Forex genetic algorithm

MetaTrader 4 - Tester Algoritmos Genéticos: Matemática Algoritmos genéticos são usados ​​para fins de otimização. Um exemplo de tal finalidade pode ser a aprendizagem de neurónios, isto é, a selecção de tais valores de peso que permitem atingir o erro mínimo. Nesse sentido, o algoritmo genético é baseado no método de busca aleatória. O problema principal com a busca aleatória é o fato de que não podemos estar cientes de quanto tempo leva para resolver o problema. Para evitar desperdícios significativos de tempo, eles aplicam métodos desenvolvidos em biologia, nomeadamente, os métodos preparados em estudos de origem de espécies e evolução. Apenas os animais mais aptos são conhecidos por sobreviver durante a evolução. Como resultado, a aptidão da população cresce o que lhe permite ajustar o ambiente dinâmico. O algoritmo do tipo foi proposto pela primeira vez por John H. Holland, Universidade de Michigan, EUA, em 1975. Foi nomeado o Hollands Reproductive Plan. E este subjacente quase todos os tipos de algoritmos genéticos. No entanto, antes de examinarmos mais de perto este plano, vamos discutir a questão de como as realidades podem ser codificadas para serem usadas em algoritmos genéticos. Apresentação de Objetos Sabemos por biologia que qualquer organismo pode ser representado como seu fenótipo. Que determina, de fato, qual é esse objeto no mundo real, e seu genótipo. Que contém toda a informação sobre este objeto em seu conjunto de cromossomos. Neste caso, cada gene, isto é, cada elemento da informação genotípica, reflecte-se no fenótipo. Assim, para resolver nossos problemas, temos que apresentar todos os caracteres do objeto de tal forma, que pode ser usado em um algoritmo genético. Os mecanismos do algoritmo genético continuarão a funcionar no nível do genótipo, sem necessidade de informações sobre o padrão interno dos objetos, o que proporciona o amplo uso desses algoritmos para uma infinidade de tarefas muito diferentes. As cadeias de bits são usadas para a apresentação do genótipo de objetos na variação mais amplamente encontrada do algoritmo genético. Neste, um gene do genotipo dos objetos corresponde a cada atributo do objeto em seu phenotype. Gene é uma cadeia de bits de comprimento fixo que representa o valor desta característica. Codificação de Atributos Inteiros A maneira mais simples de codificar tais atributos é usar seu valor de bit. Então será bastante simples usar um gene de um certo comprimento suficiente para representar todos os valores possíveis de tal atributo. Mas, infelizmente, esta forma de codificação tem suas desvantagens. A principal desvantagem é que os números vizinhos diferem uns dos outros em valores de vários bits. Assim, 7 e 8 na sua representação de bits diferem em 4 posições o que torna o funcionamento do algoritmo genético difícil e aumenta o tempo que leva para a sua convergência. Para evitar isso, é melhor usar codificação onde os números vizinhos diferem entre si por menos posições, idealmente - pelo valor de um bit. Tal codificação é representada pelo código Gray que é aconselhável para ser usado na realização de um algoritmo genético. Os valores do código Gray são apresentados na tabela abaixo: Tabela 1. Concordância de códigos binários e códigos de cinza. Assim, ao codificar um atributo inteiro, dividi-lo em tetrads e transformar cada tetrad de acordo com as regras de codificação Gray. Nas realizações práticas de algoritmos genéticos, geralmente não há necessidade de transformar os valores de atributos nos valores dos genes. Na prática, o problema inverso ocorre quando se tem de encontrar o valor do atributo pelo valor do gene correspondente. Assim, a tarefa de decodificar os valores de genes, que possuem atributos inteiros, é trivial. Codificação de atributos de ponto flutuante A forma mais simples de codificação aqui parece ser o uso da representação de bits. Esta maneira tem as mesmas desvantagens que aquela para integers, embora. Por isso, na prática, a seguinte seqüência de operações será aplicada: Todo o intervalo de valores permitidos do atributo é dividido em partes com a precisão desejada. O valor do gene é tomado como um número inteiro que numera o intervalo (usando o código Gray). O número que é o meio deste intervalo é tomado como o valor do parâmetro. Vamos dar uma segunda olhada na seqüência de operações acima no exemplo a seguir: Vamos assumir que os valores de atributos estão na faixa de 0,1. O intervalo foi dividido em 256 intervalos para codificação. Para codificar seu número, precisamos de 8 bits. O valor do gene é, por exemplo, 00100101bG (a letra maiúscula G significa que é o código Gray). Primeiro, usando o código Gray, vamos encontrar o número do intervalo correspondente: 25hG-gt36h-gt54d. Agora, vamos verificar qual intervalo corresponde a ele. Por cálculos simples, obtemos o intervalo de 0,20703125, 0,2109375. I. e. O valor do parâmetro será (0,207031250,2109375) / 20,208984375. Codificação de dados não numéricos Os dados não numéricos devem ser transformados em números antes de serem codificados. Isto é descrito em mais detalhes nos artigos em nosso site, que descrevem o uso de redes neurais. Como determinar o fenótipo dos objetos por seu genótipo Para determinar o fenótipo dos objetos (ou seja, os valores dos atributos dos objetos), precisamos apenas conhecer os valores dos genes que correspondem a esses atributos (isto é, o genótipo dos objetos). Nesse sentido, a integridade dos genes que descrevem o genótipo dos objetos representa um cromossomo. Em algumas realizações, também é nomeado espécime. Assim, na realização do algoritmo genético, o cromossomo representa uma cadeia de bits de comprimento fixo. Neste, cada intervalo da corda corresponde a um gene. O comprimento dos genes dentro de um cromossomo pode ser o mesmo ou diferente. Os genes do mesmo comprimento são utilizados com maior frequência. Consideremos um exemplo de cromossomo e interpretações de seu valor. Deixe o objeto ter 5 atributos, cada ser codificado em um gene de comprimento de 4 elementos. Em seguida, o comprimento do cromossomo é de 5420 bits: Teoricamente, estes dois operadores genéticos são suficientes para fazer funcionar o algoritmo genético. Contudo, na prática, são utilizados alguns operadores adicionais, bem como modificações destes dois operadores. Por exemplo, pode haver não apenas um crossover de ponto único (descrito acima), mas também um multiponto. Neste último caso, são criados vários pontos de interrupção (geralmente dois). Além disso, o operador de mutação executa a inversão de apenas um bit selecionado aleatoriamente de um cromossomo em algumas implementações do algoritmo. Fluxograma do Algoritmo Genético Agora, com o conhecimento de como interpretar os valores dos genes, podemos discutir como funciona o algoritmo genético. Vejamos mais de perto o fluxograma do algoritmo genético em sua representação clássica. Inicialize a hora de início, t0. Forme aleatoriamente a população inicial que consiste em k unidades. B0 Calcule a adequação de cada unidade, FAi fit (Ai). I1k, ea adequação de toda a população, Ft fit (Bt). O valor desta função determina em que medida a unidade descrita por este cromossomo se adapta para resolver o problema. Selecione a unidade Ac na população. Ac Get (Bt) Selecione a segunda unidade na população com uma certa probabilidade (crossover Pc probabilidade), c1 Get (Bt) e execute o crossover operador, Ac Crossing (Ac, Ac1). Realizar o operador de mutação com uma certa probabilidade (a mutação Pm probabilidade), Ac mutação (Ac). Execute o operador de inversão com uma certa probabilidade (a inversão Pi probabilidade), Ac inversão (Ac). Colocar o novo cromossomo obtido na nova população, inserir (Bt1, Ac). Os passos 3 a 7 devem ser repetidos k vezes. Aumente o número da época atual, tt1. Se a condição de parada for atendida, encerre o loop. Caso contrário, vá para a etapa 2. Algumas etapas do algoritmo precisam ser consideradas mais de perto. As etapas 3 e 4, o estágio de seleção de cromossomos pai, desempenham o papel mais importante no funcionamento bem sucedido do algoritmo. Pode haver várias alternativas possíveis a este respeito. O método de seleção mais freqüentemente usado é chamado roleta. Quando este método é utilizado, a probabilidade de que este ou aquele cromossoma será seleccionado é determinada pela sua aptidão, isto é, PGet (Ai) Fit (Ai) / Fit (Bt). A utilização deste método resulta no aumento da probabilidade de que os atributos pertencentes às unidades mais ajustadas sejam propagados nos descendentes. Antoher método freqüentemente utilizado é a seleção de torneio. Consiste em que várias unidades (2, como regra) são escolhidas aleatoriamente entre a população. A unidade mais apta será selecionada como vencedora. Além disso, em algumas implementações do algoritmo, a chamada estratégia de elitismo é usada, o que significa que as unidades mais ajustadas são garantidas para entrar na nova população. Esta abordagem geralmente permite acelerar a convergência do algoritmo genético. A desvantagem desta estratégia é a probabilidade aumentada de o algoritmo entrar no mínimo local. A determinação dos critérios de parada do algoritmo é outro ponto importante. Utiliza-se como tal critério a limitação das épocas de funcionamento do algoritmo ou a determinação da convergência do algoritmo (normalmente, através da comparação da aptidão da população em várias épocas à paragem quando este parâmetro é estabilizado). Aviso: Todos os direitos sobre estes materiais são reservados pela MQL5 Ltd. Copiar ou reimprimir estes materiais, no todo ou em parte, é proibido. Sistema de negociação baseado em um algoritmo genético Primeiro: 04 April 2012 Retido: 20 Abril 2010 Aceito: 21 (2012) 18: 627. doi: 10.1007 / s10732-012-9201-y 5 Citações 843 Vistas Resumo Neste artigo, um estudo genético sobre o fenômeno genético Será descrito um algoritmo que visa otimizar um conjunto de regras que constituem um sistema de negociação para o mercado Forex. Cada indivíduo na população representa um conjunto de dez regras técnicas de negociação (cinco para entrar em uma posição e outros cinco para sair). Essas regras têm 31 parâmetros no total, que correspondem aos genes individuais. A população evoluirá em um determinado ambiente, definido por uma série temporal de um par de moedas específico. A aptidão de um determinado indivíduo representa o quão bem ele foi capaz de se adaptar ao ambiente, e é calculado aplicando as regras correspondentes às séries de tempo e, em seguida, calcular a relação entre o lucro eo máximo drawdown (a proporção de Stirling) . Foram utilizados dois pares de moedas: EUR / USD e GBP / USD. Diferentes dados foram utilizados para a evolução da população e para testar os melhores indivíduos. Os resultados obtidos pelo sistema são discutidos. Os melhores indivíduos são capazes de obter resultados muito bons na série de treinamento. Na série de testes, as estratégias desenvolvidas mostram alguma dificuldade em obter resultados positivos, se você levar em consideração os custos de transação. Se você ignorar os custos de transação, os resultados são na maioria positivos, mostrando que os melhores indivíduos têm alguma capacidade de previsão. Palavras-chave Algoritmos genéticos Finanças Regras técnicas de trading Taxas de câmbio Referências Alvarez-Diaz, M. Alvarez, A. Previsão de taxas de câmbio usando algoritmos genéticos. Appl. Econ. Lett. 10 (6), 319322 (2003) CrossRef Brabazon, A. ONeill, M. Evolução das regras técnicas de negociação para os mercados de câmbio à vista utilizando a evolução gramatical. Compu. 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In: Actas da 12ª Conferência Anual sobre Computação Genética e Evolutiva GECCO10 (2010) Informação sobre direitos de autor Springer ScienceBusiness Media, LLC 2012 Autores e Afiliações Lus Mendes 1 Pedro Godinho 2 Joana Dias 3 Enviar por email 1. Faculdade de Economia Universidade de Coimbra Coimbra Portugal 2 Faculdade de Economia e GEMF Universidade de Coimbra Coimbra Portugal 3. Faculdade de Economia e Inesc-Coimbra Universidade de Coimbra Coimbra Portugal Acerca deste artigo Imprimir ISSNSnowCron SnowCron Algoritmo Genético em Sistemas de Negociação FOREX Utilizando Algoritmo Genético para criar rentável FOREX Trading Strategy. Algoritmo Genético em Cortex Redes Neurais Software Feedforward Backpropagation Neural Network Aplicação para computações genéticas baseado Forex trading. Este exemplo usa conceitos e idéias do artigo anterior, por isso, leia Neural Network Genetic Algorithm em FOREX Trading Systems em primeiro lugar, embora não seja obrigatório. Sobre este texto Em primeiro lugar, leia o aviso de isenção de responsabilidade. Este é um exemplo de usar a funcionalidade de algoritmo genético de Software de Redes Neurais de Cortex, não um exemplo de como fazer negociação rentável. Eu não sou seu guru, nem eu deveria ser responsável por suas perdas. Cortex Neural Networks Software tem redes neurais nele, e FFBP discutimos antes é apenas uma maneira de escolher uma estratégia de negociação forex. É uma boa técnica, poderosa e quando aplicada adequadamente, muito promicing. No entanto, ele tem um problema - para ensinar a Rede Neural. Precisamos saber a saída desejada. É bastante fácil de fazer quando fazemos aproximação de função, apenas tomamos o valor real de uma função, porque sabemos o que deveria ser. Quando fazemos previsão de redes neurais. Nós usamos a técnica (descrita em artigos anteriores) de ensinar a rede neural sobre a história, novamente, se nós prevemos, digamos, uma taxa de câmbio, sabemos (durante o treinamento) qual é a previsão correta. No entanto, quando estamos construindo um sistema de negociação, não temos idéia de qual é a decisão de negociação correta, mesmo se nós conhecemos a taxa de câmbio Como a questão de fato, temos muitas estratégias de negociação forex que podemos usar em qualquer ponto do tempo, e Nós precisamos encontrar um bom - como O que devemos alimentar como a saída desejada de nossa rede Neural Se você seguiu nosso artigo anterior, você sabe, que temos traído para lidar com este problema. Nós ensinamos a Rede Neural para fazer previsão de taxa de câmbio (ou taxa de câmbio baseado) e, em seguida, usou essa previsão para fazer negociação. Então, fora da parte da Rede Neural do programa, nós tomamos uma decisão sobre qual Rede Neural é a melhor. Algoritmos genéticos podem lidar com este problema diretamente, eles podem resolver o problema declarado como encontrar os melhores sinais comerciais. Neste artigo vamos usar o Cortex Neural Networks Software para criar tal programa. Usando Algoritmo Genético Algoritmos Genéticos são muito bem desenvolvidos, e muito diversificada. Se você quiser aprender tudo sobre eles, eu sugiro que você use a Wikipedia, como este artigo é apenas sobre o que Cortex Neural Networks Software pode fazer. Tendo Cortex Neural Networks Software. Podemos criar uma Rede Neural que leva alguns dados, digamos, valores de um indicador, e produz alguns sinais de saída, digamos, de negociação (comprar, vender, segurar) e parar a perda / tomar níveis de lucro para posições a serem abertas. Claro, se nós semente desta Rede Neural s pesos ao acaso, os resultados comerciais serão terríveis. No entanto, vamos dizer que criamos uma dúzia de tais NNs. Então podemos testar o desempenho de cada um deles, e escolher o melhor, o vencedor. Esta foi a primeira geração de NNs. Para continuar a segunda geração, precisamos permitir que nosso vencedor procreate, mas para evitar a obtenção de cópias idênticas, vamos adicionar algum ruído aleatório para seus pesos descententes. Na segunda geração, temos nosso vencedor de primeira geração e suas cópias imperfeitas (mutadas). Vamos fazer o teste novamente. Teremos outro vencedor, que é melhor do que qualquer outra Rede Neural da geração. E assim por diante. Simplesmente permitimos que os vencedores se reproduzam e eliminem os perdedores, assim como na evolução da vida real, e obteremos nossa Rede Neural de melhor negociação. Sem qualquer conhecimento prévio sobre o que o sistema de negociação (algoritmo genético) deve ser como. Rede Neural Algoritmo Genético: Exemplo 0 Este é o primeiro exemplo de algoritmo genético. E um muito simples. Nós vamos percorrê-lo passo a passo, para aprender todos os truques que os seguintes exemplos usarão. O código tem comentários inline, por isso permite apenas concentrar-se em momentos-chave. Primeiro, criamos uma rede neural. Ele está usando pesos aleatórios, e ainda não foi ensinado. Então, no ciclo, fazemos 14 cópias dele, usando MUTATIONNN fumtion. Esta função faz uma cópia de uma Rede Neural de origem. Adicionando valores aleatórios de 0 a (em nosso caso) 0,1 para todos os pesos. Nós mantemos as alças para resultar 15 NNs em uma matriz, podemos fazê-lo, como identificador é apenas um número inteiro. A razão pela qual usamos 15 NNs não tem nada a ver com negociação: Cortex Neural Networks Software pode plotar até 15 linhas em um gráfico simultaneamente. Podemos usar diferentes abordagens para o teste. Primeiro, podemos usar o conjunto de aprendizado, tudo de uma só vez. Em segundo lugar, podemos testar, digamos, 12000 restrições (de 100000), e percorrer o conjunto de aprendizado, do começo ao fim. Isso tornará os aprendizes diferentes, pois iremos procurar redes neurais que sejam rentáveis ​​em qualquer dado dado, não apenas no conjunto. A segunda abordagem pode nos dar problemas, se os dados mudam, do começo ao fim. Em seguida, a rede vai evoluir, obtendo a capacidade de comércio no final do conjunto de dados, e perder a capacidade de comércio no seu início. Para resolver esse problema, vamos pegar aleatórios 12000 registros fragmentos de dados, e alimentá-lo para a Rede Neural. É simplesmente um ciclo infinito, já que 100000 ciclos nunca serão alcançados à nossa velocidade. Abaixo adicionamos uma criança para cada rede, com pesos ligeiramente diferentes. Note que 0,1 para mutação tange não é a única escolha, como a matéria de fato, mesmo este parâmetro pode ser otimizado usando algoritmo genético. NNs recém-criados são adicionados depois de 15 existentes. Desta forma, temos 30 NNs em uma matriz, 15 velhos e 15 novos. Então vamos fazer o próximo ciclo de testes, e matar perdedores, de ambas as gerações. Para fazer o teste, aplicamos a Rede Neural aos nossos dados, para produzir saídas e, em seguida, chamamos a função de Teste, que usa essas saídas para simular a negociação. Resultados de negociação são usados ​​para deside, que NNs são melhores. Usamos um intervalo de registros nLearn, de nStart para nStart nLearn, onde nStart é um ponto aleatório dentro do conjunto de aprendizado. O código abaixo é um truque. A razão pela qual o usamos é para ilustrar o fato de que o algoritmo genético pode criar algoritmos genéticos. Mas não será necessariamente o melhor, e também, sugerir, que podemos melhorar o resultado, se implicarmos algumas limitações ao processo de aprendizagem. É possível, que o nosso sistema de comércio funciona muito bem em longos comércios, e muito pobre em curto, ou vice-versa. Se, digamos, longos comércios são MUITO bons, este algoritmo genético pode ganhar, mesmo com grandes perdas em negócios curtos. Para evitá-lo, atribuímos mais peso aos negócios longos em negócios curtos e curtos em ciclos pares. Este é apenas um exemplo, não há garantia, que vai melhorar algo. Mais sobre isso abaixo, em discussão sobre correções. Tecnicamente, você não tem que fazê-lo, ou pode torná-lo de forma diferente. Adicione lucro a uma matriz ordenada. Retorna uma posição de inserção, então usamos essa posição para adicionar identificador de rede neural, aprendendo e testando lucros para matrizes não-classificadas. Agora temos dados para a Rede Neural atual no mesmo índice de array que seu lucro. A idéia é chegar a matriz de NNs, classificados por rentabilidade. Como matriz é classifica por lucro, para remover a metade das redes, que são menos rentáveis, só precisamos remover NNs 0 a 14 As decisões de negociação são baseadas no valor do sinal de rede neural, a partir deste ponto de vista o programa é idêntico Exemplos do artigo anterior. Estratégia de negociação FOREX: Discutir o exemplo 0 Primeiro de tudo, vamos dar uma olhada em gráficos. O primeiro gráfico de lucro durante a primeira iteração não é bom em tudo, como seria de esperar, a Rede Neural perde dinheiro (imagem evolution00gen0.png copiada após a primeira iteração da pasta de imagens): A imagem para lucro no ciclo 15 é melhor, às vezes , Algoritmo genético pode aprender muito rápido: No entanto, observe a saturação em uma curva de lucro. É interessante também olhar para a forma como os lucros individuais mudam, tendo em mente que o número da curva, digamos, 3 nem sempre é para a mesma Rede Neural. Como eles estão sendo nascidos e terminou o tempo todo: Note também que o pequeno sistema de comércio automatizado forex executa pobre em negociações curtas e muito melhor em longas, o que pode ou não estar relacionado com o fato de que o dólar estava caindo em comparação com Euros durante esse período. Também pode ter algo a ver com os parâmetros do nosso indicador (talvez, precisamos período diferente para shorts) ou a escolha de indicadores. Aqui está a história após 92 e 248 ciclos: Para nossa surpresa, o algoritmo genético falhou completamente. Vamos tentar descobrir por que, e como ajudar a situação. Em primeiro lugar, não é cada geração suposto ser melhor do que o previuos A resposta é não, pelo menos não dentro do modelo que usamos. Se tomarmos o ENTIRE aprendizado conjunto de uma vez, e usado repetidamente para ensinar NNs, então sim, eles vão melhorar em cada geração. Mas em vez disso, pegamos fragmentos aleatórios (12000 registros no tempo), e os usamos. Duas perguntas: por que o sistema falhou em fragmentos aleatórios do conjunto de aprendizagem, e por que havent usamos todo o conjunto de aprendizagem bem. Para responder à segunda pergunta, eu fiz. NNs realizado muito - no conjunto de aprendizagem. E falharam no teste ajustado, pela mesma razão falha quando nós usamos o aprendizado de FFPB. Para colocá-lo de forma diferente, nossos NNs tem overspecialized, eles aprenderam a sobreviver no ambiente que eles estão acostumados, mas não fora dela. Isso acontece muito na natureza. A abordagem que tomamos em vez disso foi destinada a compensar isso, forçando NNs a executar bom em qualquer fragmento aleatório do conjunto de dados, de modo que, esperamos, eles também poderiam executar em um conjunto de testes desconhecidos. Em vez disso, eles falharam nos testes e no conjunto de aprendizado. Imagine animais, vivendo em um deserto. Muito sol, sem neve. Este é um metafor para rizing mercado, como para NNs nossos dados desempenham o papel do ambiente. Os animais aprenderam a viver num deserto. Imagine animais, que vivem em um clima frio. Neve e sem sol. Bem, eles se ajustaram. No entanto, em nosso experimento, colocamos aleatoriamente nossos NNs em um deserto, na neve, na água, nas árvores. Apresentando-os com diferentes fragmentos de dados (aleatoriamente aumentando, caindo, flat.). Animais morreram. Ou, para colocá-lo de forma diferente, nós selecionamos a melhor Rede Neural para o conjunto de dados aleatórios 1, que, digamos, foi para o mercado em ascensão. Então nós apresentamos, aos vencedores e seus filhos, uma queda de dados de mercados. NNs executado mal, tomamos o melhor dos artistas pobres, talvez, uma das crianças mutantes, que perdeu a capacidade de comércio no mercado em ascensão, mas tem alguma capacidade de lidar com a queda de um. Então nós giramos a tabela outra vez, e outra vez, nós começamos o mais melhor performer - mas melhor entre executores pobres. Nós simplesmente não damos NNs nossas chances de se tornar universal. Existem técnicas que permitem que o algoritmo genético aprenda novas informações sem perder o desempenho em informações antigas (afinal, os animais podem viver no verão e no inverno, assim a evolução é capaz de lidar com mudanças repetidas). Podemos discutir essas técnicas mais tarde, embora este artigo é mais sobre o uso de Cortex Neural Networks Software. Do que sobre a construção de um sistema de comércio automatizado forex bem sucedido. Algoritmo Genético de Rede Neural: Exemplo 1 Agora é hora de falar sobre correções. Um algoritmo genético simples que criamos durante a etapa anterior tem duas falhas importantes. Primeiro, ele não negociou com lucro. É aprovado, nós podemos tentar usar o sistema parcialmente treinado (era rentável no começo). A segunda falha é mais séria: não temos controle sobre as coisas, que esse sistema faz. Por exemplo, ele pode aprender a ser rentável, mas com enormes drawsdowns. É um fato bem conhecido que, na vida real, a evolução pode otimizar mais de um parâmetro simultaneamente. Por exemplo, podemos obter um animal, que pode correr rápido E ser resistente ao frio. Por que não tentar fazer o mesmo em nosso sistema automatizado de negociação forex. Isso é quando usamos as correções, que não são nada, mas o conjunto de punições adicionais. Digamos, nosso sistema negocia com drawdown 0.5, enquanto nós queremos confirmá-lo para 0 - 0.3 intervalo. Para dizer ao sistema que cometeu um erro, diminuímos seu lucro (um usado para determinar, qual algoritmo genético ganhou) ao grau, que é proporcional ao tamanho de DD. Então, o algoritmo de evolução cuida do resto. Há poucos fatores mais, que queremos levar em consideração: podemos querer ter mais ou menos igual número de operações de compra e venda, queremos ter mais de operações lucrativas, depois de falhas, podemos querer que o gráfico de lucro Ser linear e assim por diante. Em evolution01.tsc implementamos um conjunto simples de correções. Em primeiro lugar, usamos um grande número para um valor de correção inicial. Multiplicamo-lo a um pequeno (geralmente, entre 0 e 1) valores, dependendo da punição que queremos aplicar. Então nós multiplicamos nosso lucro a esta correção. Como resultado, o lucro é corrigido, para refletir o quanto o algoritmo genético corresponde aos nossos outros critérios. Então usamos o resultado para encontrar uma Rede Neural vencedora. Estratégia de negociação FOREX: Discutir o exemplo 1 O exemplo 1 funciona muito melhor do que o exemplo 0. Durante os primeiros 100 ciclos, ele aprendeu muito e os gráficos de lucros parecem tranquilizadores. No entanto, como no exemplo 0, os negócios longos são muito mais rentáveis, o que provavelmente significa que há um problema em nossa abordagem. No entanto, o sistema encontrou um equilíbrio entre algumas condições iniciais contraditórias: Há alguma dinâmica positiva tanto no conjunto de aprendizagem e, mais importante, no conjunto de testes. Quanto ao aprendizado, no ciclo 278 podemos ver, que nosso sistema ficou super-treinado. Significa, ainda temos progresso no conjunto de aprendizagem: Mas o conjunto de testes mostra fraqueza: Este é um problema comum com NNs: quando ensiná-lo no conjunto de aprendizagem, aprende a lidar com ele, e às vezes, ele aprende muito bem - para o Grau, quando ele perde desempenho no conjunto de testes. Para lidar com esse problema, uma solução tradicional é usada: nós continuamos procurando a Rede Neural. Que executa melhor no conjunto de testes e salvá-lo, sobrescrevendo o anterior melhor, cada vez que o novo pico é alcançado. Esta é a mesma abordagem, que usamos no treinamento FFBP, exceto, desta vez temos que fazê-lo nós mesmos (adicionando código, que procura uma melhor Rede Neural em um conjunto de testes, e chamando SAVENN, ou exportando pesos de Rede Neural para um Arquivo). Desta forma, quando você parar o seu treinamento, você terá o melhor desempenho ON TESTING SET salvo e esperando por você. Note também, que não é o max. Lucro que você está procurando, mas o desempenho ideal, então considere usar correções, ao procurar um melhor desempenho em um conjunto de testes. Algoritmo Genético para FOREX Análise Técnica: Onde agora Depois que você tem o vencedor Rede Neural. Você pode seguir os passos, descritos no artigo anterior, para exportar pesos dessa Rede Neural. E depois usá-los em sua plataforma de negociação em tempo real, como Meta Trader, Trade Station e assim por diante. Alternativamente, você pode se concentrar em outras formas de otimização da Rede Neural. Ao contrário do algoritmo FFBP, aqui você pode obter avay de usar conjuntos de aprendizagem e teste, e mover a aprendizagem seqüencial. Download Cortex Order Cortex Ver lista de preços A visibilidade é muito importante para este site. Algoritmo genético para a otimização do sistema Programação genética Evo 2 é a nossa biblioteca de algoritmos genéticos avançados que incorpora o mais recente design de algoritmos genéticos, como processos biologicamente idênticos, interruptores epigenéticos, recozimento simulado, prevenção de endogamia de Westermarck , A idade-limitou a recombinação, e mais. The Evo 2 algorithm is not based on the standard single chromosome GA design. Evo 2 solves multivariate optimization problems quickly and scales well with complexity. The Evo 2 algorithm was designed for genetic programming (autonomous creation of trading systems), trading system optimization and portfolio optimization. Evo 2 lets developers build multivariate trading system optimizations with ease. Bio-Identical Genome and Algorithm Evo 2 is not only bio-inspired, but it is bio-identical in many aspects. Evo 2 simulates every natural process from mate selection to DNA packaging and complete meiosis. Most standard genetic algorithms neglect to perform the multiple steps of meiosis that are vitally important to genetic variation, a crucially important variable in avoiding local optima. Prophase During prophase, chromosomes synapse and a small amount of DNA is exchanged between homologous chromosomes through a process known as crossing over. The critical part of prophase is the lining-up of tetrads into homologous pairs. The Evo 2 algorithm ensures that homologs are only created from unrelated, opposite sex chromosomes. Metaphase and Anaphase Metaphase and anaphase are the phases where much variation is incorporated into the genome however, most genetic algorithms completely leave these steps out. Evo 2 simulates both phases completely and accurately. No Inbreeding Allowed Most standard genetic algorithms are inbred soup, technically speaking. Inbreeding reduces genetic variation, which suffice it to say, prevents systems from evolving and adapting to their environment. In standard GAs, this means that a system might be more likely to become stuck in local optima. While nature has at least three mechanisms to prevent inbreeding, most genetic algorithms fail to address this problem. The first method: Prevent offspring from reproducing. Inbreeding results in increased homozygosity, which can increase the chances of offspring being affected by recessive or deleterious traits. The second mechanism: Drive away young males in order to prevent incest mating between siblings. The third mechanism: The Westermarck effect. This is a psychological effect through which individuals who are raised in close proximity during childhood become desensitized to later sexual attraction. The final consequence of inbreeding is species extinction due to lack of genetic diversity. The cheetah, one of the most inbred species on earth, is a prime example. And, it also happens to be facing extinction. Twenty thousand years ago, cheetahs roamed throughout Africa, Asia, Europe, and North America. About 10,000 years ago, due to climate change, all but one species became extinct. With the drastic reduction in their numbers, close relatives were forced to breed, and the cheetah became genetically inbred, meaning all cheetahs are very closely related. Although nature forbids inbreeding, almost all computer-simulated genetic algorithms overlook this problem. Evo 2 prevents inbreeding via the Westermarck Effect and other simulated effects. Epigenetic Switches Epigenetic theory describes how changes in gene expression may be caused by mechanisms other than changes in the underlying dna sequence, temporarily or through multiple generations, by influencing a network of chemical switches within cells collectively known as the epigenome. Evo 2 can simulate epigenetic switches to allow the system to be temporarily penalized for actions such as being too greedy or risk averse. Simulated Annealing Simulated annealing is a probabilistic metaheuristic for the global optimization problem of locating a good approximation to the global optimum of a given function in a large search space. It is often used when the search space is discrete. For certain problems, simulated annealing may be more efficient than exhaustive enumeration. Family Tree Evo 2 can save genealogical information for each genome so users may review the progression of the genetic algorithm to see how certain genes have evolved over time. Karyogram Viewer Evo 2 features a built-in karyogram, which allows visualization of genomes while genetic algorithms are evolving. The karyogram could be customized to display genealogy information for specific genomes via a context menu. Evo 2 Applications Evo 2 can be used on the client or server side for genetic programming (autonomous creation of trading systems), trading system optimization, portfolio optimization, asset allocation and non-finance related applications, including but not limited to artificial creativity, automated design, bioinformatics, chemical kinetics, code-breaking, control engineering, Feynman-Kac models, filtering and signal processing, scheduling applications, mechanical engineering, stochastic optimization and timetabling problems. Genetic Programming Examples TradeScript programming examples show developers how to create genetic programming models able to back test and optimize strategies. Programming documentation can be downloaded here. Stands out as the Forex STF tr May 9, 2012 150 12:29 am Stands out as the Forex STF truly the most impressive Forex robots today love it is advertised, or could it be just another typical trading software which has been overhyped This specific main robot is priced at 149, that is already more expensive compared to the average Foreign currency trading software, also it made me wonder if this And / or is really worth that funds. This automatic robot is apparently the first one which can, within the couple of seconds, adapt to changing market developments and conditions using its genetic algorithm technology. It is fully capable of handling ECN BROKER Forex VPS review agents as well as 4 as well as 5 digits providers. In case you have purchased Foreign currency Expert Advisor Software just before, you would know that already the typical vendor simply allows you to download their system and leaves anyone to figure out and also solve any issues that you encounter . 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A down ahead of US payroll data mdash The West Australian Easy Forex currency trader Anthony Botros said the currency drifted lower as traders positioned themselves ahead of the release of US non-farm payroll data on Friday night (AEST), which is expected to be weak. quotGenerally I think the market is a little 8230 Markets Live: Shares trim gains mdash Sydney Morning Herald Easy Forex currency trader Tony Darvall said the local unit is caught in a range as traders wait for next week39s interest rate decision by the RBA. 3939I think we were talking earlier in the week about being caught in that range, we39ve had expectations 8230 A higher ahead of RBA rates decision mdash Sky News Australia Easy Forex currency trader Tony Darvall said the local unit is caught in a range as traders wait for next week39s interest rate decision by the Reserve Bank of Australia (RBA) A rate cut to 4.0 per cent from 4.25 per cent is widely expected after March 8230 Forex Investment (ETORO)