在《华尔街随机漫步》(1973年)中,伯顿·马尔基尔建议,“一只蒙着眼睛的猴子向报纸的金融页面投掷飞镖,可以选择一个投资组合,它的效果和专家精心挑选的一样。”虽然进化可能使人在挑选股票方面不再聪明,查尔斯·达尔文的理论在更直接的应用中被证明是有效的。
遗传算法是利用自然的力量解决复杂问题的独特方法。通过应用这些方法来预测证券价格,交易者可以通过为给定证券的每个参数确定最佳值来优化交易规则。
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遗传算法(GAs)是一种模拟自然进化过程的问题解决方法(或启发式算法)。与人工神经网络(ANNs)不同,人工神经网络的功能类似于大脑中的神经元,这些算法利用自然选择的概念来确定问题的最佳解决方案。
因此,GAs通常被用作优化器,用于调整参数以最小化或最大化某些反馈度量,这些反馈度量可以单独使用,也可以在ANN的构造中使用(要了解有关人工神经网络的更多信息,请参见:神经网络:预测利润。)
在金融市场中,最常用的是遗传算法来寻找交易规则中参数的最佳组合值,并将其构建到用于选股和识别交易的ANN模型中。
一些研究已经证明了这些方法的有效性,包括“遗传算法:股票评估的起源”(2004)和“遗传算法在股票市场数据挖掘优化中的应用”(2004)(更多信息,请参见:如何创建交易算法。)
遗传算法是用向量在数学上建立起来的,向量是有方向和大小的量。每个交易规则的参数都用一个一维向量来表示,这个向量可以被认为是遗传术语中的染色体。同时,每个参数中使用的值可以看作是基因,然后使用自然选择对其进行修改。
例如,交易规则可能涉及使用移动平均收敛-发散(MACD)、指数移动平均(EMA)和随机性等参数。然后,遗传算法将这些参数输入值,以实现净利润最大化为目标。随着时间的推移,一些小的变化会被引入,那些产生理想影响的变化会保留给下一代。
(另见:算法交易基础。)
然后可以进行三种类型的遗传操作:
这三个操作随后在五步流程中使用:
随着时间的推移,这个过程将导致越来越有利的染色体(或参数)用于交易规则。然后,当满足停止条件(包括运行时间、适合度、生成数或其他条件)时,进程终止。
虽然遗传算法主要由机构定量交易员使用,但个人交易员可以利用市场上的几个软件包,在没有高等数学学位的情况下利用遗传算法的威力。
这些解决方案包括面向金融市场的独立软件包,以及可以促进更多实际分析的Microsoft Excel附加组件。
在使用这些应用程序时,交易员可以定义一组参数,然后使用遗传算法和一组历史数据对这些参数进行优化。一些应用程序可以优化所使用的参数及其值,而其他应用程序则主要关注于简单地优化给定参数集的值。
曲线拟合(即过度拟合)或围绕历史数据设计交易系统而不是识别可重复行为,这对使用遗传算法的交易员来说是一种潜在的风险。任何使用天然气的交易系统在使用前都应在纸上进行转发测试。
选择参数是这个过程的一个重要部分,交易者应该找出与给定证券价格变化相关的参数。例如,尝试不同的指标,看看是否有任何似乎与主要市场转折相关。
这些算法不是圣杯,交易者应该小心选择正确的参数,而不是曲线拟合。
(更多阅读,请看:选择正确的算法交易软件,程序交易的力量,以及如何编写自己的算法交易机器人。)
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