Genetischer Algorithmus Forex Matlab

Genetische Algorithmen in einfachem Englisch. Das Ziel dieses Tutorials ist es, genetische Algorithmen genügend für Sie zu erklären, um sie in Ihren eigenen Projekten verwenden zu können. Dies ist ein abgestreift-to-the-bare-Essentials Art von Tutorial Ich bin nicht zu Gehen Sie in eine große Tiefe, und ich werde nicht die von Ihnen mit mathematischen Angst erschrecken, indem Sie böse Gleichungen an Ihnen alle paar Sätze werfen. In der Tat, ich bin nicht zu werfen alle bösen Gleichungen an Sie überhaupt Nicht in diesem speziellen Tutorial Sowieso lächelnd. Dieses Tutorial ist entworfen, um gelesen werden zweimal so don t Sorge, wenn wenig davon macht Sinn, das erste Mal, wenn Sie es studieren. Ein Leser, Daniel, hat dieses Tutorial gut ins Deutsche übersetzt. Du findest es hier. Ein anderer Leser, David Lewin, hat das Tutorial ins Französische übersetzt. Du kannst es hier finden. Erstens, eine Biologie Lektion. Jeder Organismus hat eine Reihe von Regeln, eine Blaupause sozusagen und beschreibt, wie dieser Organismus aus den winzigen Bausteinen aufgebaut ist Des Lebens Diese Regeln sind in den Genen eines Organismus codiert, die wiederum miteinander verbunden sind in lange Strings namens Chromosomen Jedes Gen stellt eine spezifische Eigenschaft des Organismus, wie Augenfarbe oder Haarfarbe, und hat mehrere verschiedene Einstellungen Zum Beispiel die Einstellungen für ein Haarfarbe-Gen können blond, schwarz oder kastanienbraun sein Diese Gene und ihre Einstellungen werden gewöhnlich als Organismus-Genotyp bezeichnet Der physische Ausdruck des Genotyps - der Organismus selbst - heißt Phänotyp. Wenn zwei Organismen zusammenpassen, teilen sie ihre Gene Die resultierenden Nachkommen können am Ende mit der Hälfte der Gene von einem Elternteil und die Hälfte von der anderen Dieser Prozess wird als Rekombination bezeichnet Sehr gelegentlich kann ein Gen mutiert werden Normalerweise ist dieses mutierte Gen w Krank nicht beeinflussen die Entwicklung des Phänotyps, aber sehr gelegentlich wird es im Organismus als ein völlig neues Merkmal ausgedrückt werden. Life auf der Erde hat sich so entwickelt, wie es ist durch die Prozesse der natürlichen Selektion, Rekombination und Mutation Um zu veranschaulichen, wie diese Prozesse funktionieren Zusammen, um die vielfältige Palette von Flora und Fauna zu produzieren, teilen wir unseren Planeten mit, lassen Sie mich Ihnen eine kleine Geschichte erzählen. Nur einer Zeit dort lebte eine Art von Kreaturen namens Hooters Hooters hatte sich ganz in den verdunkelten Grenzen eines riesigen Höhlensystems verborgen tief entwickelt In den Därmen eines Gebirgszuges Sie hatten ein leichtes Leben, fühlten und riechen um die feuchten Höhlenwände für die Algen, die sie so liebten, zu essen, zwischen Felsen zu sickern und in der Paarungszeit aufmerksam auf die Schreie anderer Hooters zu hören Keine Raubtiere in den Höhlen, es waren nur die Hooters, die Algen und die gelegentliche freundliche Schnecke, so dass die Hooters nie etwas zu befürchten hatten, außer vielleicht der gelegentliche, schlecht gehärtete Hooter An unter Der Boden floss durch das Höhlensystem und das Wasser strömte kontinuierlich durch den Wassertisch und brachte damit die frischen Nährstoffe, auf die die Algen gedeihen konnten, so dass es immer viel zu essen und zu trinken gab. Obwohl Hooters fühlen und gut hören konnten, hatten sie niemals etwas nötig Augen in der Pechschwärze der Höhlen und als Ergebnis waren total blind Das schien niemals irgendwelche der Hooters zu betrachten, und alle hatten einen Wal von einer Zeit, die in der Dunkelheit abschüttelte und huschte. Eines Tages kam ein Erdbeben zu einem Teil Das Höhlensystem zum Zusammenbruch und zum ersten Mal in vielen Jahrtausenden fühlten die Hooters die Wärme des Sonnenlichts auf ihrer Haut und die weiche Federung des Moos unter ihren Füßen Ein paar kühne Hooters schmeckten das Moos und fanden, dass es noch besser war als die Höhle Algen Ooooooooooho, die sie zwischen den Schlamfen des Moos hielten und sofort von den marodierenden Adlern, die eingeflogen waren, um zu sehen, was die ganze Aufregung war, verschwunden war. Für eine Weile sah es so aus Die Hooters können zum Aussterben gejagt werden, denn obwohl sie gern das Moos essen konnten, konnten sie niemals sagen, ob ein Adler fliegt. Nicht nur das, sie konnten nicht einmal sagen, ob sie unter einem Felsen verborgen waren oder nicht, wenn es nicht so niedrig war Reichweite mit ihren Fühlern Jeden Tag würden viele Hooters aus den Höhlen mit dem süßen Geruch von Moos in ihren Nasenlöchern stolpern, nur um schnell weggetragen zu werden und von einem Adler gegessen zu werden. Ihre Situation schien grimmig zu sein. Glücklich im Laufe der Jahre die Bevölkerung von Hooters waren gewachsen, um in der Sicherheit der Höhlen enorm zu sein, und genug von ihnen überlebten, um zu paaren - schließlich kann ein Adler nur so viel essen Eines Tages wurde eine Brut von Hooters geboren, die ein mutiertes Hautzellgen teilte. Dieses besondere Gen War verantwortlich für die Entwicklung der Hautzellen auf ihren Stirn Während der Entwicklung des Babys Hooters, als ihre Hautzellen aus den mutierten Genanweisungen wuchsen, waren sie leicht lichtempfindlich Jeder neue Baby Hooter konnte spüren Wenn etwas das Licht auf die Stirn blockierte oder nicht Wenn diese kleinen Baby Hooters in größere Hooters aufwuchsen und in das Licht wagten, um das Moos zu essen, konnten sie feststellen, ob etwas über Kopf war oder nicht. Also diese Hooters wuchsen, um etwas besser zu haben Überlebensfähigkeit als ihre völlig blinden Cousinen Und weil sie eine bessere Überlebenschance hatten, reproduzierten sie viel mehr und führten daher das neue lichtempfindliche Haarzellen-Gen an ihre Nachkommen weiter. Nach einer sehr kurzen Zeit wurde die Bevölkerung von den Hooters mit diesem leichten dominiert Vorteil. Jetzt lassen Sie sich zip ein paar tausend Generationen in die Zukunft Wenn Sie diesen Prozess über sehr viele Jahre extrapolieren und mit vielen kleinen Mutationen, die in den Hautzellen-Genen auftreten, ist es leicht, sich einen Prozess vorzustellen, wo eine lichtempfindliche Zelle ein Klumpen werden kann Von lichtempfindlichen Zellen und dann, wie die inneren Zellen des Klumpen mutieren können, um in eine winzige Linsenform zu härten, die dazu beitragen würde, das Licht zu sammeln und f Ocus es in einen Ort Es ist nicht allzu schwierig, eine Mutation vorzustellen, die zwei dieser Lichtsammelgebiete hervorbringt und damit die Binokulare auf die Hooters schenkt. Dies wäre ein großer Vorteil gegenüber ihren zyklopenischen Cousinen, wie die Hooters nun beurteilen konnten Entfernungen genau und haben ein größeres Sichtfeld. Wie Sie die Prozesse der natürlichen Selektion sehen können - Überleben der Stärksten - und Gen-Mutation haben sehr mächtige Rollen, um in der Evolution eines Organismus zu spielen. Aber wie kommt die Rekombination in das Schema der Dinge ein Nun, um Ihnen zu zeigen, dass ich über einige andere Hooters erzählen muss. Um die gleiche Zeit waren die Hooters mit den lichtempfindlichen Zellen im Moos herumtollen und die Adler necken, eine andere Brut von Hooters war geboren worden, die ein mutiertes Gen teilten Betroffene ihre Hacker Diese Mutation gab Anlass zu einem etwas größeren Hooter als ihre Cousinen, und weil es größer war, konnten sie jetzt über längere Distanzen schreien. Dies erwies sich als nützlich N die rasch abnehmende Bevölkerung, weil die Hooters mit den größeren Hütern zu potentiellen Kameraden, die weit entfernt waren, rufen konnten. Nicht nur das, sondern die weiblichen Hooters begannen, den Männern mit größeren Hütern eine leichte Vorliebe zu zeigen. Das Ergebnis war natürlich das, Hooters standen eine viel bessere Chance, sich zu verkleiden als irgendwelche nicht so gut aus Hooters Im Laufe der Zeit wurden große Hufe in der Bevölkerung weit verbreitet. An einem schönen Tag traf ein weiblicher Hooter mit dem Gen für lichtempfindliche Hautzellen einen männlichen Hooter mit dem Gen für die Herstellung von riesigen Hacken Sie verliebten sich, und kurz darauf produzierte eine Brut von schönen Baby Hooters Jetzt, weil die Babys Chromosomen waren eine Rekombination beider Eltern Chromosomen, einige der Babys teilten die beiden speziellen Gene und wuchs nicht nur zu haben Lichtempfindliche Hautzellen, aber auch riesige Hähne Diese neuen Nachkommen waren sehr gut in der Vermeidung der Adler und Reproduktion, so dass der Prozess der Evolution begann, sie zu bevorzugen Und noch einmal diese neue verbesserte Art von Hooter wurde in der Bevölkerung dominant. Und so weiter Und so weiter. Genetische Algorithmen sind ein Weg, um Probleme zu lösen, indem sie die gleichen Prozesse Mutter Natur nutzt sie verwenden die gleiche Kombination von Auswahl, Rekombination und Mutation zu Entwickeln Sie eine Lösung für ein Problem Neat huh Schalten Sie die Seite, um herauszufinden, genau wie es s done. Genetic Algorithmen wurden erfunden, um einige der Prozesse in der natürlichen Evolution beobachtet Viele Menschen, Biologen enthalten, sind erstaunt, dass das Leben auf der Ebene der Komplexität, dass Wir haben sich in der relativ kurzen Zeit, die durch die Fossilienrekorde vorgeschlagen wurde, entwickelt. Die Idee mit GA ist es, diese Kraft der Evolution zu nutzen, um Optimierungsprobleme zu lösen. Der Vater des ursprünglichen genetischen Algorithmus war John Holland, der ihn Anfang des Jahres 1970 erfand Ist genetische Algorithmen. Genetische Algorithmen GAs sind adaptive heuristische Suchalgorithmus auf der Grundlage der evolutionären Ideen der natürlichen Selektion und Genetik Als solche stellen sie eine N intelligente Ausnutzung einer zufälligen Suche zur Lösung von Optimierungsproblemen Obwohl randomisiert, sind GAs keineswegs zufällig, sondern sie nutzen historische Informationen aus, um die Suche in die Region der besseren Leistung innerhalb des Suchraums zu lenken. Die grundlegenden Techniken der GAs sind entworfen Simulieren Prozesse in natürlichen Systemen, die für die Evolution notwendig sind, speziell diejenigen, die den Prinzipien folgen, die zuerst von Charles Darwin vom Überleben der Stärksten niedergelegt wurden. In der Natur führt die Konkurrenz unter den Individuen für spärliche Ressourcen dazu, dass die Stärksten über die Schwächeren dominieren. Warum genetische Algorithmen. Es ist besser als herkömmliche KI, da es robuster ist Im Gegensatz zu älteren AI-Systemen brechen sie nicht leicht, auch wenn sich die Eingänge leicht änderten oder in der Gegenwart von vernünftigem Rauschen auch bei der Suche nach einem großen Raum-Raum, multimodalen Zustand Raum - oder n-dimensionale Oberfläche, kann ein genetischer Algorithmus erhebliche Vorteile gegenüber einer typischeren Suche nach Optimierungstechniken bieten Iques lineare Programmierung, heuristische, Tiefe-erste, Atem-Erste und praxis. Genetic Algorithmen Overview. GAs simulieren das Überleben der Stärksten unter den Individuen über die aufeinander folgende Generation zur Lösung eines Problems Jede Generation besteht aus einer Population von Zeichenfolgen, die analog sind Das Chromosom, das wir in unserer DNA sehen Alle Individuen stellen einen Punkt in einem Suchraum und eine mögliche Lösung dar. Die Individuen in der Population werden dann durch einen Prozess der Evolution durchlaufen. Die Ergebnisse basieren auf einer Analogie mit der genetischen Struktur und dem Verhalten von Chromosomen innerhalb einer Population von Individuen, die die folgenden Fundamente verwenden. Individuals in einer Bevölkerung konkurrieren um Ressourcen und mates. Those Einzelpersonen am erfolgreichsten in jedem Wettbewerb produzieren mehr Nachkommen als diejenigen Personen, die schlecht. Genes von guten Personen propagieren in der gesamten Bevölkerung, so dass zwei Gute Eltern werden manchmal Nachkommen produzieren, die besser sind als jeder Elternteil Die aufeinanderfolgende Generation wird für ihre Umgebung besser geeignet. Suchraum. Eine Population von Individuen wird innerhalb des Suchraums für eine GA beibehalten, wobei jede eine mögliche Lösung für ein gegebenes Problem darstellt. Jedes Individuum wird als endlicher Längenvektor von Komponenten oder Variablen codiert, In Bezug auf einige Alphabet, in der Regel das binäre Alphabet Um die genetische Analogie fortzusetzen, sind diese Individuen mit Chromosomen verglichen und die Variablen sind analog zu den Genen. So besteht eine Chromosomenlösung aus mehreren Gen-Variablen. Ein Fitness-Score wird jeder Lösung zugeordnet, die die Fähigkeiten von Eine Einzelperson zu konkurrieren Die Person mit dem optimalen oder allgemein nahen optimalen Fitness-Score wird gesucht Die GA zielt darauf ab, selektive Züchtung der Lösungen zu verwenden, um Nachkommen besser als die Eltern durch die Kombination von Informationen aus den Chromosomen zu produzieren. Die GA unterhält eine Population von n Chromosomen Lösungen Mit zugehörigen Fitnesswerten Eltern werden ausgewählt, um auf der Grundlage ihrer fi Tness, produzieren Nachkommen über einen Fortpflanzungsplan Folglich hoch fit Lösungen erhalten mehr Möglichkeiten zu reproduzieren, so dass Nachkommen erben Eigenschaften von jedem Elternteil Als Eltern mate und produzieren Nachkommen, muss Raum für die Neuankömmlinge gemacht werden, da die Bevölkerung auf einem statischen gehalten wird Größe Einzelpersonen in der Bevölkerung sterben und werden durch die neuen Lösungen ersetzt, die schließlich eine neue Generation schaffen, sobald alle Paarungsmöglichkeiten in der alten Bevölkerung erschöpft sind. Auf diese Weise wird gehofft, dass über aufeinanderfolgende Generationen bessere Lösungen gedeihen werden, während die am wenigsten passenden Lösungen sterben Out. Neue Generationen von Lösungen produziert, die im Durchschnitt mehr gute Gene als eine typische Lösung in einer früheren Generation Jede sukzessive Generation enthält mehr gute Teillösungen als früheren Generationen Schließlich, sobald die Bevölkerung konvergiert hat und nicht produziert Nachkommen spürbar anders Von denen in früheren Generationen, ist der Algorithmus selbst Sagte, um zu einer Reihe von Lösungen für das Problem auf der Hand konvergiert haben. Implementierung Details. Basiert auf natürliche Selektion. Nachdem eine anfängliche Bevölkerung zufällig erzeugt wird, entwickelt sich der Algorithmus durch drei Operatoren. selection, die das Überleben der fittest. crossover gleich ist Repräsentiert die Paarung zwischen den Individuen, die zufällige Modifikationen einführt.1 Selektion Operator. key Idee gibt Vorrang vor besseren Individuen, so dass sie ihre Gene an die nächste Generation weitergeben können. Die Güte jedes einzelnen hängt von seiner Fitness ab. Fitness kann durch bestimmt werden Eine objektive Funktion oder ein subjektives Urteil.2 Crossover Operator. Prime Distinguished Faktor von GA aus anderen Optimierung Techniken. Zwei Einzelpersonen werden aus der Bevölkerung mit dem Selektionsoperator ausgewählt. Eine Crossover-Site entlang der Bit-Strings ist zufällig gewählt. Die Werte der Zwei Strings werden bis zu diesem Punkt ausgetauscht. Wenn S1 000000 und s2 111111 und der Crossover-Punkt 2 ist dann S1 110000 und s2 0011 11.Die zwei neuen Nachkommen, die aus dieser Paarung entstanden sind, werden in die nächste Generation der Bevölkerung gestellt. Bei der Rekombination von Teilen von guten Individuen wird dieser Prozess wahrscheinlich noch bessere Individuen schaffen.3 Mutation Operator. With einige niedrige Wahrscheinlichkeit, ein Teil der Neue Einzelpersonen haben einige ihrer Bits umgedreht. Es ist Zweck, die Vielfalt innerhalb der Bevölkerung zu halten und hemmen vorzeitige Konvergenz. Mutation allein induziert einen zufälligen Spaziergang durch die Suche space. Mutation und Auswahl ohne Crossover erstellen eine parallele, geräusch-tolerante, Hügel - Klettern Algorithmen. Effekte der genetischen Operatoren. Using Auswahl allein wird dazu neigen, die Bevölkerung mit Kopien der besten Person aus der Bevölkerung zu füllen. Using Auswahl und Crossover-Betreiber neigen dazu, die Algorithmen zu einer guten, aber sub-optimale Lösung zu konvergieren. Using Mutation allein induziert einen zufälligen Spaziergang durch die Suche space. Using Auswahl und Mutation schafft einen parallelen, Rausch-toleranten, Hügel-Klettern Algorithmus. Die Al Gorithms. randomly initialisieren Bevölkerung t. determine Fitness der Bevölkerung t. select Eltern aus der Bevölkerung t. perform Crossover auf Eltern schaffen Bevölkerung t 1.perform Mutation der Bevölkerung t 1.determine Fitness der Bevölkerung t 1.die beste Person ist gut genug. In Vorangegangenen Unterabschnitts wurde behauptet, dass die GA über die Operationen der Selektion, Crossover und Mutation über sukzessive Generationen hinweg zum globalen oder nahezu globalen Optium konvergieren wird, weshalb diese einfache Bedienung eine schnelle, nützliche und robuste Technik macht, ist weitgehend auf die Tatsache zurückzuführen Dass GAs die Richtung und den Chance in der Suche in einer effektiven und effizienten Weise kombinieren Da die Bevölkerung implizit viel mehr Informationen enthält als nur die einzelnen Fitness-Scores, kombinieren GAs die guten Informationen in einer Lösung mit guten Informationen aus einer anderen Lösung, um neue Lösungen mit guten zu produzieren Indormation von beiden Elternern geerbt, unvermeidlich hoffentlich führende Schleppseil - Optimalität. Die Fähigkeit der Algorithmus zu erforschen und zu nutzen, gleichzeitig eine wachsende Menge an theoretischer Rechtfertigung und erfolgreiche Anwendung auf reale Probleme verstärkt die Schlussfolgerung, dass GAs eine leistungsstarke, robuste Optimierungstechnik sind. Eine Einführung in Genetische Algorithmen mit Presse, die von Melanie Mitchell bearbeitet wurde. Genetische Algorithmen in Ingenieurwissenschaften und Informatik herausgegeben von G Winter et al c1995.Foundationen von genetischen Algorithmen bearbeitet von Gregory JE Rawlins c1991.Für Details der Anwendungen von Genetik-Algorithmen, beziehen Sie sich bitte auf meinen Partner, Chun s article. Using Genetische Algorithmen zur Prognose Financial Markets. Burton Schlug in seinem Buch vor, eine zufällige Walk Down Wall Street, 1973, dass ein mit verbundenen Augen Affe werfen Darts auf eine Zeitung s finanziellen Seiten könnte ein Portfolio, das genauso gut wie eine sorgfältig von Experten ausgewählt würde, während Evolution kann der Mensch nicht mehr gemacht haben Intelligent bei der Kommissionierung Aktien, Charles Darwin s Theorie hat sehr effektiv, wenn angewendet direkt mehr Um Ihnen zu helfen pi Ck stocks, check out Wie man einen Stock. What Genetische Algorithmen. Genetische Algorithmen GAs sind Problemlösungsmethoden oder Heuristiken, die den Prozess der natürlichen Evolution imitieren Im Gegensatz zu künstlichen neuronalen Netzwerken ANNs, entworfen, um wie Neuronen im Gehirn funktionieren, diese Algorithmen nutzen Die Konzepte der natürlichen Selektion, um die beste Lösung für ein Problem zu ermitteln. Als Ergebnis werden GAs häufig als Optimierer verwendet, die Parameter anpassen, um eine Rückkopplungsmaßnahme zu minimieren oder zu maximieren, die dann unabhängig oder in der Konstruktion eines ANN verwendet werden kann Finanzmärkte genetische Algorithmen werden am häufigsten verwendet, um die besten Kombinationswerte von Parametern in einer Handelsregel zu finden, und sie können in ANN-Modelle eingebaut werden, die entworfen sind, um Aktien zu wählen und Trades zu identifizieren Mehrere Studien haben gezeigt, dass diese Methoden wirksam sein können, einschließlich genetischer Algorithmen Genesis of Stock Evaluation 2004 von Rama, und die Anwendungen von genetischen Algorithmen in Aktienmarkt Data Mining Optimi Zort 2004 von Lin, Cao, Wang, Zhang Um mehr über ANN zu erfahren, siehe Neuronale Netze Prognose von Profits. How Genetische Algorithmen Work. Genetic Algorithmen werden mathematisch mit Vektoren erstellt, die Mengen sind, die Richtung und Größe haben Parameter für jede Handelsregel sind dargestellt Mit einem eindimensionalen Vektor, der als Chromosom in genetischen Begriffen gedacht werden kann Inzwischen können die Werte, die in jedem Parameter verwendet werden, als Gene betrachtet werden, die dann mit der natürlichen Selektion modifiziert werden. Zum Beispiel kann eine Handelsregel die Verwendung beinhalten Von Parametern wie Moving Average Convergence-Divergenz MACD Exponential Moving Average EMA und Stochastik Ein genetischer Algorithmus würde dann Werte in diese Parameter eintragen, mit dem Ziel, den Nettogewinn zu maximieren. Im Laufe der Zeit werden kleine Änderungen eingeführt und diejenigen, die einen wünschenswerten Einfluss ausüben, bleiben für die Nächste Generation. Es gibt drei Arten von genetischen Operationen, die dann durchgeführt werden können. Kreuzungen repräsentieren die Reproduktion und biologi Cal-Crossover in der Biologie gesehen, wobei ein Kind bestimmte Merkmale seiner Eltern übernimmt. Mutationen stellen biologische Mutation dar und werden verwendet, um die genetische Vielfalt von einer Generation einer Population zur nächsten zu halten, indem sie zufällige kleine Veränderungen einführen. Sektionen sind die Bühne, auf der Individuum Genome werden aus einer Population für eine spätere Zuchtrekombination oder Crossover ausgewählt. Diese drei Operatoren werden dann in einem fünfstufigen Prozess verwendet. Initialisieren Sie eine zufällige Population, wobei jedes Chromosom n-Längen ist, wobei n die Anzahl der Parameter ist Zufällige Anzahl von Parametern werden mit n Elementen jeweils festgelegt. Wählen Sie die Chromosomen oder Parameter, die wünschenswerte Ergebnisse vermutlich Nettogewinn erhöhen. Alle Mutation oder Crossover-Betreiber zu den ausgewählten Eltern und erzeugen eine Nachkommen. Recombine die Nachkommen und die aktuelle Bevölkerung zu einem Neue Population mit dem Selektionsoperator. Wiederholen Sie die Schritte zwei bis vier. Diese Zeit wird in zunehmendem Maße vorkommen Le Chromosomen oder Parameter für die Verwendung in einer Handelsregel Der Prozess wird dann beendet, wenn ein Stoppkriterium erfüllt ist, der Laufzeit, Fitness, Anzahl von Generationen oder andere Kriterien umfassen kann. Für mehr auf MACD lesen Sie den Handel Die MACD Divergenz. Using Genetic Algorithmen in Trading. Während genetische Algorithmen werden in erster Linie von institutionellen quantitativen Händlern verwendet werden können Einzelhändler können die Macht der genetischen Algorithmen - ohne einen Abschluss in fortgeschrittenen Mathematik - mit mehreren Software-Pakete auf dem Markt Diese Lösungen reichen von Standalone-Software-Pakete auf die Finanzmärkte ausgerichtet Zu Microsoft Excel-Add-ons, die mehr Hands-on-Analyse erleichtern können. Wenn diese Anwendungen verwenden, können Händler eine Reihe von Parametern definieren, die dann mit einem genetischen Algorithmus und einer Reihe von historischen Daten optimiert werden. Einige Anwendungen können optimieren, welche Parameter verwendet werden und Die Werte für sie, während andere in erster Linie auf die einfache Optimierung der Werte für einen bestimmten Satz konzentriert sind Von Parametern Um mehr über diese Programm abgeleiteten Strategien zu erfahren, siehe Die Macht des Programms Trades. Important Optimierung Tipps und Tricks. Curve Anpassung über Montage, die Gestaltung eines Handelssystems um historische Daten anstatt identifizieren wiederholbare Verhalten, stellt ein mögliches Risiko für Händler mit genetischen Algorithmen Jedes Handelssystem, das GAs verwendet, sollte auf dem Papier vor dem Live-Einsatz vorwärts getestet werden. Die Parameter sind ein wichtiger Teil des Prozesses, und Händler sollten Parameter suchen, die mit Änderungen des Preises einer bestimmten Sicherheit korrelieren Indikatoren und sehen, ob irgendwelche scheinen, mit großen Marktwendungen zu korrelieren. Genetische Algorithmen sind einzigartige Möglichkeiten, um komplexe Probleme zu lösen, indem sie die Macht der Natur nutzen Durch die Anwendung dieser Methoden zur Vorhersage der Wertpapierpreise können Händler die Handelsregeln optimieren, indem sie die besten Werte für die Verwendung identifizieren Jeder Parameter für eine gegebene Sicherheit Allerdings sind diese Algorithmen nicht der Heilige Gral, und Händler sollten Seien Sie vorsichtig, um die richtigen Parameter zu wählen und nicht Kurve passen über fit Um mehr über den Markt zu lesen, check out Listen To The Market, nicht seine Pundits. The maximale Anzahl von Geldern der Vereinigten Staaten können leihen Die Schulden Decke wurde unter der Zweiten Freiheit erstellt Bond Act. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Geld an der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht.1 Ein statistisches Maß für die Streuung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Eine Handlung der US-Kongress Verabschiedete 1933 als Bankengesetz, das die Geschäftsbanken daran hinderte, an der Investition teilzunehmen. Nichts Lohnsumme bezieht sich auf irgendeinen Job außerhalb von Bauernhöfen, privaten Haushalten und dem gemeinnützigen Sektor Das US Bureau of Labor. Die Währungsabkürzung oder das Währungssymbol für die indische Rupie INR, die Währung von Indien Die Rupie besteht aus 1.