Forex พันธุกรรม ขั้นตอนวิธี

การใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมในการพยากรณ์สภาวะตลาดการเงินเบิร์กเบิร์กแนะนำในหนังสือของเขาเรื่อง A Random Walk Down Wall Street ปีพ. ศ. 2516 ว่าการจับกลุ่มลูกดอกที่หน้าหนังสือพิมพ์สามารถเลือกผลงานที่จะทำเช่นเดียวกับที่ได้รับการคัดเลือกอย่างพิถีพิถัน ผู้เชี่ยวชาญในขณะที่วิวัฒนาการอาจทำให้มนุษย์ไม่ฉลาดมากขึ้นในการเลือกหุ้นทฤษฎีของ Charles Darwin มีผลค่อนข้างมากเมื่อนำมาประยุกต์ใช้โดยตรงเพื่อช่วยคุณในการเลือกหุ้นดูวิธีการเลือกสต็อคสตาร์ทนั่นคืออัลกอริธึมทางพันธุกรรมอัจฉริยะ GAs มีขั้นตอนในการแก้ปัญหา วิธีการหรือ heuristics ที่เลียนแบบกระบวนการของวิวัฒนาการตามธรรมชาติที่แตกต่างจากเครือข่ายประสาทเทียม ANNs ออกแบบมาเพื่อทำงานเช่นเซลล์ประสาทในสมองอัลกอริทึมเหล่านี้ใช้แนวความคิดของการคัดเลือกโดยธรรมชาติเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาเป็นผลให้ GAs มักใช้เป็น เพิ่มประสิทธิภาพที่ปรับพารามิเตอร์เพื่อลดหรือเพิ่มการวัดความคิดเห็นบางอย่างซึ่งจากนั้นจะสามารถใช้งานได้อย่างอิสระหรือในการสร้าง ANN ในขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมของตลาดการเงินมักใช้เพื่อหาค่าผสมของพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดในกฎการซื้อขายและสามารถสร้างเป็นโมเดล ANN ออกแบบมาเพื่อรับหุ้นและระบุธุรกิจการค้าหลายงานวิจัยได้แสดงให้เห็นว่าวิธีการเหล่านี้สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิภาพ , รวมทั้งพันธุกรรม Algorithms ปฐมกาลการประเมินผลสต็อกโดย Rama และการประยุกต์ใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำเหมืองแร่ข้อมูลตลาดทุนปีพ. ศ. 2547 โดย Lin, Cao, Wang, Zhang เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ANN ให้ดูที่การคาดการณ์ผลกำไรของโครงข่ายประสาทเทียม ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมถูกสร้างโดยใช้เวกเตอร์ทางคณิตศาสตร์ซึ่งเป็นปริมาณที่มีทิศทางและขนาดพารามิเตอร์สำหรับกฎการซื้อขายแต่ละตัวจะแสดงด้วยเวกเตอร์แบบหนึ่งมิติที่สามารถพิจารณาได้ว่าเป็นโครโมโซมในแง่ทางพันธุกรรมในขณะที่ค่าที่ใช้ในแต่ละพารามิเตอร์สามารถเป็นได้ คิดว่าเป็นยีนซึ่งจะถูกปรับเปลี่ยนโดยใช้การคัดเลือกโดยธรรมชาติตัวอย่างเช่นกฎการซื้อขายอาจเกี่ยวข้องกับการใช้ pa rameters เช่น Moving Average Convergence-Divergence MACD Exponential Moving Average EMA และ Stochastics อัลกอริธึมทางพันธุกรรมจะป้อนค่าลงในพารามิเตอร์เหล่านี้โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มผลกำไรสูงสุดเมื่อเวลาผ่านไปการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ จะถูกนำมาใช้และจะทำให้เกิดผลกระทบที่พึงปรารถนาต่อไป มีสามประเภทของการดำเนินงานทางพันธุกรรมที่สามารถดำเนินการ Crossovers แสดงการทำสำเนาและการไขว้ทางชีวภาพที่เห็นในชีววิทยาโดยเด็กที่ใช้ในลักษณะบางอย่างของพ่อแม่ของตนเป็นตัวแทนของการกลายพันธุ์ทางชีวภาพและใช้เพื่อรักษาความหลากหลายทางพันธุกรรมจากที่หนึ่ง รุ่นของประชากรต่อไปโดยการแนะนำการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ แบบสุ่มเลือกเป็นขั้นตอนที่แต่ละจีโนมได้รับเลือกจากประชากรสำหรับการผสมพันธุ์ในภายหลังหรือครอสโอเวอร์ทั้งสามตัวดำเนินการจะใช้ในขั้นตอนห้าขั้นตอนเริ่มต้นการสุ่มประชากร โดยที่แต่ละโครโมโซมมีความยาวคลื่น n โดยมี n เป็นจำนวนพารามิเตอร์ นั่นคือจำนวนสุ่มของพารามิเตอร์ที่มีการจัดตั้งขึ้นด้วยองค์ประกอบ n แต่ละเลือกโครโมโซมหรือพารามิเตอร์ที่เพิ่มผลที่น่าพอใจสันนิษฐานว่ากำไรสุทธิใช้ตัวเลือกการผ่าเหล่าหรือครอสโอเวอร์ไปยังผู้ปกครองที่เลือกและสร้างลูกหลานการรวมกันของลูกหลานและปัจจุบัน ให้ทำซ้ำขั้นตอนที่สองถึงสี่เมื่อถึงเวลาขั้นตอนนี้จะทำให้โครโมโซมที่ดีขึ้นหรือพารามิเตอร์สำหรับใช้ในกฎการซื้อขายกระบวนการนี้จะสิ้นสุดลงเมื่อมีการพบเกณฑ์หยุดซึ่ง สามารถดูได้จากเวลาทำงานการออกกำลังกายจำนวนรุ่นหรือเกณฑ์อื่น ๆ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ MACD อ่าน Trading The MACD Divergence ใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมใน Trading ขณะที่ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมถูกใช้โดยสถาบันการค้าเชิงปริมาณในเชิงปริมาณผู้ค้าแต่ละรายสามารถใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมทางพันธุกรรมได้ - ไม่มีการศึกษาระดับปริญญาทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงโดยใช้ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปหลายชุดในตลาดโซลูชั่นเหล่านี้มีตั้งแต่ stan แพคเกจซอฟต์แวร์ dalone มุ่งสู่ตลาดการเงินไปยัง Microsoft Excel Add-ons ที่สามารถอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ได้มากขึ้นเมื่อใช้แอพพลิเคชันเหล่านี้ผู้ค้าสามารถกำหนดชุดของพารามิเตอร์ที่เหมาะสมแล้วโดยใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมและชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ แอ็พพลิเคชันสามารถเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ที่ใช้และค่าสำหรับพวกเขาในขณะที่คนอื่น ๆ จะเน้นหลักเพียงการเพิ่มประสิทธิภาพค่าสำหรับชุดของพารามิเตอร์ที่กำหนดเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์เหล่านี้ได้รับการดูโปรแกรม Power Of Trades. Important Optimization Tips and Tricks การออกแบบระบบการซื้อขายเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตมากกว่าการระบุพฤติกรรมที่ทำซ้ำได้แสดงถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นสำหรับผู้ค้าโดยใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมระบบการซื้อขายใด ๆ ที่ใช้ GA ควรผ่านการทดสอบไปข้างหน้าบนกระดาษก่อนการใช้งานสดการเลือกพารามิเตอร์เป็นส่วนสำคัญ ของกระบวนการและผู้ค้าควรหาค่าพารามิเตอร์ที่สัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงของราคาที่กำหนด การรักษาความปลอดภัยตัวอย่างเช่นลองใช้ตัวชี้วัดที่แตกต่างกันและดูว่ามีความสัมพันธ์กับการเปิดตลาดที่สำคัญขั้นตอนวิธีเชิงยอดเยี่ยมเป็นวิธีที่ไม่ซ้ำกันในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยการควบคุมพลังของธรรมชาติโดยใช้วิธีการเหล่านี้ในการทำนายราคาหลักทรัพย์ผู้ค้าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพกฎการซื้อขายโดย การระบุค่าที่ดีที่สุดที่จะใช้สำหรับแต่ละพารามิเตอร์สำหรับการรักษาความปลอดภัยที่กำหนดอย่างไรก็ตามอัลกอริทึมเหล่านี้ไม่ใช่จอกศักดิ์สิทธิ์และผู้ค้าควรระมัดระวังในการเลือกพารามิเตอร์ที่ถูกต้องและไม่พอดีกับเส้นโค้งพอดีอ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตลาดตรวจสอบ Listen To ไม่ว่าจะเป็นอัลกอริธึมการเก็งกำไรหรือการค้นหาอย่างง่ายใน MetaTrader 4 Optimizer.1 อัลกอริธึมทางพันธุกรรมคืออะไร MetaTrader 4 แพลตฟอร์มนี้มีขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมของการเพิ่มประสิทธิภาพปัจจัยการผลิตที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญลดเวลาในการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากโดยไม่ต้องมีนัยสำคัญใด ๆ ที่เป็นโมฆะในการทดสอบ หลักการดำเนินการอธิบายไว้ในบทความชื่อ "ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมทางพันธุกรรม" ในรายละเอียดบทความนี้อุทิศ d เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตของ EAs โดยใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมเมื่อเทียบกับผลลัพธ์ที่ได้โดยใช้การค้นหาค่าพารามิเตอร์แบบตรงทั้งหมด 2 ผู้เชี่ยวชาญ Advisor. For การทดสอบของฉันฉันเล็กน้อยเสร็จ EA ชื่อ CrossMACD ที่คุณอาจรู้จักจากบทความชื่อ Orders Management - It 's Simple. Added StopLoss และ TakeProfit ไปวางตำแหน่งเพิ่มขึ้นท้าย Stop. Used พารามิเตอร์ OpenLuft เพื่อกรองสัญญาณตอนนี้สัญญาณจะมาถ้าเส้นศูนย์เป็นข้ามที่จำนวนหนึ่งของจุดที่มีความถูกต้องไปหนึ่งตำแหน่งทศนิยมเพิ่มพารามิเตอร์ CloseLuft สำหรับการกรองสัญญาณใกล้เคียงกันในตัวแปรของ expernal ช่วงเวลาที่ช้าและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วที่ใช้ในการคำนวณของ MACD ตอนนี้เป็นที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญที่ทำการทดลองเสร็จสมบูรณ์แล้วจะสะดวกในการเพิ่มประสิทธิภาพและใช้ในการซื้อขายคุณสามารถดาวน์โหลด EA ได้ ไปยังเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณและทดสอบด้วยตนเอง 3 การเพิ่มประสิทธิภาพตอนนี้เราสามารถเริ่มต้นการเพิ่มประสิทธิภาพของ EA สามการทดสอบจะดำเนินการกับปริมาณที่แตกต่างกันของการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา T เขาจะช่วยเปรียบเทียบผลกำไรที่ได้จากการใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมในสถานการณ์ต่างๆหลังจากการทดสอบแต่ละครั้งฉันจะลบแคชผู้ทดสอบสำหรับการทดสอบที่ตามมาภายหลังเพื่อไม่ใช้การรวมกันที่พบแล้วสิ่งนี้จำเป็นสำหรับการทดสอบเท่านั้นที่จะแม่นยำมากขึ้นโดยอัตโนมัติตามปกติ chaching ของผลเพียงเพิ่มการเพิ่มประสิทธิภาพซ้ำเพื่อเปรียบเทียบผลการเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมจะทำครั้งแรกครั้ง - เพื่อหากำไรกำไรสูงสุดครั้งที่สองเพื่อหาปัจจัยกำไรสูงสุดปัจจัยกำไรหลังจากที่ดีที่สุดสามผล สำหรับทั้งสองวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพจะได้รับในตารางรายงานสรุปจัดเรียงตามคอลัมน์ที่กำหนดไว้การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นอย่างหมดจดการทดลองบทความนี้ไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาปัจจัยการผลิตที่จะทำให้ผลกำไรมากที่สุดแผนภูมิเครื่องหมาย EURUSD. chart ระยะเวลา 1. ระยะเวลาการทดสอบ 2 ปี การสร้างแบบจำลองราคาเปิด only. inputs ค้นหา in. It ต้องสังเกตว่าเมื่อใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเวลาที่คาดว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพ มีความคล้ายคลึงกันกับการเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้การค้นหาปัจจัยการผลิตโดยตรงความแตกต่างก็คือขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมอย่างต่อเนื่องจะแสดงผลการผสมผสานที่ไม่ประสบความสำเร็จอย่างแน่นอนและด้วยวิธีนี้จะช่วยลดจำนวนของการทดสอบที่จำเป็นหลายครั้งหลายร้อยหลายร้อยหลายพันครั้ง เหตุผลที่คุณไม่ควรมุ่งสู่เวลาการเพิ่มประสิทธิภาพที่คาดไว้เมื่อใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมเวลาในการเพิ่มประสิทธิภาพจริงจะสั้นลงในขณะที่คุณเห็นการเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมใช้เวลาน้อยกว่าสี่นาทีแทนที่จะเป็นที่คาดไว้ครึ่งชั่วโมงครึ่ง อัลกอริทึมของยีนยังแตกต่างจากที่มีการค้นหาโดยตรงเนื่องจากชุดค่าผสมที่ไม่ดีได้รับการตรวจคัดกรองแล้วการทดสอบที่ตามมาจะดำเนินการโดยการผสมผสานของปัจจัยการผลิตที่ทำกำไรได้ดีขึ้นโดยค่าเริ่มต้นนี่คือเหตุผลที่กราฟความสมดุลขึ้นไปให้เราพิจารณาผลลัพธ์ของการเพิ่มประสิทธิภาพ วิธีการในทุกรายละเอียดสถานการณ์มีการเปลี่ยนแปลงระยะเวลาการเพิ่มประสิทธิภาพตรงกับ insignifica ข้อผิดพลาด nt เป็นที่ยอมรับและผลเหมือนกันนี้สามารถอธิบายได้ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพประกอบด้วยเพียง 1331 การค้นหาและจำนวนเงินที่ผ่านนี้เป็นเพียงไม่เพียงพอสำหรับการใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมที่พวกเขามีเวลาที่จะรับความเร็วไม่มีการเพิ่มประสิทธิภาพได้เร็วขึ้นเนื่องจาก แต่มีจำนวนดังกล่าวของการรวมกันดังกล่าวขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมไม่สามารถกำหนดสิ่งที่พ่อแม่พันธุ์ปัจจัยการผลิตรวมกันสร้างไม่ดีออกฤดูใบไม้ผลิดังนั้นจึงมีความรู้สึกที่จะใช้พวกเขาไม่ได้ 4 ขั้นตอนวิธีการที่เป็นประโยชน์นอกจากนี้ยังดี เพิ่มประสิทธิภาพ 4 เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์เพิ่มขึ้นอย่างมากถ้าปริมาณการค้นหามีขนาดใหญ่ผลสอดคล้องกับผู้ที่ได้รับจากการเพิ่มประสิทธิภาพปกติตอนนี้ไม่มีความรู้สึกที่จะใช้การค้นหาแบบเต็มในปัจจัยการผลิตขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมจะหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้เร็วขึ้นและไม่น้อยลงอย่างมีประสิทธิภาพ 5 Afterword หลังจากเขียนบทความแล้วฉันพอใจความอยากรู้อยากเห็นของฉันและเปิดตัวการเพิ่มประสิทธิภาพของ CrossMACDDeLuxe บนปัจจัยการผลิตทั้งหมดจำนวนเงิน ของการรวมกันทำมากกว่าหนึ่งร้อยล้าน 103 306 896 การเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมใช้เวลาเพียง 17 ชั่วโมงในขณะที่การเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้การค้นหาในปัจจัยการผลิตทั้งหมดจะใช้เวลาประมาณ 35 ปี 301 223 ชั่วโมงข้อสรุปขึ้นอยู่กับคุณระบบการซื้อขาย Forex ขึ้นอยู่กับพันธุกรรม อัลกอริทึมบทความนี้เป็น Mendes, L Godinho, P Applications Kluwer Academic, Dordrecht 1996 MATH Google Scholar. Park, C - H Irwin, SH เราทราบอะไรบ้างเกี่ยวกับความสามารถในการทำกำไรของการวิเคราะห์ทางเทคนิค J Econ Surv 21 4, 786 826 2007 CrossRef Google Scholar. Pictet, OV Dacorogna, MM et al การใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งานด้านการเงิน Neural Netw World 5 4, 573 587 1995 Google Scholar. Reeves, CR การใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมที่มีประชากรน้อยในรายงานการประชุมวิชาการนานาชาติเรื่องที่ 5 เรื่องพันธุกรรม อัลกอริทึมมอร์แกนคอฟแมนน์, ซานมาเทโอ 2536 Google Scholar. Rothlauf, F Goldberg, D การทำซ้ำซ้ำซ้อนในการคำนวณวิวัฒนาการขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมของอิลลินอยส์การทดลอง Il liGAL Report 2002.Schulmeister, S องค์ประกอบของความสามารถในการซื้อขายสกุลเงินทางเทคนิค Appl Financ Econ 18 11, 917 930 2008 CrossRef Google Scholar. Sweeney, RJ การตีตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ J Finance 41 1, 163 182 1986 Google Scholar. Wilson, G Banzhaf, W การซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราระหว่างวันโดยใช้โปรแกรมทางพันธุกรรมเชิงเส้นในรายงานการประชุมวิชาการประจำปีครั้งที่ 12 เรื่องการคำนวณทางพันธุกรรมและวิวัฒนาการ GECCO 10 2010 Google Scholar. Copyright information สปริงเกอร์วิทยาศาสตร์ธุรกิจ Media, LLC 2012.Authors และ Affiliations. Lus Mendes. Pedro Godinho. Email author.1 Faculdade de Economia Universidade de Coimbra Coimbra Portugal.2 Faculdade de Economia และ GEMF Universidade de Coimbra Coimbra โปรตุเกส 3 Faculdade de Economia และ Inesc - Coimbra Universidade de Coimbra Coimbra โปรตุเกสเกี่ยวกับบทความนี้