjoner allerede har blitt vist, blir de etterfølgende tester utført med kombinasjoner av innganger som er mer lønnsomme som standard. Dette er grunnen til at balansegrafen går opp. La oss vurdere resultatene av begge optimaliseringene metoder i alle detaljer. Situasjonen har endret Optimaliseringsperioder sammenfaller en ubetydelig nt-feilen er tillatt, og resultatene er identiske. Dette kan forklares ved at optimaliseringen besto av bare 1331 søk, og denne mengden av pass er bare ikke nok for å bruke genetiske algoritmer, de har ingen tid til å hente hastighet. Optimaliseringen er raskere på grunn av skjerm ut absolutt å miste inngangskombinasjoner, men å ha slike mengder kombinasjoner som ovenfor, kan genetiske algoritmer ikke definere hva foreldreinnganger kombinasjoner genererer dårlig off-spring. Så det er ingen mening å bruke dem.4 Konklusjoner. Genetiske algoritmer er et fint tillegg til 4 strategier optimaliseringsoptimalisering optimaliseres dramatisk hvis antall søk er stor, resultatene sammenfaller med de som oppnås ved vanlig optimalisering. Nå er det ingen mening å bruke hele søket i innganger. Genetiske algoritmer vil finne det beste resultatet raskere og ikke mindre effektivt. 5 Etterord Etter at jeg har skrevet artikkelen, fornøyd jeg min nysgjerrighet og lanserte optimalisering av CrossMACDDeLuxe på alle innganger. Beløpet av kombinasjoner gjort over hundre millioner 103 306 896 Optimaliseringen ved hjelp av genetiske algoritmer tok bare 17 timer, mens optimalisering ved hjelp av søk i alle innganger ville ta ca 35 år 301 223 timer. Konklusjoner er opp til deg. En Forex trading system basert på en genetisk algoritme. Siter denne artikkelen som Mendes, L Godinho, P Applications Kluwer Academic, Dordrecht 1996 MATH Google Scholar. Park, C - H Irwin, SH Hva vet vi om lønnsomheten av teknisk analyse J Econ Surv 21 4, 786 826 2007 CrossRef Google Scholar. Pictet, OV Dacorogna, MM et al. Bruk av genetiske algoritmer for robust optimalisering i økonomiske applikasjoner. Neural Netw World 5 4, 573 587 1995 Google Scholar. Reeves, CR Bruke genetiske algoritmer med små populasjoner I prosedyre av den femte internasjonale konferansen om genetisk Algoritmer Morgan Kaufmann, San Mateo 1993 Google Scholar. Rothlauf, F Goldberg, D Redundante representasjoner i evolusjonær beregning Illinois Genetic Algorithms Laboratory Il LiGAL Report 2002.Schulmeister, S Komponenter av lønnsomheten i teknisk valutahandel Appl Finance Econ 18 11, 917 930 2008 CrossRef Google Scholar. Sweeney, RJ Bankens valutamarked J Finans 41 1, 163 182 1986 Google Scholar. Wilson, G Banzhaf, W Interdag valutahandel med lineær genetisk programmering I gjennomgangen av den 12. årlige konferansen om genetisk og evolusjonær beregning GECCO 10 2010 Google Scholar. Copyright informasjon. Springer Science Business Media, LLC 2012.Authors and Affiliations. Lus Mendes. Pedro Godinho. Email author.1 Faculdade de Economia Universidade de Coimbra Coimbra Portugal.2 Faculdade de Economia og GEMF Universidade de Coimbra Coimbra Portugal.3 Faculdade de Economia og Inesc - Coimbra Universidade de Coimbra Coimbra Portugal. Om denne artikkelen.