Burton a sugerat în cartea sa "Random Walk Down Wall Street" (1973) că "o maimuță care aruncă darts la paginile financiare ale unui ziar ar putea selecta un portofoliu care ar face la fel de bine ca unul selectat cu atenție de către experți. " În timp ce evoluția ar fi făcut ca omul să nu fie mai inteligent în ceea ce privește alegerea stocurilor, teoria lui Charles Darwin este destul de eficientă atunci când este aplicată mai direct. (Pentru a vă ajuta să alegeți stocurile, verificați Cum să alegeți un stoc .)

TUTORIAL: Strategii de stocare

Care sunt algoritmii genetici?
Algoritmii genetici (GA) sunt metode de rezolvare a problemelor (sau heuristici) care imita procesul evolutiei naturale. Spre deosebire de rețelele neuronale artificiale (ANN), proiectate să funcționeze ca neuronii în creier, acești algoritmi utilizează conceptele de selecție naturală pentru a determina cea mai bună soluție pentru o problemă. Ca urmare, GA-urile sunt utilizate în mod obișnuit ca optimizatori care ajustează parametrii pentru a minimiza sau a maximiza o anumită măsură de feedback, care poate fi utilizată în mod independent sau în construcția unui ANN.

Pe piețele financiare, algoritmii genetici sunt folosiți cel mai frecvent pentru a găsi cele mai bune valori combinate ale parametrilor într-o regulă de tranzacționare și pot fi construiți în modele ANN destinate să aleagă stocurile și să identifice tranzacțiile. Mai multe studii au demonstrat că aceste metode se pot dovedi eficiente, printre care "Algoritmi genetici: Geneza evaluării stocurilor" (2004) de Rama și "Aplicațiile algoritmilor genetici în optimizarea mineritului de date" (2004) de Lin, Cao, Wang , Zhang. (Pentru a afla mai multe despre ANN, vedeți

Rețelele neuronale: Profiturile prognozate .)

Cum funcționează algoritmii genetici

Algoritmii genetici sunt creați matematic folosind vectori, care sunt cantități care au direcția și magnitudinea. Parametrii pentru fiecare regulă de tranzacționare sunt reprezentați cu un vector unidimensional care poate fi considerat ca un cromozom în termeni genetici. Între timp, valorile utilizate în fiecare parametru pot fi considerate genele, care sunt apoi modificate utilizând selecția naturală.
De exemplu, o regulă de tranzacționare poate implica utilizarea unor parametri cum ar fi Convergența-Divergență în medii mobile (MACD), Mediul Movent Exponențial (EMA) și Stochastics. Un algoritm genetic ar introduce valori în acești parametri cu scopul de a maximiza profitul net. În timp, se introduc mici modificări, iar cele care fac un impact dorit sunt păstrate pentru următoarea generație.

Există trei tipuri de operații genetice care pot fi apoi executate:

Crossoverele reprezintă reproducerea și biologia biologică observată în biologie, prin care un copil preia anumite caracteristici ale părinților săi.

• Mutațiile reprezintă mutație biologică și sunt folosite pentru a menține diversitatea genetică dintr-o generație de populație în alta prin introducerea unor modificări aleatorii mici.
• Selecțiile sunt stadiul la care genomii individuali sunt aleși dintr-o populație pentru reproducere ulterioară (recombinare sau încrucișare).
• Acești trei operatori sunt apoi utilizați într-un proces în cinci pași:

Inițializați o populație aleatorie, unde fiecare cromozom este

1. n , lungimea n parametrii. Aceasta înseamnă că un număr aleatoriu de parametri este stabilit cu fiecare element n . Selectați cromozomii sau parametrii care măresc rezultatele dorite (probabil profitul net).
2. Aplicați mutații sau operatori de încrucișare părinților selectați și generează un descendent.
3. Recombinați descendenții și populația actuală pentru a forma o populație nouă cu operatorul de selecție.
4. Repetați pașii doi până la patru.
5. În timp, acest proces va duce la cromozomi din ce în ce mai favorabili (sau parametri) pentru a fi utilizați într-o regulă de tranzacționare. Procesul este apoi terminat atunci când sunt îndeplinite criteriile de oprire, care pot include timpul de funcționare, starea de fitness, numărul de generații sau alte criterii. (

Utilizarea algoritmilor genetici în tranzacționare În timp ce algoritmii genetici sunt utilizați în principal de către comercianții cantitativi instituționali, comercianții individuali pot valorifica puterea algoritmilor genetici - fără un grad de matematică avansată - folosind mai multe pachete software de pe piață. Aceste soluții variază de la pachete software independente orientate către piețele financiare către add-on-uri Microsoft Excel care pot facilita analiza hands-on. Atunci când utilizați aceste aplicații, comercianții pot defini un set de parametri care sunt apoi optimizați utilizând un algoritm genetic și un set de date istorice. Unele aplicații pot optimiza parametrii utilizați și valorile pentru aceștia, în timp ce alții se concentrează în primul rând pe simpla optimizare a valorilor pentru un anumit set de parametri. (Pentru a afla mai multe despre aceste strategii derivate din program, vezi

Puterea programelor
.)

Sfaturi și trucuri importante de optimizare Montarea curbei (proiectarea unui sistem de tranzacționare în jurul datelor istorice decât identificarea comportamentului repetabil, reprezintă un risc potențial pentru comercianții care utilizează algoritmi genetici. Orice sistem de tranzacționare care utilizează GA-urile ar trebui să fie testat înainte pe hârtie înainte de utilizarea în direct. Alegerea parametrilor este o parte importantă a procesului, iar comercianții trebuie să caute parametri care să se coreleze cu modificările prețului unei anumite garanții. De exemplu, încercați indicatori diferiți și vedeți dacă pare să se coreleze cu schimbări majore pe piață.

Linia de jos
Algoritmii genetici sunt modalități unice de a rezolva probleme complexe prin valorificarea puterii naturii. Prin aplicarea acestor metode la estimarea prețurilor la titluri, comercianții pot optimiza regulile de tranzacționare prin identificarea celor mai bune valori pe care le pot utiliza pentru fiecare parametru pentru o anumită securitate. Cu toate acestea, acești algoritmi nu sunt Sfântul Graal, iar comercianții ar trebui să fie atent să aleagă parametrii potriviți și să nu se potrivească curbei (peste potrivire). (Pentru a citi mai multe despre piață, verificați

Ascultați la piață, nu la experții săi

.)