Forex Pronosticar Algoritmo Genético

Un sistema de operaciones de cambio basado en un algoritmo genético Primera Línea: 04 abril 2012 Recibido: 20 Abril 2010 Aceptado: 21 Marzo 2012 Citar este artículo como: Mendes, L. Godinho, P. Dias, J. J Heurística (2012) 18: 627 . doi: 10.1007 / s10732-012-9201-y 5 citaciones 843 Vistas resumen en este documento, se describirán un algoritmo genético que tiene como finalidad optimizar un conjunto de reglas que constituyen un sistema de comercio para el mercado de divisas. Cada individuo de la población representa un conjunto de diez reglas de negociación técnica (cinco entrarán en una posición y otros cinco para salir). Estas reglas tienen 31 parámetros en total, que corresponden a los genes de los individuos. La población va a evolucionar en un entorno determinado, definido por una serie temporal de un par de divisas específico. La aptitud de un individuo determinado representa lo bien que ha sido capaz de adaptarse al medio ambiente, y se calcula mediante la aplicación de las normas correspondientes a las series de tiempo, y luego calcular la relación entre el (la relación de Stirling) ganancias y la reducción máxima . Dos pares de divisas se han utilizado: EUR / USD y GBP / USD. Se utilizó datos diferente para la evolución de la población y para probar los mejores individuos. Se discuten los resultados obtenidos por el sistema. Los mejores individuos son capaces de lograr muy buenos resultados en la serie de entrenamiento. En la serie de ensayos, las estrategias desarrolladas muestran cierta dificultad en la consecución de resultados positivos, si se toma en cuenta los costos de transacción. Si pasa por alto los costos de transacción, los resultados son en su mayoría positivos, lo que demuestra que los mejores individuos tienen cierta capacidad de predicción. Palabras clave algoritmos genéticos reglas comerciales Finanzas Técnicas Los tipos de cambio Referencias Álvarez-Díaz, M. Alvarez, A. tipos de cambio de predicción utilizando algoritmos genéticos. Appl. Econ. Letón. 10 (6), 319322 (2003) CrossRef Brabazon, A. O'Neill, reglas de negociación técnica M. Evolving para los mercados de divisas al contado utilizando la evolución gramatical. Comput. Manag. Sci. 1 (3), 311327 (2004) MATH CrossRef Davis, L. Manual de algoritmos genéticos. Van Nostrand Reinhold-, Nueva York (1991) Dempster, M. A.H. Jones, C. M. Un sistema de comercio de adaptación en tiempo real utilizando programación genética. Quant. Finanzas 1 (4), 397 413 (2001) CrossRef Dunis, C. Harris, A. et al. La optimización de los modelos de transacciones de la jornada con algoritmos genéticos. Neural Serv. Mundial 9 (3), 193223 (1999) Eling, M. Schuhmacher, F. ¿La elección de la medida influyen en el rendimiento de la evaluación de los fondos de cobertura J. Banco. 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Este ejemplo utiliza conceptos e ideas en el artículo anterior, así que por favor lea red neuronal de algoritmo genético en las operaciones de cambio de sistemas en primer lugar, aunque no es obligatorio. Sobre este texto En primer lugar, por favor, lea la declaración. Este es un ejemplo del uso de redes neuronales de la corteza Software funcionalidad algoritmo genético, no es un ejemplo de cómo hacer el comercio rentable. No soy su gurú, ni debería ser responsable de sus pérdidas. Córtex Redes Neuronales Software cuenta con redes neuronales en ella, y FFBP hemos comentado antes es sólo una manera de elegir a las estrategias de comercio de divisas. Es una buena técnica, potente y cuando se aplica correctamente, muy promicing. Sin embargo, tiene un problema - para enseñar TNE de red neuronal. necesitamos saber la salida deseada. Es bastante fácil de hacer cuando hacemos aproximación de funciones, sólo tomamos el valor real de una función, porque sabemos lo que debería ser. Cuando hacemos la predicción de red neural. utilizamos la técnica (descrito en artículos anteriores) de la enseñanza de la red neuronal en la historia, de nuevo, si podemos predecir, por ejemplo, un tipo de cambio, sabemos (durante el entrenamiento) lo que la predicción correcta es. Sin embargo, cuando estamos construyendo un sistema de comercio, no tenemos idea de lo que es la decisión comercial correcta, incluso si conocemos el tipo de cambio como cuestión de hecho, tenemos muchas estrategias de negociación de divisas que podemos utilizar en cualquier punto del tiempo, y tenemos que encontrar una buena - ¿Cómo ¿Qué debemos alimentar como la salida deseada de nuestra red neuronal Si has seguido nuestro artículo anterior, ya sabes, que hemos hecho trampa para hacer frente a este problema. Nosotros le enseñamos a la red neuronal que se puede hacer (o indicador basado en el tipo de cambio) la predicción del tipo de cambio, y luego utilizamos esta predicción para hacer el comercio. Entonces, fuera de la parte de red neuronal del programa, hemos tomado una decisión sobre la que Neural Network es la mejor. Los algoritmos genéticos pueden hacer frente a este problema directamente, se puede resolver el problema planteado como encontrar las mejores señales de comercio. En este artículo vamos a utilizar las redes neuronales de la corteza de software para crear un programa de este tipo. Utilizando Algoritmos Genéticos Algoritmos Genéticos están muy bien desarrollados, y muy diversa. Si quieres aprender todo sobre ellos, le sugiero que utilice Wikipedia, ya que este artículo es sólo acerca de lo que la corteza Redes Neuronales El software puede hacer. Tener la corteza Redes Neuronales Software. podemos crear una red neuronal que tiene alguna entrada, por ejemplo, los valores de un indicador, y produce una salida, por ejemplo, señales de operación (compra, venta, mantenga.) y detener la pérdida / tomar los niveles de beneficios para que se abran posiciones. Por supuesto, si sembramos pesos esta red neuronal s al azar, los resultados comerciales serán terribles. Sin embargo, digamos que hemos creado una docena de tales NN. Entonces podemos probar el rendimiento de cada uno de ellos, y escoger la mejor opción, el ganador. Esta fue la primera generación de los NN. Para pasar a la segunda generación, necesitamos permitir que nuestro ganador de procrear, pero para evitar copias idénticas, vamos a añadir un poco de ruido aleatorio a sus pesos Descentants. En la segunda generación, tenemos nuestro ganador de la primera generación y sus copias imperfectas (mutado). Vamos a hacer la prueba de nuevo. Tendremos otro ganador, que es mejor que cualquier otra red neuronal en la generación. Y así. Simplemente permitirá a los ganadores se reproducen, y eliminar los perdedores, al igual que en la evolución de la vida real, y nos pondremos nuestra red neuronal de mejor comercio. sin un profundo conocimiento previo de lo que el sistema de comercio (algoritmo genético) como deben ser. Red Neuronal Algoritmo Genético: Ejemplo 0 Este es el primer ejemplo de algoritmo genético. y uno muy simple. Vamos a caminar a través de él paso a paso, para aprender todos los trucos que van a utilizar los ejemplos siguientes. El código tiene comentarios en línea, así que solo se centran en los momentos clave. En primer lugar, hemos creado una red neuronal. Se está utilizando pesos al azar, y sin embargo no fue enseñada. Luego, en el ciclo, hacemos 14 copias de la misma, utilizando MUTATIONNN fumction. Esta función hace una copia de una fuente de Redes Neuronales. la adición de valores aleatorios de 0 a (en nuestro caso) 0.1 para todos los pesos. Mantenemos asas para resultante 15 NN en una matriz, lo podemos hacer, como mango es sólo un número entero. La razón por la que usamos 15 los NN no tiene nada que ver con el comercio: Corteza Redes Neuronales El software puede representar hasta 15 líneas en un gráfico de forma simultánea. Podemos utilizar diferentes enfoques para la prueba. En primer lugar, podemos utilizar el conjunto de aprendizaje, todo ello a la vez. En segundo lugar, podemos probar en, digamos, 12000 resords (de 100000), y caminar a través del conjunto de aprendizaje, desde el principio hasta el final. Eso hará que learnigs diferente, ya que vamos a buscar redes neuronales de s que son rentables en cualquier parte determinada de datos, no sólo en todo el conjunto. El segundo enfoque nos puede dar problemas, si cambian los datos, desde el principio hasta el final. A continuación, la red va a evolucionar, la obtención de capacidad de negociar al final del conjunto de datos, y la pérdida de capacidad de negociar en su comienzo. Para resolver ese problema, vamos a tomar al azar fragmentos de 12000 registros de datos, y alimentar a la red neuronal. es simplemente un ciclo sin fin, como nunca se llegó a 100000 ciclos a nuestra velocidad. A continuación añadimos un niño por cada red, con pesos ligeramente diferentes. Tenga en cuenta, que el 0,1 por Tange mutación no es la única opción, ya que la cuestión de hecho, incluso este parámetro se puede optimizar el uso de algoritmos genéticos. NN recién creados se añaden a los 15 ya existentes. De esta manera tenemos 30 los NN en un array, 15 y 15 de edad nueva. A continuación, vamos a hacer lo siguiente ciclo de pruebas, y para matar a los perdedores, a partir de las dos generaciones. Para hacer la prueba, aplicamos red neuronal de nuestros datos, para producir salidas, y luego llamar a la función de prueba, que utiliza estas salidas para simular el comercio. Los resultados de la negociación se utilizan para deside, que los NN son los mejores. Utilizamos un intervalo de registros Nlearn, desde nInicio a nInicio nMás, donde nInicio es un punto al azar dentro del conjunto de aprendizaje. El código siguiente es un truco. La razón por la que utilizamos es para ilustrar el hecho de que el algoritmo genético puede crear algoritmo genético. pero no necesariamente va a ser el mejor, y también, para sugerir, que podemos mejorar resultado, si damos a entender algunas limitaciones al proceso de aprendizaje. Es posible, que nuestro sistema comercial funciona muy bien en las rutas largas, y muy pobre en corto, o viceversa. Si, por ejemplo, comercios largos son muy buenas, este algoritmo genético puede ganar, incluso con grandes pérdidas en las operaciones a corto. Para evitarlo, se asigna más peso a las operaciones largas en extraña y para operaciones a corto, incluso en ciclos. Esto es sólo un ejemplo, no hay ninguna garantía, que mejorará algo. Más sobre esto más adelante, en la discusión sobre las correcciones. Técnicamente, usted no tiene que hacerlo, o puede que sea diferente. Añadir beneficio a un arreglo ordenado. Devuelve una posición de inserción, a continuación, utilizamos esta posición para agregar red neuronal de manejar, aprender y probar los beneficios de las matrices no ordenados. Ahora tenemos datos para la corriente de red neuronal en el mismo índice de matriz como sus ganancias. La idea es llegar a la gama de los NN, clasificado por la rentabilidad. Como matriz es sortes de lucro, para eliminar el medio de las redes, que son menos rentables, sólo tenemos que eliminar los NN 0 a 14 decisiones comerciales se basan en el valor de la señal de red neuronal, desde este punto de vista el programa es idéntico al ejemplos del artículo anterior. FOREX Trading Strategy: Discusión ejemplo 0 En primer lugar, vamos a echar un vistazo a los gráficos. El primer gráfico de beneficio durante la primera iteración no es bueno en absoluto, como cabría esperar, la red neuronal pierde dinero (imagen copiada evolution00gen0.png después de la primera iteración de la carpeta de imágenes): La imagen con fines de lucro en el ciclo 15 es mejor, a veces , algoritmo genético puede aprender muy rápido: Sin embargo, observe la saturación en una curva de ganancia. Es interesante también observar el cambio de forma en las ganancias individuales, teniendo en cuenta, que el número de curva, por ejemplo, 3 no es siempre por la misma red neuronal. ya que están naciendo y se terminaron todo el tiempo: Tenga en cuenta también, que el pequeño sistema de comercio automatizado de divisas supera en prestaciones a los pobres en las rutas cortas, y mucho mejor en productos largos, que puede o no estar relacionado con el hecho de que el dólar estaba cayendo en comparación con euro durante ese período. También puede tener algo que ver con los parámetros de nuestro indicador (tal vez, necesitamos periodo diferente para pantalones cortos) o la elección de los indicadores. Aquí está la historia después de 92 y 248 ciclos: Para nuestra sorpresa, algoritmo genético fracasó por completo. Vamos a tratar de averiguar por qué y cómo ayudar a la situación. En primer lugar, no creen cada generación supone que es mejor que los previuos uno la respuesta es no, al menos no dentro del modelo se utilizó. Si tomamos el aprendizaje conjunto entero de una vez, y lo usamos varias veces para enseñar a nuestros NN, entonces sí, van a mejorar en cada generación. Pero en cambio, nos llevó fragmentos aleatorios (12000 registros en el tiempo), y las usamos. Dos preguntas: ¿por qué el sistema falló en fragmentos al azar de aprendizaje conjunto, y por qué havent se utilizó el aprendizaje conjunto bien todo. Para responder a la segunda pregunta, lo hice. NN lleva a cabo en gran medida - en el aprendizaje conjunto. Y fallaron en el set de prueba, por la misma razón que failes cuando utilizamos el aprendizaje FFPB. Para decirlo de otra manera, nuestros NN consiguieron superespecializado, aprendieron a sobrevivir en el ambiente que se utilizan para, pero no fuera de ella. Esto sucede mucho en la naturaleza. El enfoque que adoptamos en vez estaba destinado a compensar que, al obligar a los NN para llevar a cabo bien en cualquier fragmento al azar del conjunto de datos, por lo que se espera, también podrían llevar a cabo en un conjunto de pruebas desconocido. En cambio, fracasaron tanto en las pruebas y en el aprendizaje conjunto. Imagínese animales, que viven en un desierto. Una gran cantidad de sol, hay nieve en absoluto. Se trata de un metafor para Rizing mercado, como para nuestros NN datos desempeñan el papel del medio ambiente. Los animales aprendieron a vivir en un desierto. Imagínese animales, que viven en un clima frío. La nieve y el sol no en todos. Bueno, ajustaron. Sin embargo, en nuestro experimento, hemos puesto nuestros azar NN en un desierto, en la nieve, en el agua, en los árboles. por su presentación con diferentes fragmentos de datos (ascendente al azar, cayendo, plana.). Animales murieron. O, para decirlo de otro modo, seleccionamos la mejor red neuronal de datos aleatorios conjunto 1, que, por ejemplo, era de creciente mercado. A continuación, presentamos, a los ganadores y sus hijos, a la caída de los mercados de datos. NN realizó mal, tomamos lo mejor de los artistas pobres, tal vez, uno de los niños mutantes, que perdieron capacidad de negociar sobre el aumento del mercado, pero tiene cierta capacidad para lidiar con la caída de uno. Luego volvimos la mesa otra vez, y otra vez, nos dieron mejor intérprete - pero mejor entre los artistas pobres. Simplemente dio a nuestros NN ningún riesgo de convertirse en universal. Hay técnicas que permiten algoritmo genético para aprender nueva información sin perder rendimiento en información antigua (después de todo, los animales pueden vivir tanto en verano como en invierno, bien Así que la evolución es capaz de manejar los cambios que se repiten). Podemos discutir estas técnicas más tarde, aunque este artículo es más sobre el uso de redes neuronales de la corteza del software. que trata de construir un sistema de comercio automatizado de divisas exitoso. Red Neuronal Algoritmo Genético: Ejemplo 1 Ahora es el momento para hablar de correcciones. Un algoritmo genético sencilla que hemos creado en el paso anterior tiene dos defectos importantes. En primer lugar, no para el comercio con fines de lucro. Está bien, podemos tratar de utilizar el sistema parcialmente formados (que era rentable al principio). El segundo error es más grave: no tenemos control sobre las cosas, que hace este sistema. Por ejemplo, se puede aprender a ser rentable, pero con enormes detracciones. Es un hecho bien conocido, que en la vida real, la evolución puede optimizar más de un parámetro simultáneamente. Por ejemplo, podemos obtener un animal, que puede correr rápido y sea resistente al frío. ¿Por qué no intentar hacer lo mismo en nuestro sistema de comercio automatizado de divisas. Eso es cuando usamos correcciones, que no es sino el conjunto de castigos adicionales. Decir, nuestros oficios del sistema con reducción de 0,5, mientras que nosotros queremos que lo confirme 0 - 0,3 intervalo. Para indicar al sistema que se ha cometido un error, disminuimos su beneficio (que se utiliza para determinar, que ganó algoritmo genético) para el grado, que es proporcional al tamaño de DD. Entonces, el algoritmo de evolución se encarga del resto. Hay unos cuantos factores, que queremos tener en cuenta: es posible que queramos tener más o menos el mismo número de compra y venta de las operaciones, queremos tener más de una operación rentable, luego de las fallas, es posible que queremos que el gráfico de beneficios a ser lineal y así sucesivamente. En evolution01.tsc ponemos en práctica un simple conjunto de correcciones. En primer lugar, se utiliza algún número grande para un valor de corrección inicial. Lo multiplicamos a un pequeño (por lo general, entre 0 y 1) valores, dependiendo de la pena queremos aplicar. Luego multiplicamos nuestro provecho a esta corrección. Como resultado, el beneficio se corrige, para reflejar lo mucho que el algoritmo genético se corresponde con nuestros otros criterios. Luego usamos el resultado de encontrar un ganador de Redes Neuronales. FOREX Trading Strategy: Discusión del ejemplo 1 Ejemplo 1 funciona mucho mejor, que el ejemplo 0. Durante los 100 primeros ciclos, se ha aprendido mucho, y tablas de ganancias mirada tranquilizadora. Sin embargo, como en el ejemplo 0, comercios largas son mucho más rentable, lo que más probable es que hay un problema en nuestro enfoque. Sin embargo, el sistema ha encontrado un equilibrio entre el par de condiciones iniciales contradictorias: Hay algunas dinámicas positivas tanto en el aprendizaje conjunto y, más importante, en el conjunto de prueba. Como para el aprendizaje, en el ciclo 278 se puede ver, que nuestro sistema tiene sobreentrenamiento. Esto significa, todavía tenemos avances en el set de aprendizaje: Pero conjunto las pruebas muestran debilidad: Este es un problema común con los NN: cuando la enseñamos en el aprendizaje conjunto, se aprende a tratar con él, y, a veces, se aprende demasiado bien - a la grado, cuando se pierde el rendimiento en conjunto de pruebas. Para hacer frente a ese problema, se utiliza una solución tradicional: seguimos en busca de la red neuronal. que se comporta mejor en el set de pruebas, y lo guarda, sobrescribir anterior mejor, se alcanza cada vez nuevo pico. Este es el mismo enfoque, se utilizó en la formación FFBP, con la excepción, esta vez tenemos que hacerlo nosotros mismos (código de adición, que busca una mejor red neuronal en un conjunto de pruebas, y llamar a SAVENN, o exportar pesos de Red Neuronal a una archivo). De esta manera, cuando se deja de su entrenamiento, usted tiene la mejor intérprete en los ensayos que se haga guarda y esperando. Tenga en cuenta también, que no es el máximo. beneficio que está después, pero el rendimiento óptimo, por lo que consideran el uso de correcciones, cuando se busca un mejor desempeño en una serie de pruebas. Algoritmo Genético para el análisis técnico de divisas: ¿Dónde está ahora Después de conseguir su ganador de Redes Neuronales. puede seguir los pasos descritos en el artículo anterior, para exportar los pesos de esa red neuronal de. y luego utilizarlos en su plataforma de operaciones en tiempo real, como Meta Trader, la estación de Comercio y así sucesivamente. Como alternativa, puede centrarse en otras formas de optimización de la red neuronal. a diferencia con el algoritmo FFBP, aquí se puede llegar avay el uso de aprendizaje y prueba de conjuntos, y mover el aprendizaje secuencial. Descarga de la corteza de la corteza Orden Ver lista de precios La visibilidad es muy importante para este sitio. Si te gusta, por favor enlace a esta URLUsing algoritmos genéticos a la previsión de los mercados financieros Carga del reproductor. Burton sugirió en su libro, Un paseo aleatorio por Wall Street, (1973) que, con los ojos vendados Un mono que lanza dardos a un Páginas financieros periódicos podrían seleccionar una cartera que lo haría tan bien como uno cuidadosamente seleccionados por expertos. Mientras que la evolución puede haber hecho al hombre más inteligente en la selección de acciones, la teoría de Charles Darwin tiene bastante efectivo cuando se aplica de forma más directa. (Para ayudarle a escoger acciones, echa un vistazo a cómo escoger un archivo.) ¿Qué son los Algoritmos Genéticos algoritmos genéticos (AGs) son métodos de resolución de problemas (o heurística) que imitan el proceso de la evolución natural. A diferencia de las redes neuronales artificiales (RNA), diseñados para funcionar como neuronas en el cerebro, estos algoritmos utilizan los conceptos de la selección natural para determinar la mejor solución para un problema. Como resultado, el gas se usan comúnmente como optimizadores que se ajustan los parámetros para minimizar o maximizar alguna medida de retroalimentación, que luego se pueden utilizar de forma independiente o en la construcción de una ANN. En los mercados financieros. algoritmos genéticos son los más utilizados para encontrar los mejores valores de combinación de parámetros en una regla de comercio, y pueden ser construidos en modelos de RNA diseñados para recoger las existencias e identificar los oficios. Varios estudios han demostrado que estos métodos pueden resultar eficaces, incluyendo algoritmos genéticos: Génesis de la Evaluación (2004) por Rama y las aplicaciones de los algoritmos genéticos en la optimización del mercado de minería de datos (2004) por Lin, Cao, Wang, Zhang. (Para obtener más información sobre ANN, vea Redes Neuronales:. Las ganancias de predicción) ¿Cómo se crean los algoritmos genéticos Algoritmos Genéticos de trabajo matemáticamente usando vectores, que son cantidades que no tienen dirección y magnitud. Los parámetros para cada regla de comercio se representan con un vector unidimensional que puede ser pensado como un cromosoma en términos genéticos. Mientras tanto, los valores utilizados en cada parámetro pueden ser considerados como genes, que a continuación se modifican mediante la selección natural. Por ejemplo, una regla de comercio puede implicar la utilización de parámetros como en movimiento Convergencia-Divergencia media (MACD). Media Móvil Exponencial (EMA) y estocástico. Un algoritmo genético A continuación, introduzca los valores de estos parámetros con el objetivo de maximizar el beneficio neto. Con el tiempo, se introducen pequeños cambios y los que hacen un impacto deseablemente se conservan para la próxima generación. Hay tres tipos de operaciones genéticas que a continuación se pueden realizar: crossover representan la reproducción y cruce biológica se ve en la biología, en el que un niño adquiere ciertas características de sus padres. Las mutaciones representan mutación biológica y se utilizan para mantener la diversidad genética de una generación de una población a la siguiente mediante la introducción de pequeños cambios aleatorios. Las selecciones son la etapa en que los genomas individuales se eligen de una población de cría más tarde (recombinación o cruzado). Estos tres operadores se utilizan entonces en un proceso de cinco pasos: Iniciar una población aleatoria, donde cada cromosoma está n - Longitud, siendo n el número de parámetros. Es decir, un número aleatorio de los parámetros se establecen con n elementos cada uno. Seleccionar los cromosomas, o parámetros, que aumentan los resultados deseables (presumiblemente de beneficio neto). Aplicar operadores de mutación o de cruce de los padres seleccionados y generar una descendencia. Juntar a la descendencia y la población actual para formar una nueva población con el operador de selección. Repita los pasos dos a cuatro. Con el tiempo, este proceso dará lugar a cromosomas cada vez más favorables (o parámetros), para su uso en una regla de comercio. El proceso se termina a continuación, cuando se cumple un criterio de parada, que puede incluir el tiempo de funcionamiento, aptitud, número de generaciones u otros criterios. (Para más información sobre el MACD, leer Trading La divergencia MACD.) El uso de algoritmos genéticos en el comercio mientras que los algoritmos genéticos son utilizados principalmente por los comerciantes cuantitativos institucionales. comerciantes individuales pueden aprovechar el poder de los algoritmos genéticos - sin un título en matemáticas avanzadas - con ayuda de varios paquetes de software en el mercado. Estas soluciones van desde paquetes de software independientes dirigidas a los mercados financieros a Microsoft Excel add-ons que pueden facilitar más práctica en el análisis. Al utilizar estas aplicaciones, los operadores pueden definir un conjunto de parámetros que han sido optimizados a continuación, utilizando un algoritmo genético y un conjunto de datos históricos. Algunas aplicaciones pueden optimizar los parámetros que se utilizan y los valores para ellos, mientras que otros se centran principalmente en la optimización simplemente los valores para un conjunto dado de parámetros. (Para obtener más información sobre estas estrategias de los programas derivados, ver el poder de Operaciones del Programa.) Importantes consejos sobre optimización y ajuste de curvas trucos (más apropiado), el diseño de un sistema de comercio torno a los datos históricos en lugar de identificar el comportamiento repetible, representa un riesgo potencial para los operadores que utilizan algoritmos genéticos. Cualquier sistema de comercio que utilizan gas debe ser con visión de prueba en el papel antes de su uso en vivo. La elección de los parámetros es una parte importante del proceso, y los comerciantes deben buscar a los parámetros que se correlacionan con los cambios en el precio de un valor dado. Por ejemplo, probar diferentes indicadores y ver si alguno parece correlacionarse con los principales giros de mercado. Los algoritmos genéticos Línea de fondo es una forma única de resolver problemas complejos, aprovechando el poder de la naturaleza. Mediante la aplicación de estos métodos a la predicción de precios de los valores, los operadores pueden optimizar las normas comerciales mediante la identificación de los mejores valores a utilizar para cada parámetro para un valor dado. Sin embargo, estos algoritmos no son el Santo Grial, y los comerciantes deben tener cuidado de elegir los parámetros adecuados y no curva de ajuste (más de ajuste). (Para leer más sobre el mercado, echa un vistazo a Escuchar al mercado, no su Pundits.) Un modelo de predicción de la resistencia de polarización de los tipos de cambio de predicción utilizando máquinas de vectores soporte y algoritmos genéticos Anasataskis L, Mort N (2009) la previsión del tipo de cambio utilizando una paramétrico enfoque combinado y el modelado paramétrico de auto-organización. Expertos Syst Appl 1: 1200112011 CrossRef Bahrepour M, Akbarzadeh M, M Yaghoobi, Naghibi S (2011) Una adaptación ordenó series de tiempo difusa con aplicación a FOREX. Expertos Syst Appl 1: 475.485 CrossRef Box GEP, Jenkins GM (1976) Análisis de series temporales: la predicción y el control. Holden-Day, San Francisco MATH Marrón DP, Robert HJ (1989) en el análisis técnico. Rev Financ Stud 2: 527.551 CrossRef Chen MI, Chen K, Chiang H, H Huang, Huang M (2007) La comparación del sistema clasificador extendida y la programación genética para la previsión financiera: un estudio empírico. 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