Genetic Programming Trading System

Esta página utiliza frames, mas o seu navegador não suporta. O GRAIL fornece sinais de negociação diária para uma seleção de mercados de derivativos, incluindo os futuros SampP, Euro Currency, Hang Seng, Dax e FTSE. Entre para ler mais sobre o nosso sistema SampP que gerou 385 pontos de lucro entre março de 2002 a outubro de 2003 (77,1 p. a.) durante a negociação em tempo real NOVA. O Genetic System Builder cria sistemas de negociação robustos com o EasyLanguage TM totalmente divulgado no mercado de sua escolha. O software inclui a gerência de dinheiro e um de um tipo Optimizer genético da carteira. Indispensável para qualquer comerciante de sistemas: do iniciante ao gestor de fundos de hedge Demonstração gratuita disponível. Para ver os gráficos de Equity de sistemas de negociação modelados pelo GSB, clique aqui Nosso software de gerenciamento de dinheiro pode aumentar os lucros de um sistema de negociação existente. Solicite o nosso relatório que irá mostrar-lhe em 8 etapas fáceis, como implementar qualquer uma das seguintes estratégias de dimensionamento de posição de gestão de dinheiro em seu próprio sistema: Margem, Risco, Optimal f, Diluído Optimal f, Critério Kelly, Diluído Kelly e Volatilidade. (Todo o código TradeStation EasyLanguage TM incluído) Somos especializados na concepção, programação e teste de sistemas de negociação em TradeStation TM. Pascal, C e Excel. Seleção Natural: Algoritmo Genético para a Otimização do Sistema Programação Genética Evo 2 é nossa biblioteca de algoritmos genéticos avançados que incorpora o mais recente design de algoritmos genéticos, como processos biologicamente idênticos, interruptores epigenéticos, recozimento simulado, prevenção de endogamia de Westermarck, idade Ilimitada, e muito mais. O algoritmo Evo 2 não é baseado no padrão único cromossomo GA design. O Evo 2 resolve rapidamente os problemas de otimização multivariada e se adapta bem à complexidade. O algoritmo Evo 2 foi projetado para programação genética (criação autônoma de sistemas de negociação), otimização de sistemas de negociação e otimização de portfólios. Evo 2 permite aos desenvolvedores construir otimizações de sistemas de negociação multivariada com facilidade. Bio-Identidade Genoma e Algoritmo Evo 2 não é apenas bio-inspirado, mas é bio-idêntico em muitos aspectos. Evo 2 simula cada processo natural da seleção do companheiro à embalagem do ADN e à meiose completa. A maioria dos algoritmos genéticos padrão negligencia a realização dos múltiplos passos da meiose que são de vital importância para a variação genética, uma variável crucialmente importante para evitar optima local. Durante a prófase, a sinapse dos cromossomos e uma pequena quantidade de DNA são trocados entre cromossomos homólogos através de um processo conhecido como cruzamento. A parte crítica da profase é o alinhamento de tetrads em pares homólogos. O algoritmo Evo 2 garante que os homólogos são criados apenas a partir de cromossomos sexuais não relacionados e opostos. Metafase e Anafase A metafase e a anáfase são as fases em que muita variação é incorporada ao genoma, entretanto, a maioria dos algoritmos genéticos deixa completamente esses passos. Evo 2 simula ambas as fases completamente e com precisão. Nenhuma endogamia permitida A maioria dos algoritmos genéticos padrão são sopa endogâmica, tecnicamente falando. A endogamia reduz a variação genética, o que basta dizer, impede que os sistemas evoluam e se adaptem ao seu ambiente. Em GAs padrão, isso significa que um sistema pode ser mais provável que fique preso em optima local. Enquanto a natureza tem pelo menos três mecanismos para evitar a endogamia, a maioria dos algoritmos genéticos não conseguem resolver este problema. O primeiro método: impedir que a prole reproduza. A consanguinidade resulta em homozigose aumentada, o que pode aumentar as chances de prole ser afetado por traços recessivos ou deletérios. O segundo mecanismo: afastar os jovens do sexo masculino, a fim de evitar o acasalamento de incesto entre irmãos. O terceiro mecanismo: O efeito Westermarck. Este é um efeito psicológico através do qual os indivíduos que são criados em estreita proximidade durante a infância tornam-se dessensibilizados para a atração sexual posterior. A consequência final da endogamia é a extinção de espécies devido à falta de diversidade genética. A chita, uma das espécies mais endogâmicas na terra, é um excelente exemplo. E, também acontece de estar enfrentando a extinção. Vinte mil anos atrás, as chitas vagavam por toda a África, Ásia, Europa e América do Norte. Cerca de 10 mil anos atrás, devido à mudança climática, todas as espécies, menos uma, se extinguiram. Com a redução drástica em seus números, os parentes próximos foram forçados a se reproduzir, ea chita tornou-se geneticamente endogâmico, o que significa que todos os chitas estão muito intimamente relacionados. Embora a natureza proíba a endogamia, quase todos os algoritmos genéticos simulados por computador ignoram esse problema. Evo 2 previne a endogamia através do efeito Westermarck e outros efeitos simulados. Switches epigenéticos A teoria epigenética descreve como as mudanças na expressão gênica podem ser causadas por mecanismos diferentes das mudanças na seqüência de dna subjacente, temporariamente ou através de várias gerações, influenciando uma rede de interruptores químicos dentro de células conhecidas coletivamente como o epigenoma. O Evo 2 pode simular switches epigenéticos para permitir que o sistema seja temporariamente penalizado por ações como ser muito ganancioso ou avessos ao risco. Recozimento Simulado O recozimento simulado é um metaheurístico probabilístico para o problema de otimização global de localizar uma boa aproximação ao ótimo global de uma determinada função em um grande espaço de busca. É freqüentemente usado quando o espaço de pesquisa é discreto. Para certos problemas, o recozimento simulado pode ser mais eficiente do que a enumeração exaustiva. Family Tree Evo 2 pode salvar informações genealógicas para cada genoma para que os usuários podem rever a progressão do algoritmo genético para ver como certos genes evoluíram ao longo do tempo. Karyogram Viewer Evo 2 apresenta um karyogram embutido, que permite a visualização de genomas enquanto algoritmos genéticos estão evoluindo. O cariograma pode ser personalizado para exibir informações de genealogia para genomas específicos através de um menu de contexto. Aplicações Evo 2 O Evo 2 pode ser usado no lado cliente ou servidor para programação genética (criação autônoma de sistemas de negociação), otimização de sistemas de negociação, otimização de portfólio, alocação de ativos e aplicações não relacionadas a finanças, incluindo mas não se limitando a criatividade artificial, Design, bioinformática, cinética química, quebra de código, engenharia de controle, modelos Feynman-Kac, filtragem e processamento de sinal, aplicações de agendamento, engenharia mecânica, otimização estocástica e problemas de horário. Exemplos de programação genética Exemplos de programação TradeScript mostram aos desenvolvedores como criar modelos de programação genética capazes de testar e otimizar estratégias. Documentação de programação pode ser baixado aqui. Um dos principais desafios da ciência da computação é conseguir um computador para fazer o que precisa ser feito, sem dizer-lhe como fazê-lo. A programação genética aborda este desafio fornecendo um método para criar automaticamente um programa de computador de trabalho a partir de uma declaração de problema de alto nível do problema. A programação genética atinge este objetivo de programação automática (também chamada de síntese de programas ou indução de programas) por meio da criação genética de uma população de programas de computador usando os princípios da seleção natural darwiniana e operações biologicamente inspiradas. As operações incluem reprodução, crossover (recombinação sexual), mutação e arquitetura-alterando operações padronizadas após a duplicação genética e deleção de genes na natureza. A programação genética é um método independente de domínio que gera geneticamente uma população de programas de computador para resolver um problema. Especificamente, a programação genética transforma iterativamente uma população de programas de computador em uma nova geração de programas aplicando análogos de operações genéticas que ocorrem naturalmente. As operações genéticas incluem crossover (recombinação sexual), mutação, reprodução, duplicação de genes e deleção de genes. Passos Preparatórios da Programação Genética O utilizador humano comunica a declaração de alto nível do problema ao sistema de programação genética executando determinadas etapas preparatórias bem definidas. As cinco principais etapas preparatórias para a versão básica da programação genética requerem que o usuário humano especifique o conjunto de terminais (por exemplo, as variáveis ​​independentes do problema, as funções de argumento zero e as constantes aleatórias) para cada ramo do sistema a ser evoluído O conjunto de funções primitivas para cada ramo do programa a ser evoluído, A medida de aptidão (para explicitamente ou implicitamente medir a aptidão dos indivíduos na população), Determinados parâmetros para controlar a corrida, e O critério de terminação e método Para designar o resultado da corrida. Etapas Execucionais da Programação Genética A programação genética normalmente começa com uma população de programas de computador gerados aleatoriamente, compostos dos ingredientes programáticos disponíveis. A programação genética transforma iterativamente uma população de programas de computador em uma nova geração da população, aplicando análogos de operações genéticas que ocorrem naturalmente. Estas operações são aplicadas a indivíduo (s) selecionado (s) da população. Os indivíduos são probabilisticamente selecionados para participar das operações genéticas com base na sua aptidão (medida pela medida de aptidão fornecida pelo usuário humano na terceira etapa preparatória). A transformação iterativa da população é executada dentro do loop geracional principal da execução da programação genética. Os passos executivos da programação genética (isto é, o fluxograma da programação genética) são os seguintes: Criar aleatoriamente uma população inicial (geração 0) de programas de computador individuais compostos das funções e terminais disponíveis. Iterativamente executar os seguintes sub-passos (chamados geração) sobre a população até que o critério de terminação seja satisfeito: (a) Executar cada programa na população e verificar sua aptidão (explícita ou implicitamente) usando a medida de aptidão de problemas. (B) Selecionar um ou dois programas individuais da população com uma probabilidade baseada na aptidão (com a re-seleção permitida) para participar das operações genéticas em (c). (C) Criar novos programas individuais para a população aplicando as seguintes operações genéticas com probabilidades especificadas: (i) Reprodução: Copiar o programa individual selecionado para a nova população. (Ii) Crossover: Criar novos programas de prole para a nova população recombinando partes escolhidas aleatoriamente de dois programas selecionados. (Iii) Mutação: Criar um novo programa de prole para a nova população, aleatoriamente mutando uma parte escolhida aleatoriamente de um programa selecionado. (Iv) Operações de alteração de arquitetura: Escolha uma operação de alteração de arquitetura a partir do repertório disponível de tais operações e crie um novo programa de prole para a nova população aplicando a operação de alteração de arquitetura escolhida a um programa selecionado. Após o critério de terminação ser satisfeito, o melhor programa único na população produzida durante a corrida (o indivíduo melhor até agora) é colhido e designado como resultado da corrida. Se a execução for bem-sucedida, o resultado pode ser uma solução (ou solução aproximada) para o problema.