MetaTrader 4 - Tester Algoritmos Genéticos: algoritmos genéticos Matemáticas se utilizan con fines de optimización. Un ejemplo de tal propósito puede ser el aprendizaje neuronal, es decir, la selección de tales valores de peso que permiten alcanzar el error mínimo. En este, el algoritmo genético se basa en el método de búsqueda aleatoria. El problema principal de la búsqueda al azar es el hecho de que no podemos estar al tanto de la cantidad de tiempo que se necesita para resolver el problema. Para evitar residuos significativos de tiempo, se aplican métodos desarrollados en la biología, a saber, los métodos preparados en los estudios de origen de las especies y la evolución. Sólo los animales más aptos son conocidos para sobrevivir durante la evolución. Como resultado, la aptitud de la población crece lo que permite ajustar el entorno dinámico. El algoritmo del tipo fue propuesto por primera vez por John H. Holanda, Universidad de Michigan, EE. UU., en 1975. Fue nombrado el plan de Reproductive Hollands. y esto subyace casi todos los tipos de algoritmos genéticos. Sin embargo, antes de echar un vistazo más de cerca a este plan, vamos a discutir la cuestión de cómo las realidades pueden ser codificados para ser utilizado en los algoritmos genéticos. Presentación Objeto sabemos de la biología que cualquier organismo puede ser representado como su fenotipo. que determina, de hecho, lo que este objeto está en el mundo real, y su genotipo. que contiene toda la información sobre este objeto en su conjunto de cromosomas. En esto, cada gen, es decir, cada elemento de la información genotipo, se refleja en el fenotipo. Por lo tanto, para resolver los problemas, tenemos que presentar cada carácter del objeto en una forma tal, que se puede utilizar en un algoritmo genético. Los mecanismos del algoritmo genético, pueden realizarse otras funciones a nivel de genotipo, sin necesidad de información sobre los objetos patrón interno, lo que ofrece el amplio uso de estos algoritmos para multitud de tareas muy diferentes. Las cadenas de bits se utilizan para la presentación del genotipo objetos en la variación más ampliamente conocido de algoritmo genético. En este, un gen del genotipo objetos se corresponde con todos los atributos del objeto en su fenotipo. Génica es una cadena de bits de longitud fija que representa el valor de esta característica. La codificación de los atributos de enteros La manera más simple de codificar tales atributos es utilizar su valor de bit. Entonces será bastante simple de usar un gen de una cierta longitud suficiente para representar todos los valores posibles de un atributo tal. Pero, desgraciadamente, esta forma de codificación tiene sus desventajas. La desventaja principal es que los números de vecinos difieren entre sí en los valores de varios bits. Por lo tanto, 7 y 8 en su representación poco difieren en 4 posiciones Lo que hace que el funcionamiento del algoritmo genético difícil y aumenta el tiempo que le toma a su convergencia. Para evitar esto, es mejor utilizar la codificación donde los números vecinos difieren una de otra por un menor número de posiciones, idealmente - por el valor de un bit. Dicha codificación está representado por el código de Gray que es conveniente para ser utilizado en la realización de un algoritmo genético. Los valores de código Gray se dan en la siguiente tabla: Tabla 1. Concordancia de códigos binarios y códigos de Gray. Por lo tanto, cuando se codifica un atributo entero, lo dividimos en tétradas y transformar cada tétrada de acuerdo con las reglas de codificación Gray. En realizaciones prácticas de algoritmos genéticos, generalmente no hay necesidad de transformar los valores de los atributos en los valores de genes. En la práctica, el problema inverso tiene lugar donde uno tiene que encontrar el valor del atributo por el valor del gen correspondiente. Por lo tanto, la tarea de decodificar los valores de genes, los cuales tienen atributos enteros, es trivial. Codificación de coma flotante Atributos La forma más sencilla de codificar aquí parece ser el uso de la representación de bits. De esta manera tiene las mismas desventajas que el de los números enteros, sin embargo. Es por esto que, en la práctica, se aplicará la siguiente secuencia de operaciones: El intervalo de la totalidad de los valores permitidos del atributo se divide en piezas con la precisión deseada. El valor gen se toma como un número entero que los números el intervalo (utilizando el código de Gray). El número que es el medio de este intervalo se toma como el valor del parámetro. Vamos a echar un segundo vistazo a la secuencia anterior de operaciones en el siguiente ejemplo: Supongamos que los valores de los atributos se encuentran en el rango de 0,1. La gama se divide en intervalos de 256 para la codificación. Para codificar su número, vamos a necesitar de 8 bits. El valor de genes es, por ejemplo, 00100101bG (la letra mayúscula G significa que es el código Gray). En primer lugar, utilizando el código de Gray, vamos a encontrar el número intervalo correspondiente: 25hG-gt36h-gt54d. Ahora, vamos a comprobar qué intervalo se corresponde con ella. Según los cálculos simples, obtenemos el intervalo de 0,20703125, 0,2109375. Es decir. el valor del parámetro será (0,207031250,2109375) / 20,208984375. Codificación de datos no numéricos Los datos no numéricos debe transformarse en números antes de su cifrado. Esto se describe con más detalle en los artículos sobre nuestro sitio web, que describen el uso de redes neuronales. Cómo determinar el fenotipo objetos por su genotipo Para determinar el fenotipo de los objetos (es decir, los valores de los atributos de los objetos), sólo tenemos que conocer los valores de los genes que se corresponden con estos atributos (es decir, el genotipo de los objetos). En esto, la integridad de los genes que describen el genotipo objetos representa un cromosoma. En algunas realizaciones, también se denomina muestra. Por lo tanto, en la realización algoritmo genético, el cromosoma representa una cadena de bits de longitud fija. En esto, cada intervalo de la cadena se corresponde con un gen. La longitud de los genes dentro de un cromosoma puede ser el mismo o diferente. Los genes de la misma longitud se utilizan con más frecuencia. Consideremos un ejemplo de un cromosoma y las interpretaciones de su valor. Dejar que el objeto tiene 5 atributos, cada ser codificado en un gen de longitud de 4 elementos. Entonces la longitud del cromosoma es 5420 bits: En teoría, estos dos operadores genéticos son suficientes para hacer la función de algoritmo genético. Sin embargo, en la práctica, se utilizan algunos operadores adicionales, así como las modificaciones de estos dos operadores. Por ejemplo, no puede ser no sólo un cruce de un solo punto (descrito anteriormente), pero también un multipunto uno. En este último caso, se crean varios puntos de quiebre (generalmente dos). Además, el operador de mutación lleva a cabo la inversión de sólo un bit seleccionado al azar de un cromosoma en algunas implementaciones del algoritmo. Algoritmo Genético Diagrama de flujo Ahora, con el conocimiento de cómo interpretar los valores de genes, podemos hablar de cómo funciona el algoritmo genético. Vamos a echar un vistazo más de cerca en el diagrama de flujo del algoritmo genético en su representación clásica. Inicializar la hora de inicio, t0. Formar al azar de la población inicial, que consiste en unidades de k. B0 Calcular la aptitud de cada unidad, FaI ajuste (Ai). i1k, y el estado físico de toda la población, Fort ajuste (Bt). El valor de esta función determina en qué medida la unidad descrita por este cromosoma trajes para resolver el problema. Seleccione la unidad de aire acondicionado en la población. Ac Get (Bt) Seleccione la segunda unidad de la población con una cierta probabilidad (la probabilidad de cruce Pc), c1 Get (Bt), y llevar a cabo el operador de cruce, Ac Crossing (Ac, Ac1). Realizar el operador de mutación con una cierta probabilidad (la mutación Pm probabilidad), Ac mutación (Ac). Realizar el operador de inversión con una cierta probabilidad (la inversión Pi probabilidad), Ac inversión (Ac). Coloque el nuevo cromosoma obtenido en la nueva población, inserte (Bt1, Ac). Los pasos 3 a 7 se debe repetir k veces. Aumentar el número época actual, tt1. Si se cumple la condición de parada, terminar el bucle. De lo contrario, vaya al paso 2. Algunas etapas del algoritmo necesitan un examen más detenido. Los pasos 3 y 4, la etapa de selección de los padres cromosomas, juegan el papel más importante en el buen funcionamiento del algoritmo. Puede haber varias alternativas posibles en este. El método de selección de uso más frecuente se llama la ruleta. Cuando se utiliza este método, la probabilidad de que se seleccionará uno u otro cromosoma está determinada por su condición física, es decir PGET (Ai) Fit (Ai) / Fit (Bt). El uso de este método da lugar al aumento de la probabilidad de que los atributos pertenecientes a las unidades más ajustadas se propagará en la descendencia. Antoher método utilizado con frecuencia es la selección del torneo. Consiste en que varias unidades (2, por regla general) son seleccionados al azar entre la población. La unidad más fuerte será seleccionado como winner. Besides, en algunas implementaciones del algoritmo, se utiliza la denominada estrategia de elitismo, lo que significa que son las unidades más ajustadas están garantizados para entrar en la nueva población. Normalmente, este enfoque permite acelerar la convergencia del algoritmo genético. La desventaja de esta estrategia es el aumento de la probabilidad de que el algoritmo de conseguir en el mínimo local. La determinación de los criterios de parada algoritmo es otro punto importante. O bien la limitación de que el algoritmo funcione épocas o determinación de la convergencia del algoritmo (normalmente, a través de la comparación de la aptitud de la población en varias épocas de la parada cuando se estabiliza este parámetro) se utilizan como tales criterios. Advertencia: Todos los derechos sobre estos materiales están reservados por MQL5 Ltd. copia o reimpresión de estos materiales en su totalidad o en parte está prohibited. A sistema de comercio de Forex basado en un algoritmo genético Primera Línea: 04 abril 2012, recibidos: 20 Abril 2010 Aceptado: 21 de marzo de 2012 Citar este artículo como: Mendes, L. Godinho, P. Dias, J. J Heurística (2012) 18: 627. doi: 10.1007 / s10732-012-9201-y 5 citaciones 843 Vistas resumen en este documento, una genética algoritmo se describe que tiene como objetivo la optimización de un conjunto de reglas que constituyen un sistema de comercio para el mercado de divisas. Cada individuo de la población representa un conjunto de diez reglas de negociación técnica (cinco entrarán en una posición y otros cinco para salir). Estas reglas tienen 31 parámetros en total, que corresponden a los genes de los individuos. La población va a evolucionar en un entorno determinado, definido por una serie temporal de un par de divisas específico. La aptitud de un individuo determinado representa lo bien que ha sido capaz de adaptarse al medio ambiente, y se calcula mediante la aplicación de las normas correspondientes a las series de tiempo, y luego calcular la relación entre el (la relación de Stirling) ganancias y la reducción máxima . Dos pares de divisas se han utilizado: EUR / USD y GBP / USD. Se utilizó datos diferente para la evolución de la población y para probar los mejores individuos. Se discuten los resultados obtenidos por el sistema. Los mejores individuos son capaces de lograr muy buenos resultados en la serie de entrenamiento. En la serie de ensayos, las estrategias desarrolladas muestran cierta dificultad en la consecución de resultados positivos, si se toma en cuenta los costos de transacción. Si pasa por alto los costos de transacción, los resultados son en su mayoría positivos, lo que demuestra que los mejores individuos tienen cierta capacidad de predicción. Palabras clave algoritmos genéticos reglas comerciales Finanzas Técnicas Los tipos de cambio Referencias Álvarez-Díaz, M. Alvarez, A. tipos de cambio de predicción utilizando algoritmos genéticos. Appl. Econ. Letón. 10 (6), 319322 (2003) CrossRef Brabazon, A. O'Neill, reglas de negociación técnica M. Evolving para los mercados de divisas al contado utilizando la evolución gramatical. Comput. Manag. Sci. 1 (3), 311327 (2004) MATH CrossRef Davis, L. Manual de algoritmos genéticos. Van Nostrand Reinhold-, Nueva York (1991) Dempster, M. A.H. Jones, C. M. Un sistema de comercio de adaptación en tiempo real utilizando programación genética. Quant. Finanzas 1 (4), 397 413 (2001) CrossRef Dunis, C. Harris, A. et al. La optimización de los modelos de transacciones de la jornada con algoritmos genéticos. Neural Serv. Mundial 9 (3), 193223 (1999) Eling, M. Schuhmacher, F. ¿La elección de la medida influyen en el rendimiento de la evaluación de los fondos de cobertura J. Banco. 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En: Actas de la 12ª Conferencia Anual sobre Genética y la computación evolutiva GECCO10 (2010) Información de Copyright Springer ScienceBusiness Media, LLC 2012 Autores y afiliaciones Lus Mendes 1 Pedro Godinho 2 Joana Dias 3 Email Autor 1. Facultad de Economía Universidad de Coimbra Coimbra Portugal 2 . Facultad de Economía y GEMF Universidade de Coimbra Coimbra Portugal 3. Facultad de Economía y INESC-Coimbra Universidade de Coimbra Coimbra Portugal Acerca de este artículo Imprimir ISSNSnowCron SnowCron Algoritmo genético en Sistemas de Forex Trading el uso de algoritmos genéticos para crear rentable estrategia de operaciones de cambio. Algoritmo Genético en la corteza Redes Neuronales Software Feedforward retropropagación Neural Network Application para los cálculos genéticos basa operaciones de cambio. Este ejemplo utiliza conceptos e ideas en el artículo anterior, así que por favor lea red neuronal de algoritmo genético en las operaciones de cambio de sistemas en primer lugar, aunque no es obligatorio. Sobre este texto En primer lugar, por favor, lea la declaración. Este es un ejemplo del uso de redes neuronales de la corteza Software funcionalidad algoritmo genético, no es un ejemplo de cómo hacer el comercio rentable. No soy su gurú, ni debería ser responsable de sus pérdidas. Córtex Redes Neuronales Software cuenta con redes neuronales en ella, y FFBP hemos comentado antes es sólo una manera de elegir a las estrategias de comercio de divisas. Es una buena técnica, potente y cuando se aplica correctamente, muy promicing. Sin embargo, tiene un problema - para enseñar TNE de red neuronal. necesitamos saber la salida deseada. Es bastante fácil de hacer cuando hacemos aproximación de funciones, sólo tomamos el valor real de una función, porque sabemos lo que debería ser. Cuando hacemos la predicción de red neural. utilizamos la técnica (descrito en artículos anteriores) de la enseñanza de la red neuronal en la historia, de nuevo, si podemos predecir, por ejemplo, un tipo de cambio, sabemos (durante el entrenamiento) lo que la predicción correcta es. Sin embargo, cuando estamos construyendo un sistema de comercio, no tenemos idea de lo que es la decisión comercial correcta, incluso si conocemos el tipo de cambio como cuestión de hecho, tenemos muchas estrategias de negociación de divisas que podemos utilizar en cualquier punto del tiempo, y tenemos que encontrar una buena - ¿Cómo ¿Qué debemos alimentar como la salida deseada de nuestra red neuronal Si has seguido nuestro artículo anterior, ya sabes, que hemos hecho trampa para hacer frente a este problema. Nosotros le enseñamos a la red neuronal que se puede hacer (o indicador basado en el tipo de cambio) la predicción del tipo de cambio, y luego utilizamos esta predicción para hacer el comercio. Entonces, fuera de la parte de red neuronal del programa, hemos tomado una decisión sobre la que Neural Network es la mejor. Los algoritmos genéticos pueden hacer frente a este problema directamente, se puede resolver el problema planteado como encontrar las mejores señales de comercio. En este artículo vamos a utilizar las redes neuronales de la corteza de software para crear un programa de este tipo. Utilizando Algoritmos Genéticos Algoritmos Genéticos están muy bien desarrollados, y muy diversa. Si quieres aprender todo sobre ellos, le sugiero que utilice Wikipedia, ya que este artículo es sólo acerca de lo que la corteza Redes Neuronales El software puede hacer. Tener la corteza Redes Neuronales Software. podemos crear una red neuronal que tiene alguna entrada, por ejemplo, los valores de un indicador, y produce una salida, por ejemplo, señales de operación (compra, venta, mantenga.) y detener la pérdida / tomar los niveles de beneficios para que se abran posiciones. Por supuesto, si sembramos pesos esta red neuronal s al azar, los resultados comerciales serán terribles. Sin embargo, digamos que hemos creado una docena de tales NN. Entonces podemos probar el rendimiento de cada uno de ellos, y escoger la mejor opción, el ganador. Esta fue la primera generación de los NN. Para pasar a la segunda generación, necesitamos permitir que nuestro ganador de procrear, pero para evitar copias idénticas, vamos a añadir un poco de ruido aleatorio a sus pesos Descentants. En la segunda generación, tenemos nuestro ganador de la primera generación y sus copias imperfectas (mutado). Vamos a hacer la prueba de nuevo. Tendremos otro ganador, que es mejor que cualquier otra red neuronal en la generación. Y así. Simplemente permitirá a los ganadores se reproducen, y eliminar los perdedores, al igual que en la evolución de la vida real, y nos pondremos nuestra red neuronal de mejor comercio. sin un profundo conocimiento previo de lo que el sistema de comercio (algoritmo genético) como deben ser. Red Neuronal Algoritmo Genético: Ejemplo 0 Este es el primer ejemplo de algoritmo genético. y uno muy simple. Vamos a caminar a través de él paso a paso, para aprender todos los trucos que van a utilizar los ejemplos siguientes. El código tiene comentarios en línea, así que solo se centran en los momentos clave. En primer lugar, hemos creado una red neuronal. Se está utilizando pesos al azar, y sin embargo no fue enseñada. Luego, en el ciclo, hacemos 14 copias de la misma, utilizando MUTATIONNN fumction. Esta función hace una copia de una fuente de Redes Neuronales. la adición de valores aleatorios de 0 a (en nuestro caso) 0.1 para todos los pesos. Mantenemos asas para resultante 15 NN en una matriz, lo podemos hacer, como mango es sólo un número entero. La razón por la que usamos 15 los NN no tiene nada que ver con el comercio: Corteza Redes Neuronales El software puede representar hasta 15 líneas en un gráfico de forma simultánea. Podemos utilizar diferentes enfoques para la prueba. En primer lugar, podemos utilizar el conjunto de aprendizaje, todo ello a la vez. En segundo lugar, podemos probar en, digamos, 12000 resords (de 100000), y caminar a través del conjunto de aprendizaje, desde el principio hasta el final. Eso hará que learnigs diferente, ya que vamos a buscar redes neuronales de s que son rentables en cualquier parte determinada de datos, no sólo en todo el conjunto. El segundo enfoque nos puede dar problemas, si cambian los datos, desde el principio hasta el final. A continuación, la red va a evolucionar, la obtención de capacidad de negociar al final del conjunto de datos, y la pérdida de capacidad de negociar en su comienzo. Para resolver ese problema, vamos a tomar al azar fragmentos de 12000 registros de datos, y alimentar a la red neuronal. es simplemente un ciclo sin fin, como nunca se llegó a 100000 ciclos a nuestra velocidad. A continuación añadimos un niño por cada red, con pesos ligeramente diferentes. Tenga en cuenta, que el 0,1 por Tange mutación no es la única opción, ya que la cuestión de hecho, incluso este parámetro se puede optimizar el uso de algoritmos genéticos. NN recién creados se añaden a los 15 ya existentes. De esta manera tenemos 30 los NN en un array, 15 y 15 de edad nueva. A continuación, vamos a hacer lo siguiente ciclo de pruebas, y para matar a los perdedores, a partir de las dos generaciones. Para hacer la prueba, aplicamos red neuronal de nuestros datos, para producir salidas, y luego llamar a la función de prueba, que utiliza estas salidas para simular el comercio. Los resultados de la negociación se utilizan para deside, que los NN son los mejores. Utilizamos un intervalo de registros Nlearn, desde nInicio a nInicio nMás, donde nInicio es un punto al azar dentro del conjunto de aprendizaje. El código siguiente es un truco. La razón por la que utilizamos es para ilustrar el hecho de que el algoritmo genético puede crear algoritmo genético. pero no necesariamente va a ser el mejor, y también, para sugerir, que podemos mejorar resultado, si damos a entender algunas limitaciones al proceso de aprendizaje. Es posible, que nuestro sistema comercial funciona muy bien en las rutas largas, y muy pobre en corto, o viceversa. Si, por ejemplo, comercios largos son muy buenas, este algoritmo genético puede ganar, incluso con grandes pérdidas en las operaciones a corto. Para evitarlo, se asigna más peso a las operaciones largas en extraña y para operaciones a corto, incluso en ciclos. Esto es sólo un ejemplo, no hay ninguna garantía, que mejorará algo. Más sobre esto más adelante, en la discusión sobre las correcciones. Técnicamente, usted no tiene que hacerlo, o puede que sea diferente. Añadir beneficio a un arreglo ordenado. Devuelve una posición de inserción, a continuación, utilizamos esta posición para agregar red neuronal de manejar, aprender y probar los beneficios de las matrices no ordenados. Ahora tenemos datos para la corriente de red neuronal en el mismo índice de matriz como sus ganancias. La idea es llegar a la gama de los NN, clasificado por la rentabilidad. Como matriz es sortes de lucro, para eliminar el medio de las redes, que son menos rentables, sólo tenemos que eliminar los NN 0 a 14 decisiones comerciales se basan en el valor de la señal de red neuronal, desde este punto de vista el programa es idéntico al ejemplos del artículo anterior. FOREX Trading Strategy: Discusión ejemplo 0 En primer lugar, vamos a echar un vistazo a los gráficos. El primer gráfico de beneficio durante la primera iteración no es bueno en absoluto, como cabría esperar, la red neuronal pierde dinero (imagen copiada evolution00gen0.png después de la primera iteración de la carpeta de imágenes): La imagen con fines de lucro en el ciclo 15 es mejor, a veces , algoritmo genético puede aprender muy rápido: Sin embargo, observe la saturación en una curva de ganancia. Es interesante también observar el cambio de forma en las ganancias individuales, teniendo en cuenta, que el número de curva, por ejemplo, 3 no es siempre por la misma red neuronal. ya que están naciendo y se terminaron todo el tiempo: Tenga en cuenta también, que el pequeño sistema de comercio automatizado de divisas supera en prestaciones a los pobres en las rutas cortas, y mucho mejor en productos largos, que puede o no estar relacionado con el hecho de que el dólar estaba cayendo en comparación con euro durante ese período. También puede tener algo que ver con los parámetros de nuestro indicador (tal vez, necesitamos periodo diferente para pantalones cortos) o la elección de los indicadores. Aquí está la historia después de 92 y 248 ciclos: Para nuestra sorpresa, algoritmo genético fracasó por completo. Vamos a tratar de averiguar por qué y cómo ayudar a la situación. En primer lugar, no creen cada generación supone que es mejor que los previuos uno la respuesta es no, al menos no dentro del modelo se utilizó. Si tomamos el aprendizaje conjunto entero de una vez, y lo usamos varias veces para enseñar a nuestros NN, entonces sí, van a mejorar en cada generación. Pero en cambio, nos llevó fragmentos aleatorios (12000 registros en el tiempo), y las usamos. Dos preguntas: ¿por qué el sistema falló en fragmentos al azar de aprendizaje conjunto, y por qué havent se utilizó el aprendizaje conjunto bien todo. Para responder a la segunda pregunta, lo hice. NN lleva a cabo en gran medida - en el aprendizaje conjunto. Y fallaron en el set de prueba, por la misma razón que failes cuando utilizamos el aprendizaje FFPB. Para decirlo de otra manera, nuestros NN consiguieron superespecializado, aprendieron a sobrevivir en el ambiente que se utilizan para, pero no fuera de ella. Esto sucede mucho en la naturaleza. El enfoque que adoptamos en vez estaba destinado a compensar que, al obligar a los NN para llevar a cabo bien en cualquier fragmento al azar del conjunto de datos, por lo que se espera, también podrían llevar a cabo en un conjunto de pruebas desconocido. En cambio, fracasaron tanto en las pruebas y en el aprendizaje conjunto. Imagínese animales, que viven en un desierto. Una gran cantidad de sol, hay nieve en absoluto. Se trata de un metafor para Rizing mercado, como para nuestros NN datos desempeñan el papel del medio ambiente. Los animales aprendieron a vivir en un desierto. Imagínese animales, que viven en un clima frío. La nieve y el sol no en todos. Bueno, ajustaron. Sin embargo, en nuestro experimento, hemos puesto nuestros azar NN en un desierto, en la nieve, en el agua, en los árboles. por su presentación con diferentes fragmentos de datos (ascendente al azar, cayendo, plana.). Animales murieron. O, para decirlo de otro modo, seleccionamos la mejor red neuronal de datos aleatorios conjunto 1, que, por ejemplo, era de creciente mercado. A continuación, presentamos, a los ganadores y sus hijos, a la caída de los mercados de datos. NN realizó mal, tomamos lo mejor de los artistas pobres, tal vez, uno de los niños mutantes, que perdieron capacidad de negociar sobre el aumento del mercado, pero tiene cierta capacidad para lidiar con la caída de uno. Luego volvimos la mesa otra vez, y otra vez, nos dieron mejor intérprete - pero mejor entre los artistas pobres. Simplemente dio a nuestros NN ningún riesgo de convertirse en universal. Hay técnicas que permiten algoritmo genético para aprender nueva información sin perder rendimiento en información antigua (después de todo, los animales pueden vivir tanto en verano como en invierno, bien Así que la evolución es capaz de manejar los cambios que se repiten). Podemos discutir estas técnicas más tarde, aunque este artículo es más sobre el uso de redes neuronales de la corteza del software. que trata de construir un sistema de comercio automatizado de divisas exitoso. Red Neuronal Algoritmo Genético: Ejemplo 1 Ahora es el momento para hablar de correcciones. Un algoritmo genético sencilla que hemos creado en el paso anterior tiene dos defectos importantes. En primer lugar, no para el comercio con fines de lucro. Está bien, podemos tratar de utilizar el sistema parcialmente formados (que era rentable al principio). El segundo error es más grave: no tenemos control sobre las cosas, que hace este sistema. Por ejemplo, se puede aprender a ser rentable, pero con enormes detracciones. Es un hecho bien conocido, que en la vida real, la evolución puede optimizar más de un parámetro simultáneamente. Por ejemplo, podemos obtener un animal, que puede correr rápido y sea resistente al frío. ¿Por qué no intentar hacer lo mismo en nuestro sistema de comercio automatizado de divisas. Eso es cuando usamos correcciones, que no es sino el conjunto de castigos adicionales. Decir, nuestros oficios del sistema con reducción de 0,5, mientras que nosotros queremos que lo confirme 0 - 0,3 intervalo. Para indicar al sistema que se ha cometido un error, disminuimos su beneficio (que se utiliza para determinar, que ganó algoritmo genético) para el grado, que es proporcional al tamaño de DD. Entonces, el algoritmo de evolución se encarga del resto. Hay unos cuantos factores, que queremos tener en cuenta: es posible que queramos tener más o menos el mismo número de compra y venta de las operaciones, queremos tener más de una operación rentable, luego de las fallas, es posible que queremos que el gráfico de beneficios a ser lineal y así sucesivamente. En evolution01.tsc ponemos en práctica un simple conjunto de correcciones. En primer lugar, se utiliza algún número grande para un valor de corrección inicial. Lo multiplicamos a un pequeño (por lo general, entre 0 y 1) valores, dependiendo de la pena queremos aplicar. Luego multiplicamos nuestro provecho a esta corrección. Como resultado, el beneficio se corrige, para reflejar lo mucho que el algoritmo genético se corresponde con nuestros otros criterios. Luego usamos el resultado de encontrar un ganador de Redes Neuronales. FOREX Trading Strategy: Discusión del ejemplo 1 Ejemplo 1 funciona mucho mejor, que el ejemplo 0. Durante los 100 primeros ciclos, se ha aprendido mucho, y tablas de ganancias mirada tranquilizadora. Sin embargo, como en el ejemplo 0, comercios largas son mucho más rentable, lo que más probable es que hay un problema en nuestro enfoque. Sin embargo, el sistema ha encontrado un equilibrio entre el par de condiciones iniciales contradictorias: Hay algunas dinámicas positivas tanto en el aprendizaje conjunto y, más importante, en el conjunto de prueba. Como para el aprendizaje, en el ciclo 278 se puede ver, que nuestro sistema tiene sobreentrenamiento. Esto significa, todavía tenemos avances en el set de aprendizaje: Pero conjunto las pruebas muestran debilidad: Este es un problema común con los NN: cuando la enseñamos en el aprendizaje conjunto, se aprende a tratar con él, y, a veces, se aprende demasiado bien - a la grado, cuando se pierde el rendimiento en conjunto de pruebas. Para hacer frente a ese problema, se utiliza una solución tradicional: seguimos en busca de la red neuronal. que se comporta mejor en el set de pruebas, y lo guarda, sobrescribir anterior mejor, se alcanza cada vez nuevo pico. Este es el mismo enfoque, se utilizó en la formación FFBP, con la excepción, esta vez tenemos que hacerlo nosotros mismos (código de adición, que busca una mejor red neuronal en un conjunto de pruebas, y llamar a SAVENN, o exportar pesos de Red Neuronal a una archivo). De esta manera, cuando se deja de su entrenamiento, usted tiene la mejor intérprete en los ensayos que se haga guarda y esperando. Tenga en cuenta también, que no es el máximo. beneficio que está después, pero el rendimiento óptimo, por lo que consideran el uso de correcciones, cuando se busca un mejor desempeño en una serie de pruebas. Algoritmo Genético para el análisis técnico de divisas: ¿Dónde está ahora Después de conseguir su ganador de Redes Neuronales. puede seguir los pasos descritos en el artículo anterior, para exportar los pesos de esa red neuronal de. y luego utilizarlos en su plataforma de operaciones en tiempo real, como Meta Trader, la estación de Comercio y así sucesivamente. Como alternativa, puede centrarse en otras formas de optimización de la red neuronal. a diferencia con el algoritmo FFBP, aquí se puede llegar avay el uso de aprendizaje y prueba de conjuntos, y mover el aprendizaje secuencial. Descarga de la corteza de la corteza Orden Ver lista de precios La visibilidad es muy importante para este sitio. Si te gusta, por favor enlace a esta selección URLNatural: Algoritmo Genético para la optimización del sistema de programación genética Evo 2 es nuestra avanzada biblioteca de algoritmos genéticos que incorpora lo último en diseño de algoritmos genéticos, tales como los procesos biológicamente idénticos, interruptores epigenéticos, recocido simulado, Westermarck prevención de la endogamia , la recombinación limitada con la edad, y más. El algoritmo de Evo 2 no se basa en el diseño estándar GA solo cromosoma.
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