Met behulp van genetiese Algoritmes in Kwantitatiewe Trading Die vraag mens moet altyd vra hom / haarself by die gebruik van tegniese aanwysers is wat 'n objektiewe kriteria om aanwysers parameters te kies sou wees (bv waarom die gebruik van 'n 14 dae RSI eerder as 15 of 20 dae?). Genetiese algoritmes (GA) is uiters geskik gereedskap om daardie vraag te beantwoord. In hierdie post Siek wys jou hoe om die opstel van die probleem in R. Voordat ek gaan die gewone herinnering: Wat ek teenwoordig is in hierdie pos is net 'n speelding voorbeeld en nie 'n uitnodiging om te belê. Dit is nie 'n finale strategie óf maar 'n ondersoek idee dat moet verder nagevors, ontwikkel en op maat van individuele behoeftes. Wat is genetiese algoritmes? Die beste beskrywing van GA ek afgekom kom uit Cybernatic Trading 'n boek deur Murray A. Ruggiero. 8220; Genetiese algoritmes is uitgevind deur John Holland in die middel van 1970 tot hard optimeringsprobleme op te los. Hierdie metode maak gebruik van natuurlike seleksie, oorlewing van die fittest8221 ;. Die algemene proses volg die volgende stappe: Enkodeer die probleem in chromosome Die gebruik van die kodering, ontwikkel 'n fiksheidstoets funksie vir gebruik in die evaluering van elke chromosome waarde in 'n gegewe probleem Inisialiseer 'n bevolking van chromosome Evalueer elke chromosoom in die bevolking Skep nuwe chromosome deur paring twee chromosome. Dit word gedoen deur te demp en recombining twee ouers om twee kinders te vorm (ouers lukraak maar bevooroordeeld gekies deur hul fiksheid) Evalueer die nuwe chromosoom Verwyder 'n lid van die bevolking wat minder fiks as die nuwe chromosoom en voeg die nuwe chromosoom in die bevolking. As die stop kriteria bereik word (maksimum aantal generasies, fiksheid kriteria is goed enough8230;) dan terug die beste chromosoom alternatiewelik gaan na Stap 4 Uit 'n handel perspektief GA is baie nuttig, want hulle is goed in die hantering van hoogs-lineêre probleme. Maar hulle toon 'n paar nare eienskappe wat noemenswaardig is: Oor pas: Dit is die grootste probleem en sy af na die ontleder by die opstel van die probleem op 'n manier dat dit die risiko verminder. Rekentyd. As die probleem behoorlik isnt gedefinieer, kan dit uiters lank om 'n ordentlike oplossing te bereik en die kompleksiteit verhoog eksponensieel met die aantal veranderlikes. Vandaar die noodsaaklikheid om versigtig te kies die parameters. Daar is 'n hele paar R pakkette wat handel oor GA, het ek gekies om die mees algemene een gebruik: rgenoud Daaglikse sluitingsdatum pryse vir die meeste vloeistof ETF van Yahoo Finansies gaan terug tot Januarie 2000. Die in monster tydperk strek van Januarie 2000 tot Desember 2010. Die Buite monster tydperk begin op Januarie 2011. Die logika is soos volg: die fiksheid funksie is geskik oor die in die monster tydperk om 'n stel van optimale parameters vir die gekose tegniese aanwysers verkry. Die prestasie van die aanwysers is dan geëvalueer in die buite monster tydperk. Maar voordat dit te doen die tegniese aanwysers moet gekies word. Die aandelemark toon twee hoofeienskappe wat bekend is aan almal met 'n paar handel ervaring is. Langtermyn momentum en korttermyn ommekeer. Diegene funksies vertaal kan word in terme van tegniese aanwysers deur: bewegende gemiddeldes te steek oor en RSI. Dit verteenwoordig 'n stel van 4 parameters: Kyk terug periodes vir 'n lang en korttermyn bewegende gemiddeldes, kyk terug tydperk vir RSI en RSI drumpel. Die stelle parameters is die chromosome. Die ander belangrike element is die fiksheid funksie. Ons wil dalk iets soos gebruik: maksimum opbrengs of Sharpe verhouding of minimum gemiddelde Onttrekking. In wat volg, het ek gekies om die Sharpe-verhouding te maksimeer. Die R implementering is 'n stel van 3 funksies: fitnessFunction. definieer die fiksheid funksie (bv maksimum Sharpe verhouding) wat gebruik gaan word in die GA enjin tradingStatistics. opsomming van statistieke handel vir die in en uit van die monster periodes vir vergelykingsdoeleindes gebruik Genoud. die GA enjin van die rgenoud pakket Die Genoud funksie is eerder komplekse maar Ek is nie van plan om te verduidelik wat elke parameter beteken as ek wil hierdie post kort hou (en die dokumentasie is regtig 'n goeie). In die onderstaande tabel Ek bied vir elke instrument die optimale parameters (RSI kyk terug tydperk, RSI drumpel, korttermyn bewegende gemiddelde en die lang termyn bewegende gemiddelde) saam met die in en uit van die monster handel statistieke. Met behulp van genetiese Algoritmes in Kwantitatiewe Trading (Hierdie artikel is die eerste keer gepubliseer op die R Trader »R. En vriendelik bygedra tot R-bloggers) Die vraag mens moet altyd vra hom / haarself by die gebruik van tegniese aanwysers is wat 'n objektiewe kriteria om aanwysers parameters te kies sou wees (bv waarom die gebruik van 'n 14 dae RSI eerder as 15 of 20 dae?). Genetiese algoritmes (GA) is uiters geskik gereedskap om daardie vraag te beantwoord. In hierdie post Siek wys jou hoe om die opstel van die probleem in R. Voordat ek gaan die gewone herinnering: Wat ek teenwoordig is in hierdie pos is net 'n speelding voorbeeld en nie 'n uitnodiging om te belê. Dit is nie 'n finale strategie óf maar 'n ondersoek idee dat moet verder nagevors, ontwikkel en op maat van individuele behoeftes. Wat is genetiese algoritmes? Die beste beskrywing van GA ek afgekom kom uit Cybernatic Trading 'n boek deur Murray A. Ruggiero. 8221; Genetiese algoritmes is uitgevind deur John Holland in die middel van 1970 tot hard optimeringsprobleme op te los. Hierdie metode maak gebruik van natuurlike seleksie, oorlewing van die fittest8221 ;. Die algemene proses volg die volgende stappe: Enkodeer die probleem in chromosome Die gebruik van die kodering, ontwikkel 'n fiksheidstoets funksie vir gebruik in die evaluering van elke chromosome waarde in 'n gegewe probleem Inisialiseer 'n bevolking van chromosome Evalueer elke chromosoom in die bevolking Skep nuwe chromosome deur paring twee chromosome. Dit word gedoen deur te demp en recombining twee ouers om twee kinders te vorm (ouers lukraak maar bevooroordeeld gekies deur hul fiksheid) Evalueer die nuwe chromosoom Verwyder 'n lid van die bevolking wat minder fiks as die nuwe chromosoom en voeg die nuwe chromosoom in die bevolking. As die stop kriteria bereik word (maksimum aantal generasies, fiksheid kriteria is goed enough8230;) dan terug die beste chromosoom alternatiewelik gaan na Stap 4 Uit 'n handel perspektief GA is baie nuttig, want hulle is goed in die hantering van hoogs-lineêre probleme. Maar hulle toon 'n paar nare eienskappe wat noemenswaardig is: Oor pas: Dit is die grootste probleem en sy af na die ontleder by die opstel van die probleem op 'n manier dat dit die risiko verminder. Rekentyd. As die probleem behoorlik isnt gedefinieer, kan dit uiters lank om 'n ordentlike oplossing te bereik en die kompleksiteit verhoog eksponensieel met die aantal veranderlikes. Vandaar die noodsaaklikheid om versigtig te kies die parameters. Daar is 'n hele paar R pakkette wat handel oor GA, het ek gekies om die mees algemene een gebruik: rgenoud Daaglikse sluitingsdatum pryse vir die meeste vloeistof ETF van Yahoo Finansies gaan terug tot Januarie 2000. Die in monster tydperk strek van Januarie 2000 tot Desember 2010. Die Buite monster tydperk begin op Januarie 2011. Die logika is soos volg: die fiksheid funksie is geskik oor die in die monster tydperk om 'n stel van optimale parameters vir die gekose tegniese aanwysers verkry. Die prestasie van die aanwysers is dan geëvalueer in die buite monster tydperk. Maar voordat dit te doen die tegniese aanwysers moet gekies word. Die aandelemark toon twee hoofeienskappe wat bekend is aan almal met 'n paar handel ervaring is. Langtermyn momentum en korttermyn ommekeer. Diegene funksies vertaal kan word in terme van tegniese aanwysers deur: bewegende gemiddeldes te steek oor en RSI. Dit verteenwoordig 'n stel van 4 parameters: Kyk terug periodes vir 'n lang en korttermyn bewegende gemiddeldes, kyk terug tydperk vir RSI en RSI drumpel. Die stelle parameters is die chromosome. Die ander belangrike element is die fiksheid funksie. Ons wil dalk iets soos gebruik: maksimum opbrengs of Sharpe verhouding of minimum gemiddelde Onttrekking. In wat volg, het ek gekies om die Sharpe-verhouding te maksimeer. Die R implementering is 'n stel van 3 funksies: fitnessFunction. definieer die fiksheid funksie (bv maksimum Sharpe verhouding) wat gebruik gaan word in die GA enjin tradingStatistics. opsomming van statistieke handel vir die in en uit van die monster periodes vir vergelykingsdoeleindes gebruik Genoud. die GA enjin van die rgenoud pakket Die Genoud funksie is eerder komplekse maar Ek is nie van plan om te verduidelik wat elke parameter beteken as ek wil hierdie post kort hou (en die dokumentasie is regtig 'n goeie). In die onderstaande tabel Ek bied vir elke instrument die optimale parameters (RSI kyk terug tydperk, RSI drumpel, korttermyn bewegende gemiddelde en die lang termyn bewegende gemiddelde) saam met die in en uit van die monster handel statistieke.
No comments:
Post a Comment