외환 예측 유전 알고리즘

유전 알고리즘을 기반으로하는 외환 거래 시스템. 이 기사를 Mendes, L Godinho, P Applications로 인용하십시오. Kluwer Academic, Dordrecht 1996 MATH Google Scholar. Park, C - H Irwin, SH 기술적 분석의 수익성에 대해 무엇을 알고 있습니까? Surv 21 4, 786 826 2007 CrossRef Google Scholar. Pictet, OV Dacorogna, MM 외 금융 응용 프로그램에서 강력한 최적화를위한 유전자 알고리즘 사용 Neural Netw World 5 4, 573 587 1995 Google Scholar. Reeves, CR 인구가 적은 유전자 알고리즘 사용 제 5 회 국제 유전자 알고리즘 회의 학술 대회 Morgan Kaufmann, San Mateo 1993 Google Scholar. Rothlauf, F Goldberg, D 진화 연산의 중복 표현 일리노이 유전 알고리즘 연구소 IlliGAL 보고서 2002.Schulmeister, S 기술 통화 거래의 수익성 구성 요소 Appl financ Econ 18 11, 917 930 2008 CrossRef Google Scholar. Sweeney, RJ 외환 시장을 제치고 J 금융 41 1, 163 182 1986 Goo gle Scholar. Wilson, G Banzhaf, W 선형 유전 프로그래밍을 이용한 Interday 외환 거래 제 12 회 연례 및 진화 연산 연례회의에서 GECCO 10 2010 Google Scholar. Copyright information. Springer Science Business Media, LLC 2012.Authors and Affiliations. Lus Mendes. Pedro Godinho. Email author.1 경제 공동체 코임브라 포르투갈 Coimbra Portugal.2 코미 브라 포르투갈 코뮤니 라 2 경제 공동체 및 GEMF Coimbra Universities de Coimbra Coimbra Portugal.3 Economia 및 Inesc - 코임브라 코임브라 코임브라 포르투갈. 이 기사에 관해서. 일반적으로 진화 알고리즘, 특히 유전자 알고리즘의 금융 시장 진출 성공에 관한 문헌이 많이 있습니다. 그러나이 글을 읽을 때마다 나는 불편 함을 느낍니다. 문학 유전 알고리즘은 기존 데이터에 너무 적합 할 수 있음 많은 조합을 통해 작동하는 몇 가지 규칙을 제시하는 것은 쉽습니다. 강력하지 않을 수 있으며이 규칙이 작동하는 이유와 규칙에 대한 일관된 설명이 없습니다 테스트가 작동한다는 것을 보여주기 때문에 그것이 작동한다는 단순한 순환적인 주장을 넘어선 것입니다. 금융에서 유전자 알고리즘의 적용에 대한 현재의 합의는 무엇입니까? 8 11 at 9 00. GA에서 파생 된 전략을 허용 한 헤지 펀드에서 일했습니다. 안전을 위해 모든 모델이 생산 전부터 제출되어 백 테스팅에서 여전히 근무했는지 확인해야했습니다. 따라서 지연이있을 수 있습니다. 몇 달 전에 모델을 실행할 수 있습니다. 또한 샘플 유니버스를 GA 분석을 위해 가능한 주식의 무작위 반을 사용하고 확인 반품 테스트를 위해 나머지 반을 사용하는 것이 좋습니다. 이전과 다른 프로세스가 사용되었습니다 만약 다른 트레이딩 전략을 신뢰한다면, 데이터를 사용하여 GA 모델을 만들어 t 시간까지 가져온 다음, t N까지 신뢰하기 전에 테스트하고, t N으로 시간을 사용하고, t N에서 t로 테스트하고, 대런 쿡 (Darren Cook) 11 월 2 일 08 일. 대런 쿡 (DarrenCook) 내가 보는 한 가지 문제는 tN에서 t까지 테스트하여 잘 작동하지 않는다는 것을 발견하면 같은 시간에 테스트를 거친 다른 모델을 만들려고합니다. tN부터 t까지의 무한대를 소개합니다. 모델 생성 과정에서의 메타 - 오버 피팅의 태도 Chan-Ho Suh 7 월 22 일 15시 5 분 24. 데이터 스누핑에 관해서, GA가 올바르게 구현되면 우려 할 필요가 없다. 문제를 무작위로 검색하기 위해 돌연변이 함수가 구체적으로 포함되어있다. 공간을 차지하지 않으며 데이터 스누핑을 피할 수 있습니다. 올바른 돌연변이 수준을 찾는 것이 예술 일 수 있으며, 돌연변이 수준이 너무 낮 으면 기능이 처음에는 구현되지 않은 것처럼 처리됩니다. BioinformaticsGal Apr 6 11 at 16 28. BoinformaticsGal 돌연변이 함수를 포함하면 데이터 스누핑을 피할 수있는 방법을 이해하지 못합니다. 검색 후 각 세대가 데이터에 더 적합한 피트니스 기능이 있습니다. 그렇지 않으면 올바르게 이해하지 못합니다. Vishal Belsare Sep 15 11 at 18 05. 여기에 많은 사람들이 GA가 경험적이며 어떻게 이론적 토대를 가지며, 블랙 박스인지 등을 다르게 이야기하고 있습니다. 내가보기에는 다르다고 생각합니다. 진화론은 진화론에 관한 것입니다. 진화론 (Evolutionary Economics). 도퍼 (Dopfer) 저서 인 진화론의 기초 (Economics of Economics)를 소개로 적극 추천합니다. 시장이 기본적으로 거대한 카지노 또는 게임이라는 철학적 견해라면 GA는 단순히 검정색입니다. - box와 이론적 토대가 없습니다. 그러나 시장이 생존의 가장 좋은 생태학이라는 철학을 갖고 있다면 GA에는 이론적 토대가 충분히 있으며 기업 분류, 시장 생태학, 포트홀리로 게놈, 무역 기후, 등등. 대답 4 월 5 일 11시 42 분. 짧은 시간 규모가 더 카지노입니다 자연과 마찬가지로 사실 quantdev 4 월 5 일 11시 20 분 46. quantdev, 이 문제는 GA는 다른 어떤 양적 방법과 마찬가지로 짧은 시간 규모로 만 작동합니다. 실수하지 않으면 주식 시장이 주식 시장과 비슷하다면 GA는 완전히 쓸모 없게됩니다 Graviton Apr 6 11 at 8 56. Graviton There 왜 내재적 인 이유가 없는가? GA의 시간 영역은 수년 또는 수 일이 아닌 세대별로 측정됩니다. 따라서 수십 년 또는 수십 년이라는 기업의 개인을 포함하는 인구를 정의해야합니다. 기업의 게놈을 생산 프로세스로 정의하는 접근법이 분명히 있습니다. 이러한 모델에서는 특정 시장 환경에서 효율적인 기업 비즈니스 모델을 위해 최적화 할 것입니다. 그러나 BioinformaticsGal은 4 월 6 일 15시 15 분에 12. 데이터 스누핑 바이어스와 미래를 예측하기 위해 과거를 사용하는 모든 잠재적 함의를 피하고 올바른 솔루션을 찾기 위해 유전자 알고리즘을 신뢰하는 것은 양적 으로든 포트폴리오를 적극적으로 관리 할 때와 동일한 베팅으로 귀결됩니다 또는 임의 재화의 시장 효율성을 믿는다면 적극적인 경영으로 인한 거래 비용의 증가는 비논리적입니다. 재 구조화 된 심리학 적 패턴이나 결함이며 착취는 전략을 연구하고 구현하는 데 시간과 돈을 투자 할 가치가 있습니다. 논리적 인 선택은 능동적 인 경영입니다. GA에서 파생 된 전략을 실행하는 것은 시장 효율성에 대한 암묵적인 내기입니다. 비합법적 인 사람들의 대량 학살, 잘못된 인센티브로 인한 뮤추얼 펀드의 집단 착취 등으로 인해 잘못된 평가가 발생하고이 GA를 실행하면 가능한 한 빨리이 대량의 데이터를 정리할 수 있습니다. 답변 2 월 18 일 11시 15 분 49 초 . 능동적 인 포트폴리오를 수동으로 관리하는 것은 우리가 가지고있는 모든 정보를 사용하고 시장에 대한 논리적 결론을 이끌어 낸 다음 전략을 실행하는 것입니다. 이것은 합리적 활동입니다 OTOH, GA는 블랙 박스 도구를 사용하여 우리는 결과를 설명 할 수 없습니다 그것들로부터 받아 들여진 원칙들에서 나는이 둘이 정말로 같은지 확실하지 않다 Graviton 2 월 18 일 11시 15 분 57 초 Graviton 그렇다. 그러나 GA와 우리 사이의 유사점을 고려해 보라. 인간은 시장에 대해 배우고, 전략을 개발하고, 실수에서 배우고, 변화하는 시장 상황에 적응할 수 있습니다. 이기고 잃는 주식이 공통적으로 갖고있는 것이 무엇인지, 또는 어떤 볼륨과 가격 패턴이 좋은 거래를 창출하는지, 어떤 모델이 파생 상품을 평가하는데 가장 정확한지 당신이하고있는 일은 과거의 데이터 마이닝입니다. 시장 상황에 따라 새로운 전략을 바꾸거나 결국 사업에서 벗어날 수 있습니다. 시장에 악용 가능한 경계가 있다면 당신과 조지아의 유일한 차이점은 조슈아 기회 2 월 18 일입니다. 11 at 16 46. Graviton은 매우 넓은 의미에서 이야기가 있습니다. 전략에 따라 갈 이야기입니다. 인간은 겉으로보기에 반복되는 패턴을 발견하고이를 합리화하고 내러티브 GA를 만들 때 위험합니다. 잠재적 인 거짓 모델은 단어를 사용하지 않으며, 수학과 논리를 사용합니다. Joshua Chance 2 월 18 일 11시 16 분 54 초. 토마스 카스트 (Thomas Cover)는 그의 세대의 주요 정보 이론가로서 유니버설 나는 진정한 유전 알고리즘으로 데이터 압축과 포트폴리오 배분과 같은 것에 접근한다. 에볼루션에는 적합하거나 훈련 할 수있는 매개 변수가 없다. 왜 진정한 유전 알고리즘을 사용해야 하는가? 일반적인 접근 방식은 데이터의 기본 분포에 대한 가정을하지 않는다. 그들은 패턴으로부터 미래를 예측하지 않는다. 유니버셜 접근법의 이론적 효율성은 중요한 구현 과제를 제시합니다. 최근의 질문을 봅니다. 유니버설 포트폴리오의 기하학은 진화가 요구하는 바를 따르고 있습니다. 차세대에서 필연적으로 가장 빠르고 현명하고 강력한 것은 아닙니다. 진화론은 유전자, 다음 단계에서 발생하는 일들에 가장 쉽게 적응할 수 있도록 배치 된 생물, 미생물, 밈, 포트폴리오 또는 데이터 압축 알고리즘을 지원합니다. 또한 이러한 접근 방식은 가정을 만들지 않고 매개 변수가 아닌 방식으로 작동하기 때문에 모든 기록 데이터를 물론 그들은 한계가 있습니다. 물론 모든 사람들을 위해 일할 수는 없습니다. 우리 도메인에서 우리가 직면 한 문제예요. 하지만 이런 것들에 대해 생각해 보는 흥미로운 방법이 있습니다. 7 월 14 일 13시 15 분 42 초에 응답합니다. 유전 적 골대의 목표는 가능한 모든 것을 거치지 않고 최고의 해결책을 찾는 것입니다. 시나리오가 너무 길기 때문에 시나리오가 적합합니다. 물론 그것은 곡선 피팅입니다. 목표가 있습니다. 3 월 6 일 20시 40 분에 응답합니다. 그러나 샘플을 과도하게 맞추는 것과 좋은 인구를 피팅하는 것 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 당신의 알고리즘을 샘플 밖의 테스트와 교차 검증하십시오. Joshua Jul 17 13 at 2 34. 귀하의 답변 .2017 Stack Exchange, Inc. 금융 시장 전망을위한 유전 알고리즘 사용. Burton은 자신의 저서 "A Random Walk Down Wall Street" 1973 년에, 신문의 금융 페이지에서 다트를 던지는 눈 가리개 원숭이가 전문가들에 의해 신중하게 선택된 것과 똑같이 할 수있는 포트폴리오를 선택할 수있었습니다. 진화론은 사람을 주식 따기에 지능적으로 만들지는 않았지만 Charles Darwin의 이론은 매우 효과적입니다 w 암탉은 더 직접적으로 적용됩니다. 주식을 선택하는 데 도움이되도록 주식을 선택하는 방법을 확인하십시오. 유전 알고리즘은 무엇입니까? 유전자 알고리즘 GA는 자연의 진화 과정을 모방 한 문제 해결 방법 또는 휴리스틱입니다. 인공 신경망 ANN과는 달리, 두뇌에서 이러한 알고리즘은 자연 선택 개념을 활용하여 문제에 대한 최적의 솔루션을 결정합니다. 결과적으로 GA는 매개 변수를 조정하여 일부 피드백 측정을 최소화하거나 최대화하는 최적화 도구로 일반적으로 사용됩니다. 금융 시장에서 유전 알고리즘은 거래 규칙에서 매개 변수의 최적 조합 값을 찾는 데 가장 일반적으로 사용되며, 주식을 선택하고 거래를 식별하도록 설계된 ANN 모델에 내장 될 수 있습니다. 여러 연구에서 이러한 방법 Rama의 Stock Evaluation 2004의 Genetic Algorithms 창세기 (Genesis Algorithms Genesis)와 Genetic Algorithms (유전 알고리즘의 응용) Lin, Cao, Wang, Zhang의 주식 시장 데이터 마이닝 최적화 2004 ANN에 대한 자세한 내용은 신경망 예측 이익을 참조하십시오. 유전 알고리즘 작업 방법. 진화 알고리즘은 방향 및 크기를 갖는 양인 벡터를 사용하여 수학적으로 생성됩니다. 각 거래 룰은 유전 적 측면에서 염색체로 간주 될 수있는 1 차원 벡터로 표현된다. 한편, 각 매개 변수에 사용 된 값은 자연 선택을 사용하여 수정되는 유전자로 생각할 수있다. 예를 들어, a 거래 규칙에는 이동 평균 수렴 - 발산 MACD 지수 이동 평균 EMA 및 Stochastics와 같은 매개 변수 사용이 포함될 수 있습니다. 유전 알고리즘은 순이익 최대화라는 목표로 이러한 매개 변수에 값을 입력합니다. 시간이 지남에 따라 작은 변화가 도입되고 바람직하게는 영향은 다음 세대를 위해 유지됩니다. 수행 할 수있는 유전 조작의 세 가지 유형이 있습니다. 교차 생물학에서 보이는 복제 및 생물학적 교차를 나타내며, 이로 인해 아동은 부모의 특정 특징을 취합니다. 돌연변이는 생물학적 돌연변이를 나타내며 임의의 작은 변화를 도입하여 한 세대의 인구에서 다음 세대로 유전 적 다양성을 유지하는 데 사용됩니다. 개별 게놈은 나중 번식 재조합 또는 교차를위한 개체군에서 선택된다. 이 세 연산자는 5 단계 과정에서 사용된다. 각 염색체가 길이가 n 인 무작위 집단을 초기화한다. 매개 변수 즉, 매개 변수의 무작위 번호가 n 요소 각각으로 설정됩니다. 염색체 또는 매개 변수를 선택하면 바람직한 결과가 아마도 순이익을 증가시킵니다. 선택한 부모에게 돌연변이 또는 교차 연산자를 적용하고 자식을 생성합니다. 자손을 재발행하고 현재 인구가 선택 연산자를 사용하여 새로운 인구를 형성합니다. 2 ~ 4 단계를 반복하십시오. cess는 거래 규칙에서 사용하기에 점점 유리한 염색체 또는 매개 변수를 초래합니다. 실행 시간, 적합성, 세대 수 또는 기타 기준을 포함 ​​할 수있는 중지 기준이 충족되면 프로세스가 종료됩니다. MACD에 대한 자세한 내용은 MACD Divergence. 거래에서 유전 알고리즘 사용. 유전 알고리즘은 주로 기관의 양적 거래자가 사용하는 반면 개별 거래자는 시장에서 여러 소프트웨어 패키지를 사용하여 고급 수학없이 유전자 알고리즘의 힘을 활용할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 독립형 소프트웨어 패키지 금융 시장을 대상으로 Microsoft Excel 추가 기능을 추가 실용 분석을 용이하게 할 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램을 사용할 때 거래자는 유전 알고리즘 및 과거 데이터 집합을 사용하여 최적화 된 매개 변수 집합을 정의 할 수 있습니다. 일부 응용 프로그램은 최적화 할 수 있습니다 어떤 매개 변수가 사용되며 그 값은 주로 simp에 초점을 맞추는 반면 주어진 매개 변수 세트의 값을 최적화하십시오. 이러한 프로그램 파생 전략에 대한 자세한 내용은 프로그램 무역의 힘을 참조하십시오. 중요한 최적화 팁 및 트릭. 반복 가능한 동작을 식별하기보다는 과거 데이터를 기반으로 거래 시스템을 설계하고, 유전 알고리즘을 사용하는 거래자에 대한 잠재적 인 위험을 나타냅니다. GA를 사용하는 모든 거래 시스템은 실제 사용하기 전에 종이로 앞으로 테스트해야합니다. 매개 변수를 선택하는 것은 프로세스의 중요한 부분이며, 거래자는 가격의 변동과 관련된 매개 변수를 찾아야합니다 주어진 보안 예를 들어, 다른 지표를 시험해보고 주요 시장 전환과 상관 관계가 있는지 확인하십시오. 진화 알고리즘은 자연의 힘을 이용하여 복잡한 문제를 해결하는 고유 한 방법입니다. 증권가 예측에 이러한 방법을 적용함으로써 거래자는 거래 규칙 주어진 보안에 대한 각 매개 변수에 사용할 최상의 값을 식별함으로써 성배는 아니며 거래자는 올바른 매개 변수를 선택하고 적합성에 맞게 곡선을 조심해야합니다 시장에 대해 더 자세히 읽으려면 해당 전문가가 아닌 시장 경청을 확인하십시오.