Algoritmo Genético Do Sistema De Negociação

Código fonte avançado. Com. Clique aqui para baixar. Os algoritmos genéticos pertencem a uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina que foram utilizados com sucesso em várias áreas de pesquisa. Existe um interesse crescente em seu uso em economia financeira, mas até agora tem havido pouca análise formal. No mercado acionário, uma regra de negociação técnica é uma ferramenta popular para analistas e usuários para fazer sua pesquisa e decidir comprar ou vender suas ações. A questão-chave para o sucesso de uma regra de negociação é a seleção de valores para todos os parâmetros e suas combinações. No entanto, o intervalo de parâmetros pode variar em um domínio grande, por isso é difícil para os usuários encontrar a melhor combinação de parâmetros. Ao usar um algoritmo genético, podemos procurar a estrutura e os parâmetros das regras ao mesmo tempo. Otimizamos um sistema comercial desenvolvido por Alfredo Rosa usando algoritmos genéticos. Uma nova e complexa regra comercial de 16 bares foi descoberta e testada na FIB italiana com excelentes resultados. Termos de índice: Matlab, fonte, código, data mining, sistema de negociação, previsão do mercado de ações, extração de regras de negociação, algoritmos genéticos, sistemas de negociação, gráfico de barras, gráfico de candelabro, padrões de preços, combinação de parâmetros. Figura 1. Estrutura genética Um padrão de preços complexo otimizado descoberto por algoritmos genéticos. Código de demonstração (arquivos P protegidos) disponível para avaliação de desempenho. É necessária a caixa de ferramentas financeira Matlab, Algoritmo genético e caixa de ferramentas de pesquisa direta. Recomendamos verificar a conexão segura com o PayPal, a fim de evitar qualquer fraude. Esta doação deve ser considerada um incentivo para melhorar o próprio código. Sistema de comércio genético - Clique aqui para sua doação. Para obter o código-fonte, você deve pagar uma pequena quantia de dinheiro: 90 EUROS (menos de 126 dólares americanos). Depois de ter feito isso, envie-nos um e-mail. Luigi. rosatiscali. it O mais rapidamente possível (em alguns dias) você receberá nossa nova versão do Sistema de Comércio Genético. Alternativamente, você pode usar nossas coordenadas bancárias: um sistema de negociação Forex baseado em um algoritmo genético. Cite este artigo como: Mendes, L. Godinho, P. Dias, J. Heuristics (2012) 18: 627. doi: 10.1007s10732- 012-9201-y Neste artigo, será descrito um algoritmo genético que visa otimizar um conjunto de regras que constituem um sistema de negociação para o mercado Forex. Cada indivíduo na população representa um conjunto de dez regras comerciais comerciais (cinco para entrar em uma posição e cinco outras para sair). Essas regras têm 31 parâmetros no total, que correspondem aos genes dos indivíduos. A população evoluirá em um determinado ambiente, definido por uma série temporal de um par de moeda específico. A adequação de um determinado indivíduo representa o quão bem ele conseguiu se adaptar ao meio ambiente e é calculado aplicando as regras correspondentes às séries temporais e calculando a relação entre o lucro e a redução máxima (a relação Stirling) . Dois pares de moedas foram utilizados: EURUSD e GBPUSD. Diferentes dados foram utilizados para a evolução da população e para testar os melhores indivíduos. Os resultados alcançados pelo sistema são discutidos. Os melhores indivíduos conseguem obter resultados muito bons na série de treinamento. Na série de testes, as estratégias desenvolvidas mostram alguma dificuldade em obter resultados positivos, se você levar em consideração os custos de transação. Se você ignora os custos de transação, os resultados são principalmente positivos, mostrando que os melhores indivíduos possuem alguma capacidade de previsão. Algoritmos genéticos Finanças Regras de negociação técnica Taxas de câmbio Referências Alvarez-Diaz, M. Alvarez, A. Previsão de taxas de câmbio usando algoritmos genéticos. Appl. Econ. Lett. 10 (6), 319322 (2003) CrossRef Google Scholar Brabazon, A. ONeill, M. Evolução das regras técnicas de negociação para mercados cambiais spot usando a evolução gramatical. Comput. Manejo. Sci. 1 (3), 311327 (2004) MATH CrossRef Google Scholar Davis, L. Manual de Algoritmos Genéticos. Van Nostrand-Reinhold, Nova Iorque (1991) Google Scholar Dempster, M. A.H. Jones, C. M. Um sistema de comércio adaptativo em tempo real usando programação genética. Quant. Finanças 1 (4), 397413 (2001) CrossRef Google Scholar Dunis, C. Harris, A. et al. Otimizando modelos de negociação intradiária com algoritmos genéticos. Neural Netw. World 9 (3), 193223 (1999) Google Scholar Eling, M. Schuhmacher, F. A escolha da medida de desempenho influencia a avaliação de hedge funds J. Bank. 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