Python Genetico Algoritmo Per Trading System

La creazione di un sistema di scambio all'interno di Trading System Lab Trading System Lab genererà automaticamente Sistemi di negoziazione in alcun mercato in pochi minuti utilizzando un programma per computer molto avanzato conosciuto come un AIMGP (induzione automatica del codice macchina con la programmazione genetica). Creazione di un sistema di negoziazione all'interno del sistema Trading Lab si realizza in 3 semplici passi. In primo luogo, un semplice preprocessore è gestito che estrae e preprocessa i dati necessari dal mercato che si desidera lavorare con automaticamente. TSL accetta CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, i dati via Internet gratis, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, file binari e di dati di Internet streaming. In secondo luogo, il sistema di generatore di Trading (GP) viene eseguito per diversi minuti, o più, di sviluppare un nuovo sistema di trading. Si possono utilizzare i propri dati, i modelli, gli indicatori, le relazioni intermarket o dati fondamentali all'interno TSL. In terzo luogo, il sistema di trading evoluto è formattato per la produzione di nuovi segnali di trading sistema dall'interno molte altre piattaforme di trading TradeStation o. TSL scriverà automaticamente Easy Language, Java, Assembler, il codice C, il codice C e WealthLab Script Language. Il Trading System può quindi essere scambiato manualmente, scambiato attraverso un mediatore, o automaticamente scambiati. È possibile creare il sistema di trading da soli o possiamo farlo per voi. Quindi, voi o il vostro broker può scambiare il sistema manualmente o automaticamente. Trading System Labs programma genetico contiene diverse caratteristiche che riducono la possibilità di curve fitting, o producono un sistema commerciale che non continua a svolgere nel futuro. In primo luogo, i Trading Systems evoluti hanno la loro dimensione potata fino alla dimensione più bassa possibile attraverso quello che viene chiamato Parsimony pressione, attingendo dal concetto di minima lunghezza di descrizione. Così il Trading System risultante è il più semplice possibile e in genere si ritiene che la semplice Trading System è, meglio si esibirà nel futuro. In secondo luogo, la casualità è introdotto nel processo evolutivo, che riduce la possibilità di trovare soluzioni che sono localmente, ma non globalmente ottimale. La casualità è introdotto nel corso non solo le combinazioni di materiale genetico utilizzato nelle Trading Systems evoluti, ma in Parsimony pressione, Mutazione, Crossover e di altri parametri GP di livello superiore. Fuori di test del campione viene eseguita mentre la formazione è in corso con le informazioni statistiche presentate sia sul campione dentro e fuori di test del sistema Esempio Trading. log Run vengono presentati all'utente per la formazione, la convalida e Out dei dati campione. Ben educati Fuori prestazioni campione può essere indicativo che il sistema commerciale è in continua evoluzione con caratteristiche di resistenza. Sostanziale deterioramento nella Out automatica di test del campione rispetto al test di esempio In può implicare che la creazione di un robusto sistema commerciale è in dubbio o che il terminale, o Set di ingresso può avere bisogno di essere cambiato. Infine, il Set terminale è scelto con cura in modo da non eccessivamente influenzare la selezione del materiale genetico iniziale verso una particolare polarizzazione mercato o sentimento. TSL non inizia la sua corsa con un Trading System predefinito. Infatti, solo l'ingresso di impostazione e una selezione di modalità di ingresso sul mercato o modalità, per la ricerca ingresso automatico e l'assegnazione, è inizialmente fatto. Un comportamento modello o un indicatore che può essere pensato come una situazione rialzista può essere usato, scartato o invertito all'interno del GP. Nessun modello o l'indicatore è pre-assegnato ad alcuna particolare distorsione movimento del mercato. Si tratta di un cambiamento radicale rispetto generata manualmente sviluppo Trading System. Un Trading System è un insieme logico di istruzioni che raccontano il commerciante quando comprare o vendere un particolare mercato. Queste istruzioni raramente richiedono l'intervento di un commerciante. Trading Systems possono essere scambiati manualmente, osservando le istruzioni di trading su uno schermo di computer, o possono essere scambiati per permettere al computer di entrare commerci nel mercato automaticamente. Entrambi i metodi sono in uso diffuso. Ci sono più money manager professionali che si considerano i commercianti sistematiche o meccanico rispetto a coloro che si considerano discrezionale, e le prestazioni dei gestori di fondi sistematici è generalmente superiore a quella dei gestori di denaro discrezionali. Gli studi hanno dimostrato che gli account di trading in generale perdere soldi più spesso, se il cliente non utilizza un sistema di negoziazione. Il significativo aumento Trading Systems nel corso degli ultimi 10 anni è evidente soprattutto nelle società di intermediazione merci, tuttavia equity e di intermediazione del mercato obbligazionario stanno diventando sempre più consapevoli dei benefici attraverso l'uso di sistemi di negoziazione e alcuni hanno cominciato ad offrire i sistemi di trading per loro clienti al dettaglio. La maggior parte dei gestori di fondi comuni stanno già utilizzando sofisticati algoritmi informatici per guidare le loro decisioni su cosa caldo magazzino per prendere o cosa rotazione settoriale è a favore. Computer e algoritmi sono diventati molto popolari nel investire e ci aspettiamo che questo trend continui come più giovane, più di computer investitori esperti continuano a permettere porzioni del loro denaro per essere gestiti da Trading Systems per ridurre i rischi e aumentare i rendimenti. Le enormi perdite subite dagli investitori che partecipano a comprare e tenere scorte e fondi comuni, come il mercato azionario fuse negli anni passati è promuovere questo movimento verso un approccio più disciplinato e logico investire in borsa. L'investitore medio si rende conto che lui o lei attualmente permette a molti aspetti della loro vita e quella dei loro cari siano mantenuti o controllati da computer, come le automobili e aerei che usiamo per il trasporto, l'apparecchiatura diagnostica medica che usiamo per il mantenimento della salute, i controllori di riscaldamento e refrigerazione che usiamo per il controllo della temperatura, le reti che usiamo per informazioni basato su Internet, anche i giochi che facciamo per l'intrattenimento. Perché allora alcuni investitori al dettaglio credono che essi possono sparare dal fianco nelle loro decisioni su ciò che riserva o fondo comune per comprare o vendere e si aspettano di fare soldi, infine, l'investitore medio è diventato diffidenti nei confronti del consiglio e informazioni trasmesse dagli intermediari senza scrupoli , commercialisti, dirigenti aziendali e consulenti finanziari. Negli ultimi 20 anni i matematici e gli sviluppatori di software hanno cercato di indicatori e modelli dei mercati azionari e delle materie prime alla ricerca di informazioni che possono indicare la direzione del mercato. Queste informazioni possono essere utilizzate per migliorare le prestazioni dei sistemi di negoziazione. Generalmente questo processo di scoperta viene realizzato attraverso una combinazione di tentativi ed errori e più sofisticato Data Mining. In genere, lo sviluppatore vorranno settimane o mesi di macinare numeri, al fine di produrre un potenziale Trading System. Molte volte questo sistema di trading non funzionerà bene quando effettivamente utilizzato in futuro, a causa di quello che viene chiamato curve fitting. Nel corso degli anni ci sono stati molti Trading Systems (società di sviluppo e Trading System) che sono andati e venuti come i loro sistemi hanno fallito nel trading dal vivo. Lo sviluppo di sistemi di trading che continuano a svolgere nel futuro è difficile, ma non impossibile da realizzare, anche se nessuno sviluppatore etica o gestore di fondi daranno una garanzia incondizionata che qualsiasi sistema di negoziazione, o per quella materia qualsiasi azioni, obbligazioni o fondi comuni, continuerà per produrre profitti nel futuro per sempre. Che ha preso settimane o mesi per il Trading sviluppatore del sistema per produrre in passato possono ora essere prodotti in minuti attraverso l'uso di Trading System Lab. Trading System Lab è una piattaforma per la creazione automatica dei sistemi di negoziazione e di trading indicatori. TSL fa uso di una velocità elevata Genetic Programming motore e produrrà Trading Systems ad una velocità di oltre 16 milioni system-bar al secondo basato su 56 ingressi. Si noti che solo pochi ingressi verranno effettivamente utilizzati o necessario, con conseguente generalmente semplici strutture di strategia evoluta. Con circa 40.000 a 200.000 sistemi necessari per una convergenza, il tempo di convergenza per ogni insieme di dati può essere approssimata. Si noti che non stiamo semplicemente eseguendo una ottimizzazione forza bruta degli indicatori esistenti alla ricerca di parametri ottimali da cui uso in un sistema di trading già strutturata. Il sistema di generatore di Trading inizia ad un'origine punto zero senza fare ipotesi circa il movimento del mercato nel futuro e poi si evolve Trading Systems a un tasso molto elevato combinando le informazioni presenti nel mercato e la formulazione di filtri nuovi, funzioni, le condizioni e le relazioni come si progredisce verso un sistema di commercio geneticamente. Il risultato è che un eccellente sistema di scambio può essere generato in pochi minuti a 20-30 anni di dati di mercato ogni giorno praticamente su qualsiasi mercato. Negli ultimi anni ci sono stati diversi approcci per l'ottimizzazione Trading System che impiegano il meno potente algoritmo genetico. Programmi genetici (GP) sono superiori ai Algoritmi Genetici (gas) per diversi motivi. In primo luogo, il GPS convergono su una soluzione a un ritmo esponenziale (molto veloce e sempre più veloce), mentre algoritmi genetici convergere ad una velocità lineare (molto più lento e non ottenere più velocemente). In secondo luogo, i medici in realtà generano codice macchina Trading System che combina il materiale genetico (indicatori, modelli, dati inter-mercato) in modo unico. Queste combinazioni uniche potrebbero non essere intuitivamente ovvia e non richiedono la definizione iniziale da parte degli sviluppatori del sistema. Le relazioni matematiche unici creati possono diventare nuovi indicatori, o varianti in analisi tecnica, non ancora sviluppati o scoperti. GAS, d'altra parte, è sufficiente cercare soluzioni ottimali mentre progrediscono nel campo di parametro non scoprono nuove relazioni matematiche e non scrivere il proprio codice Trading System. GP creano Trading codice Sistema di varie lunghezze, con genomi di lunghezza variabile, modificherà la lunghezza del sistema di scambio attraverso la cosiddetta attraversamento non omologhe e sarà completamente eliminare un indicatore o modello che non contribuisce alla efficienza del sistema di scambio. usare il gas fissata solo blocchi di istruzioni di dimensione, facendo uso di solo attraversamento omologa e non producono lunghezza Trading codice Sistema variabile, né si scarta un indicatore inefficiente o un modello così facilmente come un GP. Infine, programmi genetici sono un avanzamento recente nel campo della machine learning, mentre Genetic Algorithms sono stati scoperti 30 anni fa. Programmi genetici fanno includere tutte le funzionalità principali di algoritmi genetici di crossover, la riproduzione, la mutazione e la forma fisica, tuttavia GPS includono molto più veloce e robuste funzionalità, rendendo i medici la scelta migliore per la produzione di sistemi di negoziazione. Il GP impiegato in tsls Trading System Generator è il GP più veloce attualmente disponibile e non è disponibile in qualsiasi altro software mercato finanziario del mondo. La programmazione Genetic Algorithm, Trading Simulator e Motori Fitness utilizzato entro TSL ha preso oltre 8 anni per produrre. Trading System Lab è il risultato di anni di duro lavoro da parte di un team di ingegneri, scienziati, programmatori e commercianti, e crediamo che rappresenta la tecnologia più avanzata oggi disponibile per la negoziazione del markets. This non è in genere il modo in cui gli algoritmi genetici sono rappresentati, e io non personalmente ritengo che un algoritmo genetico è l'approccio giusto per questo, ma comunque questo è certamente possibile. Supponendo che si desidera solo per interagire con questo specifico insieme di variabili, si dispone di un piccolo insieme di valori possibili: questo significa che si può facilmente rappresentare questi come una semplice lista: crossover è quindi solo mescolando due cromosomi ad un certo preciso punto di divisione: mutazione poi è anche relativamente banale, cambiando solo un numero a caso, il passaggio l'operatore booleano, ecc Ill lasciare che uno come esercizio per il lettore però. risposto 7 Apr 14 at 17:09 Questo presuppone un flusso lineare di istruzioni piuttosto che un albero. ndash Hugh Bothwell 7 aprile 14 a 17:11 HughBothwell Non è così. Questo è semplicemente lanciando una struttura ad albero definita ad una lista con un ordine preciso di applicazione a tale albero per crossover. Il layout cromosoma qui è indipendente l'albero stesso, e OP non implica volevano modificare effettivamente la struttura dell'albero. Se lo fanno così cambierò questa risposta. ndash Slater Tyranus 7 aprile 14 alle ore 17: 14Natural Selezione: algoritmo genetico per la ottimizzazione di sistema Programmazione Genetica Evo 2 è la nostra avanzata biblioteca algoritmo genetico che incorpora la più recente progettazione di algoritmi genetici, come ad esempio i processi biologicamente identici, interruttori epigenetici, ricottura simulata, Westermarck consanguineità la prevenzione, la ricombinazione di età limitata, e altro ancora. L'algoritmo Evo 2 non si basa sul singolo cromosoma design standard GA. Evo 2 risolve i problemi di ottimizzazione multivariata rapidamente e scala bene con la complessità. L'algoritmo Evo 2 è stato progettato per la programmazione genetica (creazione autonoma di sistemi di trading), ottimizzazione del sistema di trading e ottimizzazione del portafoglio. Evo 2 consente agli sviluppatori di creare multivariata ottimizzazioni del sistema di trading con facilità. Bio-identico genoma e Algoritmo Evo 2 non è solo bio-ispirati, ma è bio-identico in molti aspetti. Evo 2 simula ogni processo naturale dalla scelta del partner al packaging del DNA e completa la meiosi. La maggior parte di serie algoritmi genetici trascurare di eseguire le più passaggi di meiosi che sono di vitale importanza per la variazione genetica, una variabile cruciale importanza per evitare ottimi locali. Durante la profase, i cromosomi sinapsi e una piccola quantità di DNA vengono scambiati tra cromosomi omologhi attraverso un processo noto come crossing over. La parte critica della profase è il rivestimento-up di tetradi in coppie omologhe. L'algoritmo Evo 2 assicura che omologhi vengono creati solo da indipendenti, cromosomi sessuali opposte. Metafase e anafase metafase e anafase sono le fasi in cui molta variazione è incorporato nel genoma tuttavia, la maggior parte degli algoritmi genetici lasciano completamente questi passaggi fuori. Evo 2 simula completamente e accuratamente entrambe le fasi. No Inbreeding ammessi algoritmi genetici La maggior parte standard sono Inbred zuppa, tecnicamente parlando. Inbreeding riduce la variazione genetica, che è sufficiente dire, impedisce sistemi di evolversi e adattarsi al loro ambiente. Nel gas standard, ciò significa che un sistema potrebbe essere più probabilità di diventare bloccato in ottimi locali. Mentre la natura ha almeno tre meccanismi per prevenire la consanguineità, la maggior parte degli algoritmi genetici non riuscire a risolvere questo problema. Il primo metodo: Impedire prole di riprodursi. Consanguineità si traduce in un aumento omozigosi, che possono aumentare le probabilità di essere colpiti da prole caratteri recessivi o deleteri. Il secondo meccanismo: Scacciare giovani maschi al fine di evitare l'accoppiamento incesto tra fratelli. Il terzo meccanismo: l'effetto Westermarck. Questo è un effetto psicologico attraverso il quale gli individui che vengono allevati in prossimità durante l'infanzia diventano insensibili al più tardi l'attrazione sessuale. La conseguenza finale della consanguineità è estinzione di specie a causa della mancanza di diversità genetica. Il ghepardo, una delle specie più inbred sulla terra, è un ottimo esempio. E, succede anche di essere di fronte all'estinzione. Ventimila anni fa, ghepardi vagavano in tutta l'Africa, Asia, Europa e Nord America. Circa 10.000 anni fa, a causa dei cambiamenti climatici, ma uno tutte le specie si sono estinti. Con la drastica riduzione del loro numero, i parenti stretti sono stati costretti a riprodursi, e il ghepardo è diventato geneticamente innato, cioè tutti i ghepardi sono strettamente correlati. Anche se la natura vieta consanguineità, quasi tutti gli algoritmi genetici simulati al computer si affacciano su questo problema. Evo 2 impedisce consanguineità tramite l'effetto Westermarck e altri effetti simulati. Epigenetica Interruttori teoria epigenetica descrive come i cambiamenti nell'espressione genica possono essere causati da meccanismi diversi cambiamenti nella sequenza di DNA di fondo, temporaneamente o attraverso più generazioni, influenzando una rete di interruttori chimici all'interno delle cellule noti collettivamente come la epigenome. Evo 2 in grado di simulare gli interruttori epigenetici per consentire al sistema di essere penalizzato temporanea per le azioni come l'essere troppo avidi o avversi al rischio. Simulated Annealing Simulated Annealing è una metaeuristica probabilistico per il problema di ottimizzazione globale di localizzare una buona approssimazione l'optimum globale di una data funzione in un grande spazio di ricerca. E 'spesso usato quando lo spazio di ricerca è discreta. Per alcuni problemi, ricottura simulata può essere più efficiente di elenco esaustivo. Family Tree Evo 2 può salvare le informazioni genealogiche per ogni genoma modo che gli utenti possono rivedere la progressione della algoritmo genetico per vedere come alcuni geni si sono evoluti nel corso del tempo. Cariogramma Viewer Evo 2 dispone di un cariogramma built-in, che permette la visualizzazione del genoma, mentre algoritmi genetici si stanno evolvendo. Il cariogramma potrebbe essere personalizzato per visualizzare informazioni sulla genealogia di genomi specifici tramite un menu contestuale. EVO 2 Applicazioni EVO 2 può essere utilizzato sul lato client o server per la programmazione genetica (creazione autonoma di sistemi di trading), ottimizzazione del sistema di scambio, ottimizzazione del portafoglio, asset allocation e non finanziarie relative applicazioni, incluso ma non limitato alla creatività artificiale, automatizzato la progettazione, la bioinformatica, cinetica chimica, codice di rottura, ingegneria di controllo, modelli di Feynman-Kac, elaborazione del segnale e filtraggio, applicazioni di programmazione, ingegneria meccanica, ottimizzazione stocastica e problemi di calendario. Esempi di programmazione genetica TradeScript esempi di programmazione mostrano sviluppatori come creare modelli di programmazione genetici in grado di eseguire testare e ottimizzare le strategie. documentazione programmazione può essere scaricato qui.