Използване на генетични алгоритми за прогнозиране на финансовите пазари

В „Случайно ходене по Уолстрийт“ (1973 г.) Бъртън Малкиел предлага: „Маймуна със завързани очи, хвърляща стрели върху финансовите страници на вестника, може да избере портфолио, което би било точно така както и една внимателно подбрана от експерти. "Въпреки че еволюцията може да е направила човека не по -интелигентен при бране на запаси, теорията на Чарлз Дарвин се оказа ефективна, когато се прилага повече директно.

Генетичните алгоритми са уникални начини за решаване на сложни проблеми чрез използване на силата на природата. Прилагайки тези методи за прогнозиране на цените на ценните книжа, търговците могат да оптимизират правилата за търговия, като определят най -добрите стойности, които да използват за всеки параметър за дадена ценна книга.

Какво представляват генетичните алгоритми?

Генетичните алгоритми (GAs) са методи за решаване на проблеми (или евристика), които имитират процеса на естествена еволюция. За разлика от изкуствените невронни мрежи (ANNs), предназначени да функционират като неврони в мозъка алгоритми използват понятията за естествен подбор за определяне на най -доброто решение на даден проблем.

В резултат на това GA обикновено се използват като оптимизатори, които регулират параметрите, за да минимизират или максимизират някаква мярка за обратна връзка, която след това може да се използва независимо или при изграждането на ANN. (За да научите повече за ANN, вижте: Невронни мрежи: Прогнозиране на печалбите.)

В финансовите пазари, генетичните алгоритми се използват най -често за намиране на най -добрите комбинирани стойности на параметри в правило за търговия и те могат да бъдат вградени в ANN модели, предназначени за избор на акции и идентифициране на сделки.

Няколко проучвания показват ефективността на тези методи, включително "Генетични алгоритми: Генезис на оценка на запасите"(2004) и"Приложенията на генетичните алгоритми при оптимизиране на извличането на данни на фондовия пазар" (2004). (За повече вижте: Как се създават търговските алгоритми.)

Как работят генетичните алгоритми

Генетичните алгоритми се създават математически с помощта на вектори, които са величини, които имат посока и величина. Параметрите за всяко правило за търговия са представени с едноизмерен вектор, който може да се разглежда като хромозома в генетично отношение. Междувременно стойностите, използвани във всеки параметър, могат да се разглеждат като гени, които след това се променят с помощта на естествен подбор.

Например, правило за търговия може да включва използването на параметри като конвергенция на плъзгаща средна конвергенция (MACD), an експоненциална пълзяща средна (EMA) и стохастика. След това генетичен алгоритъм би въвел стойности в тези параметри с цел максимизиране чиста печалба. С течение на времето се въвеждат малки промени, а тези, които оказват желано въздействие, се запазват за следващото поколение.

(Вижте също: Основи на алгоритмичната търговия.)

След това могат да се извършат три вида генетични операции:

• Кросоувърите представляват възпроизвеждането и кръстосването, наблюдавано в биологията, при което едно дете придобива определени характеристики на своите родители.
• Мутациите представляват биологична мутация и се използват за поддържане на генетичното разнообразие от едно поколение на популация до следващото чрез въвеждане на случайни малки промени.
• Селекциите са етапът, на който отделни геноми се избират от популация за по -късно размножаване (рекомбинация или кръстосване).

След това тези три операции се използват в процес на пет стъпки:

1. Инициализирайте произволна популация, където е всяка хромозома н-дължина, с н е броят на параметрите. Тоест, произволен брой параметри се установяват с н елементи всеки.
2. Изберете хромозомите или параметрите, които увеличават желаните резултати (вероятно чиста печалба).
3. Приложете оператори на мутация или кръстосване към избраните родители и генерирайте потомство.
4. Рекомбинирайте потомството и текущата популация, за да образувате нова популация с оператора за подбор.
5. Повторете стъпки от две до четири.

С течение на времето този процес ще доведе до все по -благоприятни хромозоми (или параметри) за използване в правило за търговия. След това процесът се прекратява, когато са изпълнени критериите за спиране, които могат да включват време за изпълнение, годност, брой поколения или други критерии.

Използване на генетични алгоритми в търговията

Докато генетичните алгоритми се използват предимно от институционални количествени търговци, индивидуален търговци може да използва силата на генетичните алгоритми - без диплома по напреднала математика - използвайки няколко софтуерни пакета на пазара.

Тези решения варират от самостоятелни софтуерни пакети, насочени към финансовите пазари, към добавки за Microsoft Excel, които могат да улеснят по-практичен анализ.

Когато използват тези приложения, търговците могат да определят набор от параметри, които след това се оптимизират с помощта на генетичен алгоритъм и набор от исторически данни. Някои приложения могат да оптимизират кои параметри се използват и стойностите за тях, докато други са фокусирани главно върху простото оптимизиране на стойностите за даден набор от параметри.

Приспособяване на кривата (т.е. пренастройване), или проектирането на система за търговия около исторически данни, а не идентифициране на повтарящо се поведение, представлява потенциален риск за търговците, използващи генетични алгоритми. Всяка система за търговия, използваща GA, трябва да бъде предварително тествана на хартия преди употреба на живо.

Изборът на параметри е важна част от процеса и търговците трябва да търсят параметри, които са свързани с промените в цената на дадена ценна книга. Например, изпробвайте различни показатели, за да видите дали някои изглежда корелират с големите пазарни обрати.

Долния ред

Тези алгоритми не са Светият Граал и търговците трябва да внимават да избират правилните параметри, а не да отговарят на кривата.

(За допълнително четене проверете: Избор на правилния алгоритмичен софтуер за търговия, Силата на програмните сделки, и Как да кодирате собствения си робот за търговия с Algo.)