Algoritma Genetika Forex

Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Memperkirakan Pasar Keuangan. Burton menyarankan dalam bukunya, A Random Walk Down Wall Street, 1973 bahwa, seekor monyet yang ditutup matanya melempar anak panah ke halaman keuangan surat kabar dapat memilih portofolio yang akan dilakukan sebaik yang dipilih dengan cermat oleh Para ahli Sementara evolusi mungkin membuat manusia tidak lebih cerdas dalam memilih saham, teori Charles Darwin telah cukup efektif bila diterapkan secara lebih langsung. Untuk membantu Anda memilih saham, periksa Cara Memilih Stok. Apa Algoritma Genetika. Algoritma genetika GA adalah pemecahan masalah. Metode atau heuristik yang meniru proses evolusi alam Tidak seperti jaringan syaraf tiruan JST, dirancang berfungsi seperti neuron di otak, algoritma ini memanfaatkan konsep seleksi alam untuk menentukan solusi terbaik untuk suatu masalah. Akibatnya, GA biasanya digunakan sebagai Pengoptimalan yang menyesuaikan parameter untuk meminimalkan atau memaksimalkan beberapa ukuran umpan balik, yang kemudian dapat digunakan secara independen atau dalam konstruksi a JST. Di pasar keuangan algoritma genetika paling sering digunakan untuk menemukan nilai kombinasi parameter terbaik dalam aturan perdagangan, dan dapat dibangun menjadi model JST yang dirancang untuk memilih saham dan mengidentifikasi perdagangan Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa metode ini dapat terbukti efektif. , Termasuk Algoritma Genetika Genesis of Stock Evaluation 2004 oleh Rama, dan Penerapan Algoritma Genetika pada Optimalisasi Data Mining Market 2004 oleh Lin, Cao, Wang, Zhang Untuk mempelajari lebih lanjut tentang JST, lihat Neural Networks Forecasting Profits. How Genetic Algorithms Work. Algoritma genetika diciptakan secara matematis dengan menggunakan vektor, yaitu besaran yang memiliki arah dan besaran. Parameter untuk setiap aturan perdagangan diwakili dengan vektor satu dimensi yang dapat dianggap sebagai kromosom dalam persyaratan genetik. Sementara, nilai yang digunakan pada masing-masing parameter dapat Dianggap sebagai gen, yang kemudian dimodifikasi dengan menggunakan seleksi alam. Misalnya, peraturan perdagangan mungkin melibatkan penggunaan pa Ramal seperti Moving Average Convergence-Divergence MACD Exponential Moving Average EMA dan Stochastics Algoritma genetika kemudian akan memasukkan nilai ke parameter ini dengan tujuan memaksimalkan laba bersih Seiring waktu, perubahan kecil diperkenalkan dan yang membuat dampak yang diinginkan tetap dipertahankan untuk selanjutnya. Generasi. Ada tiga jenis operasi genetik yang kemudian dapat dilakukan. Crossovers mewakili reproduksi dan crossover biologis yang terlihat dalam biologi, di mana seorang anak mengambil karakteristik tertentu dari orang tuanya. Perhitungan mewakili mutasi biologis dan digunakan untuk mempertahankan keragaman genetik dari satu Generasi populasi ke generasi berikutnya dengan memperkenalkan perubahan kecil secara acak. Pemilihan adalah tahap di mana genom individu dipilih dari populasi untuk rekombinasi atau penyatuan kawin nanti. Ketiga operator ini kemudian digunakan dalam proses lima langkah. Menginisialisasi populasi acak. , Dimana setiap kromosom adalah n-panjang, dengan n menjadi jumlah parameter Artinya, sejumlah parameter acak dibentuk dengan n elemen masing-masing. Pilih kromosom, atau parameternya, yang meningkatkan hasil yang diinginkan mungkin merupakan keuntungan bersih. Terapkan mutasi atau operator crossover kepada orang tua yang dipilih dan menghasilkan keturunan. Mengembangkan keturunan dan arus. Populasi untuk membentuk populasi baru dengan operator seleksi. Repeat langkah dua sampai empat. Seiring waktu, proses ini akan menghasilkan kromosom yang semakin baik atau, parameter untuk digunakan dalam aturan perdagangan Proses ini kemudian dihentikan saat kriteria penghentian terpenuhi, yang Dapat mencakup waktu berjalan, kebugaran, jumlah generasi atau kriteria lainnya. Untuk lebih banyak tentang MACD, baca Trading MACD Divergence. Dengan menggunakan Algoritma Genetika di Trading. Sementara algoritma genetika terutama digunakan oleh pedagang kuantitatif institusional, setiap pedagang dapat memanfaatkan kekuatan algoritma genetika - Tanpa gelar dalam matematika tingkat lanjut - menggunakan beberapa paket perangkat lunak yang ada di pasaran Solusi ini berkisar dari stan Paket perangkat lunak dalone diarahkan ke pasar keuangan ke add-on Microsoft Excel yang dapat memfasilitasi analisis hands-on lebih banyak. Ketika menggunakan aplikasi ini, para pedagang dapat menentukan satu set parameter yang kemudian dioptimalkan menggunakan algoritma genetika dan satu set data historis Beberapa Aplikasi dapat mengoptimalkan parameter mana yang digunakan dan nilainya untuk mereka, sementara yang lain terutama berfokus hanya pada mengoptimalkan nilai untuk seperangkat parameter tertentu. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang strategi turunan program ini, lihat Kekuatan Program Perdagangan. Tip dan Trik Pengoptimalan yang Penting. Curve pas pas, merancang sistem perdagangan di sekitar data historis daripada mengidentifikasi perilaku berulang, merupakan risiko potensial bagi pedagang yang menggunakan algoritma genetika. Sistem perdagangan apa pun yang menggunakan GA harus diuji di depan di atas kertas sebelum penggunaan langsung. Parameter pilihan adalah bagian penting. Prosesnya, dan pedagang harus mencari parameter yang berkorelasi dengan perubahan harga yang diberikan Keamanan Misalnya, cobalah indikator yang berbeda dan lihat apakah ada yang berkorelasi dengan pergantian pasar utama. Algoritma genetika adalah cara unik untuk memecahkan masalah yang kompleks dengan memanfaatkan kekuatan alam Dengan menerapkan metode ini untuk memprediksi harga sekuritas, para pedagang dapat mengoptimalkan peraturan perdagangan oleh Mengidentifikasi nilai terbaik yang akan digunakan untuk setiap parameter untuk keamanan yang diberikan Namun, algoritma ini bukan Holy Grail, dan pedagang harus berhati-hati untuk memilih parameter yang tepat dan tidak melengkung sesuai fit Untuk membaca lebih lanjut tentang pasar, lihat Listen To Market, Not The Pundits. Genetic Algorithms vs Simple Search di MetaTrader 4 Optimizer.1 Apakah Algoritma Genetika. Platform MetaTrader 4 sekarang menawarkan algoritma genetika untuk optimasi input Expert Advisors Mereka mengurangi waktu pengoptimalan secara signifikan tanpa ada pembatalan pengujian yang signifikan. Prinsip operasi dijelaskan dalam artikel bernama Genetic Algorithms Mathematics secara rinci. Artikel ini mencurahkan D ke EAs input optimasi menggunakan algoritma genetika dibandingkan dengan hasil yang diperoleh dengan menggunakan pencarian langsung dan lengkap dari nilai parameter.2 Penasihat Ahli. Untuk eksperimen saya, saya sedikit menyelesaikan EA bernama CrossMACD yang mungkin Anda ketahui dari artikel yang berjudul Orders Management - Ini s Simple. Added StopLoss dan TakeProfit ke posisi ditempatkan. Ditambahkan Trailing Stop. Used parameter OpenLuft untuk menyaring sinyal Sekarang sinyal akan datang jika garis nol dilintasi pada sejumlah titik dengan akurasi satu desimal. Parameter yang ditanda tangani CloseLuft Untuk pemfilteran sinyal dekat yang serupa. Put dalam variabel expernal periode lambat dan rata-rata bergerak cepat yang digunakan untuk perhitungan MACD. Sekarang ini adalah Expert Expert yang selesai secara praktis. Akan lebih mudah untuk mengoptimalkannya dan digunakan dalam perdagangan Anda dapat mendownload EA. Ke PC Anda dan mengujinya secara mandiri.3 Optimalisasi. Sekarang kita bisa mulai mengoptimalkan EA Three tests yang akan dilakukan dengan jumlah pencarian optimal yang berbeda. Akan membantu untuk membandingkan keuntungan yang diperoleh dengan menggunakan algoritma genetika dalam berbagai situasi. Setelah setiap tes, saya secara manual akan menghapus cache penguji untuk tes berikutnya agar tidak menggunakan kombinasi yang sudah ditemukan. Hal ini diperlukan hanya agar eksperimen lebih tepat - biasanya, otomatis Hasil chout hanya meningkatkan pengoptimalan yang berulang. Untuk membandingkan hasil optimasi menggunakan algoritma genetika akan dilakukan dua kali pertama - untuk mendapatkan keuntungan maksimal Profit, kedua kalinya untuk menemukan faktor keuntungan tertinggi Profit Factor Setelah itu, tiga hasil terbaik. Untuk kedua metode optimasi akan diberikan dalam tabel laporan ringkasan yang diurutkan berdasarkan kolom yang diberikan. Optimisasi murni eksperimental. Artikel ini tidak ditujukan untuk mencari masukan yang benar-benar akan menghasilkan keuntungan terbesar. Simbol simbol EURUSD. chart jangka waktu 1.testing periode 2 tahun. Pemodelan hanya harga terbuka. Masukan yang dicari. Perlu dicatat bahwa, bila menggunakan algoritma genetika, waktu pengoptimalan yang diharapkan Kira-kira sama dengan optimasi dengan menggunakan input langsung. Perbedaannya adalah algoritma genetika secara terus menerus menampilkan kombinasi yang pasti tidak berhasil dan, dengan cara ini, mengurangi jumlah tes yang diperlukan beberapa kali mungkin beberapa puluh, ratusan, ribuan kali. Mengapa Anda tidak boleh diarahkan pada waktu pengoptimalan yang diharapkan saat menggunakan algoritma genetika Waktu pengoptimalan sebenarnya akan selalu lebih singkat. Seperti yang Anda lihat, pengoptimalan menggunakan algoritma genetika membutuhkan waktu kurang dari empat menit, bukan lima setengah jam yang diharapkan. Grafisasi optimasi dengan Algoritma genetika juga berbeda dari yang dengan pencarian langsung Karena kombinasi yang buruk telah disaring, pengujian selanjutnya dilakukan dengan kombinasi input yang lebih menguntungkan secara default. Inilah mengapa grafik keseimbangan meningkat. Mari kita pertimbangkan hasil dari kedua optimasi tersebut. Metode dalam semua rincian. Situasi telah berubah Periode optimasi bertepatan insignifica Kesalahan nt dapat diterima, dan hasilnya sama. Hal ini dapat dijelaskan melalui pengoptimalan yang hanya terdiri dari 1331 pencarian dan jumlah lintasan ini tidak cukup untuk menggunakan algoritma genetika yang tidak dapat mereka gunakan untuk mempercepat kecepatan - pengoptimalan lebih cepat karena Skrining pasti kehilangan kombinasi masukan, namun memiliki kombinasi jumlah seperti di atas, algoritma genetika tidak dapat menentukan kombinasi kombinasi orang tua menghasilkan musim semi yang buruk. Jadi, tidak ada gunanya menggunakannya.4 Kesimpulan. Algoritma genetika adalah tambahan yang bagus untuk 4 strategi optimizer Optimalisasi secara dramatis ditingkatkan jika jumlah pencariannya besar, hasilnya bertepatan dengan yang didapat dengan optimasi reguler. Kini tidak ada gunanya menggunakan pencarian penuh dalam input. Algoritma genetika akan menemukan hasil terbaik lebih cepat dan tidak kalah efektifnya. 5 kata penutup. Setelah menulis artikel, saya puas dengan keingintahuan saya dan meluncurkan pengoptimalan CrossMACDDeLuxe pada semua masukan Jumlah Kombinasi yang dibuat lebih dari seratus juta 103 306 896 Pengoptimalan menggunakan algoritma genetika hanya memakan waktu 17 jam, sementara pengoptimalan menggunakan pencarian di semua input akan memakan waktu sekitar 35 tahun 301 223 jam. Kesimpulan terserah Anda. Sistem perdagangan Forex berdasarkan genetika. Algorithm. Citalah artikel ini sebagai Mendes, L Godinho, Aplikasi P Kluwer Academic, Dordrecht 1996 MATH Google Scholar. Park, C - H Irwin, SH Apa yang kita ketahui tentang profitabilitas analisis teknis J Econ Surv 21 4, 786 826 2007 CrossRef Google Scholar. Pictet, OV Dacorogna, MM dkk Menggunakan algoritma genetika untuk optimasi yang kuat dalam aplikasi keuangan Neural Netw World 5 4, 573 587 1995 Google Scholar. Reeves, CR Menggunakan algoritma genetika dengan populasi kecil Dalam Prosiding Konferensi Internasional Kelima Genetika Algoritma Morgan Kaufmann, San Mateo 1993 Google Scholar. Rothlauf, F Goldberg, D Replikasi berlebihan dalam perhitungan evolusioner Laboratorium Algoritma Genetika Illinois Il LiGAL Report 2002.Schulmeister, S Komponen dari profitabilitas perdagangan mata uang teknis Appl Financ Econ 18 11, 917 930 2008 CrossRef Google Scholar. Sweeney, RJ Mengalahkan pasar valuta asing J Finance 41 1, 163 182 1986 Google Scholar. Wilson, G Banzhaf, W Interday perdagangan valuta asing menggunakan pemrograman genetik linier Dalam Prosiding Konferensi Tahunan ke 12 Perhitungan Genetik dan Evolusi GECCO 10 2010 Google Scholar. Copyright information. 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 and GEMF Universidade de Coimbra Coimbra Portugal.3 Faculdade de Economia and Inesc - Coimbra Universidade de Coimbra Coimbra Portugal. Tentang artikel ini.