Genetik Programmierung Handelssystem

Diese Seite verwendet Frames. Frames werden von Ihrem Browser aber nicht unterstützt. Die GRAIL bietet täglich Handelssignale für eine Auswahl von Derivatmärkten, darunter die SampP-, Euro-Währung-, Hang-Seng-, Dax - und FTSE-Futures. Geben Sie an, um mehr über unser SampP-System zu erfahren, das 385 Punkte Gewinn zwischen März 2002-Okt 2003 (77.1 p. a.) während des Echtzeit-Handels erwirtschaftete. Der Genetic System Builder erstellt robuste Handelssysteme mit vollständig offenbartem EasyLanguage TM auf dem Markt Ihrer Wahl. Software beinhaltet Geldmanagement und ein Genetisches Portfolio Optimizer. Unentbehrlich für jeden System-Trader: Von Anfänger bis Hedge Fondsmanager Kostenlose Demo verfügbar. Um Equity-Graphen von von GSB modellierten Handelssystemen anzuzeigen, klicken Sie bitte hier. Unsere Geldmanagement-Software kann die Gewinne eines bestehenden Handelssystems steigern. 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Der Evo 2 Algorithmus wurde für die genetische Programmierung (autonome Schaffung von Handelssystemen), Handelssystemoptimierung und Portfoliooptimierung entwickelt. Evo 2 ermöglicht es Entwicklern, multivariate Trading-System-Optimierungen mit Leichtigkeit zu bauen. Bio-identisches Genom und Algorithmus Evo 2 ist nicht nur bio-inspiriert, sondern ist in vielen Aspekten biologisch identisch. Evo 2 simuliert jeden natürlichen Prozess von der Mate-Auswahl bis hin zur DNA-Verpackung und der kompletten Meiose. Die meisten standardmäßigen genetischen Algorithmen vernachlässigen, um die mehrfachen Schritte der Meiose durchzuführen, die für die genetische Variation von entscheidender Bedeutung sind, eine entscheidend wichtige Variable, um lokale Optima zu vermeiden. Während der Prophase werden Chromosomen-Synapse und eine kleine Menge an DNA zwischen homologen Chromosomen durch ein als Kreuzung bekanntes Verfahren ausgetauscht. Der kritische Teil der Prophase ist die Aufstellung von Tetraden in homologe Paare. Der Evo 2 Algorithmus sorgt dafür, dass Homologe nur aus nicht verwandten, gegenüberliegenden Geschlechtschromosomen entstehen. Metaphase und Anaphase Metaphase und Anaphase sind die Phasen, in denen viel Variation in das Genom integriert wird jedoch die meisten genetischen Algorithmen vollständig verlassen diese Schritte aus. Evo 2 simuliert beide Phasen vollständig und genau. Keine Inzucht Erlaubt Die meisten Standardgenetischen Algorithmen sind Inzucht Suppe, technisch gesprochen. Inzucht reduziert die genetische Variation, die es genügt zu sagen, verhindert, dass sich Systeme entwickeln und sich an ihre Umgebung anpassen. In Standard-GAs bedeutet dies, dass ein System eher in lokalen Optima stecken bleiben könnte. Während die Natur mindestens drei Mechanismen hat, um Inzucht zu verhindern, können die meisten genetischen Algorithmen dieses Problem nicht lösen. Die erste Methode: Vermeiden Sie Nachkommen von der Wiedergabe. Inzucht führt zu einer erhöhten Homozygotie, die die Chancen der Nachkommenschaft durch rezessive oder schädliche Merkmale beeinflussen kann. Der zweite Mechanismus: Fahren Sie junge Männer weg, um Inzest-Paarung zwischen Geschwistern zu verhindern. Der dritte Mechanismus: Der Westermarck-Effekt. Dies ist eine psychologische Wirkung, durch die Personen, die in der Nähe der Kindheit erhoben werden, zur späteren sexuellen Anziehung desensibilisiert werden. Die letzte Konsequenz der Inzucht ist die Extinktion der Arten aufgrund des Mangels an genetischer Vielfalt. Der Gepard, eine der am meisten gezüchteten Arten auf der Erde, ist ein Paradebeispiel. Und es kommt auch vor dem Aussterben. Vor zwanzigtausend Jahren zogen Geparde in ganz Afrika, Asien, Europa und Nordamerika. Vor etwa 10.000 Jahren, wegen des Klimawandels, wurde nur eine Art ausgestorben. Mit der drastischen Verringerung ihrer Zahlen wurden die nahen Verwandten gezwungen, zu züchten, und der Gepard wurde genetisch inzucht, was bedeutet, dass alle Geparde sehr eng miteinander verwandt sind. Obwohl die Natur die Inzucht verbietet, übersehen fast alle computergesteuerten genetischen Algorithmen dieses Problem. Evo 2 verhindert die Inzucht über den Westermarck-Effekt und andere simulierte Effekte. Epigenetische Schalter Epigenetische Theorie beschreibt, wie Veränderungen in der Genexpression durch andere Mechanismen als Veränderungen in der zugrunde liegenden DNA-Sequenz, vorübergehend oder durch mehrere Generationen verursacht werden können, indem sie ein Netzwerk von chemischen Schaltern innerhalb von Zellen, die gemeinsam als Epigenom bekannt sind, beeinflussen. Evo 2 kann epigenetische Schalter simulieren, damit das System vorübergehend für Aktionen wie zu gierig oder risikoavers bestraft werden kann. Simuliertes Glühen Simuliertes Glühen ist eine probabilistische Metaheuristik für das globale Optimierungsproblem, um eine gute Annäherung an das globale Optimum einer gegebenen Funktion in einem großen Suchraum zu lokalisieren. Es wird häufig verwendet, wenn der Suchraum diskret ist. Bei bestimmten Problemen kann das simulierte Glühen effizienter sein als eine erschöpfende Aufzählung. Familienstammbaum Evo 2 kann für jedes Genom die genealogischen Informationen speichern, damit die Benutzer das Fortschreiten des genetischen Algorithmus überprüfen können, um zu sehen, wie sich bestimmte Gene im Laufe der Zeit entwickelt haben. Karyogram Viewer Evo 2 verfügt über ein eingebautes Karyogramm, das die Visualisierung von Genomen ermöglicht, während sich genetische Algorithmen entwickeln. Das Karyogramm könnte angepasst werden, um Genealogie-Informationen für spezifische Genome über ein Kontextmenü anzuzeigen. Evo 2 Anwendungen Evo 2 kann auf der Client - oder Serverseite für die genetische Programmierung (autonome Schaffung von Handelssystemen), Handelssystemoptimierung, Portfoliooptimierung, Asset Allocation und Non-Finance-Anwendungen eingesetzt werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf künstliche Kreativität, automatisiert Design, Bioinformatik, chemische Kinetik, Code-Breaking, Steuerungstechnik, Feynman-Kac Modelle, Filter - und Signalverarbeitung, Terminplanung, Maschinenbau, stochastische Optimierung und Zeitplanprobleme. Genetische Programmierbeispiele TradeScript-Programmierbeispiele zeigen Entwicklern, wie man genetische Programmiermodelle erstellen kann, die in der Lage sind, Strategien zu testen und zu optimieren. Programmierdokumentation kann hier heruntergeladen werden. Einer der zentralen Herausforderungen der Informatik ist es, einen Computer zu bekommen, um zu tun, was getan werden muss, ohne es zu sagen, wie es geht. Genetische Programmierung adressiert diese Herausforderung durch die Bereitstellung einer Methode zur automatischen Erstellung eines Arbeitscomputerprogramms aus einer hochrangigen Problemerklärung des Problems. Die genetische Programmierung erreicht dieses Ziel der automatischen Programmierung (auch manchmal als Programmsynthese oder Programminduktion bezeichnet) durch genetische Züchtung einer Population von Computerprogrammen unter Verwendung der Prinzipien der darwinistischen natürlichen Selektion und biologisch inspirierten Operationen. Die Operationen umfassen Reproduktion, Crossover (sexuelle Rekombination), Mutation und Architektur-verändernde Operationen gemustert nach Gen-Duplikation und Gen-Deletion in der Natur. Genetische Programmierung ist eine domänenunabhängige Methode, die eine Population von Computerprogrammen genetisch züchtet, um ein Problem zu lösen. Speziell verwandelt die genetische Programmierung iterativ eine Population von Computerprogrammen in eine neue Generation von Programmen, indem sie Analoga von natürlich vorkommenden genetischen Operationen anwendet. Die genetischen Operationen umfassen Crossover (sexuelle Rekombination), Mutation, Reproduktion, Gen-Duplikation und Gen-Deletion. Vorbereitende Schritte der genetischen Programmierung Der menschliche Benutzer kommuniziert die hochrangige Aussage des Problems an das genetische Programmiersystem durch die Durchführung bestimmter, klar definierter Vorbereitungsschritte. Die fünf Hauptvorbereitungsschritte für die Grundversion der genetischen Programmierung erfordern den menschlichen Benutzer, den Satz von Terminals (z. B. die unabhängigen Variablen des Problems, Null-Argument-Funktionen und zufällige Konstanten) für jeden Zweig der zu entwickelnden zu bestimmen Programm, Die Menge der primitiven Funktionen für jeden Zweig des zu entwickelnden Programms, Die Eignungsmaßnahme (zur expliziten oder impliziten Messung der Fitness von Personen in der Bevölkerung), Bestimmte Parameter für die Steuerung des Laufs und das Kündigungskriterium und - verfahren Um das Ergebnis des Laufes zu bestimmen. Durchführungsschritte der genetischen Programmierung Die genetische Programmierung beginnt typischerweise mit einer Population von zufällig generierten Computerprogrammen, die aus den verfügbaren programmatischen Zutaten zusammengesetzt sind. Die genetische Programmierung verwandelt iterativ eine Population von Computerprogrammen in eine neue Generation der Population, indem sie Analoga von natürlich vorkommenden genetischen Operationen anwendet. Diese Operationen werden auf Einzelpersonen angewendet, die aus der Population ausgewählt wurden. Die Individuen sind probabilistisch ausgewählt, um an den genetischen Operationen teilzunehmen, die auf ihrer Fitness basieren (gemessen an der Eignungsmaßnahme, die der menschliche Benutzer im dritten Vorbereitungsschritt vorsieht). Die iterative Transformation der Population wird innerhalb der Hauptgenerationsschleife des Ablaufs der genetischen Programmierung durchgeführt. Die Ausführungsschritte der genetischen Programmierung (dh das Flussdiagramm der genetischen Programmierung) sind wie folgt: Zufällig erstellen Sie eine Anfangspopulation (Generation 0) einzelner Computerprogramme aus den verfügbaren Funktionen und Terminals. Iterativ die folgenden Teilschritte (genannt Generation) auf die Population durchführen, bis das Kündigungskriterium erfüllt ist: (a) Führen Sie jedes Programm in der Population aus und ermitteln Sie seine Fitness (explizit oder implizit) mit den Problemen der Eignungsmaßnahme. (B) Wählen Sie ein oder zwei einzelne Programme aus der Population mit einer Wahrscheinlichkeit auf der Grundlage von Fitness (mit Wiederwahl möglich), um an den genetischen Operationen in (c) teilzunehmen. (C) Erstellen Sie ein individuelles Programm für die Bevölkerung, indem Sie die folgenden genetischen Operationen mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten anwenden: (i) Reproduktion: Kopieren Sie das ausgewählte Einzelprogramm in die neue Population. (Ii) Crossover: Erstellen Sie neue Nachkommenprogramme für die neue Population, indem Sie zufällig ausgewählte Teile aus zwei ausgewählten Programmen rekombinieren. (Iii) Mutation: Erstellen Sie ein neues Nachwuchsprogramm für die neue Population, indem Sie zufällig einen zufällig ausgewählten Teil eines ausgewählten Programms mutieren. (Iv) Architektur-ändernde Operationen: Wählen Sie eine Architektur-ändernde Operation aus dem verfügbaren Repertoire solcher Operationen und erstellen Sie ein neues Nachwuchsprogramm für die neue Population, indem Sie die gewählte Architektur ändernde Operation auf ein ausgewähltes Programm anwenden. Nachdem das Kündigungskriterium erfüllt ist, wird das einzige beste Programm in der Population, das während des Laufs produziert wird (das beste so weit Einzelperson), geerntet und als Ergebnis des Laufes bezeichnet. Wenn der Lauf erfolgreich ist, kann das Ergebnis eine Lösung (oder ungefähre Lösung) für das Problem sein.